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GCRI · Water Nexus

Cuantificación de la incertidumbre para los modelos hídricos

Uncertainty quantification is what makes the evidence honest: every modelled value on this platform carries a range, a label and the assumptions behind it, so a decision-maker can see how much weight it bears.

01Registro

Uncertainty quantification for water models on the record.

Registro del métodoMétodo CTIM
  1. MétodoCuantificación de la incertidumbre y validación de modelos
  2. Se aplica enWater Nexus
  3. Página canónicaProcomún CTIM
02Solicitud

What uncertainty quantification and model validation does here.

Uncertainty quantification and model validation characterise how uncertainty in inputs, parameters and model structure affects predictions. They establish how much confidence a model’s outputs deserve. In water, climate and hazards and infraestructura crítica, uncertainty quantification shows where risk estimates are robust and where they are fragile. It guides where better data or models would change decisions. The canonical description is on STEM Commons.

Ensemble and parameter uncertainty

Models are run across parameter sets and forcing ensembles; the spread is reported as the range, not collapsed to a mean.

Propagation through the cascade

Uncertainty in inflow is carried into storage, generation, treatment and health effects, so the final range reflects every step.

Evidence labelling

Each value is labelled observed, published statistics, modelled, estimated, forecast or unknown, and the label travels with the value into every figure and table.

03Firma sectorial

The sector signature of uncertainty quantification for water models.

The sectors uncertainty quantification for water models touches and how strongly they depend on each other: what a study has to observe and model together.

Seleccione esquinas · pase el cursor sobre las líneas6 / 15 relaciones

Firma

El agua y sus socios

El agua aporta riego a la alimentación (0,8), agua de refrigeración e hidroelectricidad a la energía (0,6) y caudales ecológicos a la biodiversidad (0,6).

W · E · I · F · H · B

Sectores
4 de 6
Relaciones
6 de 15
Acoplamiento
0.43 proporción del total

Relaciones más fuertes en juego

  • Alimentos → Biodiversidad · conversión de tierras0.6
  • Agua → Energía · agua de refrigeración e hidroelectricidad0.6
  • Agua → Alimentos · riego0.8
  • Agua → Biodiversidad · caudales ambientales0.6
Valores didácticos para una ciudad-región típica, no mediciones de ningún lugar. El acoplamiento es la suma de la intensidad de las relaciones en juego, como proporción de las quince.
04Datos

Lo que consume el método.

Datasets and records used by uncertainty quantification and model validation on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in el registro de fuentes.

DatosFunciónEtiqueta
Model ensemblesSpread and sensitivityMODELADO
Observation error estimatesInput uncertaintyESTIMADO
Elicitación de expertosWhere no data existESTIMADO
05Métodos y evidencia

How uncertainty quantification for water models is modelled, measured and tested.

El modelo, sus supuestos, sus datos y su incertidumbre, en la forma en que un científico o un ingeniero los comprobaría. Las estructuras siguen métodos publicados. Los valores representados son ilustrativos, no hallazgos.

Bandas de incertidumbre

How far the outlook for uncertainty quantification for water models could spread, shown as ranges rather than a single line.

Ahora+5+10+15+20+25+30 yaltobajorango muy probablerango probable
Estimación central
mediana del conjunto
Rangos
probable y muy probable, en el lenguaje calibrado del IPCC
Conjunto
miembros, escenarios y condiciones iniciales declarados
Leer con
la sensibilidad del resultado a cada entrada
Dispersión ilustrativa de un conjunto de simulaciones en una escala de índice; la forma sigue la orientación del IPCC sobre incertidumbre. No es una proyección.
Principios rectores FAIR · GO FAIR y FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumOrientación para un tratamiento coherente de las incertidumbres · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Comité sobre Satélites de Observación de la Tierra
06Validación

Cómo se verifican los resultados.

Predictive distributions are tested for calibration and sharpness against held-out observations. Verification confirms that code solves the intended equations.

VerificaciónCómo se hace
Análisis de sensibilidadThe inputs that drive most of the output range are identified and reported
Calibration of probabilitiesStated probabilities are checked against outcomes where a record exists
Label auditA sample of published values is traced back to the evidence behind its label

Structural uncertainty and unknown unknowns are difficult to represent. Computational cost limits exploration of high-dimensional models.

07Proceso

Cómo funciona el proceso.

Process explorer · Process

Uncertainty quantification for water models: Hazard, exposure, vulnerability

10 steps4 etapas

Proceso

Uncertainty quantification for water models: Hazard, exposure, vulnerability

In IPCC AR6 Working Group II, climate risk results from interactions between hazards and a system’s exposure and vulnerability, and responses can add risk.

  1. 01 Factores impulsores

    1. 01AmenazaDataset · Basin authorityLa posible ocurrencia de un evento o una tendencia físicos, de origen natural o humano, que pueden dañar a las personas, los bienes, los servicios o los ecosistemas.
    2. 02ExposiciónDataset · Basin authorityLa presencia de personas, medios de vida, especies, ecosistemas, infraestructuras o activos en lugares y entornos que podrían verse afectados negativamente.
    3. 03SensibilidadDataset · Basin authorityEl grado en que un sistema o una especie se ve afectado, de forma adversa o beneficiosa, por la variabilidad climática o el cambio climático.
    4. 04Capacidad de afrontamiento y de adaptaciónDataset · Basin authorityLa capacidad de los sistemas, las instituciones, los seres humanos y otros organismos para ajustarse a los daños, aprovechar las oportunidades o responder a las consecuencias.
  2. 02 Evaluación

    1. 05Riesgo derivado de las respuestasComponent · Basin authorityLos riesgos derivados de las respuestas climáticas surgen cuando las respuestas no alcanzan sus objetivos, o a causa de disyuntivas o efectos secundarios negativos.
    2. 06VulnerabilidadComponent · Basin authorityLa propensión o predisposición a verse afectado negativamente. Incluye la sensibilidad al daño y la falta de capacidad de afrontamiento y de adaptación.
    3. 07RiesgoModel · Water NexusRisk results from dynamic interactions between hazards and the system’s exposure and vulnerability. Each may be uncertain and change.
  3. 03 Respuesta

    1. 08Gestión de riesgos y respuestaStep · Basin authorityLa gestión del riesgo consiste en planes, acciones, estrategias o políticas que reducen la probabilidad o la magnitud de las consecuencias adversas.
    2. 09Riesgo residualRecord · Basin authorityEl riesgo de impacto climático que persiste tras los esfuerzos de adaptación y mitigación. La adaptación puede redistribuir el riesgo entre zonas y grupos.
  4. 04 Decisión

    1. 10Decisión de la parte responsableDecision · Basin authorityEl planteamiento no designa a un único responsable de la decisión. Las decisiones sobre las respuestas corresponden a la parte responsable, conforme a sus propias normas.

Esquema de una norma o un método externos, a partir de sus fuentes públicas. Describe lo que dice el marco, no un registro de ninguna ejecución. No demuestra que Nexus ni ningún socio realice, certifique o apruebe un paso. Una puerta es un paso del método, nunca una aprobación de Nexus.

09Custodia responsable

Quién mantiene el método.

Ciencia de sistemas y modelización stewards uncertainty quantification and model validation for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

11Preguntas

Preguntas y respuestas.

What are the limits of uncertainty quantification and model validation in this field?
Structural uncertainty and unknown unknowns are difficult to represent. Computational cost limits exploration of high-dimensional models.
¿Cómo se verifican los resultados?
Predictive distributions are tested for calibration and sharpness against held-out observations. Verification confirms that code solves the intended equations.
¿Son reales los valores de esta página?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
¿Dónde más se aplica este método?
La página canónica del método enumera todas las plataformas que lo aplican.
serie ReportsContribuir

Aporte evidencia desde esta página.

serie Reports is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

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