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Uncertainty and sensitivity analysis techniques for hydrologic modeling

机译：水文模型的不确定性和敏感性分析技术

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Formal uncertainty and sensitivity analysis techniques enable hydrologic modelers to quantifynthe range of likely outcomes, likelihood of each outcome and an assessment of key contributorsnto output uncertainty. Such information is an improvement over standard deterministic pointnestimates for making engineering decisions under uncertainty. This paper provides an overviewnof various uncertainty analysis techniques that permit mapping model input uncertainty intonuncertainty in model predictions. These include Monte Carlo simulation, first-order secondmomentnanalysis, point estimate method, logic tree analysis and first-order reliability method.nAlso presented is an overview of sensitivity analysis techniques that permit identification of thosenparameters that control the uncertainty in model predictions. These include stepwise regression,nmutual information (entropy) analysis and classification tree analysis. Two case studies arenpresented to demonstrate the practical applicability of these techniques. The paper alsondiscusses a systematic framework for carrying out uncertainty and sensitivity analyses.
机译：形式上的不确定性和敏感性分析技术使水文建模人员能够量化可能结果的范围，每个结果的可能性以及对输出不确定性的关键因素的评估。此类信息是对不确定条件下进行工程决策的标准确定点的改进。本文概述了各种不确定性分析技术，这些技术允许在模型预测中映射模型输入不确定性的不确定性。其中包括蒙特卡罗模拟，一阶二次矩分析，点估计方法，逻辑树分析和一阶可靠性方法。还介绍了敏感性分析技术的概述，该技术允许识别那些控制模型预测不确定性的参数。这些包括逐步回归，互信息（熵）分析和分类树分析。提出了两个案例研究，以证明这些技术的实际适用性。本文还讨论了进行不确定性和敏感性分析的系统框架。

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