Оценка качества моделирования и прогнозирования в гидрологии – рассуждение о методе

Существующие в настоящее время гидрологические модели обеспечены лишь крайней ограниченными методическими средствами их калибровки, верификации и тестирования. Крайне актуальной представляется разработка на единой методической основе системы оценок качества при решении ряда типовых задач гидрологии – параметризации и верификации гидрологических моделей, имитационного и сценарного моделирования гидрологического режима, прогнозирования, инженерных расчетов. Без развития системы оценок качества дальнейшее развитие и эффективное практическое использование гидрологических моделей невозможны.

В работе показана логика и, отчасти, история развития некоторых важнейших идей и подходов, применяемых в оценивании качества моделирования и прогнозирования, представлены направления их развития. Выполнена необходимая систематизация терминов рассматриваемой предметной области, начиная с базовых понятий «предсказание» и «прогноз», с рассмотрением дополнительных дефиниций: «непрерывные – агрегированные» прогнозы; «краткосрочные – долгосрочные» прогнозы; «методический», «стандартный», «идеальный», «инерционный», «режимный» прогнозы; и др.

Рассмотрены этапы развития подхода «оценки умений» (skill scores) в разработке мер оценки качества гидрологического моделирования и прогнозирования, в основном на примере появления и модификации базовой для гидрологии меры – коэффициента эффективности Нэша-Сатклиффа. Особое внимание уделено двум разложениям меры NSE, показывающим её сводимость к базовым статистическим параметрам выборок измеренных и прогнозных значений переменной: средним значениям, среднеквадратическим отклонениям и коэффициенту корреляции. Предложено обоснование модификации оценки NSE путем применения её к предварительно ранжированным выборкам значений переменной. Сформулирован подход к оцениванию качества моделирования и прогнозирования на основе последовательно статистического подхода, с использованием статистических критериев сходства маргинальных распределений фактических и прогностических значений переменной. Намечен ряд задач перспективных исследований в области развития методов оценки качества гидрологических моделей и прогнозов.