Estimación de la incertidumbre de probabilidad generalizada

Método estadístico en hidrología.

La estimación de la incertidumbre de probabilidad generalizada ( GLUE ) es un método estadístico utilizado en hidrología para cuantificar la incertidumbre de las predicciones de los modelos. El método fue introducido por Keith Beven y Andrew Binley en 1992. ^{[1] [2]} La idea básica de GLUE es que, dada nuestra incapacidad para representar exactamente en un modelo matemático cómo funciona la naturaleza, siempre habrá varios modelos diferentes que imitan igualmente bien un proceso natural observado (como la descarga de un río ). Estos modelos de comportamiento o igualmente aceptables se denominan, por tanto, equifinales . ^[3]

La metodología trata con modelos cuyos resultados se expresan como distribuciones de probabilidad de posibles resultados, a menudo en forma de simulaciones de Monte Carlo , y el problema puede verse como una evaluación y comparación entre modelos de qué tan buenas son estas representaciones de incertidumbre. Existe un entendimiento implícito de que los modelos que se utilizan son aproximaciones a lo que se podría obtener de un análisis bayesiano exhaustivo del problema si estuviera disponible un modelo totalmente adecuado de los procesos hidrológicos del mundo real. ^{[4] [5] [6] [7]}

GLUE es equivalente al cálculo bayesiano aproximado para algunas opciones de estadístico de resumen y umbral ^{[8] [9]}

Referencias

1. Beven, Keith; Binley, Andrés (1992). "El futuro de los modelos distribuidos: calibración de modelos y predicción de incertidumbre". Procesos Hidrológicos . 6 (3): 279–298. Código Bib : 1992HyPr....6..279B. doi : 10.1002/hyp.3360060305. ISSN  0885-6087.
2. Beven, Keith; Binley, Andrés (2014). "PEGAMENTO: 20 años después". Procesos Hidrológicos . 28 (24): 5897–5918. Código Bib : 2014HyPr...28.5897B. doi : 10.1002/hyp.10082 . ISSN  0885-6087.
3. Beven, Keith; Más libre, Jim (2001). "Equifinalidad, asimilación de datos y estimación de incertidumbre en el modelado mecanicista de sistemas ambientales complejos utilizando la metodología GLUE". Revista de Hidrología . 249 (1–4): 11–29. Código Bib : 2001JHyd..249...11B. doi :10.1016/S0022-1694(01)00421-8. ISSN  0022-1694.
4. Beven, KJ, 2007: Hacia modelos ambientales integrados de todas partes: incertidumbre, datos y modelización como proceso de aprendizaje. Hidrología y ciencias del sistema terrestre , 11(1), pág. 460–467.
5. Mantuano, Pietro; Todini, Ezio (2006). "Evaluación de la incertidumbre de la previsión hidrológica: Incoherencia de la metodología GLUE". Revista de Hidrología . 330 (1–2): 368–381. Código Bib : 2006JHyd..330..368M. doi :10.1016/j.jhidrol.2006.04.046. ISSN  0022-1694.
6. Beven, Keith; Smith, Pablo; Más libre, Jim (2007). "Comentario sobre "Evaluación de la incertidumbre de la previsión hidrológica: incoherencia de la metodología GLUE" por Pietro Mantovan y Ezio Todini". Revista de Hidrología . 338 (3–4): 315–318. Código Bib : 2007JHyd..338..315B. doi :10.1016/j.jhidrol.2007.02.023. ISSN  0022-1694.
7. Stedinger, Jery R.; Vogel, Richard M.; Lee, Seung Reino Unido; Batchelder, Rebecca (2008). "Evaluación del método de estimación de la incertidumbre de probabilidad generalizada (GLUE)". Investigación de recursos hídricos . 44 (12). Código Bib : 2008WRR....44.0B06S. doi : 10.1029/2008WR006822 . ISSN  0043-1397.
8. Sadegh, M.; Vrugt, JA (2013). "Cerrando la brecha entre GLUE y los enfoques estadísticos formales: cálculo bayesiano aproximado". Hidrología y Ciencias del Sistema Terrestre . 17 (12): 4831–4850. Código Bib : 2013HESS...17.4831S. doi : 10.5194/hess-17-4831-2013 .
9. Nott, David J.; Marshall, Lucy; Marrón, Jason (2012). "Estimación de incertidumbre de probabilidad generalizada (GLUE) y cálculo bayesiano aproximado: ¿cuál es la conexión?". Investigación de recursos hídricos . 48 (12). Código Bib : 2012WRR....4812602N. doi : 10.1029/2011WR011128 .