Estimación de incertidumbre de verosimilitud generalizada

Método estadístico en hidrología

La estimación de incertidumbre de verosimilitud 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 imiten igualmente bien un proceso natural observado (como la descarga de un río ). Por lo tanto, dichos modelos igualmente aceptables o de comportamiento se denominan equifinales . ^[3]

La metodología se ocupa de 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 considerarse como una evaluación y comparación entre modelos de cuán buenas son estas representaciones de la incertidumbre. Existe un entendimiento implícito de que los modelos que se utilizan son aproximaciones a lo que podría obtenerse de un análisis bayesiano exhaustivo del problema si se dispusiera de 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 estadística de resumen y umbral ^{[8] [9]}

Referencias

1. Beven, Keith; Binley, Andrew (1992). "El futuro de los modelos distribuidos: calibración de modelos y predicción de incertidumbre". Procesos hidrológicos . 6 (3): 279–298. Bibcode :1992HyPr....6..279B. doi :10.1002/hyp.3360060305. ISSN  0885-6087.
2. Beven, Keith; Binley, Andrew (2014). "GLUE: 20 años después". Procesos hidrológicos . 28 (24): 5897–5918. Bibcode :2014HyPr...28.5897B. doi : 10.1002/hyp.10082 . ISSN  0885-6087.
3. Beven, Keith; Freer, 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. Bibcode :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 modelado como un proceso de aprendizaje. Hidrología y Ciencias del Sistema Terrestre , 11(1), pág. 460–467.
5. Mantovan, Pietro; Todini, Ezio (2006). "Evaluación de la incertidumbre en la previsión hidrológica: incoherencia de la metodología GLUE". Revista de hidrología . 330 (1–2): 368–381. Bibcode :2006JHyd..330..368M. doi :10.1016/j.jhydrol.2006.04.046. ISSN  0022-1694.
6. Beven, Keith; Smith, Paul; Freer, 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. Bibcode :2007JHyd..338..315B. doi :10.1016/j.jhydrol.2007.02.023. ISSN  0022-1694.
7. Stedinger, Jery R.; Vogel, Richard M.; Lee, Seung Uk; Batchelder, Rebecca (2008). "Evaluación del método de estimación de incertidumbre de verosimilitud generalizada (GLUE)". Investigación de recursos hídricos . 44 (12). Código Bibliográfico :2008WRR....44.0B06S. doi : 10.1029/2008WR006822 . ISSN  0043-1397.
8. Sadegh, M.; Vrugt, JA (2013). "Reducir la brecha entre GLUE y los enfoques estadísticos formales: cálculo bayesiano aproximado". Hidrología y ciencias del sistema terrestre . 17 (12): 4831–4850. Bibcode :2013HESS...17.4831S. doi : 10.5194/hess-17-4831-2013 .
9. Nott, David J.; Marshall, Lucy; Brown, Jason (2012). "Estimación de incertidumbre de verosimilitud generalizada (GLUE) y cálculo bayesiano aproximado: ¿cuál es la conexión?". Water Resources Research . 48 (12). Bibcode :2012WRR....4812602N. doi : 10.1029/2011WR011128 .