Nowe podejście do zmniejszania niepewności prognoz środowiskowych
Analizy hydrologiczne tworzą modele przepływu wody i pozyskują dane na temat miejsc, z których woda wypływa i do których spływa. Mogą być wykorzystywane do ustalania rozmiarów powodzi oraz prognozowania wpływu zmian na danym obszarze na przepływ wody. Niestety hydrologiczne modele predykcyjne obarczone są niepewnością. Dlatego, aby rozwiązać ten problem, w ramach projektu IMPROVE (Improving risk assessment in environmental decision making through robust uncertainty estimation), realizowanego ze środków UE, podjęto działania na rzecz stworzenia optymalnych metod obliczania, ograniczania i lepszego komunikowania niepewności danych i modeli predykcyjnych. Prace rozpoczęto od opracowania nowych metod szacowania niepewności zaobserwowanych danych hydrologicznych. Jedna z takich metod pozwala hydrologom dokonać pomiaru natężenia przepływu oraz sprawdzić, jak te dane przekładają się na analizy. Partnerzy projektu zbadali wpływ niepewności danych na stopień niepewności sygnatur hydrologicznych. Obliczeń sygnatur, często stosowanych w badaniach i gospodarce wodnej, dokonuje się na podstawie zaobserwowanych danych, takich jak zapisy o opadach deszczu i przepływie wody. Niepewność sygnatur wpływa na zdolność porównywania ze sobą różnych lokalizacji, wykrywania zmian lub porównywania przyszłych scenariuszy gospodarki zasobami wodnymi. W toku badania ustalono, że sygnatury można tak zaprojektować, aby w niektórych przypadkach zmniejszyć stopień niepewności. Następnie obliczono stopień niepewności sygnatur natężenia przepływu dla zlewni w Zjednoczonym Królestwie. Wysoki i niski stopień niepewności sygnatur, zmierzony w ramach projektu IMPROVE, ma duże znaczenie dla zmiany wyników analiz hydrologicznych i rozumienia funkcjonowania zlewni. Wyniki dodatkowych badań również mają istotne konsekwencje dla porównywania ze sobą kilku zlewni, ich klasyfikacji oraz regionalnego modelowania hydrologicznego. Na koniec członkowie zespołu zbadali techniki komunikacji i wizualizacji niepewności danych o zlewniach. Ustalili, że dostępne informacje na temat niepewności danych są kluczowe dla wiarygodnej oceny modelu oraz że typy wymaganych sygnatur zależą od modelu hydrologicznego. Projekt IMPROVE wykazał, że niepewność może zmieniać wyniki analiz hydrologicznych, wpływając niekorzystnie na podejmowanie decyzji przez kluczowych graczy zajmujących się zasobami wodnymi i gospodarką środowiskową.
