so that, if appropriate, the resear

so that, if appropriate, the research level model that we initially develop is not so different to the model sitting within an integrated systems application. At the same time, if such action is not appropriate, we would like to make as easy as possible, the transformations or simplifications required for use of the model at each level. Developers should be planning for integration right from the start, provided this does not bring with it heavy con- ceptual penalties imposed by the inflexibilities of model- ling tools. New methods and techniques support this by providing approaches that allow single models to be developed individually and then to be slotted into inte- grated applications. Associated with such methods are the concepts of variable interfaces that provide users with only the amount of information and flexibility that is appropriate. The development of different user inter- faces for a given model, such as the technical and public user interfaces of the Environmental Flows Decision Support System (Booty et al., 2000) and the interfaces for Regional Analysis by Intelligent Systems ON microcomputer (RAISON) (Lam et al., this issue) are examples.
This concept of multilevel application has some flaws, including data support across scales, willingness of individuals to operate this way, and modelling tools to support such approaches. To help in developing and solving environmental modelling problems, modellers access a wide range of data, with an associated wide range of data quality and relevance to the modelling task. For Level I modelling, where the model developer is the researcher, monitoring and data collection are often undertaken specifically to support scientific model development. At the other end of the scale, where, say, modelling is trying to deal with interactions between natural and non natural systems, relevant data are often either entirely absent, or have been collected for purposes that provide little support for modelling. Thus the level of detail that can be confidently modelled with a given model varies with application and level of integration. For example, a traffic emissions model may be able to predict emissions from a given road section quite well, but when that model is applied to many roads, and linked to a forest air dispersion model and a human health model for different distances from the road, the limitations of data, and the requirements of the linked models, can affect the level of detail that can be represented well in the emission model, thereby requiring model simplifications or increased uncertainty on parameter values and results. For individuals, this kind of flexible and integrated approach to modelling is often challeng- ing, as it involves change. It also involves openness, access and flexibility with concepts and code, which are not ubiquitous in the realms of scientific endeavour. Leaving aside these issues of support and individual preference, the question remains as to whether we have the tools and techniques available to support the model- ling needs of the new millennium. The following sections argue that such tools and techniques have been under development for some time, and that emerging applications and modelling approaches not only support more flexible and adaptive modelling, but also make the job of modelling easier overall, providing scientists with the means and opportunity to focus more on science while meeting the needs of adoption.

Kết quả (Việt) 1:

do đó, nếu thích hợp, các mô hình cấp nghiên cứu ban đầu chúng tôi phát triển không phải là quá khác nhau để mô hình ngồi trong một ứng dụng hệ thống tích hợp. đồng thời, nếu hành động đó là không thích hợp, chúng tôi muốn thực hiện dễ dàng như có thể, chuyển đổi hoặc đơn giản hóa cần thiết cho việc sử dụng các mô hình ở mỗi cấp.các nhà phát triển cần phải chuẩn bị cho hội nhập ngay từ đầu, cung cấp này không mang lại cho ta hình phạt con-ceptual nặng áp đặt bởi các công cụ mô hình inflexibilities-ling. phương pháp và kỹ thuật mới hỗ trợ này bằng cách cung cấp cách tiếp cận cho phép mô hình duy nhất để phát triển cá nhân và sau đó được xẻ rãnh vào các ứng dụng lồng ghép.kết hợp với phương pháp này là các khái niệm về giao diện biến cho người sử dụng chỉ số lượng thông tin và tính linh hoạt đó là thích hợp. sự phát triển của người sử dụng khác nhau liên khuôn mặt cho một mô hình nhất định, chẳng hạn như giao diện người dùng kỹ thuật và công chúng của hệ thống hỗ trợ quyết định dòng chảy môi trường (chiến lợi phẩm et al.,2000) và các giao diện để phân tích khu vực bằng hệ thống thông minh trên máy vi tính (raison) (lam et al., Vấn đề này) là những ví dụ.
Khái niệm này của ứng dụng đa cấp có một số sai sót, bao gồm hỗ trợ dữ liệu trên quy mô, sẵn sàng của các cá nhân để hoạt động này công cụ bằng cách nào, và mô hình hóa để hỗ trợ phương pháp tiếp cận như vậy. để giúp trong việc phát triển và giải quyết các vấn đề mô hình môi trường,nhà mô hình truy cập vào một loạt các dữ liệu, với một phạm vi rộng liên quan về chất lượng dữ liệu và liên quan đến công việc người mẫu. với trình độ i mô hình, nơi các nhà phát triển mô hình là các nhà nghiên cứu, giám sát và thu thập dữ liệu thường được thực hiện đặc biệt để hỗ trợ phát triển mô hình khoa học. ở đầu kia của quy mô, ở đâu, nói,mô hình đang cố gắng để đối phó với sự tương tác giữa các hệ thống tự nhiên và tự nhiên không, dữ liệu có liên quan thường hoặc hoàn toàn không có, hoặc đã được thu thập cho mục đích cung cấp rất ít hỗ trợ cho mô hình. do đó mức độ chi tiết có thể được tự tin mô hình với một mô hình được thay đổi với các ứng dụng và mức độ hội nhập. ví dụ,một mô hình khí thải giao thông có thể dự đoán lượng khí thải từ một đoạn đường được khá tốt, nhưng khi mô hình được áp dụng cho rất nhiều con đường, và liên kết với một mô hình phân tán rừng không khí và một mô hình sức khỏe con người cho khoảng cách khác nhau từ đường, những hạn chế dữ liệu, và các yêu cầu của mô hình liên kết,có thể ảnh hưởng đến mức độ chi tiết có thể biểu diễn tốt trong mô hình phát thải, do đó cần phải đơn giản hóa mô hình hoặc gia tăng sự không chắc chắn về giá trị tham số và kết quả. cho các cá nhân, cách tiếp cận này linh hoạt và tích hợp với mô hình thường được Challeng-ing, vì nó liên quan đến sự thay đổi. nó cũng liên quan đến sự cởi mở, truy cập và tính linh hoạt với các khái niệm và mã số,mà không phải là phổ biến trong các lĩnh vực của đời sống khoa học. bỏ qua một bên những vấn đề hỗ trợ và sở thích cá nhân, câu hỏi vẫn còn để xem liệu chúng ta có những công cụ và kỹ thuật có sẵn để hỗ trợ các mô hình-ling nhu cầu của thiên niên kỷ mới. các phần sau đây cho rằng các công cụ và kỹ thuật như vậy đã được phát triển trong một thời gian,và các ứng dụng đang nổi lên và phương pháp tiếp cận mô hình không chỉ hỗ trợ mô hình linh hoạt hơn và thích ứng, nhưng cũng làm cho công việc của người mẫu dễ dàng hơn tổng thể, cung cấp các nhà khoa học với các phương tiện và cơ hội để tập trung hơn vào khoa học trong khi đáp ứng nhu cầu nhận con nuôi.

Kết quả (Việt) 2:

do đó, nếu thích hợp, các mô hình cấp nghiên cứu chúng tôi ban đầu phát triển là không rất khác nhau để ngồi mô hình trong một ứng dụng tích hợp hệ thống. Cùng lúc đó, nếu những hành động đó là không thích hợp, chúng tôi muốn làm cho dễ dàng như có thể, biến đổi hoặc simplifications cần thiết cho việc sử dụng các mô hình ở mỗi cấp. Nhà phát triển nên quy hoạch cho hội nhập ngay từ đầu, cung cấp này không mang lại với nó nặng con-ceptual hình phạt áp đặt bởi inflexibilities công cụ mô hình linh. Mới phương pháp và kỹ thuật hỗ trợ điều này bằng cách cung cấp phương pháp tiếp cận cho phép các mô hình duy nhất được phát triển cá nhân và sau đó để được rãnh vào inte - grated ứng dụng. Kết hợp với phương pháp như vậy là khái niệm của biến giao diện mà cung cấp cho người sử dụng chỉ số lượng thông tin và tính linh hoạt là thích hợp. Sự phát triển của người dùng khác inter-mặt cho một mô hình nhất định, chẳng hạn như giao diện người dùng kỹ thuật và công cộng của môi trường chảy quyết định hỗ trợ hệ (chiến lợi phẩm et al., năm 2000) và các giao diện cho khu vực phân tích bởi thông minh hệ thống ON vi máy tính (RAISON) (Lam et al., vấn đề này) là ví dụ.
này khái niệm về trình ứng dụng có một số sai sót, bao gồm hỗ trợ dữ liệu trên quy mô, sẵn sàng của cá nhân hoạt động theo cách này, và mô hình công cụ để hỗ trợ các phương pháp tiếp cận. Để giúp đỡ trong việc phát triển và giải quyết vấn đề mô hình hóa dùng môi trường, cho người làm truy cập vào một loạt các dữ liệu, với một phạm vi rộng kết hợp của dữ liệu chất lượng và sự liên quan đến công việc mô hình hóa dùng. Thực cho cấp tôi mô hình, nơi mà các nhà phát triển mô hình là các nhà nghiên cứu, giám sát và dữ liệu thu thập được thường hiện đặc biệt để hỗ trợ phát triển mô hình khoa học. Ở đầu kia của quy mô, nơi, nói rằng, Mô hình cố gắng để đối phó với các tương tác giữa các hệ thống tự nhiên và không tự nhiên, dữ liệu liên quan thường hoặc hoàn toàn vắng mặt, hoặc đã được thu thập cho mục đích cung cấp hỗ trợ nhỏ cho mô hình. Do đó mức độ chi tiết có thể được tự tin theo mô hình với một mô hình cho thay đổi với các ứng dụng và mức độ hội nhập. Ví dụ, một mô hình phát thải lưu lượng truy cập có thể có thể dự đoán lượng khí thải từ một phần nhất định đường khá tốt, nhưng khi mô hình đó áp dụng cho nhiều con đường, và liên kết đến một mô hình phân tán rừng máy và một mô hình sức khỏe con người cho khoảng cách khác nhau từ đường, những hạn chế của dữ liệu, và các yêu cầu của các mô hình liên kết, có thể ảnh hưởng đến mức độ chi tiết có thể được biểu diễn tốt trong các mô hình khí thải, do đó yêu cầu các mô hình simplifications hoặc tăng sự không chắc chắn về giá trị tham số và kết quả. Đối với cá nhân, loại linh hoạt và tích hợp phương pháp tiếp cận để mô hình là thường tr-ing, vì nó liên quan đến việc thay đổi. Nó cũng liên quan đến sự cởi mở, truy cập và tính linh hoạt với khái niệm và mã, đó không phải là không phổ biến trong các cõi của nỗ lực khoa học. Để lại sang một bên những vấn đề hỗ trợ và sở thích cá nhân, câu hỏi vẫn là để cho dù chúng tôi có các công cụ và kỹ thuật sẵn có để hỗ trợ các nhu cầu mô hình linh thiên niên kỷ mới. Phần sau đây tranh luận rằng các công cụ và kỹ thuật đã đang được phát triển cho một số thời gian, và đang nổi lên ứng dụng và mô hình phương pháp tiếp cận không chỉ hỗ trợ linh hoạt và thích nghi hơn mô hình, nhưng cũng làm cho công việc của mô hình tổng thể dễ dàng hơn, cung cấp các nhà khoa học với các phương tiện và cơ hội để tập trung hơn vào các khoa học trong khi đáp ứng nhu cầu của nhận con nuôi.