2.2 Model Building and Model TypesI

2.2 Model Building and Model Types
In model building the starting point should always be the identification of the goals
of the modeling study. In this context, the following alternative goals can be cited:
i. The modeling study is going to be a scientific study in which different
hypotheses regarding the governing principles of the study will be tested,
2.2 Model Building and Model Types 41
dominant processes of the problem will be identified, bounds of the parameter
ranges that define these processes will be quantified.
ii. The modeling study will be used to characterize a study area, i.e. to determine
the site specific parameters that are associated with the processes
included in the model.
iii. The model will be based on well established basic principles and will be
used as a predictor either to reconstruct a past event or simulate the future
behavior of an environmental process at a site.
iv. The model will be used as an imbedded predictor (slave application) within a
master application and will be used repeatedly to supply data to the master
application. Simulators used in optimization models or statistical applications
(Monte Carlo analysis) fall into this category and may include the goals
identified in item 3.
v. The model will be used to support engineered decisions that will be made at
a site and the purpose of modeling is the evaluation of the performance of
these decisions.
Given the list of goals stated above, we should expect the following characteristics
to be the dominant features of the model built. In case 1 the model should be
considered to be modular. The construction and solution method of the model
should allow for inclusion or exclusion of certain sub-processes to the model with
relative ease. Complexity of the model is of no concern in these applications. The
purpose is to include all possible and important sub-processes into the model. In
case 2 the model will be used in the inverse modeling sense. In these applications,
independent parameters of the model are treated as unknowns and dependent
variables are treated as known variables and the solution process is based on the
intrinsic relation between the independent and dependent variables. These models
are not expected to include many independent parameters; otherwise, the solution
becomes impossible. These models rely heavily on accurate field data on dependent
variables. In case 3 the model will be used as a predictor. In this case the model
should include all the dominant sub-processes of the problem studied, independent
of the availability of accurate definitions of the parameters that are necessary to
define these sub-processes. During simulation these parameters will be varied
anyway, and the model output sensitivity with respect to these parameters will be
documented. In case 4 the model should yield results efficiently with minimal
computation time. For this to happen one may either resort to closed form solutions
(analytical) or simplified models that may not include complex sub-processes
which may exist in the overall system. In this case, as another simplification
alternative, one may choose to represent complex processes in their simplest
approximate forms. For example, in contaminant transformation and transport
analysis one may either choose not to include chemical reactions, that is only
simulate transport of a conservative chemical behavior, or represent this chemical
reaction as a first order reaction for a single species application. These are all
acceptable simplifications for a class of applications. For case 5 the model will be
used to test the “what if” scenarios with respect to an environmental decision that
42 2 Principles of Environmental Modeling
will be made at a site. In this sense, the model should definitely include the best and
most accurate definition of the sub-process that is being evaluated at the site.
Secondary sub-processes that may not influence the main process may be given
lesser importance in the construction of the model. In all of these cases the
dimensionality of the model is determined based on the available data and the
complexity desired by the model builder. Whatever the goal of the modeling study
is, one always has to recognize that the tool at hand is an approximate representation
of the process that is being modeled.
From the perspective of inclusion of some mathematical reasoning into the
analysis of system behavior, as a general rule, the three procedures discussed
above are available: (i) physical modeling (laboratory); (ii) empirical modeling
(laboratory and field scale); and, (iii) computational modeling. In physical
modeling the natural system being modeled is duplicated by a scaled model
which is geometrically and dynamically similar to the large scale system. In this
case the mathematical processes are used to arrive at similarity laws that are based
on the similarity of the force ratios which govern the behavior of the natural system.

Kết quả (Việt) 1:

2.2 xây dựng mô hình và kiểuTrong mô hình xây dựng điểm khởi đầu nên luôn luôn là xác định các mục tiêunghiên cứu mô hình. Trong bối cảnh này, mục tiêu thay thế sau đây có thể được trích dẫn:i. nghiên cứu mô hình sẽ là một nghiên cứu khoa học trong đó khác nhauCác giả thuyết liên quan đến các nguyên tắc quản lý của nghiên cứu sẽ được kiểm tra,2.2 xây dựng mô hình và kiểu 41các quá trình chủ chốt của vấn đề sẽ được xác định, giới hạn của các thông sốphạm vi xác định những quá trình này sẽ được định lượng.II. nghiên cứu mô hình sẽ được sử dụng để mô tả một khu vực nghiên cứu, tức là để xác địnhCác tham số trang web cụ thể có liên quan đến các quá trìnhbao gồm trong các mô hình.III. các mô hình sẽ được dựa trên nguyên tắc cơ bản cũng được thành lập và sẽđược sử dụng như là một dự báo hoặc để tái tạo lại một sự kiện trong quá khứ hoặc tương lai mô phỏnghành vi của một quá trình về môi trường tại một trang web.IV. các mô hình sẽ được sử dụng như một yếu tố dự báo nhúng (nô lệ ứng dụng) trong vòng mộtnắm vững các ứng dụng và sẽ được sử dụng nhiều lần để cung cấp dữ liệu để làm chủứng dụng. Máy tập mô phỏng được sử dụng trong tối ưu hóa các mô hình hoặc thống kê ứng dụng(Phân tích Monte Carlo) rơi vào trường hợp này và có thể bao gồm các mục tiêuđược xác định trong mục 3.v. các mô hình sẽ được sử dụng để hỗ trợ kĩ thuật các quyết định sẽ được thực hiện tạimột trang web và mục đích của mô hình là việc đánh giá hiệu suất củanhững quyết định này.Đưa ra danh sách các mục tiêu đã nêu ở trên, chúng ta nên mong đợi những đặc điểm sauđể có các tính năng chủ chốt của các mô hình được xây dựng. Trong trường hợp 1 mô hình nênđược coi là mô-đun. Phương pháp xây dựng và giải pháp của mô hìnhnên cho phép bao gồm hoặc loại trừ một số tiến trình con với mô hình vớitương đối dễ dàng. Sự phức tạp của mô hình là mối quan tâm không có trong các ứng dụng này. Cácmục đích là để bao gồm tất cả có thể, và quan trọng tiến trình con vào mô hình. Ởtrường hợp 2 mô hình sẽ được sử dụng trong nghịch đảo mô hình hóa ý nghĩa. Trong các ứng dụng này,Các thông số độc lập của các mô hình được coi như là ẩn số và phụ thuộcbiến được coi là biết biến và quá trình giải pháp được dựa trên cácmối quan hệ nội tại giữa độc lập và phụ thuộc vào biến. Các mô hìnhkhông được dự kiến để bao gồm rất nhiều thông số độc lập; Nếu không, các giải pháptrở nên không thể. Các mô hình dựa nhiều vào các lĩnh vực chính xác dữ liệu trên phụ thuộc vàobiến. Trong trường hợp 3 mô hình sẽ được sử dụng như là một dự báo. Trong trường hợp này các mô hìnhnên bao gồm tất cả các quá trình phụ trội của vấn đề nghiên cứu, độc lậpcủa sự sẵn có của các định nghĩa chính xác của các thông số cần thiết đểxác định các tiến trình con. Trong mô phỏng các tham số này sẽ được thay đổiDù sao, và độ nhạy đầu ra mô hình đối với các tham số này sẽtài liệu. Trong trường hợp 4 mô hình nên mang lại kết quả hiệu quả với tối thiểuthời gian tính toán. Cho điều này xảy ra một trong những có thể một trong hai khu nghỉ mát để đóng tạo(phân tích) hoặc đơn giản hóa các mô hình có thể không bao gồm các tiến trình con phức tạpđó có thể tồn tại trong hệ thống tổng thể. Trong trường hợp này, như là một đơn giản hóathay thế, người ta có thể chọn để đại diện cho các quy trình phức tạp trong các đơn giản nhấtgần đúng hình thức. Ví dụ, trong biến đổi chất gây ô nhiễm và giao thông vận tảiphân tích một hoặc có thể chọn không để bao gồm các phản ứng hóa học, mà chỉ làMô phỏng vận tải của một hành vi bảo thủ, hóa chất, hoặc đại diện cho các hóa chất nàyphản ứng như là một phản ứng đơn đặt hàng đầu tiên cho một ứng dụng đơn loài. Đây là tất cảchấp nhận được simplifications cho một lớp các ứng dụng. Đối với trường hợp 5 mô hình sẽđược sử dụng để thử nghiệm kịch bản "cái gì nếu" đối với một môi trường quyết định đó42 2 nguyên tắc của mô hình hóa môi trườngsẽ được thực hiện tại một trang web. Trong ý nghĩa này, các mô hình nên chắc chắn bao gồm các tốt nhất vàđịnh nghĩa chính xác nhất của các quá trình phụ đó đang được đánh giá tại trang web.Thứ hai tiến trình con có thể không ảnh hưởng đến quá trình chính có thể được chotầm quan trọng thấp hơn trong việc xây dựng các mô hình. Trong tất cả các trường hợp này cácchiều của các mô hình được xác định dựa trên các dữ liệu sẵn có và cácmong muốn của builder mô hình phức tạp. Dù mục đích của nghiên cứu mô hình hóalà, luôn luôn có để nhận ra rằng các công cụ ở bàn tay là một đại diện gần đúngtrong quá trình được được mô phỏng.Từ quan điểm của một số lý luận toán học vào cácphân tích hành vi của hệ thống, như một quy luật chung, các thủ tục ba thảo luậntrên có: (i) vật lý mô hình hóa (phòng thí nghiệm); (ii) thực nghiệm mô hình(phòng thí nghiệm và các lĩnh vực quy mô); và (iii) mô hình tính toán. Trong vật lýMô hình hóa hệ thống tự nhiên được mô hình hóa được nhân đôi bằng một mô hình thu nhỏđó là geometrically và tự động tương tự như hệ thống quy mô lớn. Trong nàytrường hợp các quy trình toán học được sử dụng để đi đến pháp luật tương tự được dựavề sự giống nhau của các tỷ lệ lực lượng chi phối hành vi của hệ thống tự nhiên.

Kết quả (Việt) 2:

2.2 Xây dựng mô hình và loại Mô hình
Trong mô hình xây dựng các điểm khởi đầu luôn luôn phải xác định các mục tiêu
của nghiên cứu xây dựng mô hình. Trong bối cảnh này, các mục tiêu thay thế sau đây có thể được trích dẫn:
i. Nghiên cứu xây dựng mô hình sẽ là một nghiên cứu khoa học, trong đó khác nhau
ra giả thiết về các nguyên tắc quản trị của nghiên cứu này sẽ được kiểm tra,
2.2 Xây dựng mô hình và loại Mô hình 41
quy trình thống trị của vấn đề sẽ được xác định, giới hạn của tham số
dãy số xác định các quá trình sẽ được định lượng.
ii. Nghiên cứu xây dựng mô hình sẽ được sử dụng để mô tả một khu vực nghiên cứu, tức là để xác định
các trang web thông số cụ thể có liên quan đến các quá trình
đưa vào mô hình.
Iii. Mô hình này sẽ được dựa trên các nguyên tắc cơ bản cũng được thành lập và sẽ được
sử dụng như là một yếu tố dự báo hoặc tái tạo lại một sự kiện trong quá khứ hay tương lai mô phỏng các
hành vi của một quá trình môi trường tại một trang web.
Iv. Mô hình này sẽ được sử dụng như là một yếu tố dự báo nhúng (ứng dụng nô lệ) trong một
ứng dụng tổng thể và sẽ được sử dụng nhiều lần để cung cấp dữ liệu để làm chủ
ứng dụng. Mô phỏng được sử dụng trong mô hình tối ưu hóa hoặc các ứng dụng thống kê
(Monte Carlo phân tích) rơi vào thể loại này và có thể bao gồm các mục tiêu
xác định trong mục 3.
v. Mô hình này sẽ được sử dụng để hỗ trợ các quyết định chế đó sẽ được thực hiện tại
một địa điểm và mục đích của mô hình là việc đánh giá hiệu quả hoạt động của
các quyết định này.
Với danh sách các mục tiêu đã nêu ở trên, chúng ta nên mong đợi những đặc điểm sau đây
là những tính năng nổi trội của mô hình được xây dựng. Trong trường hợp 1 mô hình nên được
coi là mô-đun. Phương pháp xây dựng và giải pháp của mô hình
nên cho phép để đưa vào hoặc loại trừ một số quá trình phụ cho mô hình với
tương đối dễ dàng. Sự phức tạp của mô hình là không quan tâm trong các ứng dụng này. Các
mục đích là để bao gồm tất cả có thể và quan trọng quá trình phụ vào mô hình. Trong
trường hợp 2 mô hình này sẽ được dùng trong ý nghĩa mô hình nghịch đảo. Trong các ứng dụng,
các thông số độc lập của mô hình đang được coi là ẩn số và phụ thuộc vào
các biến được đối xử như là các biến được biết đến và quá trình giải pháp dựa trên các
mối quan hệ nội tại giữa các biến độc lập và phụ thuộc. Những mô hình này
không được dự kiến sẽ bao gồm nhiều thông số độc lập; nếu không, các giải pháp
không thể được. Những mô hình này phụ thuộc rất nhiều vào lĩnh vực dữ liệu chính xác về phụ thuộc
biến. Trong trường hợp 3 mô hình sẽ được sử dụng như là một yếu tố dự báo. Trong trường hợp này, mô hình
nên bao gồm tất cả các quá trình phụ trội của vấn đề nghiên cứu, độc lập
về sự sẵn có của các định nghĩa chính xác của các thông số cần thiết để
xác định các quá trình phụ. Trong mô phỏng các thông số này sẽ được thay đổi
dù sao, và các mô hình nhạy đầu ra đối với các thông số này có sẽ được
ghi nhận. Trong trường hợp 4 mô hình nên mang lại kết quả có hiệu quả với tối thiểu
thời gian tính toán. Để điều này xảy ra người ta có thể hoặc dùng đến giải pháp hình thức đóng cửa
(phân tích) hay mô hình đơn giản mà có thể không bao gồm phức tạp quá trình phụ
có thể tồn tại trong hệ thống tổng thể. Trong trường hợp này, như là một sự đơn giản hóa
thay thế, người ta có thể lựa chọn để đại diện cho các quá trình phức tạp trong đơn giản nhất của
hình thức gần đúng. Ví dụ, trong chất gây ô nhiễm biến đổi và vận chuyển
phân tích ta có thể hoặc chọn không bao gồm các phản ứng hóa học, mà chỉ
mô phỏng giao thông của một hành vi hóa học bảo thủ, hoặc đại diện cho hóa chất này
phản ứng như một phản ứng tự đầu tiên cho một ứng dụng đơn loài. Đây là tất cả
đơn giản hóa chấp nhận được cho một lớp học của các ứng dụng. Đối với trường hợp 5 mô hình sẽ được
sử dụng để kiểm tra "làm gì nếu" kịch bản liên quan đến một quyết định về môi trường
42 2. Các nguyên tắc của mô hình hóa môi trường
sẽ được thực hiện tại một trang web. Trong ý nghĩa này, các mô hình chắc chắn phải bao gồm các tốt nhất và
định nghĩa chính xác nhất của tiểu trình đang được đánh giá tại trang web.
Secondary quá trình phụ mà có thể không ảnh hưởng đến quá trình chính có thể được đưa ra
ít quan trọng hơn trong việc xây dựng các mô hình . Trong tất cả các trường hợp này
chiều của mô hình được xác định dựa trên các dữ liệu có sẵn và
phức tạp mong muốn của những người xây dựng mô hình. Dù mục tiêu của nghiên cứu mô hình
là, người ta luôn luôn phải nhìn nhận rằng các công cụ trong tay là một đại diện gần đúng
của quá trình đó đang được mô hình hóa.
Từ quan điểm của sự bao gồm của một số lý luận toán học vào
phân tích hành vi của hệ thống, như một vị tướng quy tắc, ba thủ tục thảo luận
ở trên là: (i) mô hình vật lý (phòng thí nghiệm); (ii) mô hình thực nghiệm
(phòng thí nghiệm và quy mô trường); và, (iii) mô hình tính toán. Trong vật lý
mô hình các hệ thống tự nhiên được mô hình được nhân đôi bởi một mô hình thu nhỏ
trong đó là hình học và động tương tự như các hệ thống quy mô lớn. Trong
trường hợp các quy trình toán học được sử dụng để đi đến pháp luật tương tự được dựa
trên sự giống nhau của các tỷ lệ lực lượng chi phối hành vi của các hệ thống tự nhiên.