Water quality predictive models inc

Water quality predictive models include both mathematical
expressions and expert scientific judgement. They
include process-based (mechanistic) models and
data-based (statistical) models. The models should link
management options to meaningful response variables
(such as pollutant sources and water quality standard
parameters). They should incorporate the entire ‘chain’
from stressors to responses. Process-based models should
be consistent with scientific theory. Model prediction
uncertainty should be reported. This provides decisionmakers
with estimates of the risks of options. To do this
requires prediction error estimates (Chapter 9).
Water quality management models should be appropriate
to the complexity of the situation and to the
available data. Simple water quality problems can be
addressed with simple models, while complex ones may

Kết quả (Việt) 2:

Mô hình dự báo chất lượng nước bao gồm cả toán học
biểu thức và phán đoán khoa học của chuyên gia. Họ
bao gồm (cơ học) các mô hình dựa trên quá trình và
(thống kê) các mô hình dựa trên dữ liệu. Các mô hình này cần liên kết
tùy chọn quản lý để ứng biến có ý nghĩa
(chẳng hạn như các nguồn gây ô nhiễm và chất lượng nước đạt tiêu chuẩn
thông số). Họ cần phải kết hợp toàn bộ 'xích'
từ những căng thẳng để phản ứng. Mô hình dựa trên quá trình cần
phải phù hợp với lý thuyết khoa học. Mô hình dự đoán
không chắc chắn nên được báo cáo. Điều này cung cấp cho các nhà hoạch định
với những ước tính về rủi ro của các tùy chọn. Để làm được điều này
đòi hỏi phải ước tính dự báo lỗi (Chương 9).
mô hình quản lý chất lượng nước phải phù hợp
với sự phức tạp của tình hình và các
dữ liệu có sẵn. Vấn đề chất lượng nước đơn giản có thể được
giải quyết với các mô hình đơn giản, trong khi những người phức tạp có thể