Analyse d’incertitude, analyse de sensibilité Objectifs et
Analyse d’incertitude, analyse de sensibilité Objectifs et principales étapes Ecole chercheur Juin 2010, Giens, France 1 David Makowski INRA
Analyse d’incertitude/de sensibilité du modèle de transport
Tâche 2 : Exécution du modèle aux fins de l'analyse d’incertitude/de sensibilité Le contractant procédera à un nombre important de simulations à l’aide de la version 3 3 de TREMOVE, qui lui sera fournie par la Commission d’ici la fin de l’année 2009 5
Analyses d’incertitudes et de sensibilité de modèles
1 Analyse de sensibilité(qualitative) d’un code de calcul combustible 2 Analyse de sensibilité(quantitative) d’un modèle hydrogéologique 3 Analyse d’incertitudes (estimation de quantile) d’un code de thermohydraulique 4 Conclusions
Analyse de sensibilité et d’incertitude - IBPSA
Analyse de sensibilité et d’incertitude Méthodologie pour la garantie de performance Présentaon+:++ + +Charles+Garnier+ + + + +Balsam+Ajib+
Chapitre 4: lanalyse de sensibilité I:génialité sur l
l’incertitude, également appelée l'analyse de sensibilité que le montant du changement qui se passe dans les intrants du projet (le coût, le revenu valeur de l'investissement), à la suite de l'appréciation des autres, attentif
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1
Analyse d"incertitude, analyse de sensibilité.
Objectifs et principales étapes
David Makowski
INRA makowski@grignon.inra.fr Ecole chercheur Analyse de sensibilité et exploration de modèlesMai 2009, Giens, France
21. Définitions et objectifs
2. Analyse d"incertitude
3. Analyse de sensibilité
4. Etude de cas
31. Définitions et objectifs
4Sources d"incertitude dans un modèle
f x qEquations
Variables
d"entréeParamètres
5Types d"incertitude
•Manque de connaissanceEx: Température optimale pour le développement d"un champignon pathogène•Erreur de mesures / EchantillonnageEx: Erreur de mesure de la densité de plantes dans une parcelle agricole•Variabilité des caractéristiques du systèmeEx: Variabilité de la " température moyenne journalière » entre années
6 z= variables d"entrée et paramètres incertains = facteurs incertains z = (z 1, z2, ..., z
p)Notation(
1 2, ,..,
p y z z z y zSortie du modèle
7Analyse d"incertitude
Permet de répondre à la question suivante:
" Quel est le niveau d"incertitude dans y(z) qui résulte de l"incertitude dans z? » z1 y(z)On aOn veut déterminer
z2 et 8Analyse de sensibilité
Son objectif est de répondre à la question:
" Quelles sont les principales sources d"incertitude parmi z 1, z2, ..., z
p? »y(z)Variance de y(z) = effet de z
1+ effet de z
2+ ...
9Intérêt pratique
de l"analyse d"incertitude- donner des informations sur l"incertitude associée aux prédictions d"un modèle
- optimiser des variables décisionnelles de l"analyse de sensibilité - identifier les paramètres et les variables d"entrée qui ont une forte influence surles sorties d"un modèleImportant de les connaître avec précision - identifier les paramètres et les variables d"entrée qui ont une influence moindre
sur les sortiesMoins important de les connaître avec précision 10Exemples de questions pouvant être
traitées par AI ou AS • Est-il important de mesurer précisément les caractéristiques du sol pour prédire le rendement d"une culture ? • Probabilité qu"une nouvelle mesure de gestion du stock de langoustines soit plus efficace que la mesure actuelle ? • Quelle est la probabilité de perdre plus de 0.2 t ha-1 si la dose d"engrais appliquée sur du blé est réduite de 20%? • Quels sont les paramètres d"un modèle de culture àestimer en priorité génotype par génotype ? 11050010001500200025003000
9/1 30/1 20/2 13/3 3/4 24/4 15/5 5/6 26/6 17/7
DATEDry Matter (kgha-1)
1N0 TOT Obs
1N0 TOT Pred
1N0 G Obs
1N0 G Pred
2N0 TOT Obs
2N0 TOT Pred
2N0 G Obs
2N0 G Pred
Simulations de la biomasse du blé à l"aide du modèle dynamique AZODYN 12AZODYNParamètres
Variables d"entrée • caractéristiques du sol• données climatiques• pratiques agricoles