Search

Dit werkdocument omvat een verkennende studie om de mogelijkheden te evalueren van de verhouding tussen de complexiteit van een model of bestand, de ondersteunende data, en de toepassing. Dit verhoudingsconcept wordt als „evenwicht¿ aangeduid. Doel is een reductie in de onzekerheid in voorspellingen door modellen en bestanden. In dit document wordt een prototype van een evaluatielijst voorgesteld. Deze lijst is gebaseerd op de relevante punten die een rol spelen bij evenwicht. De lijst bestaat uit twee sublijsten, die elk uit onderdelen met vragen bestaan. De ene sublijst is gebaseerd op de bestaande evaluatielijst voor „status A¿, die gebruikt wordt in de kwaliteitsborging bij de WOT Natuur & Milieu onderdeel van Wageningen UR. De andere sublijst omvat relevante kernvragen voor „evenwicht¿ die nog niet operationeel zijn. Elk onderdeel is gekoppeld aan een fase in de modelleercyclus, behalve het overkoepelende onderdeel „schaal¿. De discussie beschrijft het projectvervolg, waarin wordt beoogd om de evaluatielijst te toetsen aan casussen en de kennis van experts.

Official EU forecasts for crop yields are calculated several times per year by crop analysts of the Joint Research Centre (JRC). In general the forecasts for a certain region are based on statistical models which describe historical yields in terms of a time trend combined with a relationship with CGMS indicator data. Since 1994 the so-called CGMS statistical module has been in use at JRC - to facilitate crop yield forecasting at national and sub-national level. Now, an improved version has been developed, for use by the crop analysts of JRC. The tool was developed by two subdivisions of the Wageningen UR: Alterra-CGI and Biometris. Aim was to enable the analysts to construct more elaborate models (regression and scenario models) than they could construct with the previous module and to make it easier to include more indicators, i.e. weather indicator and remote sensing data. Voor de uiteindelijke oogstvoorspelling is een aparte tool, CGMS Statistische Tool, ontwikkeld waarmee historische reeksen van gewasopbrengsten worden geanalyseerd. Het betreft het identificeren van trends en het verklaren van de jaar-tot-jaar variatie in gewasopbrengsten aan de hand van gesimuleerde gewasindicatoren

Official EU forecasts for crop yields are calculated several times per year by crop analysts of the Joint Research Centre (JRC). In general the forecasts for a certain region are based on statistical models which describe historical yields in terms of a time trend combined with a relationship with CGMS indicator data. Since 1994 the so-called CGMS statistical module has been in use at JRC - to facilitate crop yield forecasting at national and sub-national level. Now, an improved version has been developed, for use by the crop analysts of JRC. The tool was developed by two subdivisions of the Wageningen UR: Alterra-CGI and Biometris. Aim was to enable the analysts to construct more elaborate models (regression and scenario models) than they could construct with the previous module and to make it easier to include more indicators, i.e. weather indicator and remote sensing data.

Metamodellen zijn in feite modellen van modellen: een vereenvoudigde representatie van een complex model. Dit complexe model vormt het uitgangspunt voor de afleiding van het metamodel. Dit artikel geeft een toelichting aan de hand van fosfaatbelasting van oppervlaktewater. Tevens worden de mogelijkheden en de beperkingen besproken

Metamodellen zijn in feite modellen van modellen: een vereenvoudigde representatie van een complex model. Dit complexe model vormt het uitgangspunt voor de afleiding van het metamodel. Dit artikel geeft een toelichting aan de hand van fosfaatbelasting van oppervlaktewater. Tevens worden de mogelijkheden en de beperkingen besproken