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Toda calibração, seja ela manual ou associada a qualquer estratégia de automatização, quer o modelador queira ou não, é um exercício Bayesiano!
Neste contexto, P(A|B)
condiciona as chances de ocorrência de qualquer evento P(B),
a outro [evento] precedente P(A).
PEST procura minimizar uma função objetivo Φ,
que relaciona resíduos (Res.m) e pesos (Wm).
From Thomas Bayes (1701-1761): The probability of an event [is] based on prior knowledge of conditions that might be related to [that same] event.
Resíduos são observados entre um resultado anterior e outro (futuro), a ser alcançado pós processamento.
Pesos (Weights), por sua vez, derivam-se de uma relação estatística entre a distribuição de valores de referência (intervalo de observação IN) e as chances de qualquer um destes valores serem observadas (nível de confidência Zi%).
Conclusão: - Não se pode conceber uma calibração de forma isolada. Um exercício de calibração só faz sentido entre um resultado já alcançado e outro que se pretende alcançar.
Controles
Esta figura traz a necessária
ponderação entre:
Intervalos de carga hidráulica IN(m) e de fluxo IN(m3/d)
Níveis de confidência Zi (%)
&
Balanço de massa de grandeza necessária à validação do calculo numérico (MB<=0.1%), ainda que apenas quando calculado diretamente, com os parâmetros prévios , mas na ausência do recurso SVD-Assist.
Fato derivado da utilização de super-parâmetros, projeções dos verdadeiros parâmetros nestas estimativas.
À propósito, esta metodologia SVD | PEST (Singular Value Decomposition) abre espaço para especulações quanto a capacidade das condições de contorno (e respectivos parâmetros utilizados) representar a realidade.
No primeiro gráfico abaixo, por exemplo, observam-se como os parâmetros internos (parameter space - pi) se relacionam na regularização via pilot points.
Na sequência, destacam-se ainda informações como número e magnitude entre valores singulares, ou seja, a quantidade e distribuição de super-parâmetros necessária à reprodução da complexidade do fenômeno espacial observado em campo (apreendido via observações OBS, ou solution space)
O exemplo da página c.10 ajuda a pautar um pouco esta discussão.
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