KALIBRERING AF STRØMNINGSMODEL

Størrelse: px
Starte visningen fra side:

Download "KALIBRERING AF STRØMNINGSMODEL"

Transkript

1 Kapitel 13 KALIBRERING AF STRØMNINGSMODEL Torben Obel Sonnenborg Hydrologisk afdeling, GEUS Nøglebegreber: Kalibreringsprotokol, identificerbarhed, entydighed, parameterestimation, sensitivitetsanalyse, parameterusikkerhed ABSTRACT: Kalibrering er en af de mest tidskrævende faser i modeludviklingen. Samtidig er det et af de mest kritiske trin i udviklingen af en pålidelig model. Det er derfor af afgørende betydning, at kalibreringsprocessen struktureres hensigtsmæssigt, hvis en optimal model skal opnås. I dette kapitel skitseres det, hvordan kalibreringsprocessen kan organiseres og kvantificeres. De første tre faser i kalibreringsprocessen består i valg af kalibreringsdata, kalibreringskriterier og kalibreringsparametre. Dernæst angives retningslinier for selve estimationen af parametre, hvor der er taget udgangspunkt i anvendelse af manuel kalibrering, men hvor også automatisk kalibrering introduceres. Endelig skitseres det, hvordan usikkerheden på kalibreringsparametrene kan vurderes, og det beskrives, hvordan resultaterne af kalibreringsprocessen kan præsenteres INDLEDNING Anvendelsen af en numerisk model forudsætter, at parametrene, som indgår i de diskretiserede ligninger, f.eks. strømningsligningen (5.9), kvantificeres. I tilfældet med tredimensional ikkestationær grundvandsstrømning, lign. (5.9), skal der for hvert numerisk element fastsættes værdier for de hydrauliske egenskaber udtrykt ved parametrene K x, K y, K z, og S s. Desuden skal såvel ydre som indre randbetingelser (se kapitel 7) fastlægges. Antallet af numeriske elementer vil stort set altid overstige antallet af målinger af de hydrauliske parametre, der er til rådighed i et givent område, og det er derfor nødvendigt at estimere parametrenes værdi. Dette kan gøres ud fra (1) de tilgængelige målinger af de hydrauliske parametre (f.eks. hydraulisk ledningsevne) eller (2) observerede værdier af systemets tilstandsvariable (f.eks. hydraulisk trykniveau). Den første metode kan gennemføres selv om der ikke er tilstrækkeligt med målinger af de hydrauliske egenskaber til at dække hele det numeriske net. Ved interpolation ud fra målingerne kan der etableres værdier over hele området. Denne metode vil pga. primært to effekter ofte resultere i for store afvigelser mellem observeret og simuleret tilstandsvariable (residualer). For det første varierer geologien sjældent jævnt mellem målepunkterne, og der er derfor stor sandsynlighed for, at heterogeniteter overses med denne metode. For det andet resulterer skalaeffekter i, at det er vanskeligt at importere feltmålinger af hydrauliske egenskaber direkte til den numeriske model. Det bedste resultat opnås normalt, hvis modellens parametre estimeres vha. den anden metode, dvs. ud fra observationer af eksempelvis hydraulisk trykniveau. I dette tilfælde justeres parameterværdierne med det formål at opnå en god overensstemmelse mellem målte og simulerede tilstandsvariable. Denne proces, hvor der estimeres parametre og randbetingelser, som gør strømningsmodellen i stand til at reproducere f.eks. trykniveau- og vandføringsmålinger med en på forhånd given præcision, benævnes modelkalibrering eller blot kalibrering. I kalibreringsprocessen tilpasses parametrene med det formål at minimere residualerne (afvigelsen mellem observeret værdi og modelresultat). Herved opnås parameterestimater, som gør modellen i stand til at reproducere systemets opførsel i kalibreringsperioden (tidsperioden hvorfra data, der anvendes til kalibrering, stammer fra), med forhåbentlig acceptabel præcision. I den efterfølgende valideringsfase (kapitel 15) vurderes det, om modellen også er i stand til at forudsige det fysiske systems opførsel i valideringsperioden. 13-1

2 1. Observations data 2. Kalibreringskriterier 3. Valg af kalibreringsparametre (sensitivitetsanalyse) 4.1 Modelsimulering 4.4 Nye parameterværdier Ingen forbedring 4.2 Kalibreringskriterier opfyldt? Nej 4.3 Analyse af residualer Ja 5. Parameterusikkerhed 6. Præsentation af parametre og residualer Figur 13.1 Kalibreringsprotokol, hvor de enkelte trin i kalibreringsprocessen er opført. Kalibreringen er et af de sværeste skridt i opstilling af en operationel grundvandsmodel, og vil ofte være den fase i modeludviklingen, som kræver det største tidsforbrug. Kalibreringsprocessen kan være vanskelig og frustrerende at gennemføre, specielt hvis der ikke følges en stringent fremgangsmetode. Figur 13.1 viser, hvorledes kalibreringen af en grundvandsmodel med fordel kan gennemføres. Den såkaldte kalibreringsprotokol angiver de skridt, der tages i kalibreringen af modellen. Observationsdata er en basal forudsætning for at kunne gennemføre en kalibrering. Det er vigtigt dels at inddrage de relevante data (typisk pejledata og afstrømningsdata), dels at vurdere usikkerheden på de anvendte observationer. Det næste skridt i kalibreringsprocessen består i at opstille både kvantitative og kvalitative kriterier for, hvor præcist modellen skal reproducere de observerede værdier. De første to skridt i kalibreringsarbejdet er beskrevet i kapitel 12, og vil ikke blive omtalt yderligere her. Derefter skal det analyseres, hvilke modelparametre, der skal udvælges som kalibreringsparametre. Til dette formål vil både en analyse af det fysiske system samt en sensitivitetsanalyse af potentielle kalibreringsparametre med fordel kunne udføres. Efter de tre indledende faser er gennemført, kan selve estimationen foretages ( i figur 13.1). Denne iterative proces forløber ved successivt at ændre værdierne af kalibreringsparametrene. Ændringerne foretages på basis af en analyse af residualerne, enten ud fra en fysisk indsigt i det modellerede system, ved gennemførelse af 13-2

3 en detaljeret sensitivitetsanalyse eller ved anvendelse af invers modellering (se kapitel 14). Estimationsprocessen kan afsluttes med en analyse af usikkerheden på de estimerede kalibreringsparametre. Endelig skal resultatet af kalibreringen rapporteres, hvilket inkluderer præsentation og vurdering af optimerede parametre og simuleringsresultater. I de følgende afsnit vil hvert element i kalibreringsprotokollen blive gennemgået KALIBRERINGSPARAMETRE A-priori viden om parametre Alle typer af parametre, som indgår i en grundvandsmodel, kan principielt set inkluderes i kalibreringsprocessen. Det er imidlertid primært de hydrauliske parametre, oftest den hydrauliske ledningsevne, som tilpasses, men også lækagekoefficienter, magasinkoefficienter m.m. kalibreres. Andre parametertyper som randbetingelser (flux gennem rand, nedsivning) og empiriske parametre (bl.a. tidskonstanter) kan estimeres. Der er dermed meget brede grænser for antallet af kalibrerede parametre, ligesom der kan indgå mange typer af parametre i estimationen. Det forudsættes her, at der under opstillingen af den hydrogeologiske tolkningsmodel er foretaget en parametrisering, hvor antallet af frie parametre er reduceret betydeligt i forhold til antallet af numeriske celler. F.eks. vil reservoiret normalt blive inddelt i en række geologiske enheder (f.eks. moræneler, smeltevandssand, osv.), indenfor hvilke de hydrauliske egenskabers rumlige struktur antages kendt (f.eks. homogen fordeling, lineær funktion af stedet eller geostatistisk model). Parametriseringen er nødvendig for at kunne bestemme parameterværdierne, men samtidig medfører denne integrerede beskrivelse af store områder, at der ofte vil være uoverensstemmelse mellem parameteren målt i det fysiske system og den effektive modelparameter, som er optimal i modellen. Samtidig kan der være stor forskel på parameterværdier målt eksempelvis på borekerner, ved slugtest, ved korttids- og langtidsprøvepumpning. De fire målinger repræsenterer en skala af størrelsesorden 0.1 m til 1000 m, og kan pga. den geologiske heterogenitet afvige markant fra hinanden (se kapitel 11 eller f.eks. Schulze-Makuch & Cherkauer, 1998). Man kan derfor sætte spørgsmålstegn ved, om inddragelse af f.eks. målt hydraulisk ledningsevne er fordelagtig ved bestemmelsen af modelparametrene. Skalaeffekterne nødvendiggør, at der i givet fald skal benyttes information fra en skala, der svarer til den skala, der modelleres på (cellestørrelsen). Parametre målt på anden skala skal anvendes med varsomhed, og hvis de anvendes, tillægges en stor usikkerhed. Passende udvalgte feltmålinger kan anvendes til primært tre formål: En vurdering af, hvordan potentielle kalibreringsparametre defineres; en fastsættelse af realistiske grænser for de optimerede parametre; og som initielle parameterværdier i estimationsprocessen. Parametriseringen udført under opstillingen af den hydrogeologiske tolkningsmodel vil kunne anvendes til at identificere kalibreringsparametre. Den rumlige fordeling af definerede geologiske/hydrogeologiske enheder kan umiddelbart anvendes til definition af kalibreringsparametre. Imidlertid kan det anbefales, at kalibreringsprocessen påbegyndes med en så simpel model som muligt (Hill, 1998). Hvis der derfor foreligger data, eksempelvis prøvepumpningsresultater, der indikerer, at to eller flere geologiske enheder har relativt ens hydraulisk ledningsevne, vil det være hensigtsmæssigt i første omgang at tillægge disse enheder ét sæt hydrauliske parametre. Senere i kalibreringsprocessens forløb kan modellen forfines, hvis det er påkrævet for at opnå en tilstrækkelig god overensstemmelse mellem data og model. Den tilgængelige information om reservoirets hydrauliske egenskaber kan benyttes til at indsnævre grænserne for modelparametrene. Selv om de kalibrerede parametre ikke forventes at svare fuldstændig til de fysiske værdier, vil feltmålinger normalt kunne anvendes til at definere et interval, som det vurderes rimeligt at modelparameteren holder sig indenfor. Desuden vil feltdata give en ide om den indbydes størrelsesfordeling mellem geologiske enheders parameterværdier. F.eks. vil den hydrauliske ledningsevne for moræneler forventes at være lavere end for smeltevandssand. Parametermålinger vil også kunne fungere som initielle estimater i estimationsprocessen. For at opnå et tilfredsstillende kalibreringsresultat med en minimeret arbejdsindsats, er det vigtigt at have 13-3

4 præcise initielle parameterestimater. Passende brug af parametermålinger vil her være en vigtig informationskilde Valg af kalibreringsparametre Følgende forhold skal tages i betragtning, når kalibreringsparametrene udvælges: (1) De skal være identificerbare, (2) de skal være relativt dårligt kendt, (3) de simulerede tilstandsvariable skal være tilstrækkeligt sensitive overfor ændringer i parameteren, (4) antallet af parametre skal minimeres. Identificerbarhed vedrører den direkte simulering af tilstandsvariable. At en parameter ikke er identificerbar indebærer, at der ikke findes en entydig løsning til det opstillede problem mht. parametrene. Ikke identificerbarhed optræder med andre ord, hvis forskellige parametersæt kan føre til samme løsning mht. tilstandsvariablene. Et meget simpelt tilfælde på ikke identificerbarhed optræder i forbindelse med en stationær løsning. Magasinkoefficienten vil her være ikke identificerbar, da parameteren ikke indgår i det opstillede ligningssystem. De mere komplekse tilfælde af ikke identificerbarhed optræder, hvor forskellige parameterkombinationer kan resultere i samme trykfordeling. I figur 13.2 ses et eksempel på denne type ikke-identificerbarhed. I en endimensional situation med stationær strømning i et homogent medium med fastholdt tryk ved x = 0 og konstant flux Q ved x = 1 er den hydrauliske ledningsevne K og fluxen Q ikke identificerbare samtidigt, da trykniveauet kun er følsomt overfor forholdet mellem K og Q. Konturlinierne for objektiv funktionen (en norm af typen (12.5)) ses på figur 13.2b. Uendeligt mange kombinationer af K og Q kan resultere i samme trykniveaufordeling og dermed minimumsværdi af objektiv funktionen, og parametrene er derfor ikke identificerbare simultant. Det samme kan være tilfældet med hydraulisk ledningsevne og grundvandsdannelse (perkolation) for et homogent reservoir uden interne randbetingelser. En forøgelse af grundvandsdannelsen vil i dette tilfælde have samme effekt på det hydrauliske trykniveau som en reduktion af den hydrauliske ledningsevne har. De to parametre er derfor ikke identificerbare samtidigt, og det vil i et sådant tilfælde kun være muligt at estimere en af parametrene ud fra trykniveauobservationer. I en given situation vil en analytisk betragtning af det foreliggende problem ofte kunne resultere i en identifikation af sandsynlige problemer med manglende identificerbarhed (se f.eks. Carrera & Neuman, 1986, for en detaljeret gennemgang af emnet). Kalibreringsparametrene vælges bedst blandt de modelparametre, der dels har størst indflydelse på strømningssimuleringerne og dels er dårligst kendt. Nogle modelparametre og variable vil være relativt velkendte. F.eks. vil nedbøren (under danske forhold) ofte være kendt ud fra målinger, ligesom visse randbetingelser (f.eks. trykniveauet i veldefinerede vandområder) kan være velkendte. Det vil derfor være mere efficient at inddrage andre parametre i estimationsprocessen. Figur 13.2a Plot af trykniveau mod x i et endimensionalt eksempel (fra Carrera & Neuman, 1986). Figur 13.2b Konturlinier af objektiv funktionen (svarende til en norm af typen (5.5)). Fra Carrera & Neuman (1986). 13-4

5 Informationsniveauet kan for andre parametres vedkommende være meget sparsomt, men af fysiske årsager kan parameteren være bundet til et snævert interval. F.eks. vil porøsiteten ofte kunne skønnes indenfor en margen på en faktor to alene ud fra en geologisk kvalitativ beskrivelse af bjergarten. I modsætning kan en parameter som den hydrauliske ledningsevne variere indenfor flere dekader, og det er derfor vigtigere at få fastlagt værdien af en sådan parameter. Den hydrauliske ledningsevne har desuden afgørende indflydelse på både beregningen af trykniveau, strømningsveje og forureningsudbredelse og er derfor den parameter, som hyppigst anvendes som kalibreringsparameter. Til den endelige udvælgelse af kalibreringsparametre er en simpel sensitivitetsanalyse et stærkt redskab. Ved denne metode eksekveres modellen en eller to gange for hver parameter. Hver gang modellen køres, ændres værdien af en parameter lidt (5 25 %) fra dens initielle værdi, og den resulterende påvirkning af de simulerede tilstandsvariable registreres (ofte udtrykt ved RMSværdien). På baggrund af sensitivitetsanalysen vil det være muligt at identificere de modelparametre, som har størst indflydelse på afvigelsen mellem observeret og simuleret tilstandsvariabel. Kalibreringsparametrene kan dermed udvælges på et objektivt kriterium, og er ikke alene afhængigt af modellørens erfaring og subjektive vurderinger ESTIMATIONSTEKNIK Estimationen af kalibreringsparametrene kan foretages enten ved manuel kalibrering eller automatisk kalibrering (invers modellering). Manuel kalibrering baserer sig på modellørens evne til successivt at ændre parameterværdierne, så modellen giver en forbedret beskrivelse af observationsdata. Den automatiske kalibrering bygger på en matematisk beskrivelse af estimationsprocessen, hvorved optimale parameterværdier kan estimeres uden modellørens intervention Entydighed Begge teknikker kan have problemer med at estimere optimale parametre, hvilket i mange tilfælde skyldes problemer med entydighed. Entydighed angår den inverse relation, dvs. hvis forskellige parametersæt kan fremkomme fra samme observationsdatasæt, siges problemet at være ikke entydigt. Flere lokale minima i funktionen, der skal minimeres (f.eks. RMS-værdien, lign. 12.5), kan være årsag til ikke entydighed, se figur 13.3, ligesom manglende identificerbarhed (se afsnit ) kan være det. Hvis antallet af parametre overstiger antallet af observationer, vil problemet ligeledes være ikke-entydigt. Indenfor grundvandsmodellering er det imidlertid ikke muligt ad analytisk vej at bestemme, om et problem er entydigt. Derfor analyseres det, om problemet er identificerbart, og hvis det er tilfældet, er der god chance for, at problemet også er entydigt. Identificerbarhed er imidlertid ikke en tilstrækkelig betingelse for entydighed. Problemet med manglende entydighed er altså ikke relateret til, hvilken estimationsteknik der anvendes, men udelukkende et spørgsmål om, hvordan problemet er formuleret. Generelt sikres entydighed bedst, hvis flere af følgende faktorer er opfyldt: (1) Flere forskellige observationstyper inddrages i kalibreringen, (2) Observationsdata er jævnt fordelt i sted og tid, (3) Usikkerheden på observationsdata er minimal, (4) Antallet af kalibreringsparametre er lavt, (5) Den valgte kombination af kalibreringsparametre er identificerbare, (6) Modellen udviser relativ stor sensitivitet (og relativt ens sensitivitet) overfor de udvalgte kalibreringsparametre, (7) Modellen kalibreres mod flere forskellige hydrologiske påvirkninger (f.eks. våd og tør periode). 13-5

6 Figur 13.3 Konturlinier for objektiv funktionen (en norm af typen (12.5)) for et én-dimensionalt strømningsproblem med to hydrauliske ledningsevner, K 1 og K 2 (fra Carrera & Neuman,1986) Manuel kalibrering ( trial-and-error estimation) Manuel kalibrering kaldes også for trial-and-error estimation, hvilket indikerer, at retningen og størrelsen af ændringen på parametrenes værdi er baseret på ren tilfældighed. Dette er langt fra tilfældet, idet den manuelle kalibrering kan gøres mere eller mindre systematisk, alt efter hvilke informationer, der ligger til grund for ændringen af kalibreringsparametrene. Den første informationskilde, som er umiddelbart tilgængelig, når modellen er eksekveret, og simuleringsresultaterne er sammenlignet med observationsværdier, er den rumlige og tidslige fordeling af residualerne. Ud fra denne fordeling vil en modellør med god indsigt i det modellerede system og en god portion erfaring kunne vurdere, i hvilken retning kalibreringsparametrene skal flyttes for at opnå en bedre overensstemmelse mellem model og data. Metoden er konceptuelt enkel, men hvis der arbejdes med en kompleks grundvandsmodel, kan det være endog meget svært at gennemskue dynamikken i systemet. I sådanne tilfælde er der relativt store chancer for, at optimeringen for en uerfaren modellør reduceres til rent trial-and-error, hvilket kan resultere i mange ikke succesfulde opdateringer af kalibreringsparametrene og ringe chancer for at opnå en velkalibreret model. Estimationsprocessen kan gøres betydeligt mere gennemskuelig, hvis der gennemføres en detaljeret sensitivitetsanalyse, hvor modellen eksekveres 4 til 10 gange for hver kalibreringsparameter. I hver enkelt kørsel ændres én parameters værdi med en specificeret faktor (f.eks. 0.5, 0.7, 0.9, 1.1, 1.3, 1.5), og f.eks. RMS-værdien beregnes for hver parameterværdi. Efterfølgende er det muligt at plotte de beregnede RMS-værdier mod de testede parameterværdier og herved opnå et kriterium for, i hvilken retning og hvor meget parameterværdien skal ændres, for at opnå en bedre simulering af observationerne. I eksemplet illustreret i figur 13.4 ses, at der opnås en bedre beskrivelse af observationsdata, hvis den aktuelle kalibreringsparameter forøges med ca. 30%. Ulempen ved den detaljerede sensitivitetsanalyse er, at der skal foretages mange modelsimuleringer for at kunne opdatere parametrene. Hver gang en parameter skal ændres, kræves der 4 10 modelkørsler. Med eksempelvis 10 parametre og 10 kalibreringsiterationer skal der foretages et sted mellem 400 og 1000 modelsimuleringer. Selv om den detaljerede sensitivitetsanalyse kan 13-6

7 automatiseres mere eller mindre (f.eks. i Groundwater Vistas, ESI, 1999), vil denne procedure ikke være attraktiv, hvis der eksempelvis arbejdes med en ikke-stationær model, som det tager af størrelsesorden 10 timer at eksekvere. 1.8 Normeret RMS-værdi Parameterændring (i %) Figur 13.4 Resultat af detaljeret sensitivitetsanalyse udført på en parameter vha. 6 modelsimuleringer. RMS normeret med RMS-værdien opnået for det foregående iterationstrin er anvendt som kriterium for parameterændringen. I tilfælde hvor eksekveringen af det ikke-stationære problem kræver lang beregningstid, kan det anbefales, at der først opstilles en stationær model for det aktuelle system. Det kræver naturligvis, at problemet kan formuleres stationært, hvilket ikke altid er muligt eller hensigtsmæssigt (f.eks. prøvepumpningsforsøg). En stationær model vil typisk have eksekveringstid af størrelsesorden 1 10 minutter, og der vil derfor kunne gennemføres mange modelsimuleringer på relativt kort tid. I første trin kalibreres den stationære model, eventuelt ved anvendelse af detaljeret sensitivitetsanalyse. I næste trin kalibreres den ikke-stationære model, idet kun parametre relateret til systemets magasineringseffekter (f.eks. specifik ydelse) justeres. Ved anvendelse af denne procedure vil det ofte være muligt at opnå et godt kalibreringsresultat indenfor et relativt begrænset tidsrum. Uanset om estimationen baseres på en direkte analyse af residualerne eller en detaljeret sensitivitetsanalyse, vil kalibreringen af parametrene forløbe som en iterativ proces, hvor kalibreringsparametrene ændres, modelresultater sammenlignes med observationsdata, og det vurderes, om der er opnået en bedre model end på foregående iterationstrin. Til sidst vil der ikke kunne opnås en yderligere reduktion i de inkluderede normer, og hvis den formulerede model (geologisk model, hydrogeologisk tolkningsmodel, diskretisering, definition og antal af kalibreringsparametre, m.m.) er for simpel (eller fejlbehæftet), vil kalibreringskriterierne ikke være opfyldt. Det vil i sådanne tilfælde være nødvendigt at gå tilbage til trin 3 i kalibreringsprotokollen, og revurdere den formulerede model og valget af kalibreringsparametre. I det enkle tilfælde er det tilstrækkeligt at inddrage flere parametre i estimationen, f.eks. ved at gennemføre en yderligere distribuering af de hydrauliske egenskaber. I de mere komplekse tilfælde vil det være nødvendigt at reformulere den hydrogeologiske tolkningsmodel, den geologiske model eller procesbeskrivelsen. Resultatet af denne analyse vil være en ny kalibreringsmodel, som kan underkastes estimationsprocessen Automatisk kalibrering (invers modellering) I invers modellering sker estimationsprocessen på figur 13.1 på baggrund af matematisk formulerede kriterier og foregår mere eller mindre automatisk. De inverse løsningsmetoder opdeles i direkte og indirekte teknikker. I den direkte metode forudsættes observeret hydraulisk trykniveau at være kendt i samtlige knudepunkter i det numeriske net, hvorved de styrende ligninger kan løses direkte mht. modelparametrene. I praksis er det imidlertid nødvendigt at interpolere ud fra relativt få observationer. De interpolerede data vil være fejlbehæftede, og sammen med 13-7

8 måle- og modelfejl er det problematisk for teknikken, da det ofte resulterer i ustabile løsninger, og metoden er derfor meget lidt anvendt. De indirekte metoder er baseret på at minimere afvigelsen mellem observeret og beregnet afhængig variabel, f.eks. trykniveau, og minder i princip meget om manuel kalibrering. Da parametrene er ikke-lineære funktioner af tilstandsvariablene foregår optimeringen iterativt. De indirekte inverse metoders formål at finde de modelparametre, som fører til en optimal overensstemmelse mellem observeret og beregnet afhængig variabel. Dette fører til definitionen af objektiv funktionen (f.eks. summen af afvigelsernes kvadrater, lign. (12.5)), således at minimering af objektiv funktionen fører til minimering af eksempelvis trykafvigelserne. Minimum i objektiv funktionen findes typisk vha. gradientbaserede metoder (f.eks. Levenberg- Marquardts metode). De inverse teknikker vil ikke blive beskrevet i detaljer her, idet der henvises til kapitel 14. Yderligere information kan findes i f.eks. reviewartiklen af Yeh (1986). Danske anvendelser af inverse metoder kan findes i f.eks. Keidser & Rosbjerg (1991), Sonnenborg et al. (1996) og Christensen et al. (1998). I Appendix B kan anvendelsen af invers modellering i forbindelse med DK-modellen desuden findes. Begrundelsen for at indføre invers modellering er, at parametrene bestemmes ud fra objektive kriterier for afvigelsen mellem observeret og simuleret afhængig variabel. På grund af den systematiske måde hvorpå parametrene justeres vil der være større chance for at finde optimale parameterestimater end ved manuel kalibrering. Invers modellering kan være arbejdsbesparende, og metoden giver mulighed for at opnå en kvantificering af f.eks. parameterkorrelation og parameterusikkerhed. Inverse metoder indenfor grundvandsmodellering har været kendt i næsten lige så lang tid, som de numeriske modeller har været anvendt, men benyttes ikke tilnærmelsesvis i samme udstrækning. Dette skyldes til dels, at invers kalibrering kræver mange modelsimuleringer og derfor kan resultere i lang beregningstid. I takt med udviklingen af hurtigere computere er denne begrundelse imidlertid blevet mindre tungtvejende. Til gengæld er de inverse metoder beskyldt for at give urealistiske parameterestimater, at være ustabile eller ikke at konvergere. Disse problemer skyldes ofte en uhensigtsmæssig formulering af estimationsproblemet, bl.a. problemer med identificerbarhed og entydighed beskrevet ovenfor. Der er derfor grund til at være ekstra omhyggelig med fase 1-3 i kalibreringsprocessen, når der anvendes en invers model. Forskellen på manuel og automatisk kalibrering ligger hovedsageligt i kalibreringsprotokollens fase De øvrige trin i kalibreringsprocessen er stort set identiske for de to metoder, og det vil i tilfælde af velformulerede kalibreringsproblemer være sandsynligt, at metoderne giver relativt ens parameterestimater. Det kan anbefales at kombinere metoderne, så der indledes med grovkalibrering ved anvendelse af manuel kalibrering, og afsluttes med invers kalibrering til finkalibrering PRÆSENTATION AF KALIBRERINGSRESULTAT Beskrivelse af kalibreringsprocessen (kalibreringsjournal) Modtageren af modelresultaterne vil sjældent være interesseret i en beskrivelse af udviklingen af de enkelte parametres værdi gennem den iterative optimering af modellen, hvor der typisk foretages mellem 50 og flere hundrede simuleringer. Det vil imidlertid være interessant at blive præsenteret for eventuelle ændringer i den opstillede model for kalibreringsprocessen, dvs. i de tilfælde hvor estimationsprocessen i figur 13.1 ikke konvergerer indenfor de opstillede kalibreringskriterier, og det er nødvendigt at gå tilbage til trin 3 og modificere kalibreringsparametre eller den underliggende model. Da det kan være nødvendigt at revurdere modelopbygningen adskillige gange i kalibreringsforløbet, vil det være hensigtsmæssigt at præsentere (eventuelt i tabelform) de bedste værdier af de benyttede normer (12.3) (12.7) for hver model. Herved kan modtageren få et indblik i, hvilke ændringer der har været afprøvet, og hvad der har bidraget til at opnå en velkalibreret grundvandsmodel. 13-8

9 Parameterestimater samt deres usikkerhed De optimerede parameterværdier skal præsenteres, typisk i tabelform, men også en grafisk illustration af parameterværdierne kan anvendes. Samtidig skal der foretages en evaluering af de estimerede parametres fysiske relevans. I en grafisk illustration kan parameterintervallerne estimeret under analysen af tilgængelige feltmålinger (afsnit ) sammenholdes med de optimerede parametre, hvilket gør det muligt at foretage en hurtig vurdering af, om de estimerede parametre holder sig indenfor eller i nærheden af fysisk realistiske grænser. I modsat fald skal det kommenteres, hvad årsagen til det usædvanlige estimat kan være. Hvis der er ønske om at få undersøgt usikkerheden på de estimerede parametre, skal der genereres resultater, der kan belyse dette emne. Hvis der er udført manuel kalibrering kan usikkerheden vurderes vha. en detaljeret sensitivitetsanalyse, som er beskrevet under afsnit Herved opnås et udtryk for modellens følsomhed overfor de analyserede parametre, og usikkerheden på parameterværdien kan derefter vurderes, idet den generelt kan antages at være omvendt proportional med modellens sensitivitet. Det er ikke muligt at kvantificere parameterusikkerheden direkte (f.eks. en standardafvigelse) vha. denne metode, men det kan vurderes, hvordan parametrene indbyrdes er rangeret mht. modelsensitivitet. Dvs. den mest sensitive parameter vil give det største påvirkning af f.eks. RMS-værdien i den detaljerede sensitivitetsanalyse, og vil være den parameter, der er forbundet med den mindste usikkerhed. Hvis der er anvendt en invers model baseret på en gradientløsning, som f.eks. PEST (Doherty et al., 1994) eller UCODE (Poeter and Hill, 1998), vil det være muligt at uddrage informationer om parameterusikkerheden i form af konfidensintervaller Overensstemmelse mellem observationer og simulering Kalibreringsresultatet skal altid afrapporteres i henhold til de kriterier, der er opstillet til arbejdet. Hvis der eksempelvis er stillet krav til maksimumværdier af ME og RMS, vil det være passende at præsentere de opnåede værdier eventuelt i tabelform, hvor det kan vises, hvor godt modellen simulerer de målte værdier i modelområdet. I tabel 13.1 er vist et eksempel fra Esbjergmodellen (appendiks A), hvor overensstemmelsen med (a) hele modellen under ét, (b) målinger af forskellig karakter og (c) målinger i modellens beregningslag præsenteres. 13-9

10 Tabel 13.1 Eksempel på rapportering af kalibreringsresultat i tabelform (Henriksen et al., 1995). Synkronmåling marts 1995 Synkronmåling august 1995 ZEUS datagrundlag HELE MODELLEN Antal målepunkter Middel afvigelse, ME (m) Standard afvigelse, St.dev. (m) Lag 1- antal målepunkter Lag 2- antal målepunkter Lag 3- antal målepunkter Lag 4- antal målepunkter Lag 5- antal målepunkter Lag 6- antal målepunkter Lag 7- antal målepunkter Lag 8- antal målepunkter Lag 9- antal målepunkter Lag 10- antal målepunkter Fordelingen af overensstemmelsen mellem observeret og simuleret tilstandsvariabel kan også præsenteres i en tabel, hvor placering af boring, tidspunkt for måling, observationsværdi, simuleret værdi og residual opføres. Det kan imidlertid hurtigt blive svært at overskue fordelingen af residualerne på denne vis, og præsentationer af denne type hører bedst hjemme i et appendiks til kalibreringsrapporten (om end resultaterne skal kunne findes). Den rumlige fordeling af modelresultaterne kan bedre vurderes ud fra et eller flere af følgende fire illustrationer. (1) Konturplot, (2) scatterplot, (3) residualplot eller (4) fejlniveauplot. Figurer, der viser konturerede billeder af hhv. simuleret og observeret trykniveau, kan give et umiddelbart indtryk af, hvor godt modellen simulerer data. Imidlertid kan det være svært at vurdere afvigelsernes størrelse, ligesom der kan opstå store fejl i interpolationen af målte værdier. Det kan derfor være et bedre alternativ at vise modelresultatet som konturerede trykniveauer, og de observerede værdier indirekte som punktværdier, hvor afvigelsen mellem observeret og simuleret værdi præsenteres, som eksemplificeret i figur

11 Figur 13.5 Plot fra Esbjergmodellen med konturerede simulerede trykniveauer (konturlinier) og punkter med afvigelser (residualer). Scatterplot (spredningsgraf) viser observeret mod simuleret tilstandsvariabel, se figur En perfekt overensstemmelse mellem model og data svarer til, at punkterne falder på en ret linie med en hældning på 45. Afvigelser fra den rette linie skal være tilfældigt fordelt hhv. over og under linien. I modsat fald kan der være tale om systematiske modelfejl, eksempelvis at høje trykniveau konsekvent simuleres for højt eller lavt. Hvis observationsdata er behæftet med samme usikkerhed, bør datapunkternes spredning omkring den rette linie være konstant. Residualplot er en illustration af de beregnede afvigelser mellem observationsværdierne og simuleringsværdierne som funktion af eksempelvis observationsnummer. Hvis residualerne normeres med den estimerede usikkerhed på observationsdata fremkommer der såkaldte vægtede residualer, se figur De vægtede residualer kan sammenlignes indbyrdes, og det vil derfor være muligt at identificere områder eller variabeltyper, som er behæftet med stor fejl. I eksemplet vist i figur 13.7 ses, at der er en del observationer mellem observationsnummer 110 og 160, der er dårligt simuleret

12 Figur 13.6 Scatterplot af simuleret mod observeret trykniveau (Esbjergmodellen, Appendiks A). 10 Vægtet residual Observations nr. Figur 13.7 Residualplot af vægtede residualer (trykniveaudata) mod observationsnummer. Det kan være en hjælp i evalueringen af den rumlige fordeling af modelleringsresultatet, at sammenholde residualerne med et af de anvendte nøjagtighedskriterier. Herved kan niveauet, hvormed den enkelte observation er simuleret, kvantificeres. Eksempelvis kan standardafvigelsen på observationsdata anvendes til opstilling af en række niveauer. Det kan vælges at karakterisere niveau 1 ved, at modellen rammer inden for observationsværdien en standardafvigelse, niveau 2 ved observationsværdien to standardafvigelser, osv. Den rumlige fordeling af niveauet, hvormed modellen simulerer data, kan herefter illustreres i en figur, der viser det numeriske net, hvor celler med observationsværdier tillægges en niveauværdi, se figur

13 Figur 13.8 Fejlniveauer for hhv. hydraulisk trykniveau (til venstre) og gradienten på hydraulisk trykniveau (til højre) for et grundvandsmagasin (fra Anderson & Woessner, 1992) REFERENCER Anderson, M.P., Woessner, W.W. (1992) Applied groundwater modeling. Simulation of flow and advective transport. Academic Press, San Diego, California, USA. Carrera, J., Neuman, S.P. (1986) Estimation of Aquifer Parameters Under Transient and Steady State Condition: 2. Uniqueness, Stability, and Solution Algorithms. Water Resources Res., 22(2), Christensen, S. (1997) On the strategy of estimating regional-scale transmissivity fields, Ground Water, 35(1), Christensen, S., Rasmussens, K.R., Møller, K. (1998) Prediction of regional ground water flow to streams, Gound Water, 36(2), Doherty, J., Brebber, L., Whyte, P. (1994) PEST. Modelindependent Parameter Estimation. Watermark Computing. ESI (1999) Guide to using Grounwater Vistas. Version 2.4. Herndon, Virginia

14 Gelhar, L.W. (1986) Stochastic subsurface hydrology. From theory to applications, Water Resour. Res., 22(9), 135S-145S. Harrar, W., Henriksen, H.J. (1996) Groundwater model for Sneum-Bramming-Holsted Å aquifer system: Setup and calibration. Unpublished report. GEUS. Henriksen, H.J., Harrar, W.G., Morthorst, J., Nyegaard, P., Dahl, M. (1995) Nye vandindvindingsmuligheder for Esbjerg kommune. Fase IV model. GEUS Kunderapport nr. 51. Henriksen, H.J., Knudby, C.J., Rasmussen, P., Nyegaard, P. (1997) National vandressource model. Modelopstilling og kalibrering for Fyn. GEUS undersøgelses rapport 1997/139. Hill, M.C. (1998) Methods and guidelines for effective model calibration. U.S. Geological Survey, Water Resources Investigations Report , Denver, Colorado, USA. Keidser, A., Rosbjerg, D. (1991) A comparison of four inverse approaches to groundwater flow and transport parameter identification. Water Resources Res., 27(9), Poeter, E.P., Hill, M.C. (1998) Documentation of UCODE:: A computer code for universal inverse modeling, U.S. Geological survey, Water Resources Investigations Report , Denver, Colorado, USA. Refsgaard, J.C. (1997) Parameterisation, calibration and validation of distributed hydrological models, J. Hydrology, 198, Schulze-Makuch, D., Cherkauer, D.S. (1998) Variations in hydraulic conductivity with scale of measurement during aquifer tests in heterogeneous, porous carbonate rocks, Hydrogeology Journal, 6, Sonnenborg, T.O., Engesgaard, P., Rosbjerg, D. (1996) Contaminant transport at a waste residue deposit.1. Inverse flow and nonreactive transport modeling, Water Resour. Res., 32(4), Yeh, W.W-G. (1986) Review of parameter identification procedures in groundwater hydrology: The inverse problem. Water Resources Res., 22(2),

DISKRETISERING AF MODELOMRÅDET I TID OG

DISKRETISERING AF MODELOMRÅDET I TID OG Kapitel 7 STED DISKRETISERING AF MODELOMRÅDET I TID OG Adam Brun Afdeling for Grundvand, Affald og Mikrobiologi, DHI - Institut for Vand og Miljø Nøglebegreber: Randbetingelser, stationær, ikke stationær,

Læs mere

God praksis i hydrologisk modellering

God praksis i hydrologisk modellering Naturstyrelsen, Roskilde, 1 november 2011 God praksis i hydrologisk modellering Jens Christian Refsgaard Geological Survey of Denmark and Greenland Ministry of Climate and Energy Disposition Geo-Vejledning

Læs mere

Jens Christian Refsgaard Hydrologisk afdeling, GEUS

Jens Christian Refsgaard Hydrologisk afdeling, GEUS Kapitel 15 VALIDERING Jens Christian Refsgaard Hydrologisk afdeling, GEUS Nøglebegreber: Validering af model, verifikation af kode, valideringstests, split-sample, proxybasin, differential split-sample,

Læs mere

Kapitel 6 FRA HYDROGEOLOGISK TOLKNINGSMODEL TIL NUMERISK GRUNDVANDSMODEL

Kapitel 6 FRA HYDROGEOLOGISK TOLKNINGSMODEL TIL NUMERISK GRUNDVANDSMODEL Kapitel 6 FRA HYDROGEOLOGISK TOLKNINGSMODEL TIL NUMERISK GRUNDVANDSMODEL Adam Brun IHA Ingeniørhøjskolen i Århus Nøglebegreber: Kode, præ- og postprocessering, procesbeskrivelse, numerisk net, numerisk

Læs mere

Kapitel 13 ANVENDELSE AF MODELLEN: VANDBALANCE, GRUNDVANDSDANNELSE OG INDVINDINGSOPLANDE

Kapitel 13 ANVENDELSE AF MODELLEN: VANDBALANCE, GRUNDVANDSDANNELSE OG INDVINDINGSOPLANDE Ståbi i grundvandsmodellering, Henriksen et al. (red) 21/56 GEUS Kapitel 13 ANVENDELSE AF MODELLEN: VANDBALANCE, GRUNDVANDSDANNELSE OG INDVINDINGSOPLANDE Hans Jørgen Henriksen Hydrologisk afdeling, GEUS

Læs mere

Undersøgelse af klimabetingede grundvandsstigninger i pilotområde Kolding

Undersøgelse af klimabetingede grundvandsstigninger i pilotområde Kolding Undersøgelse af klimabetingede grundvandsstigninger i pilotområde Kolding Torben O. Sonnenborg Jacob Kidmose GEUS 2012 Indhold 1. Indledning... 3 2. Område og data... 3 2.1. Modelområde... 3 2.2. Hydrologiske

Læs mere

Regneark til bestemmelse af Regnkurver, CDS regn og bassinvoluminer

Regneark til bestemmelse af Regnkurver, CDS regn og bassinvoluminer Regneark til bestemmelse af Regnkurver, CDS regn og bassinvoluminer Teknisk dokumentation og brugervejledning 100.0 Regionalt estimat 68% konfidensgrænser Intensitet [µm/s] 10.0 1.0 T = 100 T = 10 T =

Læs mere

)LQDQVLHO$QDO\VH 3. september 1999

)LQDQVLHO$QDO\VH 3. september 1999 )LDVLHO$DO\VH 3. september 1999 1\XONXSRUHHVUXNXUPRGHO 8LEDNVRIILFLHOOHXONXSRUHHVUXNXUVNLIHVXGIUDGHXY UHGH1HOVR 6LHJHOPRGHOLOHPHUHNRPSOLFHUHPRGHO 'H\HPRGHOJLYHUEHGUHILLJDISULVHUSnVDVREOLJDLRHURJHOLPLHUHUEODG

Læs mere

Kobling af to modelkoder: Integrerede HIRHAM og MIKE SHE simuleringer på et dansk opland

Kobling af to modelkoder: Integrerede HIRHAM og MIKE SHE simuleringer på et dansk opland Kobling af to modelkoder: Integrerede HIRHAM og MIKE SHE simuleringer på et dansk opland PhD studerende Morten Andreas Dahl Larsen (afsluttes i forsommeren 2013) KU (Karsten Høgh Jensen) GEUS (Jens Christian

Læs mere

METODER TIL USIKKERHEDSVURDERING

METODER TIL USIKKERHEDSVURDERING Kapitel 19 METODER TIL USIKKERHEDSVURDERING Anker Lajer Højberg Hydrologisk afdeling, GEUS Jens Christian Refsgaard Hydrologisk afdeling, GEUS Nøglebegreber: Identificering og karakterisering af usikkerhed,

Læs mere

God praksis i hydrologisk modellering

God praksis i hydrologisk modellering God praksis i hydrologisk modellering Jens Christian Refsgaard, Lars Troldborg, Hans Jørgen Henriksen, Anker Lajer Højberg, Rasmus Rønde Møller, Anne Mette Nielsen GEO-VEJLEDNING 7 G E U S God praksis

Læs mere

Beregningsopfølgning for 4 husstandsvindmøller på Djursland 6kWThymøller,7,1mrotordiameterog21,4mnavhøjde

Beregningsopfølgning for 4 husstandsvindmøller på Djursland 6kWThymøller,7,1mrotordiameterog21,4mnavhøjde Beregningsopfølgning for 4 husstandsvindmøller på Djursland 6kWThymøller,7,1mrotordiameterog21,4mnavhøjde Af Per Nilesen v.0 1-8-2013 Indholdsfortegnelse: Resultat/opsummering:...1 Baggrund...2 Datagrundlaget...2

Læs mere

Emneopgave: Lineær- og kvadratisk programmering:

Emneopgave: Lineær- og kvadratisk programmering: Emneopgave: Lineær- og kvadratisk programmering: LINEÆR PROGRAMMERING I lineær programmering løser man problemer hvor man for en bestemt funktion ønsker at finde enten en maksimering eller en minimering

Læs mere

Hvornår slår effekten af forskellige foranstaltninger igennem i vandmiljøet

Hvornår slår effekten af forskellige foranstaltninger igennem i vandmiljøet Side 1/7 Til: Torben Moth Iversen Fra: Hans Jørgen Henriksen Kopi til: JFR, ALS Fortroligt: Nej Dato: 17. november 2003 GEUS-NOTAT nr.: 06-VA-03-08 J.nr. GEUS: 0130-019 Emne: Hvornår slår effekten af forskellige

Læs mere

Projektopgave Observationer af stjerneskælv

Projektopgave Observationer af stjerneskælv Projektopgave Observationer af stjerneskælv Af: Mathias Brønd Christensen (20073504), Kristian Jerslev (20072494), Kristian Mads Egeris Nielsen (20072868) Indhold Formål...3 Teori...3 Hvorfor opstår der

Læs mere

ISCC. IMM Statistical Consulting Center. Brugervejledning til beregningsmodul til robust estimation af nugget effect. Technical University of Denmark

ISCC. IMM Statistical Consulting Center. Brugervejledning til beregningsmodul til robust estimation af nugget effect. Technical University of Denmark IMM Statistical Consulting Center Technical University of Denmark ISCC Brugervejledning til beregningsmodul til robust estimation af nugget effect Endelig udgave til Eurofins af Christian Dehlendorff 15.

Læs mere

Studieretningsprojekter i machine learning

Studieretningsprojekter i machine learning i machine learning 1 Introduktion Machine learning (ml) er et område indenfor kunstig intelligens, der beskæftiger sig med at konstruere programmer, der kan kan lære fra data. Tanken er at give en computer

Læs mere

Nitrat retentionskortlægningen

Nitrat retentionskortlægningen Natur & Miljø 2014, Odense kongrescenter 20.-21. maj 2014 Nitrat retentionskortlægningen Baggrund Metodik Særlige udfordringer Skala Produkter GEUS, Aarhus Universitet (DCE og DCA) og DHI Seniorforsker,

Læs mere

Indvindings og grundvandsdannende oplande i forvaltningen Hvor præcise er vores streger? Hydrogeolog Claus Holst Iversen Skive Kommune

Indvindings og grundvandsdannende oplande i forvaltningen Hvor præcise er vores streger? Hydrogeolog Claus Holst Iversen Skive Kommune Indvindings og grundvandsdannende oplande i forvaltningen Hvor præcise er vores streger? Hydrogeolog Claus Holst Iversen Skive Kommune Disposition Definition på områder Baggrund for udpegninger tidligere

Læs mere

Spar Nord Banks ansøgningsscoremodel. - et ekspertbaseret ratingsystem for nye udlånskunder

Spar Nord Banks ansøgningsscoremodel. - et ekspertbaseret ratingsystem for nye udlånskunder Spar Nord Banks ansøgningsscoremodel - et ekspertbaseret ratingsystem for nye udlånskunder Mål for ansøgningsscoremodel Rating af nye udlånskunder som beskrives vha. en række variable: alder, boligform,

Læs mere

GPS stiller meget præcise krav til valg af målemetode

GPS stiller meget præcise krav til valg af målemetode GPS stiller meget præcise krav til valg af målemetode 1 Måleteknisk er vi på flere måder i en ny og ændret situation. Det er forhold, som påvirker betydningen af valget af målemetoder. - Der er en stadig

Læs mere

Bilag 4.A s MASH. Indhold

Bilag 4.A s MASH. Indhold Bilag 4.A s MASH Indhold 1.1 Indledning 1 1.1.1 Formål med undersøgelsen 1 1.1.2 Beskrivelse af smash metoden 1 1.2 s MASH målinger (omfang, placering og resultater) 1.2.1 Undersøgelsens forløb 5 5 1.2.2

Læs mere

National vandsressource model

National vandsressource model DANMARKS OG GRØNLANDS GEOLOGISKE UNDERSØGELSE RAPPORT 2009/2 National vandsressource model Opdatering af DK-model Bornholm med data fra detailkortlægningen Lars Troldborg, Per Nyegaard & Simon Stisen DE

Læs mere

CURRICULUM VITAE. Lars Troldborg. Profession Occupation. Date of Birth 20 February 1969 Sex Nationality Education. Postgraduate Training

CURRICULUM VITAE. Lars Troldborg. Profession Occupation. Date of Birth 20 February 1969 Sex Nationality Education. Postgraduate Training Name Profession Occupation Lars Troldborg Hydrologist Advisor Date of Birth 20 February 1969 Sex Nationality Education M Danish M.Sc. (Eng), Ph.D. Postgraduate Training Key Qualifications Extensive experience

Læs mere

Videreudvikling af matematisk vandressourcemodelsystem

Videreudvikling af matematisk vandressourcemodelsystem Videreudvikling af matematisk vandressourcemodelsystem December 2000 Videreudvikling af matematisk vandressourcemodelsystem December 2000 Agern Allé 11 2970 Hørsholm Tlf: 4516 9200 Fax: 4516 9292 Afd.

Læs mere

Stokastiske processer og køteori

Stokastiske processer og køteori Stokastiske processer og køteori 9. kursusgang Anders Gorst-Rasmussen Institut for Matematiske Fag Aalborg Universitet 1 OPSAMLING EKSAKTE MODELLER Fordele: Praktiske til initierende analyser/dimensionering

Læs mere

SKALAFORHOLD OG HETEROGENITET

SKALAFORHOLD OG HETEROGENITET Kapitel 11 SKALAFORHOLD OG HETEROGENITET Torben Obel Sonnenborg og Karsten Høgh Jensen Geologisk Institut, Københavns Universitet Nøglebegreber: Geostatistik, effektive parametre, skalaafhængighed opskalering,

Læs mere

NiCA grundlag for differentieret regulering af nitratudledning

NiCA grundlag for differentieret regulering af nitratudledning NiCA grundlag for differentieret regulering af nitratudledning NiCA Technical Note Oktober 2014 Jens Christian Refsgaard, Anne Lausten Hansen, Xin He, GEUS Brian H Jacobsen, KU Flemming Gertz, VFL Referencing

Læs mere

Mini SRP. Afkøling. Klasse 2.4. Navn: Jacob Pihlkjær Hjortshøj, Jonatan Geysner Hvidberg og Kevin Høst Husted

Mini SRP. Afkøling. Klasse 2.4. Navn: Jacob Pihlkjær Hjortshøj, Jonatan Geysner Hvidberg og Kevin Høst Husted Mini SRP Afkøling Klasse 2.4 Navn: Jacob Pihlkjær Lærere: Jørn Christian Bendtsen og Karl G Bjarnason Roskilde Tekniske Gymnasium SO Matematik A og Informations teknologi B Dato 31/3/2014 Forord Under

Læs mere

Gennemsnit og normalfordeling illustreret med terningkast, simulering og SLUMP()

Gennemsnit og normalfordeling illustreret med terningkast, simulering og SLUMP() Gennemsnit og normalfordeling illustreret med terningkast, simulering og SLUMP() John Andersen, Læreruddannelsen i Aarhus, VIA Et kast med 10 terninger gav følgende udfald Fig. 1 Result of rolling 10 dices

Læs mere

November 2012. Navn: JACOB GUDBJERG. Nationalitet: Fødselsår: 1974

November 2012. Navn: JACOB GUDBJERG. Nationalitet: Fødselsår: 1974 Firma: HydroInform Navn: Nationalitet: JACOB GUDBJERG Dansk Fødselsår: 1974 Profession: Civilingeniør, Ph.D. SÆRLIGE ERFARINGSOMRÅDER: Jacob Gudbjerg har over 10 års erfaring som softwareudvikler og softwarearkitekt

Læs mere

Modelfortolkning af MTBE-transport i kalk

Modelfortolkning af MTBE-transport i kalk Modelfortolkning af MTBE-transport i kalk Per Loll, udviklings- og projektleder DMR Claus Larsen, kvalitetschef DMR Laila Bruun, hydrogeolog DMR (nu Rambøll) Anders Riiber Høj, projektchef OM (nu Metroselskabet)

Læs mere

VANDRESSOURCE- OG STOFTRANSPORT- MODELLERING I KALK: STATUS OG MULIGHEDER

VANDRESSOURCE- OG STOFTRANSPORT- MODELLERING I KALK: STATUS OG MULIGHEDER VANDRESSOURCE- OG STOFTRANSPORT- MODELLERING I KALK: STATUS OG MULIGHEDER Seniorforsker Torben O. Sonnenborg Danmarks og Grønlands Geologiske Undersøgelser (GEUS) ATV MØDE KALK PÅ TVÆRS SCHÆFFERGÅRDEN

Læs mere

DE BEAR TECHNOLOGY. o Processer, metoder & værktøjer. e-mail: info@dbtechnology.dk WWW.DBTECHNOLOGY.DK

DE BEAR TECHNOLOGY. o Processer, metoder & værktøjer. e-mail: info@dbtechnology.dk WWW.DBTECHNOLOGY.DK Mission Critical o Projekt Information management o Processer, metoder & værktøjer. Side 1 of 11 Projekt information Projekt information management inkluderer alle de processer, som er nødvendige for at

Læs mere

Bag om drikkevandet. om året. I foråret blev resultatet af den nye opgørelse af drikkevandsressourcerne

Bag om drikkevandet. om året. I foråret blev resultatet af den nye opgørelse af drikkevandsressourcerne 6 Bag om drikkevandet Foto: GEUS Den nye opgørelse af vor drikkevandsressource, som blev offentliggjort tidligere på året, har næsten halveret den tilgængelige mængde drikkevand. Artiklen går bag om tallene

Læs mere

Simpel Lineær Regression

Simpel Lineær Regression Simpel Lineær Regression Mål: Forklare variablen y vha. variablen x. Fx forklare Salg (y) vha. Reklamebudget (x). Vi antager at sammenhængen mellem y og x er beskrevet ved y = β 0 + β 1 x + u. y: Afhængige

Læs mere

Modul opbygget usikkerhedsberegning for afprøvning af VA-komponenter. Nordtest, projektnr.: 1614-02 Teknologisk Institut, projektnr.

Modul opbygget usikkerhedsberegning for afprøvning af VA-komponenter. Nordtest, projektnr.: 1614-02 Teknologisk Institut, projektnr. Modul opbygget usikkerhedsberegning for afprøvning af VA-komponenter Nordtest, projektnr.: 1614-02 Teknologisk Institut, projektnr.: 1043072 MAJ 2004 Modul opbygget usikkerhedsberegning for afprøvning

Læs mere

Krystalkuglen. Gæt et afkast

Krystalkuglen. Gæt et afkast Nr. 2 - Marts 2010 Krystalkuglen Nr. 3 - Maj 2010 Gæt et afkast Hvis du vil vide, hvordan din pension investeres, når du vælger en ordning i et pengeinstitut eller pensionsselskab, som står for forvaltningen

Læs mere

WDP brugervejledning version 1.01

WDP brugervejledning version 1.01 WDP brugervejledning version 1.01 Modellen WDP (Wet Detention Pond) beregner stoffjernelse i våde regnvandsbassiner ud fra historiske regnserier. Modellen kan endvidere regne på nedsivningsbassiner, dog

Læs mere

Introduktion til GLIMMIX

Introduktion til GLIMMIX Introduktion til GLIMMIX Af Jens Dick-Nielsen jens.dick-nielsen@haxholdt-company.com 21.08.2008 Proc GLIMMIX GLIMMIX kan bruges til modeller, hvor de enkelte observationer ikke nødvendigvis er uafhængige.

Læs mere

Fra boringsdatabasen "JUPITER" til DK- grund

Fra boringsdatabasen JUPITER til DK- grund Fra boringsdatabasen "JUPITER" til DK- grund Hans Jørgen Henriksen Danmarks forsyningssituation med ferskvand er enestående, den er baseret på grundvand med hele 99%. Vi har i Danmark en decentral forsyningsstruktur,

Læs mere

Hypotesetest. Altså vores formodning eller påstand om tingens tilstand. Alternativ hypotese (hvis vores påstand er forkert) H a : 0

Hypotesetest. Altså vores formodning eller påstand om tingens tilstand. Alternativ hypotese (hvis vores påstand er forkert) H a : 0 Hypotesetest Hypotesetest generelt Ingredienserne i en hypotesetest: Statistisk model, f.eks. X 1,,X n uafhængige fra bestemt fordeling. Parameter med estimat. Nulhypotese, f.eks. at antager en bestemt

Læs mere

Vejledning og kvalitetsdokumentation

Vejledning og kvalitetsdokumentation DANMARKS OG GRØNLANDS GEOLOGISKE DATADOKUMENTATIONSRAPPORT 1998/26 Overførsel af modeldata til landsdækkende modeldatabase Vejledning og kvalitetsdokumentation Hans Jørgen Henriksen DANMARKS OG GRØNLANDS

Læs mere

DANISH METEOROLOGICAL INSTITUTE MINISTRY OF TRANSPORT TECHNICAL REPORT 01-19 KLIMAGRID - DANMARK

DANISH METEOROLOGICAL INSTITUTE MINISTRY OF TRANSPORT TECHNICAL REPORT 01-19 KLIMAGRID - DANMARK DANISH METEOROLOGICAL INSTITUTE MINISTRY OF TRANSPORT TECHNICAL REPORT 01-19 KLIMAGRID - DANMARK Sammenligning af potentiel fordampning beregnet ud fra Makkinks formel og den modificerede Penman formel

Læs mere

Topologi-optimering ved brug af ikke-lineær Darcy dæmpning

Topologi-optimering ved brug af ikke-lineær Darcy dæmpning 3-ugers kursus, s011337 og s011394 Topologi-optimering ved brug af ikke-lineær Darcy dæmpning Peter Jensen og Caspar Ask Christiansen Vejleder: Fridolin Okkels MIC Institut for mikro- og nano-teknologi

Læs mere

Grundvandsressourcen *UXQGYDQGVSRWHQWLDOH

Grundvandsressourcen *UXQGYDQGVSRWHQWLDOH Grundvandsressourcen *UXQGYDQGVSRWHQWLDOH En mulighed for at vurdere ændringer i mængden af grundvand er ved hjælp af regelmæssige pejlinger af grundvandsstanden. Variation i nedbør og fordampning hen

Læs mere

Velkomst og introduktion til NiCA

Velkomst og introduktion til NiCA NiCA seminar, 9. oktober 2014, AU Velkomst og introduktion til NiCA Jens Christian Refsgaard Professor, leder af NiCA De Nationale Geologiske Undersøgelser for Danmark og Grønland (GEUS) Formål og program

Læs mere

Medlemstilfredshed Teknisk Landsforbund 2010

Medlemstilfredshed Teknisk Landsforbund 2010 Medlemstilfredshed Teknisk Landsforbund 1 Indhold Indhold Introduktion Information om undersøgelsen og resultatforklaring 3 Tilfredshed og Loyalitet Vurderinger og sammenligninger 5 Hvordan skaber du større

Læs mere

Vejledning til Pejling af en boring

Vejledning til Pejling af en boring Vejledning til Pejling af en boring Hvad er en pejling? En pejling er en måling af, hvor langt der er fra et fast målepunkt og ned til grundvandet. Afstanden fra målepunktet til grundvandet kaldes nedstikket.

Læs mere

HVAD er metodelære? HVAD er metode? HVAD er metode? HVORFOR metodelære? Strukturering. Strukturering og måleskalaer.

HVAD er metodelære? HVAD er metode? HVAD er metode? HVORFOR metodelære? Strukturering. Strukturering og måleskalaer. Strukturering Dagens program:! Introduktion til metodelære! Strukturering og måleskalaer HVAD er metodelære? Metodelære er læren om og anvendelsen af (arbejds)metoder, som sætter jer i stand til at arbejde

Læs mere

Magnetiske felter Ved luftledningsanlæg

Magnetiske felter Ved luftledningsanlæg Kapitel 12 Magnetiske felter Ved luftledningsanlæg Magnetfeltet ved højspændingsluftledninger ligger typisk i området fra nogle få µt op til maksimalt ca. 10 µt. I nedenstående figur er vist nogle eksempler

Læs mere

MTU 2015 Medarbejdertilfredshedsundersøgelse

MTU 2015 Medarbejdertilfredshedsundersøgelse MTU 15 Medarbejdertilfredshedsundersøgelse APV - Arbejdspladsvurdering (Tillæg til MTU rapporten) Svarprocent: 95% ( besvarelser ud af 63 mulige) APV Indhold Indhold Introduktion til undersøgelsen Introduktion

Læs mere

Kapitel 9 SAMMENFATNING AF BEHOV FOR VI- DEN, OVERVÅGNING OG DATAADGANG

Kapitel 9 SAMMENFATNING AF BEHOV FOR VI- DEN, OVERVÅGNING OG DATAADGANG Kapitel 9 SAMMENFATNING AF BEHOV FOR VI- DEN, OVERVÅGNING OG DATAADGANG Hans Jørgen Henriksen og Jens Christian Refsgaard, GEUS Kapitel 9 Sammenfatning af behov for viden, overvågning og dataadgang 1 9.1

Læs mere

MTU 2013 Medarbejdertilfredshedsundersøgelse

MTU 2013 Medarbejdertilfredshedsundersøgelse MTU 13 Medarbejdertilfredshedsundersøgelse APV - Arbejdspladsvurdering (Tillæg til MTU rapporten) Odense Søndersø Svarprocent: % (237 besvarelser ud af 296 mulige) APV Indhold Indhold Introduktion til

Læs mere

Projekt 1 Spørgeskemaanalyse af Bedst på Nettet

Projekt 1 Spørgeskemaanalyse af Bedst på Nettet Projekt 1 Spørgeskemaanalyse af Bedst på Nettet D.29/2 2012 Udarbejdet af: Katrine Ahle Warming Nielsen Jannie Jeppesen Schmøde Sara Lorenzen A) Kritik af spørgeskema Set ud fra en kritisk vinkel af spørgeskemaet

Læs mere

En håndbog om tælling af biblioteksbesøg i de danske folkebiblioteker

En håndbog om tælling af biblioteksbesøg i de danske folkebiblioteker En håndbog om tælling af biblioteksbesøg i de danske folkebiblioteker Udarbejdet af DIOS A/S December 2001 INDHOLDSFORTEGNELSE REGISTRERING AF ANTAL BIBLIOTEKSBESØG...1 BAGGRUNDEN FOR METODENS UDVIKLING...1

Læs mere

Test af Analytiske Element Modeller (AEM) sammenlignet med den numeriske metode til udpegning af indvindingsoplande

Test af Analytiske Element Modeller (AEM) sammenlignet med den numeriske metode til udpegning af indvindingsoplande Test af Analytiske Element Modeller (AEM) sammenlignet med den numeriske metode til udpegning af indvindingsoplande (Delprojekt 1 om oplande) Claus Holst Iversen, GEUS, Thomas Wernberg, ALECTIA og o Thomas

Læs mere

3. INTRODUKTION. Hans Jørgen Henriksen og Alex Sonnenborg, GEUS

3. INTRODUKTION. Hans Jørgen Henriksen og Alex Sonnenborg, GEUS 3. INTRODUKTION Hans Jørgen Henriksen og Alex Sonnenborg, GEUS 3. INTRODUKTION 2 3.1 Formålet med NOVA... 3 3.2 Beskrivelse af den Nationale Vandressource Model... 4 3.2.1 Formål med den nationale vandressource

Læs mere

Bilag 1: Prisudvikling, generelt effektiviseringskrav og robusthedsanalyser FORSYNINGSSEKRETARIATET AUGUST 2014 VERSION 3

Bilag 1: Prisudvikling, generelt effektiviseringskrav og robusthedsanalyser FORSYNINGSSEKRETARIATET AUGUST 2014 VERSION 3 Bilag 1: Prisudvikling, generelt effektiviseringskrav og robusthedsanalyser FORSYNINGSSEKRETARIATET AUGUST 2014 VERSION 3 Indholdsfortegnelse Indledning Prisudvikling 2.1 Prisudviklingen fra 2014 til

Læs mere

Estimering og anvendelse af modeller ved brug af PROC MODEL

Estimering og anvendelse af modeller ved brug af PROC MODEL Estimering og anvendelse af modeller ved brug af PROC MODEL Anders Ebert-Petersen Business Advisor Risk Intelligence Agenda 1. Indledning 2. Overordnet information om PROC MODEL 3. Eksempel med anvendelse

Læs mere

Hydrogeologiske forhold. Jan Stæhr Svend Erik Lauritzen

Hydrogeologiske forhold. Jan Stæhr Svend Erik Lauritzen Jan Stæhr Svend Erik Lauritzen COWI ARUP SYSTRA JV Foto: Roy William Gabrielsen 1 Magasin og lækageforhold Primære magasin inkl. sandlag, sekundære magasiner Sammenhænge lodret/vandret (prøvepumpninger,

Læs mere

Ny karakterskala nye mål?

Ny karakterskala nye mål? Ny karakterskala nye mål? Workshop Camilla Rump Lene Møller Madsen Mål for workshoppen Efter workshoppen skal deltagerne kunne Lave en operationel mål- og kriteriebeskrivelse af 12-tallet og 2-tallet for

Læs mere

Schweynoch, 2003. Se eventuelt http://www.mathematik.uni-kassel.de/~fathom/projekt.htm.

Schweynoch, 2003. Se eventuelt http://www.mathematik.uni-kassel.de/~fathom/projekt.htm. Projekt 8.5 Hypotesetest med anvendelse af t-test (Dette materiale har været anvendt som forberedelsesmateriale til den skriftlige prøve 01 for netforsøget) Indhold Indledning... 1 χ -test... Numeriske

Læs mere

Teknisk rapport 11-11 Ekstremværdianalyse af nedbør i Danmark 1874-2010. Sisse Camilla Lundholm. www.dmi.dk/dmi/tr11-11 side 1 af 14

Teknisk rapport 11-11 Ekstremværdianalyse af nedbør i Danmark 1874-2010. Sisse Camilla Lundholm. www.dmi.dk/dmi/tr11-11 side 1 af 14 Ekstremværdianalyse af nedbør i Danmark 1874-2010 Sisse Camilla Lundholm www.dmi.dk/dmi/tr11-11 side 1 af 14 København 2011 www.dmi.dk/dmi/tr11-11 side 2 af 14 Kolofon Serietitel: Teknisk rapport 11-11

Læs mere

OPQ Profil OPQ. Lær mere. Navn Sample Candidate. Dato 1. oktober 2013. www.ceb.shl.com

OPQ Profil OPQ. Lær mere. Navn Sample Candidate. Dato 1. oktober 2013. www.ceb.shl.com OPQ Profil OPQ Lær mere Navn Sample Candidate Dato 1. oktober 2013 www.ceb.shl.com Introduktion En opmærksomhed på individuel læring er i stigende grad afgørende for udviklingen af de menneskelige ressourcer,

Læs mere

Undersøgelse om IT i folkeskolen 2011

Undersøgelse om IT i folkeskolen 2011 Undersøgelse om IT i folkeskolen 2011 Udarbejdet af Scharling Research for redaktionen af Folkeskolen, november 2011 Scharling.dk Formål Denne rapport har til hensigt at afdække respondenternes kendskab

Læs mere

Kapitel 1. Sammenfatning

Kapitel 1. Sammenfatning Kapitel 1. Sammenfatning Opgørelse af den udnyttelige drikkevandsressource i Danmark med udgangspunkt i modelsimulering af det hydrologiske kredsløb baseret på den nationale vandressourcemodel (DK-model)

Læs mere

MTU 2013 Medarbejdertilfredshedsundersøgelse

MTU 2013 Medarbejdertilfredshedsundersøgelse MTU 213 Medarbejdertilfredshedsundersøgelse APV - Arbejdspladsvurdering (Tillæg til MTU rapporten) Svarprocent: 78% (273 besvarelser ud af 35 mulige) APV Indhold Indhold Introduktion til undersøgelsen

Læs mere

2 Risikoaversion og nytteteori

2 Risikoaversion og nytteteori 2 Risikoaversion og nytteteori 2.1 Typer af risikoholdninger: Normalt foretages alle investeringskalkuler under forudsætningen om fuld sikkerhed om de fremtidige betalingsstrømme. I virkelighedens verden

Læs mere

Præsentation og praktisk anvendelse af PROC GLMSELECT

Præsentation og praktisk anvendelse af PROC GLMSELECT Præsentation og praktisk anvendelse af PROC GLMSELECT Kristina Birch, projektchef Copyright 2011 SAS Institute Inc. All rights reserved. Præsentation og praktisk anvendelse af PROC GLMSELECT Abstract I

Læs mere

Arbejdet på kuglens massemidtpunkt, langs x-aksen, er lig med den resulterende kraft gange strækningen:

Arbejdet på kuglens massemidtpunkt, langs x-aksen, er lig med den resulterende kraft gange strækningen: Forsøgsopstilling: En kugle ligger mellem to skinner, og ruller ned af den. Vi måler ved hjælp af sensorer kuglens hastighed og tid ved forskellige afstand på rampen. Vi måler kuglens radius (R), radius

Læs mere

Simulering af ekstremvandføringer og grundvandsbetinget oversvømmelse

Simulering af ekstremvandføringer og grundvandsbetinget oversvømmelse D A N M A R K S O G G R Ø N L A N D S G E O L O G I S K E U N D E R S Ø G E L S E R A P P O R T 2 0 1 2 / 1 1 5 Simulering af ekstremvandføringer og grundvandsbetinget oversvømmelse Analyse af mulighed

Læs mere

Brugen af RiBAY er typisk en iterativ proces, hvor trin 4-6 gentages et antal gange for at kortlægge og forstå risiko.

Brugen af RiBAY er typisk en iterativ proces, hvor trin 4-6 gentages et antal gange for at kortlægge og forstå risiko. Kom godt i gang med RiBAY Risikostyring ved hjælp af RiBAY består af følgende seks trin: 1. Indtastning af systemvariable og budgettal 2. Indtastning af Køb og salg 3. Kalibrering af udgangspunktet for

Læs mere

Epidemiologi og Biostatistik

Epidemiologi og Biostatistik Kapitel 1, Kliniske målinger Epidemiologi og Biostatistik Introduktion til skilder (varianskomponenter) måleusikkerhed sammenligning af målemetoder Mogens Erlandsen, Institut for Biostatistik Uge, torsdag

Læs mere

1 Oligopoler (kapitel 27)

1 Oligopoler (kapitel 27) 1 Oligopoler (kapitel 27) 1. Vi har set på to vigtige markedsformer: (a) Fuldkommen konkurrence. Alle virksomheder pristagere - en rimelig antagelse i situation mange små konkurrenter. (b) Monopol. Kun

Læs mere

MTU 2011 Medarbejdertilfredshedsundersøgelse

MTU 2011 Medarbejdertilfredshedsundersøgelse MTU 211 Medarbejdertilfredshedsundersøgelse APV - Arbejdspladsvurdering (Tillæg til MTU rapporten) Svarprocent: 96% (66 besvarelser ud af mulige) APV Indhold Indhold Introduktion til undersøgelsen Introduktion

Læs mere

Måling og simulering af vandindhold og vandtransport i umættet zone på lokal skala

Måling og simulering af vandindhold og vandtransport i umættet zone på lokal skala Måling og simulering af vandindhold og vandtransport i umættet zone på lokal skala ULLA LYNGS LADEKARL Ladekarl, U.L. 2005 11 21: Måling og simulering af vandindhold og vandtransport i umættet zone på

Læs mere

µ = κ (θ); Kanonisk link, θ = g(µ) Poul Thyregod, 9. maj Specialkursus vid.stat. foraar 2005

µ = κ (θ); Kanonisk link, θ = g(µ) Poul Thyregod, 9. maj Specialkursus vid.stat. foraar 2005 Hierarkiske generaliserede lineære modeller Lee og Nelder, Biometrika (21) 88, pp 987-16 Dagens program: Mandag den 2. maj Hierarkiske generaliserede lineære modeller - Afslutning Hierarkisk generaliseret

Læs mere

Social Media Rapport for VIRKSOMHED A/S af Bach & McKenzie

Social Media Rapport for VIRKSOMHED A/S af Bach & McKenzie Social Media Rapport for VIRKSOMHED A/S af Bach & McKenzie Dato: 22-08-2014 Copyright af Bach & McKenzie 2014 Introduktion Indholdsfortegnelse 03 Hovedtal Kære VIRKSOMHED A/S Tillykke med jeres nye Social

Læs mere

Medlemsundersøgelsen 2012

Medlemsundersøgelsen 2012 Medlemsundersøgelsen 2012 Fokus på hvilke indsatsområder Foreningen af Speciallæger bør prioritere for at forbedre tilfredshed og loyalitet blandt medlemmerne af Foreningen af Praktiserende Speciallæger

Læs mere

Aquis. Optimering af vandforsyninger

Aquis. Optimering af vandforsyninger Aquis Optimering af vandforsyninger 80 % af forsyningens investering ligger i distributionsnettet Aquis giver dig fuld kontrol 2 Fremtidens udfordringer Uden realtidsinformationer om driften, netværkets

Læs mere

De socioøkonomiske referencer for gymnasiekarakterer 2014

De socioøkonomiske referencer for gymnasiekarakterer 2014 De socioøkonomiske referencer for gymnasiekarakterer 2014 Indhold Sammenfatning... 5 Indledning... 7 Datagrundlag... 9 Elever... 9 Fag, prøveform og niveau... 9 Socioøkonomiske baggrundsvariable... 10

Læs mere

Byggeøkonomuddannelsen

Byggeøkonomuddannelsen Byggeøkonomuddannelsen Risikoanalyse Successiv kalkulation Ken L. Bechmann 18. november 2013 1 Dagens emner Risikoanalyse og introduktion hertil Kalkulation / successiv kalkulation Øvelser og småopgaver

Læs mere

Status for afstrømningsdata fra 2005 som benyttes i det Marine Modelkompleks.

Status for afstrømningsdata fra 2005 som benyttes i det Marine Modelkompleks. Status for afstrømningsdata fra 5 som benyttes i det Marine Modelkompleks. Lars Storm Jørgen Bendtsen Danmarks Miljøundersøgelser Status for afstrømningsdata fra 5 som benyttes i det Marine Modelkompleks.

Læs mere

Projekt 8.3 Hvordan undersøges om et talmateriale normalfordelt?

Projekt 8.3 Hvordan undersøges om et talmateriale normalfordelt? Projekt 8.3 Hvordan undersøges om et talmateriale normalfordelt? Projektet drejer sig om at udvikle en metode, til at undersøge om et givet talmateriale med rimelighed kan siges at være normalfordelt.

Læs mere

Skriftlig Eksamen ST501: Science Statistik Mandag den 11. juni 2007 kl. 15.00 18.00

Skriftlig Eksamen ST501: Science Statistik Mandag den 11. juni 2007 kl. 15.00 18.00 Skriftlig Eksamen ST501: Science Statistik Mandag den 11. juni 2007 kl. 15.00 18.00 Forskningsenheden for Statistik IMADA Syddansk Universitet Alle skriftlige hjælpemidler samt brug af lommeregner er tilladt.

Læs mere

Undervisningsbeskrivelse

Undervisningsbeskrivelse Undervisningsbeskrivelse Termin Efterår 2014 Institution Niels Brock Uddannelse Fag og niveau Lærer Hold HHX Matematik - Niveau A Peter Harremoës GSK hold t14gymaau1o2 Oversigt over gennemførte undervisningsforløb

Læs mere

Kortlægning af Danienkalk/Selandien ved Nyborg og Odense

Kortlægning af Danienkalk/Selandien ved Nyborg og Odense GEUS Workshop Kortlægning af kalkmagasiner Kortlægning af Danienkalk/Selandien ved Nyborg og Odense Geolog Peter Sandersen Hydrogeolog Susie Mielby, GEUS 1 Disposition Kortlægning af Danienkalk/Selandien

Læs mere

Graph brugermanual til matematik C

Graph brugermanual til matematik C Graph brugermanual til matematik C Forord Efterfølgende er en guide til programmet GRAPH. Programmet kan downloades gratis fra nettet og gemmes på computeren/et usb-stik. Det betyder, det også kan anvendes

Læs mere

MTU 2013 Medarbejdertilfredshedsundersøgelse

MTU 2013 Medarbejdertilfredshedsundersøgelse MTU 13 Medarbejdertilfredshedsundersøgelse APV - Arbejdspladsvurdering (Tillæg til MTU rapporten) Svarprocent: 87% (145 besvarelser ud af 1 mulige) APV Indhold Indhold Introduktion til undersøgelsen Introduktion

Læs mere

Spørgeskemaundersøgelser og databehandling

Spørgeskemaundersøgelser og databehandling DASG. Nye veje i statistik og sandsynlighedsregning. side 1 af 12 Spørgeskemaundersøgelser og databehandling Disse noter er udarbejdet i forbindelse med et tværfagligt samarbejde mellem matematik og samfundsfag

Læs mere

Kontraktbilag 8 (præciseret) Retningslinjer vedr. tildeling

Kontraktbilag 8 (præciseret) Retningslinjer vedr. tildeling Kontraktbilag 8 (præciseret) Retningslinjer vedr. tildeling Rammeaftale 12.01 Nærværende bilag er gældende fra 14. september 2010. Bilaget erstatter tidligere Kontraktbilag 08 således at tildelinger foretaget

Læs mere

Fagårsplan 10/11 Fag: Matematik Klasse: 7.ABC Lærer: Henrik Stillits. Fagområde/ emne

Fagårsplan 10/11 Fag: Matematik Klasse: 7.ABC Lærer: Henrik Stillits. Fagområde/ emne Fagårsplan 10/11 Fag: Matematik Klasse: 7.ABC Lærer: Henrik Stillits. Fagområde/ emne Matematiske færdigheder Grundlæggende færdigheder - plus, minus, gange, division (hele tal, decimaltal og brøker) Identificer

Læs mere

DGF møde, 28.11.2013 i Odense DS 1537 Jordankre Prøvning. Disposition

DGF møde, 28.11.2013 i Odense DS 1537 Jordankre Prøvning. Disposition DGF møde, 28.11.2013 i Odense DS 1537 Jordankre Prøvning Disposition Udførelse af jordankre: DS/EN 1537:2013 (indført 29/7 2013... ikke længere ny) Scope Bond type and compression type anchors Formål med

Læs mere

Statistik II Lektion 3. Logistisk Regression Kategoriske og Kontinuerte Forklarende Variable

Statistik II Lektion 3. Logistisk Regression Kategoriske og Kontinuerte Forklarende Variable Statistik II Lektion 3 Logistisk Regression Kategoriske og Kontinuerte Forklarende Variable Setup: To binære variable X og Y. Statistisk model: Konsekvens: Logistisk regression: 2 binære var. e e X Y P

Læs mere

Easy Guide i GallupPC

Easy Guide i GallupPC Easy Guide i GallupPC Version. 6.00.00 Gallup A/S Masnedøgade 22-26 DK 2100 København Ø Telefon 39 27 27 27 Fax 39 27 50 80 Indhold SÅDAN KOMMER DU I GANG MED AT ANVENDE GALLUPPC... 2 TILFØJELSE AF UNDERSØGELSER

Læs mere

Målsætning. Se hovedmål for scenariet og hovedmål for færdighedslæring her. Økonomi

Målsætning. Se hovedmål for scenariet og hovedmål for færdighedslæring her. Økonomi Målsætning Økonomiske beregninger som baggrund for vurdering af konkrete problemstillinger. Målsætningen for temaet Hvordan får jeg råd? er, at eleverne gennem arbejde med scenariet udvikler matematiske

Læs mere

At udvikle og evaluere praktisk arbejde i naturfag

At udvikle og evaluere praktisk arbejde i naturfag Kapitel 5 At udvikle og evaluere praktisk arbejde i naturfag Robin Millar Praktisk arbejde er en væsentlig del af undervisningen i naturfag. I naturfag forsøger vi at udvikle elevernes kendskab til naturen

Læs mere

Bremseventiler - hvor skal blenden sidde

Bremseventiler - hvor skal blenden sidde Bremseventiler - hvor skal blenden sidde Af Peter Windfeld Rasmussen Bremseventiler anvendes i hydrauliske systemer -som navnet siger- til at bremse og fastholde byrder. Desuden er det med bremseventilen

Læs mere