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AUTHOR
Detlef Oertel
Parameter Sensitivity and the Quality of Model Predictions
Using SIM-PEL, a comprehensive model for the pelagic compartment of lake ecosystems, we analyse synergistic toxicant effects in lake ecosystems. We show, that — even for a rather simple model — model predictions may be strongly dependent on the time horizon of the prediction and on the quality of input parameters. For longer time spans, small errors in parameter estimation may lead to qualitatively wrong prediction of toxicant effects. Monte Carlo simulations allow to take errors in parameter estimation into account, but they need rather good estimates of parameter variance.
Risk Assessment of Toxicants to Pelagic Food-Webs: A Simulation Study
For a generalized mathematical model of the pelagic compartment of a lake ecosystem we show that a small variance in input parameters may result in a large variance in predicted biomasses. Since input parameters for this kind of models always show a great variance, we conclude that deterministic prediction of biomass-trajectories is rather useless and demonstrate how stochastic analysis of the model may lead to a helpful risk analysis.
Zur prognostischen Qualität komplexer Ökosystem-Simulationsmodelle
Bei der Simulation okologischer Systeme besteht grose Unsicherheit bezuglich der zu verwendenden Modellparameter und Modellgleichungen. Diese Unsicherheit kann mit den prohabilistischen Methoden der Risikoanalyse in die Modellaussage integriert werden. Anhand eines Modells zur Simulation des Pelagials (Freiwassers) eines Sees (SIM-PEL) wird gezeigt, das aufgrund von nichtlinearem komplexem Systemverhalten auch die Aussagen von Risikoanalysen mit zunehmenden Prognosezeithorizont an Qualitat verlieren. Im Vergleich mit anderen Modellen zeigt sich, daJ3 bedingt durch verschiedene Modellgleichungen selbst qualitative Prognosen des Systemverhaltens nur beschrankt moglich sind.