Betrouwbaarheidsanalyse van stofbalansen Hella PomariusWaterschap Rivierenland Beleidsafdeling Water Team Wateradvies Carlijn BakDeltares 2 februari 2010.

Slides:



Advertisements
Verwante presentaties
Statistische uitspraken over onbekende populatiegemiddelden
Advertisements

Aanvullingen in de EmissieRegistratie voor 5 stofgroepen Een noodzakelijke voorbereiding voor het tweede stroomgebiedbeheersplan? Mattijs Hehenkamp.
Toetsen van verschillen tussen twee of meer groepen
De omvang van een steekproef bepalen
Inleiding tot inferentie
Fasen van onderzoek Onderzoeksplan bureauwerk Dataverzameling
Dynamische tijdbalk Een dynamische tijdbalk geeft een uitvergroot deel van de algemene tijdbalk weer. Hij heet dynamisch omdat hij er voor elke periode.
Het vergelijken van twee populatiegemiddelden: Student’s t-toets
28 april Symposium Statistical Auditing
Introductie basisafvoer in beeksystemen
P-waarde versus betrouwbaarheidsinterval
Prestaties Schatten en Managen
Gegevensverwerving en verwerking
Meervoudige lineaire regressie
Inferentie voor regressie
Schatter voor covariantie
Metingen met spreiding
Eenzijdige Betrouwbaarheidsgrens
1212 /n Metingen aan de hoogte van een toren  D  wordt gemeten met onzekerheid S  =0.1 o. Vraag 1: Op welke afstand D moet je gaan staan om H zo nauwkeurig.
Help! Statistiek! Doorlopende serie laagdrempelige lezingen,
Een fundamentele inleiding in de inductieve statistiek
Help! Statistiek! Doorlopende serie laagdrempelige lezingen, voor iedereen vrij toegankelijk. Doel: Informeren over statistiek in klinisch onderzoek. Tijd: Derde.
H4 Marktonderzoek Verschillende informatiebehoeften in verschillende fasen: Analyse fase Strategische fase Implementatie fase Evaluatie fase.
Voorspellende analyse
Hoofdstuk 16 De steekproefuitkomsten generaliseren naar de populatie en hypothesen over percentages en gemiddelden toetsen.
Eenvoudige data-analyse: beschrijvende statistische
Inhoud van een ontheffingsaanvraag. Kenmerken van het project Kenmerken van de omgeving versus Effecten van het project Toetsen aan welke criteria.
Populatiegemiddelden: recap
Logistische regressie
Statistiek voor Historici
Methodologie & Statistiek I Principes van statistisch toetsen 5.1.
Workshop NeR: Controleren van luchtemissies (3.7)
havo/vwo D Samenvatting Hoofdstuk 4
Illustratie mogelijke redenen lage ICC’s in multilevel modellen bij de CQI Peter Moorer ARGO Rijksuniversiteit Groningen BV © ARGO – april 2009.
Emissieregistratie in stroomgebiedbeheerplannen
Ervaringen met emissie registratie Jan Uunk (ws. Regge en Dinkel) Richard van Hoorn (Waterdienst)
1 december 2004 Marjolein van Wijngaarden Planning en produkten Werkzaamheden PT1.
Emissie-inventaris water en Waterkwaliteitsmodellering
Nauwkeurige en betrouwbare massabalansen gewenst
De steekproefuitkomsten generaliseren naar de populatie
Interpretatie van statistiek bij toetsen en toetsvragen
HISPARCWOUDSCHOTEN 2006NAHSA Tellen van Random gebeurtenissen Hoe nauwkeurig is een meting?
Introductie en Kennismaking
Nauwkeurigheid bij Practica
Boeren met Water Monitoringsresultaten Waterberging Kerkmeijer Gerben Bakker en Bram de Vos 23 januari 2007.
Procesmanagement in de praktijk Hoofdstuk 4 Processen analyseren
Baarde en de goede Hoofdstuk 11: Data-analyse
19.30 Opening door gedeputeerde Marten Wiersma Presentatie over de vergunning en vragen Presentatie toezicht + handhaving en vragen Presentatie.
Parametric release Wat is dat?.
20 mei Symposium Statistical Auditing Slide 1 Beelden en verbeelden, wat cijfers zeggen en wat niet verantwoord inzetten van statistische methoden.
– Hoe pak ik een kwantitatief onderzoek aan?
Nut en noodzaak van het ruismodel  NHV Tijdreeksanalyse discussiemiddag  Koen van der Hauw  1 oktober 2015 Enkele praktische ervaringen.
Workshop basismonitoring Belgische offshore windmolenparken Thema 1: natuurlijke variabiliteit & gradiënten N. Vanermen & S. Degraer WINMON Workshop, Oktober.
Onderzoeksplan en onderzoeksmodel Een kort resumé vorige colleges
Ambtelijk Waterpanel 10 december 2009 Toetsing overstorten “Eenheid in verscheidenheid” Projectgroep Waterpanels.
“Statistiek, is dat moeilijk?”
Alleen toevallige variaties
Het doel en de grondbeginselen van statistiek in klinische onderzoeken
Wat zegt een steekproef?
Vrachten uit landbouw op basis van modelberekeningen
Betrouwbaarheidsinterval
Hoofdstuk 16 De steekproefuitkomsten generaliseren naar de populatie en hypothesen over percentages en gemiddelden toetsen.
Eenvoudige data-analyse: beschrijvende statistische
Open online aansluitingsmodules statistiek
Meetonzekerheid: praktische rekenvoorbeelden
De omvang van een steekproef bepalen
Toetsen van verschillen tussen twee of meer groepen
Voorspellende analyse
Meetonzekerheid: praktische rekenvoorbeelden
Transcript van de presentatie:

Betrouwbaarheidsanalyse van stofbalansen Hella PomariusWaterschap Rivierenland Beleidsafdeling Water Team Wateradvies Carlijn BakDeltares 2 februari 2010

Betrouwbaarheidsanalyse van stofbalansen l Toekomstig project l Plan van aanpak (concept) l Nog niet statistisch verantwoord l Graag ideeën en mogelijkheden

Inhoud presentatie l Waarom stofbalansen en betrouwbaarheid l Definities l Plan van aanpak l Voorbeelden l Vervolg

Bronnenanalyse  stofbalansen l Stroomgebiedbeheerplannen gebaseerd op bronnenanalyse (ER-2000) l Kloppen de emissies wel ? l Goede maatregelen gekozen? l Klopt de effectiviteit van de maatregelen wel?  Stofbalansen opstellen

Waarom stofbalansen ? l Controle: IN = UIT + retentie/processen l Inzicht in processen en retentie l Inzicht in kwaliteit van de emissiedata l Meetgegevens (waterschap, RIVM) l Emissieregistratie l Literatuur l Schattingen

Stofbalans oppervlaktewater

Voorbeeld stofbalans stikstof

Voorbeeld stofbalans fosfaat

Voorbeeld stofbalans koper

Waarom betrouwbaarheidsanalyse ? l Onzekerheden in stofbalansen  onzekerheid in emissiebeperkende maatregelen  onzekerheid in effectiviteit van maatregelen (SGBP) l Betere inschatting doelrealisatie (chemie, ecologie) l Onzekerheden van waterkwaliteitsmodellen l Optimale meetfrequentie van stoffen (in- en uitlaten) l Aanknopingspunten voor verbeterpunten ER

Waarom betrouwbaarheidsanalyse ? l Gevoel versus statistische aanpak l Meerwaarde van statistische aanpak l Gevoel is persoonlijk l Reproduceerbaarheid l Hard maken van gevoel l Betere kwaliteit informatie (nader onderzoek, meten, ontbrekende informatie)

Betrouwbaarheidsanalyse l Plan van aanpak (concept) l Samenwerking met: l Deltares (onzekerheid in ER data) l STOWA (thema: omgaan met onzekerheden) l Andere waterschappen l 2 waterschappen actief mee doen l aantal waterschappen geinteresseerd l Wageningen Universiteit

Doel van het project l Ontwikkelen van een geschikte methode voor bepalen betrouwbaarheid van stofbalansen l Bepalen wanneer een stofbalans voldoende betrouwbaar is l Inzicht in: l Relatieve en absolute onzekerheid van werkelijke vracht l Welke posten de grootste onzekerheid vertonen. l Naar welke posten meer onderzoek moet plaatsvinden l 2 of 3 stoffen, 2 of 3 gebieden

Definities Onzekerheidsanalyse Onderzoek waarbij de onzekerheid in de waarden van modeluitvoer of een meting gekwantificeerd worden. Betrouwbaarheid Onzekerheid met waarschijnlijkheidsberekening (bijvoorbeeld 68%, 95% of 99%)

Definities variantie l gemiddelde kwadratische afwijking van het gemiddelde; l mate waarin de waarden onderling verschillen, van het gemiddelde afwijken l standaardafwijking, wortel uit de variantie, waarbij door 1 vrijheidsgraad minder wordt gedeeld standaardfout l standaardafwijking van het steekproefgemiddelde, te berekenen uit de standaardafwijking van de steekproef gedeeld door de wortel uit de omvang van de steekproef. l absolute onzekerheid in ± kg/j variatie coëfficiënt l quotiënt van standaardafwijking en gemiddelde l relatieve onzekerheid in ± %

Definities betrouwbaarheidsinterval l geeft de range aan waarbinnen de werkelijke waarde ligt l met waarschijnlijkheid, meestal 95% l dus range voor gemiddelde vracht is van l vracht – 2 * standaardfout tot l vracht + 2 * standaardfout l vracht = 100 kg; standaardfout = 10 kg; l betrouwbaarheidsinterval (met waarschijnlijkheid van 95%) = van kg tot kg

Plan van aanpak Stap 1: Uitwerken statistische methode Stap 2: Welke betrouwbaarheid is voldoende ? Stap 3:Bepalen betrouwbaarheid waterbalans Stochastisch schatten van balansposten in waterbalansen onderwerp promotie Joost Heijkers, HDSR Eerste resultaten en methoden gebruiken Geen dubbel werk

Plan van aanpak Stap 4:relatieve onzekerheid in % = variatie coëfficiënt koperbalans Quarles van Ufford

Plan van aanpak Stap 4:absolute onzekerheid = standaardafwijking betrouwbaarheidsinterval koperbalans Quarles van Ufford

Plan van aanpak Stap 4: Vaststellen van elke vrachtpost: l Variatie coëfficiënt (= relatieve onzekerheid in %) l Standaardafwijking/-fout (= absolute onzekerheid in kg) l Betrouwbaarheidsinterval (= bandbreedte werkelijke vracht) l Statistische verdeling binnen de bandbreedte l Hoe doe je dat? l Verschillende typen emissiedata in stofbalans

Emissiedata: metingen inlaat, uitlaat, RWZI Onzekerheid: l debiet (gemeten, model)  methode Joost Heijkers l concentratiemeting (frequentie, verdeling) l vrachtberekeningsmethode (interpoleren, blokmethode) l meetfouten

Emissiedata: metingen inlaat, uitlaat, RWZI Onzekerheid: l debiet (gemeten, model)  methode Joost Heijkers l concentratiemeting (frequentie, verdeling) l vrachtberekeningsmethode (interpoleren, blokmethode) l meetfouten

Emissiedata: metingen Concentraties en vrachten Precisie l maat voor toevallige fout of relatieve fout l door steekproeven van concentratiemetingen en meetfrequentie Nauwkeurigheid l maat voor systematische fout l veroorzaakt door vrachtberekeningsmethode (interpolatiemethode, intervalmethode, ect.)

Emissiedata: metingen jaarvracht nauwkeurigheid = berekeningsmethode werkelijke vracht berekende vracht precisie = meetfrequentie steekproeven

Emissiedata: metingen kwel, neerslag Onzekerheid: l debiet = modelberekening, neerslagstations l concentratie in de ruimte l meetfouten

Emissieregistratie Onzekerheid: Emissieverklarende variabele Emissiebepalende factor Emissieroute naar water Regionalisatie Emissie (water) = EVV *EF* f(water)

Emissieregistratie Betrouwbaarheidsclassificatie

Emissieregistratie Relatieve onzekerheid Afwijking: 2x relatieve standaardfout ofwel 95% betrouwbaarheidsinterval

Emissieregistratie Voorbeeld: vuurwerk emissie = 4 kg/j EVV = D = 200% EF= C = 100% f water = D = 200% √ (200%) 2 +(100%) 2 +(200%) 2 = 300% =2*relatieve standaardfout 2*relatieve standaardfout = 12 kg/j Betrouwbaarheidsinterval (95%) = 0 – 16 kg/j

Overige emissiedata l Literatuur l Schattingen en geschatte concentraties l Etc.

Stap 5: Betrouwbaarheidsintervallen hele stofbalans Bijvoorbeeld: 1000 trekkingen

Stap 5: Betrouwbaarheidsintervallen hele stofbalans l Trekking met random generatoren (mogelijk Monte Carlo toets) l Analyse aantal trekkingen l Uitvoeren random trekkingen (bv 1000 x)

Stap 5: Resultaat trekkingen l = 1000 vrachten (INposten, UITposten en restpost) l Onzekerheid hele INposten, UITposten en sluitpost l Variatie coëfficiënt (= relatieve onzekerheid in %) l Standaardafwijking (= absolute onzekerheid in kg) l Betrouwbaarheidsinterval (range van gehele vracht en de sluitpost)

Resultaat

Conclusie l Onderwerp is ingewikkeld l Samenwerking verschillende vakgebieden l emissie deskundigen l statistici

Vervolg l Eind februari helderheid over geld STOWA l Begeleidingscommissie vormen l Plan van aanpak definitief l Werkwijze uitwerken l Aan de slag met l circa 3 stoffen l circa 3 gebieden

Vervolg l Aanvullende ideeën ? l Andere mogelijkheden ? l Wat mis je ?  neem deel aan de workshop vanmiddag  neem deel aan de begeleidingscommissie (STOWA)

Dank voor uw aandacht! Vragen..?