Uncertainty and equifinality in environmental modelling of organic pollutants with specific focus on cyclic volatile methyl siloxanes
Notice bibliographique
Résumé
Multi-media fate and transport models (MFTMs) are invaluable tools in understanding and predicting the likely behaviour of organic pollutants in the environment. However, some parameters describing the properties of both the environmental system and the chemical pollutant under consideration are uncertain and or variable in space and time. Furthermore, model performance is often evaluated using sparse data sets on chemical concentrations in different media. This can result in equifinality - the phenomenon in which several different combinations of model parameters can result in similar predictions of environmental concentrations. We explore this idea for MFTMs for the first time using, as examples, three cyclic volatile methyl siloxanes (cVMS: D4, D5 and D6) and the QWASI lake model applied to Tokyo Bay. Monte Carlo simulation was employed with parameters selected from probability distributions representing estimated uncertainty in a large number of iterations. This generated distributions of predicted chemical concentrations in water (CW) and sediment (CS) which represent the aleatory uncertainty envelope but which also demonstrate significant equifinality. For all three compounds, the uncertainty implied in the CW was lower (coefficient of variation, CV, of the order of 20%) than for CS (CV ca. 45%), reflecting the propensity of cVMS compounds to sorb to sediment and the sensitivity of the model to KOC. Confidence intervals were particularly high for the persistence of D5 and D6 in sediment which both ranged between approximately 1.7 years and approximately 26 years for Tokyo Bay. Predicted concentration distributions matched observations well for D5 and D6 not for D4. Equifinality could be reduced by better constraining acceptable parameter sets using additional measured data from different environmental compartments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».