GEONAMICA is uitgebreid met een generieke kalibratieshell. Dit betekent in feite dat de modelomge- ving waarbinnen het LOV model wordt gerund, een plek heeft gekregen van waaruit modellen her- haaldelijk kunnen worden aangeroepen en de parameters kunnen worden aangepast.
Voor de LOV zijn hiervoor drie specifieke implementaties gemaakt: • default implementatie;
• micromodel implementatie; • macromodel implementatie.
De kalibratiemethoden zijn bovendien uitgerust met functionaliteit met betrekking tot: • gevoeligheidsanalyse;
• robuustheidsanalyse.
Het kalibratie menu voor het macromodel is uitgebreid met enkele geavanceerde functionaliteiten. Het betreft:
• het berekenen van Fit waarden voor regionale verdichtingen en intra-reisafstand die het macromo- del fitten aan een gewenste eindsituatie. Deze aanpassing vereist nog uitgebreid testen evenals do- cumentatie en een inhoudelijke evaluatie;
• Het automatisch onderzoeken van de robuustheid van het model bij de opgegeven parameterdo- meinen;
• Het automatisch uitvoeren van een gevoeligheidsanalyse.
Deze onderdelen zijn nog in ontwikkeling en worden aangestuurd middels een verzameling van tekst- bestandjes. De onderdelen functioneren en zijn intensief gebruikt bij het uitvoeren van het kalibratie- project. Ze worden aangeboden als prototype, wat betekent dat het fijnstellen van de functionaliteit, een meer gebruiksvriendelijke implementatie, alsook het opstellen van een volledige documentatie met richtlijnen voor gebruik onderdeel kan zijn van een toekomstig project.
Bij de macromodel implementatie hoort bovendien een • macromodel analyse sheet.
Voor de theoretische achtergrond en beschrijving van de kalibratiemethoden verwijzen we naar Annex F en de referenties (Van Loon et al., Straatman et al., (2004), White en Engelen (2003). Voor instruc- ties met betrekking tot de bediening van de tools, zie Annex G.
5 Conclusie
Het LOV kalibratieproject is opgezet vanuit een aantal doelstellingen. In eerste plaats is er behoefte aan een beter inzicht in de inhoud en het functioneren van de LOV. Daarnaast is er behoefte aan een versie van de LOV die beter gekalibreerd is dan voorheen. Ten slotte is er behoefte aan een procedure en bijbehorende gereedschappen die het doorlopen van een kalibratie in de toekomst vergemakkelij- ken.
Het kalibratieproject heeft in deze drie doelstelling voorzien, zoals blijkt uit het volgende overzicht van behaalde resultaten:
• De bestaande documentatie is geherstructureerd en waar nodig bijgewerkt of uitgebreid. - De modelcontext is gedocumenteerd;
- Het rekenmodel is wiskundig ondubbelzinnig en volledig gedocumenteerd. • De kalibratieopdracht is aangegrepen om ‘onderhoud’ aan het model te doen.
- De robuustheid naar uitzonderlijke parameterwaarden is verbeterd;
- Op basis van de modelanalyse is het model op onderdelen vereenvoudigd, zonder daarbij zijn functioneren aan te tasten;
- Op basis van de modelanalyse zijn algoritmes versneld, zonder daarbij het functioneren aan te tasten;
- De koppeling naar het verkeersmodel is verbeterd.
• Het systeem is uitgebreid getest op globaal gedrag, gevoeligheid en robuustheid.
- Het model vertoont het bedoelde globale gedrag. De uitgevoerde globaal gedrag tests tonen niet enkel het juiste gedrag aan van de LOV, ze hebben ook een instructieve functie;
- De gevoeligheid naar de verschillende parameters en modelonderdelen is gedocumenteerd; - De grenzen van de robuustheid liggen buiten de normale toepassing van het model Het systeem
kan numeriek instabiel raken bij onrealistische geschiktheid en beleidskaarten (‘alles op 0’) en extreem hoge invloed van de stochastische permutatie.
• Het model is gekalibreerd en gevalideerd.
- Het model laat zich goed kalibreren. Zowel het macromodel als het micromodel geven overtui- gend betere resultaten dan de naïeve voorspellers;
- Over de korte termijn validatie zijn de resultaten niet voldoende. Hiervoor zijn verschillende oorzaken aan te duiden en er zijn aanbevelingen gemaakt om tot verbetering te komen. De aan- bevelingen zijn erop gericht om minder door de beperkingen van korte termijn data gehinderd te worden. Dit kan door data over langere termijn data te zoeken of door de beschikbare data te fil- teren op ruis. Een andere optie is de kalibratie te sturen door middel van een analyse van de landschapstrucuur die tijdsonafhankelijk is;
- Over de lange termijn validatie kan geen harde conclusie getrokken worden, omdat er geen re- ferentie materiaal beschikbaar is. Uit een visuele inspectie blijkt dat het micromodel resultaten genereert die natuurlijker en consistenter lijken dan die van de naïeve voorspeller.
• Er is een LOV kalibratieprocedure opgezet, waardoor de kalibratie goed reproduceerbaar en verifi- erbaar is:
- De kalibratieprocedure is opgesplitst in deeltaken die iteratief uitgevoerd worden. Hierdoor is het kalibratieproces goed beheersbaar;
- Onderzoek naar automatische kalibratiemethoden van het micromodel is voortgezet. Een eerder ontwikkelde wiskundige aanpak voor het type Constrained Cellulair Automata heeft zich in de praktijk bewezen en is verder toegesneden op de kalibratie van het CCA model in de LOV en de praktische beperkingen en uitdagingen die daarbij gelden. De geautomatiseerde procedure vormt een belangrijke aanvulling op de handmatige kalibratie;
- Onderzoek naar kalibratietechnieken voor het macromodel heeft geleid tot een volledig automa- tische kalibratieprocedure voor het macromodel, waarin drie optimalisatietechnieken uit de we- tenschappelijke literatuur worden gecombineerd.
• De kalibratieprocedure wordt ondersteund met een set van tools die de procedure grotendeels au- tomatiseert.
- de kalibratiealgoritmes die voortkomen uit het onderzoek zijn softwarematig geïmplementeerd en beschikbaar als geïntegreerd onderdeel van de LOV;
- Er is een aanzet gemaakt naar verdere automatisering van modelanalytische taken, waaronder robuustheidstesten en gevoeligheidsanalyse van parameters van zowel het macro als het micro model;
- Er zijn Excel werkbladen opgesteld voor een snelle analyse van resultaten uit het macromodel; - Er is een add-in voor Excel ontwikkeld die regionale data visualiseert in een choropletenkaart; - De LOV is uitgebreid met een modus waarin het macromodel rekent op basis van vooraf bere-