Muster für umlaufbeschluss

Sonnenberg FA, Beck JR (1993) Markov Modelle in der medizinischen Entscheidungsfindung: ein praktischer Leitfaden. Med Decis Making 13:322-338 Die Gültigkeit des Modells wird bewertet, indem die durchschnittliche monatliche Temperatur und Niederschlag für den letzten Zeitraum (1981-1990) im Vergleich zu 1971-1980 projiziert und dann die statistische Beziehung zwischen beobachteten und projizierten Daten für den gleichen Zeitraum analysiert wird. Diese Analyse untersuchte den Grad, in dem die beobachtete und projizierte mittlere monatliche Temperatur und Niederschlag übereinstimmen. Für jede der vier Stationen wurden Streudiagramme erstellt, in denen die projizierte Temperatur und der Niederschlag für jeden Monat von 1981-1990 mit dem beobachteten Mittelwert für diesen Monat dargestellt wurden, wie in Abbildung 7 und Abbildung 8 dargestellt. Das Modell zeigt eine enge Anpassung zwischen projizierter und beobachteter Temperatur mit R2-Werten zwischen 0,94 und 0,98, wobei die R2-Werte bei Niederschlägen zwischen 0,1 und 0,6 niedriger sind. • Stammmittelquadratfehler (RMSE): Es quantifiziert die Ähnlichkeit der Muster, indem die Unterschiede zwischen den vom Modell vorhergesagten Werten und den tatsächlich beobachteten Werten gemessen werden. Weinstein MC, O`Brien B, Hornberger J et al. (2003) Principles of good practice for decision analytic modeling in health-care evaluation: report of the ISPOR Task Force on Good Research Practices-Modeling Studies. Wert Gesundheit 6:9–17 Abbildung 1: Erstellung des Klimaszenarios des in der aktuellen Studie entwickelten Modells. Das entwickelte Tool ist ein Fenster-basiertes Entscheidungsunterstützungstool für die Auswahl geeigneter GCM basierend auf statistischen Parametern, das verschiedene GCMs-Daten in benutzerfreundlichem Format wie Excel-Datenblatt, Projektion zukünftiger Klimaszenarien mit Delta-Änderungstechnik erhält. Die vorhandenen Tools, die für die Downscaling verwendet werden (z.

B. SDSM), bieten nicht die Möglichkeit, GCM-Daten für verschiedene Modelle zu erhalten und zukünftige Szenarien zu projizieren. Wie andere Downscaling-Techniken zeigt diese Methode auch gutes Ergebnis im Falle der Temperatur, aber im Falle von Niederschlägen war die Leistung schlecht. Zur Beurteilung der Leistung des Werkzeugs werden vier Klimastationen im oberen Jhelum eingesetzt. Die Ergebnisse zeigen, dass die Übereinstimmung zwischen Beobachtungen und Simulationen auf den GCM-Daten beruht. HadCM3, SRNIES-Modelle präsentiert gute Ergebnisse bei der Simulation der räumlichen Variabilität der mittleren Temperatur im oberen Jhelum. Es ist allgemein anerkannt, dass Allgemeine Zirkulationsmodelle (GCMs) physikalisch basierte Mittel zur Formulierung von Klimaszenarien sind. Auf globaler und kontinentaler Ebene ist die Klimavorhersage gut, aber GCMs bieten möglicherweise nicht die erforderlichen Klimamerkmale in vielen regionalen und lokalen Prozessen, die für Studien zur Auswirkung des Klimawandels benötigt werden.