Modellauflösung

Modellauflösung bezeichnet den Detaillierungsgrad, mit dem ein Modell einen realen Gegenstand oder Prozess abbildet. Sie beschreibt, wie fein oder grob Merkmale, Zustände oder Interaktionen dargestellt werden. Typische Dimensionen sind die räumliche Auflösung (Gitter- oder Netzdichte), die zeitliche Auflösung (Zeitschritte), die Varianzauflösung (welche Prozesse explizit modelliert oder vereinfacht werden) sowie die Ausgabeauflösung (Häufigkeit und Detail der Ergebnisse).

Die Wahl der Auflösung beeinflusst Genauigkeit, Rechenaufwand und Nutzbarkeit. Höhere Auflösung kann die Treue des Modells erhöhen, führt aber zu höheren Kosten und längeren Rechenzeiten. Oft wird die Auflösung durch Konvergenztests, Netzverfeinerung oder adaptive Methoden angepasst, um zu prüfen, ab welchem Punkt weitere Verbesserungen marginal sind.

Beispiele finden sich in verschiedenen Bereichen. In der Computational Fluid Dynamics bestimmt die Netzauflösung das Detail des Strömungsfeldes; in Klimamodellen beeinflusst die räumliche Gittergröße die Auflösung von Wettermustern; in ökologischen oder epidemiologischen Modellen steuert die Anzahl der Zustandsvariablen den Detailgrad der Dynamik.

Strategien zur Handhabung der Modellauflösung umfassen Netzverfeinerung, adaptive Netzsteuerung, zeitliche Adaptivität sowie Modellordnungsreduktion, um bei vertretbarem Rechenaufwand zuverlässige Ergebnisse zu ermöglichen. Der Begriff wird auch in Software- und Datenmodellen verwendet, wobei er eng mit Datenqualität, Modellkomplexität und verfügbaren Ressourcen verknüpft ist.