Modellunsicherheiten

Modellunsicherheiten bezeichnet die Unsicherheiten in Vorhersagen oder Entscheidungen, die aus der Struktur eines Modells, seinen Annahmen, der Parametrisierung sowie aus begrenzten oder fehlerhaften Daten resultieren. Sie sind eine zentrale Komponente der Unsicherheitsquantifizierung (UQ) und betreffen, wie gut ein Modell die Realität abbildet und wie zuverlässig seine Ergebnisse sind. Es wird häufig zwischen Modellformunsicherheit (strukturelle Unsicherheit des Modells) und Parameterunsicherheit (Unsicherheit in den geschätzten Werten) unterschieden; oft spielen auch datenspezifische Unsicherheiten eine Rolle.

Hauptquellen sind unvollständige oder vereinfachende Modellannahmen, das Fehlen relevanter Prozesse, Kalibrierungs- oder Datenlücken, numerische Approximationen sowie Beobachtungsrauschen. Modellunsicherheiten beeinträchtigen die Zuverlässigkeit von Prognosen, Risikoabschätzungen und Entscheidungsprozessen, insbesondere in komplexen, interagierenden Systemen.

Zur Quantifizierung und Steuerung werden verschiedene Ansätze genutzt: Unsicherheitsquantifizierung (UQ) mittels Monte-Carlo-Simulation oder Bayesianischer Inferenz, Sensitivitätsanalysen, Ensemble-Methoden und Modelldurchschnitt. Darüber hinaus werden Modelle validiert, kalibriert und gegen unabhängige Daten geprüft; robuste Entscheidungsfindung und Szenarioanalysen helfen, Entscheidungen gegenüber verbleibender Unsicherheit weniger anfällig zu machen.

In Anwendungsfeldern wie Klimamodellierung, Ingenieurwesen, Umwelt- und Ökonomiemodellierung spielt die systematische Berücksichtigung von Modellunsicherheiten eine zentrale Rolle, um Transparenz und Vertrauen in Ergebnisse zu fördern.