modellierungen

Modellierungen bezeichnet den Prozess der Erstellung vereinfacht dargestellter Repräsentationen realer Systeme oder Prozesse, die als Modelle bezeichnet werden. Modelle dienen dazu, Eigenschaften, Beziehungen und Dynamiken zu beschreiben, zu verstehen und zu kommunizieren.

Der Zweck von Modellierungen umfasst Erklärung, Vorhersage, Optimierung sowie Entscheidungsunterstützung. Sie ermöglichen Experimente und Systemanalysen, ohne das reale System direkt zu beeinflussen, und helfen, komplexe Sachverhalte greifbar zu machen.

Es gibt verschiedene Typen von Modellen: deterministische versus stochastic Modelle, dynamische versus statische Modelle, kontinuierliche versus diskrete Modelle. Modellierungen können mechanistisch oder prozessbasiert sein, basieren auf Gesetzmäßigkeiten und Ursachen, oder beschreibend und datengetrieben. Auch hybride Ansätze mischen theoretische Prinzipien mit Eingangsdaten. Typische Ausprägungen sind physische Modelle, mathematische Gleichungsmodelle, statistische Modelle, agentenbasierte Modelle und maschinelles Lernen.

Der wissenschaftliche Arbeitsprozess umfasst mehrere Schritte: Problemdefinition und Abstraktion, Festlegung relevanter Größen und Beziehungen, Bau der Modellstruktur, Parameterenschätzung und Kalibrierung, Verifikation und Validation, sowie Unsicherheits- und Sensitivitätsanalysen. Ergänzend erfolgen Szenarien- und Robustheitsprüfungen, gefolgt von iterativer Verfeinerung.

Modelle sind stets Vereinfachungen und unterliegen Annahmen. Ihre Qualität hängt von Daten, Struktur und Gültigkeitsbereich ab. Validierung gegenüber Beobachtungen, Backtesting oder Kreuzvalidierung sind zentrale Methoden. Modelle sollten transparent kommuniziert, kritisch hinterfragt und entsprechend der Fragestellung ggf. angepasst werden.

Typische Anwendungsfelder liegen in Natur- und Ingenieurwissenschaften, Wirtschaft, Umwelt- und Sozialwissenschaften, Epidemiologie, Umweltplanung und Verkehrswesen. Modellierungen dienen damit der Erkenntnisgewinn, Planung und Entscheidungsfindung in komplexen Systemen.