1
00:00:00,300 --> 00:00:05,412
给定方程、输入和参数，模型可以画出一条精确的曲线。

2
00:00:05,838 --> 00:00:10,325
但降雨可能测得不准，参数也可能不止一种取值。

3
00:00:10,750 --> 00:00:15,312
确定地算出一个数，不等于现实只会给出这一个结果。

4
00:00:24,300 --> 00:00:29,638
先固定来水，只改变K。看看峰值和退水怎样响应。

5
00:00:30,062 --> 00:00:33,788
一次只改变一个因素，有助于理解敏感性。

6
00:00:34,212 --> 00:00:38,250
但如果多个因素同时变化，它们的影响可能叠加，

7
00:00:38,325 --> 00:00:39,925
也可能互相补偿。

8
00:00:48,300 --> 00:00:52,450
现在让来水幅度也有低、中、高三个情景。

9
00:00:52,875 --> 00:00:57,512
九个K与三种入流交叉组合，得到二十七条曲线。

10
00:00:57,938 --> 00:01:00,862
我们并没有说每条曲线同样可能，

11
00:01:01,012 --> 00:01:05,125
只是在检查这些指定条件下，结果会怎样变化。

12
00:01:12,300 --> 00:01:16,912
在每个时刻，取这二十七条曲线的最小值和最大值，

13
00:01:16,962 --> 00:01:19,775
就得到情景包络。带越宽，

14
00:01:19,962 --> 00:01:23,350
表示这些设定条件下的结果分歧越大。

15
00:01:23,762 --> 00:01:27,438
包络边界可能在不同时刻来自不同情景，

16
00:01:27,662 --> 00:01:30,888
不一定对应一条真实可运行的过程线。

17
00:01:36,300 --> 00:01:38,900
一个好的模型，不只是给出答案，

18
00:01:39,050 --> 00:01:41,212
还要说明答案依赖什么。

19
00:01:41,638 --> 00:01:46,375
输入误差、参数不确定和结构遗漏，需要分别辨认。

20
00:01:46,800 --> 00:01:51,550
缩小某个参数范围，并不会自动消除漏掉的物理过程。

21
00:02:00,300 --> 00:02:03,900
当某些情景接近关键阈值，我们应追问，

22
00:02:04,112 --> 00:02:08,113
哪些信息最值得补测，哪些方案需要更稳健。

23
00:02:08,525 --> 00:02:13,362
先公开假设，再说明结果的范围和盲区。至此，

24
00:02:13,550 --> 00:02:19,125
基础六课连成一条线：守恒、响应、离散、空间、率定，

25
00:02:19,188 --> 00:02:20,338
以及可信度。