<p>Three methods of sensitivity and unceartainty analysis have been applied to the operative stormwater- and recipient model StormTac. The study area is the watershed of lake Flaten in the municipality Salem. StormTac’s submodels for stormwater, pollutant transport and the recipient are cosidired. In the sensitivity assessment, the model parametres and inputs were varied one at a time by a constant percentage according to the “one at a time” (OAAT) method and the response of the outputs were calculated. It was found that the stormwater- and baseflow were most sensitive to perturbations in the perciptation. Unceartainty analysis using Monte Carlo simulation was performed in two different ways. (1) All model parametres and inputs were included with defined unceartainties and the resulting unceartainty for the target variable was quantified. Thereafter, whith the purpose to estimate the contribution of all the parametres and inputs, the cumulative uncertainty for the target variable, each parameters/inputs unceartainty was omitted one at the time. The most crucial uncertainty for the storm water flow was the runoff coefficient for forestland and the perciptation (i.e the differens between the 90- and 10-percentile for the storm water flow was reduced whith 44 % and 33 % respectively). (2) To identify optimal parameter intervals, the probability for an acceptable value of the target variable was plotted against each parameters value range. The result suggests that for some of the parametres i StormTac, the ranges should be changed.</p> / <p>Den operativa dagvatten- och recipientmodellen StormTac har applicerats på sjön Flatens avrinningsområde i Salems kommun. StormTac:s delmodeller för dagvatten, föroreningstransport och recipienten studerades. Tre olika metoder för att undersöka osäkerheten och känsligheten hos parametrar och indata i delmodellerna tillämpades. I känslighetsanalysen (OAAT-metoden) behäftades parametervärdena och indata med systematiska fel och responsen hos utdata beräknades. Dag- och basvattenflödet var känsligast mot fel i nederbördsdata, medan kväve-, fosfor- och kopparbelastningen till recipienten var känsligast mot respektive förorenings dagvattenkoncentration från områden med bebyggelse. Varje parameter och indatas bidrag till den kumulativa osäkerheten hos utdata uppskattades med hjälp av Montecarlosimulering. Genom att för varje effektvariabel studera differensen mellan 90- och 10-percentilen när osäkerheten hos en parameter/indata i taget utelämnades, kunde varje parameters/indatas bidrag till modellresultatets osäkerhet kvantifieras. För dagvattenflödet bidrog avrinningskoefficienten för skogmark med 44 % av osäkerheten och nederbörden med 33 %. Montecarloanlys praktiserades även för att identifiera optimala intervall för parametrarna i modellen. Sannolikheten för ett accepterat värde på den simulerade effektvariabeln plottades mot varje parameters värdemängd. För vissa parametrar indikerade resultatet att intervallen kan förändras mot hur de i nuläget ser ut i StormTac. Uniforma sannolikhetsfördelningar, begränsade av StormTac:s min- och maxvärden för parametrarna och ± 50% av orginalvärdet för indata, användes i båda osäkerhetsanalyserna.</p>

Three methods of sensitivity and unceartainty analysis have been applied to the operative stormwater- and recipient model StormTac. The study area is the watershed of lake Flaten in the municipality Salem. StormTac’s submodels for stormwater, pollutant transport and the recipient are cosidired. In the sensitivity assessment, the model parametres and inputs were varied one at a time by a constant percentage according to the “one at a time” (OAAT) method and the response of the outputs were calculated. It was found that the stormwater- and baseflow were most sensitive to perturbations in the perciptation. Unceartainty analysis using Monte Carlo simulation was performed in two different ways. (1) All model parametres and inputs were included with defined unceartainties and the resulting unceartainty for the target variable was quantified. Thereafter, whith the purpose to estimate the contribution of all the parametres and inputs, the cumulative uncertainty for the target variable, each parameters/inputs unceartainty was omitted one at the time. The most crucial uncertainty for the storm water flow was the runoff coefficient for forestland and the perciptation (i.e the differens between the 90- and 10-percentile for the storm water flow was reduced whith 44 % and 33 % respectively). (2) To identify optimal parameter intervals, the probability for an acceptable value of the target variable was plotted against each parameters value range. The result suggests that for some of the parametres i StormTac, the ranges should be changed. / Den operativa dagvatten- och recipientmodellen StormTac har applicerats på sjön Flatens avrinningsområde i Salems kommun. StormTac:s delmodeller för dagvatten, föroreningstransport och recipienten studerades. Tre olika metoder för att undersöka osäkerheten och känsligheten hos parametrar och indata i delmodellerna tillämpades. I känslighetsanalysen (OAAT-metoden) behäftades parametervärdena och indata med systematiska fel och responsen hos utdata beräknades. Dag- och basvattenflödet var känsligast mot fel i nederbördsdata, medan kväve-, fosfor- och kopparbelastningen till recipienten var känsligast mot respektive förorenings dagvattenkoncentration från områden med bebyggelse. Varje parameter och indatas bidrag till den kumulativa osäkerheten hos utdata uppskattades med hjälp av Montecarlosimulering. Genom att för varje effektvariabel studera differensen mellan 90- och 10-percentilen när osäkerheten hos en parameter/indata i taget utelämnades, kunde varje parameters/indatas bidrag till modellresultatets osäkerhet kvantifieras. För dagvattenflödet bidrog avrinningskoefficienten för skogmark med 44 % av osäkerheten och nederbörden med 33 %. Montecarloanlys praktiserades även för att identifiera optimala intervall för parametrarna i modellen. Sannolikheten för ett accepterat värde på den simulerade effektvariabeln plottades mot varje parameters värdemängd. För vissa parametrar indikerade resultatet att intervallen kan förändras mot hur de i nuläget ser ut i StormTac. Uniforma sannolikhetsfördelningar, begränsade av StormTac:s min- och maxvärden för parametrarna och ± 50% av orginalvärdet för indata, användes i båda osäkerhetsanalyserna.