Description: Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung und programmtechnische Umsetzung eines praxisorientierten wasserwirtschaftlichen Werkzeugs auf der Basis künstlicher neuronaler Netze (ANN)1. Es soll als integrales ('multipurpose') Niederschlags-Abfluss (N-A) Modell über eine unkomplizierte Prognose des N-A Verlaufs in Einzugsgebieten die schnelle Ermittlung von Entscheidungsgrundlagen sowohl für operative als auch für planerische wasserwirtschaftliche Maßnahmen in Einem ermöglichen. Auswahl der Beispielsgebiete, Auswahl und Austestung geeigneter N-A Modelle, Beschaffung von Gebietsunterlagen, Topographie, Morphologie, Geologie, Landnutzung, Angaben zum Gewässernetz, Bodenart, etc. Eingabe dieser Daten ins GIS. Erfassung 'aller' beobachteten Hochwassersituationen incl. der meteorologischen Daten, Anpassung der N-A Modelle und Einsatz zur Berechnung gemessener Ereignisse in den verschiedenen Gebieten, Entwurf und Austestung geeigneter Netzstrukturen, Anlernen des ANN an den Beobachtungsdaten und Modellergebnissen bis zum HQ 200. Modellüberprüfung und Verifikation, Erstellung einer Benutzeroberfläche, Nutzung, Weitergabe und Verkauf des neuen Modellsystems.
Types:
SupportProgram
Origins:
/Bund/UBA/UFORDAT
Tags:
Flusssystem
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Hochwasserprognose
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Morphologie
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Überschwemmung
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Abfluss
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Software
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Topographie
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Monitoringdaten
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Landnutzungsdaten
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Bodenart
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Geologie
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Einzugsgebiet
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Prognosemodell
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Gefahrenvorsorge
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Kenngröße
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Niederschlag
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Wasserwirtschaft
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Fluss
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Entscheidungshilfe
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Freiberger Mulde
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RIMAX
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Region:
Sachsen
Bounding boxes:
10.40664° .. 10.40664° x 49.29433° .. 49.29433°
License: cc-by-nc-nd/4.0
Language: Deutsch
Organisations
Time ranges:
2002-12-01 - 2007-04-30
Alternatives
-
Language: Englisch/English
Title: Artificial Neural Networks as a Basis for Decision Support in Operational Water Management
Description: The goal of the project is the integration of Artificial Neural Networks (ANN) and physically based modelling of both rainfall-runoff and hydrodynamic processes for the purpose of flood forecasting. This new methodology is being tested in the catchment of the Freiberger Mulde River. Physically based modelling and Artifi cial Neural Networks. Physically based modelling allows for the exploitation of specific knowledge about the relevant processes and specific properties of the catchment. A properly designed model enables the user to predict extreme floods beyond recorded events. Nevertheless, due to high computational costs, the operational application is restricted. In contrast, ANN are fast and robust tools for learning and reproducing any functional relationship. Combining the methods. By applying the calibrated and verified physically based models, meteorological scenarios covering the whole range of theoretically possible flood triggering events are used to generate a database for the ANN training. This allows for the consideration of different parameterisations of either the hydrodynamic or the rainfall-runoff model and enables us to integrate the different models easily. The trained ANN simplifies the portrayal of the processes depicting the input-output relationships with respect to the specific catchment properties.
https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=86141
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