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Projekt "Seamless Prediction"

Die Wasserstands- und Abflussvorhersage ist mit Unsicherheiten behaftet, die mit zunehmendem Vorhersagezeitraum größer werden. Das Projekt "Seamless Prediction – Quantifizierung und Reduktion von Unsicherheiten durch Datenassimilation und Ensembletechniken für Kurz-, Mittel- und Langfristvorhersagen der BfG" soll dazu beitragen, diese Unsicherheiten besser als bisher zur erfassen und – soweit möglich – zu vermindern. Dabei werden alle verkehrswasserwirtschaftlich relevanten Vorhersagezeiträume betrachtet, das heißt von Tagen über Wochen bis hin zu Monaten. Das Projekt untersucht, ob und wie eine Verlängerung der derzeitigen Vorhersagezeiträume an den Bundeswasserstraßen möglich ist und in welcher Form längerfristige Vorhersagen sowie ihre Verlässlichkeit den Nutzern präsentiert werden können.

"Seamless Prediction" legt den methodischen Grundstein für den hydrologischen „Brückenschlag“ zwischen der klassischen Vorhersage (Wasserstandsvorhersage über Tage) und saisonalen Prognosen (Wahrscheinlichkeitsaussagen zur Über-/Unterschreitung nutzerbezogener Kenngrößen über mehrere Monate). Die Projektziele sollen unter anderem erreicht werden durch die:

  • Verbesserung von Datenassimilationstechniken und Nutzung zusätzlicher Echtzeit-Daten
  • Optimierte und robuste Parametrisierung der Vorhersagemodelle
  • Statistische Korrektur des verbleibenden Vorhersagefehlers
  • Statistische Erfassung und Beurteilung der Unsicherheiten und deren Aufbereitung für die Nutzer

Analyse-Framework „Seamless Prediction“ Analyse-Framework „Seamless Prediction“Analyse-Framework „Seamless Prediction“

Analyse-Framework „Seamless Prediction“

Das komplexe Analyse-Framework umfasst die vier Kernthemen

  • Unsicherheitsbetrachtung durch Betrachtung eines Vorhersagekollektiv anstatt einer Einzelvorhersage (Ensemble Techniques)
  • Vorhersageverbesserung durch Einbeziehung zusätzlicher Echtzeitdaten (Data Assimilation)
  • Fehlerkorrektur und Ergebnisaufbereitung (Postprocessing)
  • Veröffentlichung der Vorhersageergebnisse (Communication & Decisions).

Innerhalb der Vorhersagekette sind die einzelnen Aspekte eng miteinander verknüpft, so dass eine interdisziplinäre Herangehensweise gefordert ist.

„Seamless Prediction“ gliedert sich in fünf miteinander vernetzte Teilprojekte:

  • Probabilistische Bewertung von Vorhersagen
  • Datenassimilation
  • Vorhersagekorrektur / Model Output Statistics
  • Saisonale Vorhersage und Abflussprojektionen
  • Hydrologische Modellunsicherheiten

Die BfG beschäftigt zusammen mit dem IHP/HWRP-Sekretariat Deutschland dazu vier Projektmitarbeiter und arbeitet im Rahmen von Forschungsaufträgen bzw. Kooperationsvereinbarungen zusätzlich eng mit folgenden externen Projektpartnern zusammen:

Ruhr-Universität Bochum, Lehrstuhl für Hydrologie, Wasserwirtschaft und Umwelttechnik

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Universität Heidelberg, Institut für Angewandte Mathematik

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Landesamt für Umwelt, Wasserwirtschaft und Gewerbeaufsicht Rheinland Pfalz

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