LARSIM-Anwendertreffen 2011

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Transkript:

LARSIM-Anwendertreffen 2011 Das Programm ProFoUnD Zur quantitativen Auswertung von Abfluss- und Wasserstandvorhersagen und Ergebnisse für das Moselgebiet Ingo Haag HYDRON Ingenieurgesellschaft für Umwelt und Wasserwirtschaft mbh Margret Johst UDATA Umweltschutz und Datenanalyse Norbert Demuth Landesamt für Umwelt, Wasserwirtschaft und Gewerbeaufsicht Rheinland-Pfalz 1

Inhalt ProFoUnD eine kurze Übersicht (1) Einführung (2) Überblick über die Funktionalitäten (3) Anwendungsbereiche (4) Zusammenfassung Anwendung im Moselgebiet Margret Johst Inhalt 2

ProFoUnD: Quantitative Auswertung von Vorhersagen (Fehler, Unsicherheit) Abflüsse und Wasserstände In Abhängigkeit von der Vorhersage-Tiefe Differenzierung nach unterschiedl. hydrologischen Situationen Einführung Entwicklung: Weiterentwicklung von GMD_VHS_GUETE (WWA Kempten, Bayer. LfU) Funktionalitäten gemäß Vorgaben Bayer. LfU und IKSMS Konfigurierbar (Auswahl der benötigten Funktionalitäten) Einführung: Was ist ProFoUnD? 3

Einführung Ganglinien: Vergleich VHS mit Messung Zeitlicher Verlauf der Fehler Statistische Maße: Funktion der VHS-Tiefe Tolerierbares Zeitfenster 1) Kontinuierliche Fehler: Hydrologische Fälle Einzelfehler Häufigkeitsverteilungen Mittlere Fehler Statistische Momente Fehler-Funktionen f(vhs- Tiefe) Anpassungstests 2) Kategorische Fehler: Kontingenztafeln Mittlere Fehlermaße Einführung: Grundlegende Funktionsweise 4

Überblick Ganglinien: Visueller Vergleich zwischen Messung und VHS sowie zeitlicher Verlauf der Fehler. Messung und zusammengesetzte VHS-Ganglinien ausgewählter VHS-Tiefen Zeitlicher Verlauf der angeforderten Fehlermaße für ausgewählte VHS-Tiefen zusammengesetzte 3 Std.-VHS zusammengesetzte 24 Std.-VHS Messung Quadratische Abweichung der 24 Std.-VHS Überblick: Vergleichende Ganglinien 5

Überblick Kontinuierliche Fehler: Maß für Abweichung zwischen VHS und Messung Differenziert nach VHS-Tiefen Für alle VHS-Werte einer VHS-Tiefe und (optional) Differenzierung in unterschiedliche hydrologische Situationen (hydrologische Klassen und Fälle) Zwei Verfahren: 1) Bayer. LfU 2) IKSMS Fall 1 Fall 2 Fall 4 Fall 6 Fall 3 Fall 5 Fall 7 Überblick: Kontinuierliche Fehler - Hydrologische Fälle 6

Überblick Kontinuierliche Fehler: (optional) tolerierbare Zeitfenster in Abhängigkeit von der VHS-Tiefe Langfristige Vorhersage: ~ Höhe des Scheitels wichtig Exakter Zeitpunkt unwichtig Frühwarnung Kurzfristige Vorhersage: Höhe des Scheitels wichtig Exakter Zeitpunkt wichtig Echte Vorhersage Aus Luce et al. 2006, verändert Tolerierbares Zeitfenster Aus Ludwig et al. 2006 Überblick: Tolerierbares Zeitfenster 7

Überblick Kontinuierliche Fehler: CSV für einfache Visualisierung / Weiterverarbeitung. Einzelfehler: Absolute Abweichung Prozentuale Abweichung Quadratische Abweichung Quotient (Multipl. Fehler) Ln Quotient Zeitfehler Mittlere Fehler: Mittl. Abs. Abweichung (Betrag / Vorzeichen) Mittl. Proz. Abweichung RMSE, SkillScore(Persistenz) Mittl. Quotient Mittl. Ln Quotient Mittl. Zeitfehler (Betrag / Vorzeichen) Fehlerverteilungen Übersichtstabellen Aus Ehret et al. 2010 Überblick: Einzelfehler und mittlere Fehler 8

Überblick Kontinuierliche Fehler: Häufigkeitsverteilungen der Einzelfehler (Perzentile). Abweichung (Obs - Pred) [m 3 /s] Statistische Momente der Häufigkeitsverteilungen Anpassung von Funktionen über die VHS-Tiefe Unsicherheitsband in Abhängigkeit von VHS-Tiefe Aus Haag 2010, verändert. 3 6 9 12 15 18 21 VHS-Tiefe [h] Überblick: Perzentile, Häufigkeitsverteilungen, Funktionen 9

Überblick Kategorische Fehler: Eintritt / Nicht-Eintritt eines Ereignisses? Wird das Eintreten oder Nicht-Eintreten korrekt vorhergesagt? Ereignis = Überschreiten eines Schwellenwerts Kontingenztafel: VHS Schwelle VHS < Schwelle Messung Schwelle Hit Miss Messung < Schwelle False Alarm Correct Negative Kategorische Fehlermaße: Probability of Detection False Alarm Rate False Alarm Ratio Frequency Bias Threat Score = Für angeforderte Schwellenwerte (z.b. HQ x ) Für angeforderte VHS-Tiefen (Optional) unter Berücksichtigung tolerierbarer Zeitfenster Überblick: Kategorische Fehler 10

Anwendungsbereiche Quantitativer Vergleich der Vorhersagegüte unterschiedlicher Modelle 40 Unsicherheitsbereich für 3 unterschiedliche p g Modelle: FGMOD WHM 3 Q Komp WHM 4 Q Komp Prozentuale Abweichung (Qgem Qvhs)/Qvhs * 100 [%] 30 20 10 0 10 20 30 40 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Vorhersagedauer [Std] Aus Haag 2009 Anwendungsbereiche: Modellvergleich 11

Anwendungsbereiche Vergleich unterschiedlicher (Niederschlags-)Vorhersagen Mittlerer Prozentuale Abweichung [%] N-VHS1 N-VHS2 N-VHS3 Kontinuierliche Fehler Abweichungen: Kategorische Fehler Ereignis-Detektion: Aus Haag 2009, verändert. Vorhersage-Tiefe [Std.] Anwendungsbereiche: Vergleich Niederschlagsvorhersagen 12

Anwendungsbereiche Ermittlung der als verlässlich einzustufenden Vorhersagetiefe Akzeptable Unsicherheit Verlässliche VHS-Tiefe Anwendungsbereiche: Verlässliche Vorhersagetiefe 13

Anwendungsbereiche Quantifizierung und Angabe der Vorhersageunsicherheit Quantifizierung der VHS-Unsicherheiten: Angabe von Unsicherheiten im op. Betrieb: Aus Haag 2008 Anwendungsbereiche: Operationelle Vorhersageunsicherheit 14

Anwendungsbereiche Quantitativer Vergleich der Vorhersagegüte unterschiedlicher Modelle Vergleich unterschiedlicher (Niederschlags-)Vorhersagen Ermittlung der als verlässlich einzustufenden Vorhersagetiefe Quantifizierung und Angabe der Vorhersageunsicherheit Differenzierung zwischen unterschiedlichen Unsicherheitsquellen (Modell, Niederschlagsvorhersagen) Identifikation systematischer Fehleinschätzungen (z.b. Unstimmigkeiten zwischen Pegelmessungen oder in der Modellkonfiguration) Identifikation von Pegeln mit hoher Vorhersageunsicherheit Anwendungsbereiche: Weitere 15

Zusammenfassung ProFoUnD ProFoUnD dient der Auswertung von Abfluss- /Wasserstand-Vorhersagen. Vielseitige Auswertungsmöglichkeiten (kontinuierliche, kategorische Maße). Konfigurierbar: Auswahl geeigneter bzw. erforderlicher Auswertungen. Visuelle (qualitative) und statistische (quantitative) Bewertungsmöglichkeiten. Ausgabe von direkt visualisierbaren Ganglinien (GMD, HMZ), Tabellen und CSV-Dateien (einfache Visualisierung bzw. Weiterverarbeitung). Vielseitig anwendbar z.b.: Vergleich unterschiedlicher Modelle (Verifikation von Weiterentw.) Vergleich unterschiedlicher (Niederschlags-)Vorhersagen Bestimmung verlässlicher Vorhersagezeitspannen Quantifizierung von Unsicherheitsbändern als f(vhs-tiefe) Differenzierung zw. Modell- und Vorhersageunsicherheit Identifikation systematischer Fehler und unsicherer Pegel Zusammenfassung: ProFoUnD eine kurze Übersicht 16