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Vorlesung 1 Modelltypen  Black Box – White Box Unterscheidung Deterministische / stochastische Modelle Prozesse der Modellbildung Vorlesung Wasserwirtschaftliche Modellierung Themen:  
Systemtheorie Eingangsgröße [zeitvariant] Niederschlag N(t) Systemoperation Ausgangsgröße [zeitvariant] Modell Abfluss Q(t)
Reale Welt und Modelle Modell : Vereinfachte Repäsentation von Objekten der realen Welt Vereinfachungen erfassen das Wesentliche,  aber sind immer auch  unscharf  ! ,[object Object],[object Object],[object Object]
Modelle und Modellierung Hauptmerkmale des allgemeinen Modellbegriffs (Adelsberger, 2001; Stac, 1973) Maßstabsebene: Welche zeitlichen und räumlichen Maßstäbe können nachgebildet werden ? Prozessorientierung: Welche Prozesse sollen nachgebildet werden können? „ The history of mankind is a history of model building“  (Rivett, 1972) Abbildungsmerkmal Verkürzungsmerkmal Pragmatische Merkmale „ Modelle sind stets Abbildungen, die einerseits abstrahieren und vereinfachen, andererseits ausreichend Genauigkeit aufweisen, um das reale Objekt nachzuzeichnen.“ „ Modelle erfassen im allgemeinen nicht alle Attribute ..., sondern nur solche, die ... relevant sind.“
Anwendungszweck von Modellen Erfassung der Systemkomplexität Erhöhtes Systemverständnis Alternative zu Realexperimenten Signalwirkung Entscheidungshilfe Integrationsmöglichkeit
Von Daten zum Modell Daten Empirische Modelle Konzeptionelle Modelle Statistische Verfahren Daten- aufbereitung Wissensbasierte  Modelle Regelbasierte  Modelle Erkenntnis Wissen   Information
Klassifizierung nach Prozesskenntnis White Box  Verhalten nachahmen Wirkungsstruktur nachbilden verhaltensorientiert prozessorientiert Messkenntnis notwenig ( a-posteriori-Wissen ) Strukturwissen notwendig ( a-priori-Wissen ) Beispiel: Unit Hydrograph Beispiel: Fliessgesetze Black Box
Klassifizierung nach Vorwissen das Originalsystem wird als „Gray-Box“ verstanden  eine Mischform aus beiden Ansätzen häufig Anwendung in der Praxis Gray Box   Black Box   White Box
Klassifizierung nach Vorwissen System f (Zufall, Raum, Zeit) Deterministische Modelle Stochastische Modelle Blockmodelle Detaillierte Modelle Raumunabhängig Raumabhängig Stationäre Strömung Instationäre Strömung Instationäre Strömung Stationäre Strömung Zeitinvariant Zeitinvariant Zeitvariant Zeitvariant Output Input
Blockmodelle mit stationärer Abflussabbildung Chow, 1988
Blockmodelle mit instationärer Abflussabbildung Chow, 1988
Detailierte Modelle mit instationärer Abflussabbildung Chow, 1988
Zeitvariantes Stochastisches Modell Chow, 1988
Deskriptive und Numerische Modelle Numerische Modelle Deskriptive Modelle  beschreibend, qualitativ numerisch Wirkungsdiagramm Flussdiagramm qualitative Größen quantifizierte Größen verbale Beschreibung Gleichungen z.B.: regelbasierte Modellierung z.B.: deterministisches NA Modell
Modelltypen I Modelloutput = f (Raum) Modelloutput = f (Raum, Zeit) Modelloutput = f (Raum, Zeit, Zufall) Erkenntnis Wissen Information Daten Prozess Modelle Regelbasierte Modellierung Statistische Verfahren Monte Carlo Modelle Stochastische Modelle Empirische Modelle Neuronale Netze Fuzzy Modelle
Modelltypen II Erkenntnis Wissen Information Daten Quantität Qualität
Modelltypen III  Raumskala Mesoskala Makroskala [> 1000 km 2 ] [0,1 bis 1000 km 2 ] Erkenntnis Wissen Spitzenabfluss [m³/s] Abflussvolumen [m 3 ] Information Stochastische Modelle Regelbasierte Modelle Monte Carlo Modelle Empirische Verfahren Statistische Verfahren Neuronale Netze Prozess Modelle Fuzzy Modelle

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Notas do Editor

  1. Niederschlag-Abfluss Ereignis Zusammenhänge zwischen biotischen und abiotischen Faktoren