Vízügyi Közlemények, 1984 (66. évfolyam)

2. füzet - Rövidebb tanulmányok, közlemények, beszámolók

344 Iritz L., А. В. Suhobodszkij és Szöllösi-Nagy A. DLCM. On the other hand the squared errors are more sensitive to changes in n and are less sensitive to those in К (Fig. 1.) Parameters proved to be stable in time the therefore real-time updating is not required in operational use. * * * Numerische Empflndlichkeits- und Stabilitätsanalyse der Parameter des diskreten linearen Kaskadenmodells von László IRITZ, Alexander B. SUCHOBODSKIJ und András SZÖLLÖSI-NAGY Bei dem Aufbau eines operativen hydrologischen Vorhersagemodells, stellt die Identifizierung seiner Parameter eine der kritischsten Phasen dar. Das ist den folgenden zwei Umständen zuzuschreiben: - Verschiedene Gütekriterien bzw. Zielfunktionen können zu verschiedenen Parametervektoren führen - Die Zeitabhängigkeit der Parameter erfordert eine gemeinsame Schätzung der Zustandsvariablen und der Modellparameter, was zu einem nicht-linearen Schätzungsproblem führt Der Zweck des vorliegenden Aufsatzes ist eine Empfindlichkeitsanalyse des diskreten linearen Kaskadenmodells (DLKM), unter Berücksichtigung verschiedener Gütekriteria, durchzuführen und die Stabilität der Parameter zu untersuchen. Das DLKM (Szöllösi-Nagy 1983) stellt den deterministischen Teil eines operativ angewandten strukturiert-stochastischen, Echtzeit-Abflußmodells dar (Bartha, Szöllösi-Nagy, Harkányi 1983). Das DLKM ist eine adäquate diskrete Repräsentation des kontinuierlichen Kaskadenmodells von Kalinin-Miljukov. Den Zustandsraum des DLKM repräsentieren die Gleichungen (1) bis (5). Das Modell hat, zwei Parameter: die Anzahl n der charakteristischen Abschnitte bzw. linearen Speicher und die Fließzeit bzw. den Speicherkoeffizienten К eines der Abschnitte bzw. Speicher. Die Analyse basierte auf den Gütekriterien (6) bis (11). Die endlichen Sensitivitätsanalysen wurden über numerische Simulation durchgeführt. Unabhängig von dem jeweils angewandten Gütekriterium ergaben sich in jedem Fall praktisch dieselben optimierten Parameterwerte, was für die Robustizität des DLKM zeugt. Andererseits sind die quadratischen Fehler empfindlicher gegenüber den Veränderungen in n als gegenüber denjenigen in K. (Bild 1). Die Parameter erwiesen sich als zeit-unabhängig, so daß das Modell in der operativen Anwendung keine Echtzeit-Nachführung benötigt.