Vízügyi Közlemények, 1992 (74. évfolyam)
1. füzet - Szilágyi József: Vízállások előrejelzése adaptív sztochasztikus modellel
104 Szilágyi József Wasserstands-Vorhersage mit einem adaptiven stochastischen Modell Dipl.-Meteor. u. Hydr. József SZILÁGYI Die für die operative Vorhersage von Fließgewässern erarbeiteten, die Physik der Prozesse beschreibenden sog. physikalischen Modelle rechnen mit Abflußdaten. Die letzteren stehen in der Praxis i.a. nur mittelbar zur Verfügung. Die Grunddaten sind die Wasserstände, die unter Anwendung verschiedener Methoden zu Abflüssen transformiert werden, so daß die schon ohnehin recht ungenauen Wasserstandsdaten mit weiteren Fehlern belastet werden. Es ist deshalb zweekmäßig, Vorhersagemodelle zu entwickeln bzw. weiterzuentwickeln, welche imstande sind, die Wasserstandsdaten ohne jegliche weitere Transformation, unmittelbar zu verwenden. Ein Beispiel dafür ist das vom Verfasser entwickelte Modell "Moving Window" (MW). Es ist eine stochastische Vorhersagemethode mit adaptiven Parametern, deren Grundprinzip aus Bild 1 ersichtlich ist. Mit der Methode "Backward Elimination" wählt das Modell die für die im gegebenen Zeitpunkt für die gegebene Pegelstation erfolgende Vorhersage notwendigen Pegelstationen aus; ermittelt aus den Daten der letzten etwa 3 Monate - unter Anwendung der Methode der kleinsten Quadrate - die bei der Vorhersage zu verwendenden Regressionsparameter; und erstellt schließlich die Vorhersage für die gegebene Station. Der Kreis der jeweils berücksichtigen Eingabe-Stationen ist, abhängig von der gegebenen Vorhersagestation und dem Zeitvorsprung, veränderlich. Die Parameter werden beim Eintreffen jeder neuen Information, unter Berücksichtigung der letzten etwa 3 Monate, von neuem berechnet, wobei die optimale Länge der zu berücksichtigenden vorangehenden Periode z.B. mit der Methode „trial and error" ermittelt werden kann. Die Streuungen der Fehler der unter Anwendung des beschriebenen Modells für die Donau und die Theiß herausgegebenen Vorhersagen wurden in den Tabellen I bis III zusammengefat. Die für einen beispielsweise ausgewählten Donau- und Theiß-Pegel mit verschiedenen Zeitvorsprüngen erstellten Vorhersagen werden in den Bildern 2 und 3 gezeigt. * • # Prevision des hauteurs d'eau fluviales ä l'aide d'un modele adaptif stochastique par SZILAGYI József météorologisle-hydrologiste Les modclcs décrivant le physique des processus sont élaborés pour la prevision des hauteurs d'eau et ont besoins de données initiales: les débits d'eau. Ces données de base ne sont pas généralement disponibles sous forme directe. Les données de base directement disponibles sont hauteurs d'eau qui seront transformées pour avoir les débits d'eau, ainsi la transformation contribue aussi ä la source des erreurs de calcul des prévisions. Par conséquence, il est opportun d'élaborer et de développer les modéles de prévision qui sont aptes ä l'utilisation directe des hauteurs d'eau sans aucune transformation. L'auteur a élaboré un tel type de modele nőmmé Moving Window (MW) qui est basé sur une méthodologie stochastique de prevision ä paramétre adaptif. Le principe de méthode est représenté sur la Figure 1. A l'aide de la méthode d'„élimitation backward", le modéle choisit les stations limnimétriques nécessaires á la prévision en temps réel. Le modele calcule les paramétrcs de régréssion de prévision basé sur les données des récents trois mois et la méthode des moindres carrés. II calcule la prévision concernant la station ümnimetrique choisie. Les gains de temps de la prévision varient en fonction de l'emplacement des stations. Le modéle recalcule les paramétres ä partir des données de mesure des trois mois récents. La durés optimale du calcul est évalué ä l'aide de la méthode nommée „trial and error". Les écarts type des erreurs de la prévision des hauteurs d'eau du Danube et de la Tisza sont résimés dans les tableaux de I. ä III. Les prévisions concernant les stations-type choisies sont représentées sur les Fig. 2 et 3.
