Softwarebasierte Früherkennungssysteme zur Prognose der€¦ · Grundlagenbetrachtung:...

Büro für ökologische Studien und GIS-gestützte Datenauswertung

Roman HUGO & Roman FRICKE

15. Mainzer Arbeitstage des Landesamtes für Umwelt

Rheinland-Pfalz

Softwarebasierte Früherkennungssysteme

zur Prognose der

Abwanderungswahrscheinlichkeit von Blankaalen

Projektaktivitäten der Aalschutzinitiative Rheinland-Pfalz & innogy SE

nach TEGGERS-JUNGE, S. & L. KROLL, 2010


vom

Abwanderungsmodell zu

Früherkennungssystemen .

Dr. David Wendling

Modell zur Abwanderungsprognose der Blankaale in der Mosel


Grundlagenbetrachtung: abwanderungssteuernde und – abwanderungsbeeinflussende ASPEKTE

Grunddaten

1952 - 1962 1963 - 1973 1993 2008 - 2013 2011 - 2015

Wassertemperatur

Parameter-Kopplungsgruppe

Abfluss

Wasserstand Niederschlag Licht-/

Wasser-Trübung

Abflusstages-differenz

Mondphasen

Aalabwanderung

kausal - indikativ



potenzielle Blankaalabwanderung (%)

nach Wendling, D. (2017)

34,8 %

abnehmender Halbmond bis Neumond, ohne deutliche Abflusssteigerung

Daten Lehmen 1963 - 1973

Aalfänge in Lehmen zwischen

1952 und 1973

Grundlagenbetrachtung: Abwanderung – jahreszeitliche ASPEKTE

aus Wendling, D. (2017)

Dr. David Wendling


Methoden

FUZZY

CBR

KNN

Grunddatenmultivariate

Statistik

Q Abfluss ΔQ Abflussdifferenz MP Mondphasen WT Wassertemperatur I Index

hoch

mäßig gering

Abwanderungswahrscheinlichkeit

Prognose(n)

Methodenbetrachtung: drei Verfahren Anwendungshinweise nach Wendling, D. (2017)

FUZZY-Logik FUZZY

Case-Based-Reasoning CBR

Künstliche Neuronale Netzwerke KNN

Abfluss Abflussdifferenz

Mond-phase

(3) DQ cbm/s

Q cbm/s

Doppelspitzen Regenerationsfaktor

AW Abwanderungs-wahrscheinlichkeit

WT Wassertemperatur

FUZZY

FUZZY- Modell

If …. then …. else if …. then …. else if …. then …. else if …. then ….

Fuzzifizierung De-

Fuzzifizierung

Zugehörigkeitsfunktionen

R e g e l b a s i s

Prognose einer Abwanderung

unwahrscheinlich < 50%

möglich 50-70%

wahrscheinlich > 70%

neuer Fall

aktives Prognosemodell

aktives Aktualisierungsmodell

abgefragter Fall

Abfrage

Prüfung

gelöster Fall

vorgeschlagene Lösung

geprüfte Lösung

überarbeiteter Fall

Wissens-basis

Anpassung

erlernter Fall FÄLLE

FÄLLE FÄLLE

FÄLLE FÄLLE

Speicherung

CBR

Aale pro Reuse

KNN Kü

nstli

che

Neu

rona

le N

etze

Mond-phase

(3) DQ cbm/s

Q cbm/s

Aale pro Reuse

Q DQ Mond

P a

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gering

hoch

Mond-phase

(3) DQ cbm/s

Q cbm/s

Aale pro Reuse

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Aale pro Reuse

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hoch

Mond-phase

(3) DQ cbm/s

Q cbm/s

Aale pro Reuse

KNN Kü

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Mond

DQ

Aale pro Reuse

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gering

hoch

Aale pro Reuse

Mond-phase

(3) DQ cbm/s

Q cbm/s

KNN Kü

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Mond

DQ

Aale pro Reuse

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gering

hoch

Aale pro Reuse

Mond-phase

(3) DQ cbm/s

Q cbm/s

KNN Kü

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Q

Mond

DQ Aale pro Reuse

P a

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gering

hoch

26 Aale pro Reuse

Mond-phase

(3) DQ cbm/s

Q cbm/s

25 Aale pro Reuse

KNN Kü

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che

Neu

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Q Mond

DQ

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s

gering

hoch

vollautomatisierter Datentransfer über

Internet-Datenbankserver upload-download vollautomatisierte Abwanderungsprognose

Software-Implementierung 2018

WEBSERVER

ASI DATA FLOW

11000 1 00110000

0000111 0000

00110000 0000111000 1

11 0000 0 101010001100

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000110001100 0000111000 1

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Datenauf-bereitung

11000 1 00110000 0000111 0000 0

101010001100000

00110000 0000111000 1 11 0000 0

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101010001100000

Landesamt für Umwelt Grunddaten

Tagesprognose Abwanderungs-

wahrscheinlichkeit KNN

CBR Fuzzy

KNN CBR

FUZZY

08.09.2018

08.09.2018

Problemfelder

fehlende Synchronisation der einzelnen Methoden

Bewertung der Ergebnisse

Abwanderung möglich

Abwanderung wahrscheinlich

Datum FUZZY CBR KNN Q Qdiff Mond

2018

Problemfelder

• Prognoseszenarien gelten ereignis- und (jahres-)zeitorientiert


FUZZY

CBR

KNN

In Phasen des abnehmenden Halbmondes und Neumondes, sollte im Methodenvergleich der Fuzzy-Prognose eine höhere Bedeutung beigemessen werden. In Jahren mit einer schwächeren Ausprägung der auslösenden Faktoren sind die Fuzzy-Prognosen am besten geeignet. Gegen Ende der Saison (zweite Novemberhälfte/Dezember) sind oft die Fuzzy-Prognosen etwas besser geeignet.

Am Anfang der Saison (den Monaten bis Ende Juli) liefern die CBR-Prognosen die besten Ergebnisse.

Sollte als Kontroll-Prognose für die beiden anderen Modelle oder bei „flacheren Verläufen“ verwendet werden.



Problemfelder

Prognosehäufigkeit Abwanderungsmeldung ohne Aalabwanderung

FUZZY

CBR

KNN Prognose ja, Abwanderung ja

Prognose ja, Abwanderung nein

Prognose nein, Abwanderung ja

Auswertung Lehmen 1963 - 1973



Problemfelder

Prognosehäufigkeit Abwanderungsmeldung ohne Aalabwanderung

Optimierung Grunddaten Methoden

Wassertemperatur

Parameter-Kopplungsgruppe

Abfluss

Wasserstand Niederschlag Licht-/

Wasser-Trübung

Abflusstages-differenz

Mondphasen

Aalabwanderung

kausal - indikativ

Optimierung: Grunddaten

Strömung Fliehbe-

schleunigung Lunarinitäts-

Index

Zeit Startzeit

Migration Lokalität

Datenbewertung Grundrauschen Bsp.: Gelbaal-Blankaal

Relative Gewässerbreite = Fläche des Gewässerabschnitts

Strecke des Gewässerabschnitts

Strömungsleistung ω in Anlehnung an Fergusen (1987)

DGM = digitales Geländemodell H1

H2

H1 = Höhe1 H2 = Höhe2

H1 – H2 Gefälle =

S_H1_H2

Strömungsleistung ω Probestelle mit Aalnachweis

Probestelle ohne Aalnachweis

Strömungsleistung ω

Abflusswerte im Längsverlauf

Probestelle mit Aalnachweis Probestelle ohne Aalnachweis

Früherkennungssystem zur Prognose der Blankaalabwanderung

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit.

Foliennummer 1Foliennummer 2Foliennummer 3Foliennummer 4Foliennummer 5Foliennummer 6Foliennummer 7Foliennummer 8Foliennummer 9Foliennummer 10Foliennummer 11Foliennummer 12Foliennummer 13Foliennummer 14Foliennummer 15Foliennummer 16Foliennummer 17Foliennummer 18Foliennummer 19Foliennummer 20Foliennummer 21Foliennummer 22Foliennummer 23Foliennummer 24Foliennummer 25Foliennummer 26Foliennummer 27Foliennummer 28Foliennummer 29Foliennummer 30Foliennummer 31Foliennummer 32Foliennummer 33Foliennummer 34

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