Project without external funding

Modellierung von Wirkungszusammenhängen in Fliessgewässer-Ökosystemen mit Künstlichen Neuronalen Netzwerken


Project Details
Project duration: 06/199509/2000


Abstract
In diesem Forschungsvorhaben wird der Stoffhaushalt von Fließgewässern in Abhängigkeit von hydro-logischen und meteorologischen Bedingungen sowie Abwassereinleitungen mit Hilfe Neuronaler Netze modelliert. Übergeordnetes Ziel ist es, für ein urbanes Entwässerungssystem beispielhaft ein prognosefähiges Modell ("Frühwarnsystem") zu entwickeln, das kritische Veränderungen relevanter Wasserparameter so frühzeitig und zuverlässig vorhersagt, daß vorbeugende Maßnahmen getroffen und Belastungen minimiert werden können (z.B. durch Steuerungs- und Regeltechnik im Kanalnetz und der Kläranlage). Darüberhinaus werden Besiedlungsmuster benthischer Makroinvertebraten in Abhän-gig-keit von abiotischen Einflußfaktoren neuronal modelliert, um vertiefte Kenntnisse über die Wirkung komplexer anthropogener Belas-tungen auf diese Fließgewässer-Lebensgemeinschaft zu gewinnen und Wirkungsprognosen, z.B. für Sanierungsmaßnahmen, erstellen zu können. Im Folgeprojekt werden außerdem chemische und hydromorphologische Eigenschaften kleiner Fließgewässer unter Verwendung spezifischer Makrozoobenthostaxa modelliert (Bioindikation) und Populationsschwankungen ausgewählter Taxa in Abhängigkeit von Umweltvariablen prognostiziert. Das Forschungsvorhaben wird in Zusammenarbeit mit der Forschungsgruppe Neuronale Netzwerke am FB Mathematik/Informatik der GhK und in Kooperation mit der Limnologischen Flußstation Schlitz des Max Planck-Institutes für Limnologie durchgeführt.


Principal Investigator

Last updated on 2017-11-07 at 14:05