Regionalization of the site water balance in forests using fuzzy inference systems

Relief-dependent variations in micro-climatic parameters control evaporation and soil water conditions of forests. Therefore, mapping of soil water conditions in mountainous terrain requires that model computations have a high spatial resolution. Unfortunately, highly sophisticated, physically based modeling in combination with a large number of model runs leads to demanding computation costs. To overcome these shortcomings, a physically and physiologically based water balance model was combined with fuzzy inference systems. Grid-point-specific factors representing the systematic alteration of the station data due to the topography are the basis for the parameterization of the antecedent side of the fuzzy system. Model outputs of the water balance model BROOK 90 were used directly as parameters of the consequents of the fuzzy rules. Thus, the parameterization of the fuzzy inference system is model-based and objective, and parameter training is not required. The validation of the method shows only small differences between fuzzy system outputs and BROOK 90 results.Um bei der flächenhaften Modellierung des Wasserhaushaltes aus dem Relief resultierende Variabilitäten der meteorologischen Eingangsgrößen zu berücksichtigen, ist eine hohe räumliche Auflösung erforderlich. Das führt zu hohen Rechenzeiten. Die Kombination physikalisch und physiologisch begründeter Modellierung mit Fuzzy-Inference-Systemen (FIS) zeigt einen Weg aus diesem Dilemma. Rasterpunktspezifische Korrekturfaktoren widerspiegeln das Verhältnis zwischen den meteorologischen Bedingungen am Standort zu den Messwerten an der Klimastation. Diese Korrekturfaktoren werden direkt zur Parametrisierung der Bedingungen der Fuzzy-regeln verwendet. Als Parameter der Folgerung werden direkt Modellergebnisse des forsthydrologischen Modells BROOK 90 eingesetzt. Damit erfolgt eine objektive modellgestützte Parametrisierung des FIS. Ein Training wird nicht ausgeführt. Die Validierung der Methode zeigt nur geringe Abweichungen zwischen den Modellergebnissen und den FIS-Outputs

Development of the low flow forecasting models for the Sava River hydro-power plants

Today, low flow forecasting is usually performed as an integrated part of calibrated rainfall– runoff models. In my work I developed a new methodology to develop empirical low flow forecasting models based on the conceptual knowledge of linear reservoir recession functions and the usage of the M5 machine learning method for the generation of regression and model trees. Low flow forecasting models for most of the Sava River's Slovenian tributaries were developed by using M5 machine learning method and integrated into the models for forecasting 7-day ahead daily flows at the hydropower plants located on the Sava River. Low flow forecasting models for hydropower stations produce a mean relative absolute error in the range of up to 7-10% when issuing 7-day ahead low flow forecasts

Forest Ecology, Landscape Research and Nature Conservation, Issue 12 (2011)

Die Verfügbarkeit von Wasser beschreibt eine der wichtigsten Ressourcen weltweit. Mit den sich wandelnden Temperatur- und Niederschlagsverhältnissen wird auch der Wasserhaushalt unserer Wälder modifiziert. Regional werden deutlich erhöhte Temperaturen in sowie häufigere Hitze- und Trockenperioden den Sommermonaten, eine Verlagerung von Sommerniederschlägen in das Winterhalbjahr und eine geringere Schneedecke im Winter erwartet. Die intensive Beschäftigung mit einem sich ändernden Wasserhaushalt und seinen möglichen Auswirkungen auf das Waldwachstum und die Waldgesundheit ist ein essentielles Thema forstlicher Forschung. Denn hierauf basieren mögliche Anpassungs- und Abmilderungs-Strategien einer langfristig nachhaltigen Waldbewirtschaftung. Wir freuen uns daher, Ihnen in Heft 12 von WLN (Waldökologie, Landschaftsforschung und Naturschutz – Forest Ecology, Landscape Research and Nature Conservation) in einer bisher noch nie dagewesenen Vollständigkeit den neuesten Stand der Forschung präsentieren zu können. Das Sonderheft unterstützt die Aktivitäten der im Juni 2007 eingerichteten AFSV-Arbeitsgruppe „Klimawandel“