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

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“

Automation and Control Architecture for Hybrid Pipeline Robots

The aim of this research project, towards the automation of the Hybrid Pipeline Robot (HPR), is the development of a control architecture and strategy, based on reconfiguration of the control strategy for speed-controlled pipeline operations and self-recovering action, while performing energy and time management. The HPR is a turbine powered pipeline device where the flow energy is converted to mechanical energy for traction of the crawler vehicle. Thus, the device is flow dependent, compromising the autonomy, and the range of tasks it can perform. The control strategy proposes pipeline operations supervised by a speed control, while optimizing the energy, solved as a multi-objective optimization problem. The states of robot cruising and self recovering, are controlled by solving a neuro-dynamic programming algorithm for energy and time optimization, The robust operation of the robot includes a self-recovering state either after completion of the mission, or as a result of failures leading to the loss of the robot inside the pipeline, and to guaranteeing the HPR autonomy and operations even under adverse pipeline conditions Two of the proposed models, system identification and tracking system, based on Artificial Neural Networks, have been simulated with trial data. Despite the satisfactory results, it is necessary to measure a full set of robot’s parameters for simulating the complete control strategy. To solve the problem, an instrumentation system, consisting on a set of probes and a signal conditioning board, was designed and developed, customized for the HPR’s mechanical and environmental constraints. As a result, the contribution of this research project to the Hybrid Pipeline Robot is to add the capabilities of energy management, for improving the vehicle autonomy, increasing the distances the device can travel inside the pipelines; the speed control for broadening the range of operations; and the self-recovery capability for improving the reliability of the device in pipeline operations, lowering the risk of potential loss of the robot inside the pipeline, causing the degradation of pipeline performance. All that means the pipeline robot can target new market sectors that before were prohibitive