Prognose von Pegelständen mit Methoden des Maschinellen Lernens und frei verfügbaren Daten

Extreme Wetterereignisse und der Klimawandel erhöhen die Häufigkeit und Intensität von Hochwasserereignissen weltweit. Die Vorhersage von Pegelständen ist daher von entscheidender Bedeutung, um Schäden und Verluste zu minimieren. In diesem Beitrag wird die Anwendung von Machine Learning, insbesondere LSTM-Modellen, zur Prognose von Pegelständen untersucht. Die Studie konzentriert sich auf den Fluss Werre in Deutschland und nutzt frei verfügbare Wetterdaten sowie historische Messdaten. Durch eine systematische Analyse und Vorverarbeitung der Daten konnten relevante Merkmale identifiziert und ein hochpräzises LSTM-Modell entwickelt werden. Die Ergebnisse zeigen, dass das Modell eine hohe Genauigkeit bei der Vorhersage von Pegelständen erreicht und somit einen wichtigen Beitrag zur Verbesserung des Hochwassermanagements leistet. Die Zusammenarbeit zwischen der Hochschule Bielefeld und dem LANUV NRW unterstreicht die praktische Relevanz und Anwendbarkeit der entwickelten Methode. Die detaillierte Beschreibung der Vorgehensweise und die Diskussion der Ergebnisse bieten wertvolle Einblicke für Fachleute in der Hydrologie und Datenwissenschaft.