Vorhersage des fluviometrischen Index mit Hilfe eines Neuro-Fuzzy-Ansatzes

In dieser Arbeit wird ein Vorschlag f r die berwachung und Vorhersage des Pegels des Amazonas in der Stadt Santar m vorgestellt, wobei ein ANFIS-Ansatz und historische Daten ber den j hrlichen fluviometrischen Zyklus verwendet werden. Die Daten wurden in den St dten Santar m, Manaus und Itaituba gesammelt und auf den Zeitraum vom 01/03/03 bis 28/02/17 gefiltert. Die Daten wurden analysiert, um Schwellenwerte f r Warnungen vor neuen Situationen bei der berwachung des Flusspegels festzulegen, die die Zeiten der Wassermengen umfassen: Trockenheit, Trockenheit-normal, normal, normal-voll und Hochwasser. Die historischen Reihen k nnen als zuverl ssig angesehen werden, da die j hrlichen hydrologischen Zyklen der Fl sse klar erkennbar sind. Mit Hilfe von statistischen und computergest tzten L sungen lassen sich solche Vorhersagen mit relativ geringen Fehlerquoten f r die Flusspegel automatisieren. Vor diesem Hintergrund wird davon ausgegangen, dass die vorgeschlagene L sung dazu verwendet werden kann, Ma nahmen zu ergreifen, die die Beeintr chtigung der Stadt Santar m in extremen Situationen der Wassermengen des Amazonas minimieren. Es hat sich gezeigt, dass der vorgeschlagene Ansatz auch in anderen Umgebungen mit hydrologischen Zyklen anwendbar ist und daher m glicherweise auch weltweit eingesetzt werden kann.