Verwendung von Dummy-Variablen bei der statistischen Analyse von Talsperrenmessdaten
Die Regressionsanalyse zur Auswertung von Talsperrenmessdaten ist seit Langem gängige Praxis. Sprünge in Zeitreihen können jedoch mit metrischen Kovariablen oft nicht zufrieden¬stellend abgebildet werden. Bei Staudämmen verursachen mitunter bauliche Eingriffe oder ungewöhnlich hoher Einstau derartige Sprünge. Um die nicht-metrischen Einflüsse im Rah¬men einer Regressionsberechnung zu berücksichtigen, empfiehlt sich der Einsatz von binär kodierten Dummy-Variablen. Zur Vermeidung einer Überparametrisierung des Modells dient das Informationskriterium nach Akaike (AIC).
Daten zur Bauwerksüberwachung an Talsperren werden meist in elektronischer Form und in großer Fülle gemessen – sei es durch direkte, automatisierte Datenübertragung oder durch den Einsatz von Datenloggern, deren Daten manuell ausgelesen werden. In die digitalen Systeme werden auch analog erhobene Messdaten eingepflegt. Die graphische Darstellung der Messwerte verschafft einen ersten Überblick über deren Entwicklung. Einflussgrößen und deren Gewichtung lassen sich damit jedoch nicht hinreichend quantifizieren. Um die Messwerte auch unter Beachtung der Langzeitentwicklung des Bauwerks interpretieren zu können, ist die statistische Datenanalyse zweckmäßig. Denn damit können Zusammenhänge zwischen Messgrößen und den auf sie einwirkenden Einflüssen nachgewiesen und quantifiziert werden. Zum Nachweis eines grundsätzlichen Zusammenhangs zwischen einer Einflussgröße und einer Messgröße bietet sich einerseits die Korrelationsanalyse an, in deren Rahmen auch die Reaktionszeiten einzelner Messstellen ermittelt werden können. Die Größe des jeweiligen Einflusses andererseits kann mit dem Verfahren der Regressionsanalyse abgeschätzt werden. Mit dieser werden die beobachteten Messwerte als mathematische Funktion beschrieben. Zur Analyse nur einer Einflussgröße ist eine lineare Einfachregression angemessen, bei Einfluss mehrerer äußerer Größen die multiple Regression. Bei der nach DVWK im Abstand von etwa zehn Jahren durchzuführenden vertieften Überprüfung von Talsperren stellt die statistische Datenanalyse ein etabliertes Verfahren zur Identifizierung von Zusammenhängen zwischen Messwert und Einwirkung dar. Über den Einsatz der statistischen Datenanalyse in der Talsperrenüberwachung und die gängigen Testverfahren für die Regressionsmodelle wurde bereits bei Böcker et al., Franke et al. und und Bettzieche berichtet. Die ausführlichen Grundlagen der linearen Einfachregression sowie zu den multiplen Regressionsverfahren und den dazugehörigen Modelltests finden sich z. B. in Fahrmeier et al.
| Copyright: | © Springer Vieweg | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH | |
| Quelle: | Wasserwirtschaft 04/2014 (April 2014) | |
| Seiten: | 6 | |
| Autor: | Andreas Bauer  Dr. Stephan Haug | |
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