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Information und Organisation in der hydrologischen Forschung und Praxis

Der 21. Tag der Hydrologie am 28./29. März 2019 richtet sich an alle Hydrologinnen und Hydrologen die Daten erheben oder bereitstellen, datenbasiert lernen und Daten für Planung, Simulation oder Vorhersage nutzen. Er richtet sich auch an alle die auf der Suche nach fundamentalen Prinzipien sind, die das Zusammenspiel zwischen Struktur und Dynamik hydrologischer Systeme erklären können und quantitative Prognosen erlauben.
Dementsprechend gliedert sich der Tag der Hydrologie in die Themenbereiche 'Datenbasiertes Lernen und Information' und 'Organisation und Ähnlichkeit hydrologischer Systeme'.

 

Datenbasiertes Lernen und Information

In diesem Bereich bieten sich durch mehrere wesentliche Entwicklungen der letzten Jahre neue und spannende Möglichkeiten: Die rapide Zunahme von Umweltmessdaten, verbesserte Möglichkeiten zur Speicherung und Bereitstellung von Daten, neue Möglichkeiten zur Analyse großer Datenmengen und nicht zuletzt neue, schnelle Wege zur Informationsbereitstellung. Daher begrüßen wir in diesem Bereich Beiträge zu aktuellen Entwicklungen in Forschung und Anwendung in einem der folgenden Themenfelder:

Datenerhebung / Messverfahren

  • Neue Messverfahren (z.B. in situ, Fernerkundung)
  • Intelligente Sensorik und Internet der Dinge
  • Innovative Nutzung vorhandener Daten
  • Citizen Science und alternative Daten

Datenspeicherung / Datenbereitstellung

  • Neue digitale Infrastrukturen zur Speicherung heterogener Daten (z.B. digitale Datenzentren und digitale Forschungsumgebungen, Datenrepositorien)
  • Neue Wege um Daten vielfältigen Nutzergruppen zugänglich zu machen (z.B. Datenpublikationen)

Datenbasiertes Lernen und Kombination von neuem Wissen

  • Big Data Analyse, maschinelles Lernen, datengetriebene Modellierung und Modellwahl
  • Verfahren zur Quantifizierung des Informationsgehalts von Daten
  • Verfahren zur Kombination von Prozesswissen mit Lernen aus Daten (z.B. Datenassimilation)
  • Quantifizierung und Berücksichtigung von Unsicherheiten bei Analyse, datengetriebener Modellierung, Simulation und Vorhersage (z.B. Ensembleansätze)

Information und (Risiko-) Kommunikation

  • Innovative Ansätze im Warn- und Meldewesen (z.B. Soziale Medien)

 

Organisation und hydrologische Ähnlichkeit

Die Prozesse des Wasserkreislaufs tragen den Fingerabdruck der Landschaft – diese Idee bildet die Basis jeder Regionalisierung, liegt vielen Modellkonzepten zu Grunde und ist auch wesentlich für die Suche nach Maßen für hydrologische Ähnlichkeit. Andererseits hat der Wasserkreislauf der Vergangenheit auch wesentlich das jetzige Erscheinungsbild der Landschaft geprägt. Die Frage ob und nach welchen fundamentalen Prinzipien diese Interaktion zur Organisation und Ordnung hydrologischer Systeme führt findet seit einigen Jahren zunehmende Beachtung in der Hydrologie und den Erdsystemwissenschaften. Daher begrüßen wir in diesem Bereich Beiträge zu aktuellen Entwicklungen in Forschung und Anwendung in einem der folgenden Themenfelder:

Regionalisierung und hydrologische Ähnlichkeit

  • Wie nutzen wir Ähnlichkeitskonzepte in der Regionalisierung hydrologischer Größen?
  • Wie nutzen wir Ähnlichkeitskonzepte in der Modellierung und Parameterschätzung?
  • Wann führt strukturelle Ähnlichkeit zu ähnlicher Dynamik und damit zu funktioneller Ähnlichkeit?

Organisation und Optimalität

  • Welche Formen von Ordnung und Organisation in der Landschaft sind relevant für die hydrologische Dynamik?
  • Wie können wir Organisation quantifizieren, wann sind Systeme strukturell ähnlich?
  • Sind Ordnung und Organisation eine Manifestation von Optimalität und durch entsprechende Prinzipien erklärbar?
  • Wie kann man die Gültigkeit von Organisationsprinzipien experimentell testen?
  • Wie hilfreich ist Optimalität für die Prognose hydrologischen Wandels?

Optimalität und Modellkomplexität

  • Wann ist eine Modellstruktur optimal?
  • Welchen Wert haben Optimalitätsprinzipien für die hydrologische Modellierung und hydrologische Vorhersagen?
  • Welchen Wert haben funktionale Fingerabdrücke für die Reduktion von Modellunsicherheit?