Das Projekt "Neuronale Netze zur Standardisierung und Vereinfachung der Bestimmung der hydraulischen Bodenparameter" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Technische Universität Dresden, Fachrichtung Hydrowissenschaften, Institut für Hydrologie und Meteorologie, Professur für Hydrologie.Trotz erheblicher Forschungsanstrengungen führen Berechnungen von Wasser- und Stofftransportprozessen im Feldmaßstab meist noch zu unbefriedigenden Ergebnissen. Dies liegt wohl im wesentlichen am Problem der Bestimmung aussagekräftiger bodenhydraulischer Kennfunktionen zur Darstellung von Retention und der Leitfähigkeit. In Verbindung mit einem geeigneten neuronalen Netzwerk (ANN) will das Forschungsprojekt die Parameterbestimmung zur Charakterisierung dieser bodenhydraulischen Eigenschaften nicht nur über eine bessere Ausschöpfung der Messinformation verbessern, sondern auch vereinfachen und standardisieren. Dabei soll das einfach zu betreibende ANN zum einen die höchst aufwendige, komplizierte und mit numerischen Fehlern und Instabilitäten behaftete inverse Methode ablösen. Zum anderen sollen die Untersuchungen zeigen, ob es sich empfiehlt, die herkömmlichen empirischen Bodenmodelle komplett durch ein ANN zu ersetzen. Dafür simuliert zunächst ein physikalisch begründetes Strömungsmodell eine erschöpfende Palette von Strömungsszenarien für verschiedene Böden, Fließzustände und Randbedingungen werden zur Generierung einer Datenbasis, die dem entsprechend konzipierten ANN dann als Lerngrundlage dient. In einem speziellen Versuchsaufbau erfolgt dazu die Durchführung verschiedener Experimente für die in der Natur häufig vorkommenden Fließzustände (Versickerung, Verdunstung, Perkolation). Die Auswertung dieser Versuche mit der klassischen inversen Methode und dem angelernten ANN erlaubt dann eine Bewertung der neuen Strategie.
