Content uploaded by Andreas Bauer
Author content
All content in this area was uploaded by Andreas Bauer on Apr 13, 2015
Content may be subject to copyright.
A preview of the PDF is not available
Verwendung von Dummy-Variablen bei der statistischen Analyse von Talsperrenmessdaten
Abstract
Die Regressionsanalyse zur Auswertung von Talsperrenmessdaten ist seit Langem gängige Praxis. Sprünge in Zeitreihen können jedoch mit metrischen Kovariablen oft nicht zufriedenstellend abgebildet werden. Bei Staudämmen verursachen mitunter bauliche Eingriffe oder ungewöhnlich hoher Einstau derartige Sprünge. Um die nicht-metrischen Einflüsse im Rahmen 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).
The article presents the calculation of the limit depth of cracks in the dam, the calculation of step cracks in the dam, the calculation of full disclosure, the calculation of the direction of the cracks in the dam, the position of the first crack and their natural clogging. As well in this article has been shown all the necessary formulas for these calculations.
The article describes a method calculation of the basic parameters of the transverse rows of pile of simple printed or precast dam. As well, in this article have been shown all the necessary formulas for this calculation and have been proposed solutions to prevent cracking in the dams.
Der überwachende Ingenieur gewährleistet durch seine Tätigkeit die öffentliche Sicherheit von Wasserbauten. Neben visuellen Befunden stehen ihm heute durch die technische Entwicklung viele Möglichkeiten der Datenbeschaffung und -übermittlung bis zu ihrer Auswertung zur Verfügung. Dabei stellt sich die Frage, ob die seit einigen Jahren automatisch erhobenen Daten sinnvoll für eine statistische Auswertung nutzbar sind und welche Beziehungen zwischen Messwerten und Einflussgrößen bestehen. Mittels schrittweiser multivariater Regression sowie des systematischen Vergleichs von automatischen mit manuellen Messdaten werden diese Fragen im Rahmen der vorliegenden Arbeit beleuchtet.
Die Auswertung der Überwachungsdaten ist für die Einschätzung der Standsicherheit einer Talsperre von wesentlicher Bedeutung. Die hier vorgestellten statistischen Verfahren eignen sich, die signifikanten lang- und kurzfristigen Veränderungen des Verformungsund Durchsickerungsverhaltens vor dem Hintergrund der Variabilität der Zustandsgrößen herauszufiltern. Wichtigste Methoden sind die Regressionsanalyse sowie Testverfahren zur Aufdeckung von Trends und Sprüngen. Bei der Anwendung der Verfahren auf die Überwachungsdaten verschiedener Talsperren des Ruhrverbandes zeigte sich, dass Zeiträume mit Veränderungen im langfristigen Bauwerksverhalten identifiziert werden können.
Der überwachende Ingenieur gewährleistet durch seine Tätigkeit die öffentliche Sicherheit von Wasserbauten. Neben visuellen Befunden stehen ihm heute durch die technische Entwicklung viele Möglichkeiten der Datenbeschaffung und -übermittlung bis zu ihrer Auswertung zur Verfügung. Dabei stellt sich die Frage, ob die seit einigen Jahren automatisch erhobenen Daten sinnvoll für eine statistische Auswertung nutzbar sind und welche Beziehungen zwischen Messwerten und Einflussgrößen bestehen. Mittels schrittweiser multivariater Regression sowie des systematischen Vergleichs von automatischen mit manuellen Messdaten werden diese Fragen im Rahmen der vorliegenden Arbeit beleuchtet.
Der überwachende Ingenieur gewährleistet durch seine Tätigkeit die
öffentliche Sicherheit von Wasserbauten. Neben visuellen Befunden
stehen ihm heute durch die technische Entwicklung viele Möglichkeiten
der Datenbeschaffung und -übermittlung bis zu ihrer Auswertung
zur Verfügung. Dabei stellt sich die Frage, ob die seit einigen
Jahren automatisch erhobenen Daten sinnvoll für eine statistische
Auswertung nutzbar sind und welche Beziehungen zwischen Messwerten
und Einflussgrößen bestehen. Mittels schrittweiser multivariater
Regression sowie des systematischen Vergleichs von automatischen
mit manuellen Messdaten werden diese Fragen im Rahmen
der vorliegenden Arbeit beleuchtet.
This chapter gives results from some illustrative exploration of the performance of information-theoretic criteria for model selection and methods to quantify precision when there is model selection uncertainty. The methods given in Chapter 4 are illustrated and additional insights are provided based on simulation and real data. Section 5.2 utilizes a chain binomial survival model for some Monte Carlo evaluation of unconditional sampling variance estimation, confidence intervals, and model averaging. For this simulation the generating process is known and can be of relatively high dimension. The generating model and the models used for data analysis in this chain binomial simulation are easy to understand and have no nuisance parameters. We give some comparisons of AIC versus BIC selection and use achieved confidence interval coverage as an integrating metric to judge the success of various approaches to inference.
1. Einführung Die messtechnische Überwachung der Talsperren ist eine der wichtigsten Aufgaben eines Talsperrenbetreibers. Eine moderne EDV unterstützt an vielen Anlagen diese Aufgaben der Datenerhebung durch elektronische Messgeber, Datenlogger und gra-fische Darstellung der Messdaten an einem PC. Die aktuelle Auswertung und Inter-pretation der Messwerte und damit des Bauwerkverhaltens ist so für den Talsper-renmeister leicht möglich. Diese Sofortauswertung kann jedoch nur ein erster Schritt bei der messtechnischen Überwachung eines Absperrbauwerkes sein. Weitere Auswertungen der Daten unter Hinzuziehung zusätzlicher Aspekte sind im Sinne einer langfristigen Überwachung notwendig. Zur Identifikation von langfristigen Entwicklungen des Absperrbauwerks stehen ver-schiedene Methoden zur Verfügung: • Mathematisch-statistische Analyse • EDV-gestützte Modelle • Vergleichende Betrachtungen Diese Methoden werden im DVWK-Merkblatt 222/1991 "Mess-und Kontrolleinrich-tungen zur Überprüfung der Standsicherheit von Staumauern und Staudämmen" [1] zur Anwendung vorgeschlagen: • Die Messmethoden, die Messgeräte, die Messgenauigkeit und das Auswertever-fahren sind in Abhängigkeit von den zu erwartenden Messgrößen zu wählen. Bei der Auswertung kann auch eine mathematisch-statistische Analyse erforder-lich werden. • Auch für die Interpretation des Verhaltens bestehender Mauern kann es sinnvoll sein, ein Berechnungsmodell aufzustellen, anhand der Messergebnisse zu ka-librieren und für die weitere Betriebszeit vorzuhalten. • Unabhängig von der laufenden Überwachung der Stauanlage können z. T. gezielte Zusatzuntersuchungen vorgenommen werden, die zum Vergleich mit anderen ähnlichen Stauanlagen dienen. 2. Mathematisch-statistische Analyse Eine mathematisch-statistische Analyse der Messwerte basiert auf den Kontrollmes-sungen und Beobachtungen, wie sie jeder Talsperrenbetreiber durchzuführen hat. Im Gegensatz zu den jährlichen Betrachtungen des Sicherheitsberichtes betrachtet die mathematisch-statistische Analyse Messdaten über einen Zeitraum von z.B. 10 Jah-ren im Sinne der "Vertieften Überprüfung" nach DVWK-Merkblatt 231 [2].
Bauwerksüberwachung an Talsperren
- Dwa Hrsg
DWA (Hrsg.): Bauwerksüberwachung an Talsperren. In: DWA-Merkblätter (2011), M 514.