Wasserwirtschaftliche und hydrologische Anwendungen erfordern den sorgsamen Umgang mit Mess- und Modelldaten. Unsere dezidierten Anwendungen und Bausteine helfen bei der Messdatenhaltung und der Qualitätsprüfung für die weitere Verwendung. Modellhafte Auswertungen erfordern zudem einen gewissen Qualitätsstandard, der von den Daten eingehalten werden muss.
Wir beraten zu den Themen Messdatenmanagement und Datenqualitätsprüfung in wasserwirtschaftlichen Kontexten.
Haltung und Verarbeitung räumlicher Daten mit Umweltbezug. Verschnitt über Skalen und Dimensionen auf Datenbankebene.
Zeitreihen-optimierte Datenhaltung und Anschluss an Extremwertstatistische Auswertungen.
Versioniertes Metadaten-Management besonders zum Einsatz bei Daten-getriebenen Auswertungen.
Verarbeitung und direkte Ablage von IoT- und klassischen SPS-gespeisten Sensordaten.
Teil- oder Vollständige Datenplattform für Umweltanalysen mit Fokus auf Wasser.
Modell- oder Informationswert getriebene Unsicherheitsanalyse zur Qualtitätsbeschreibung.
Datengetriebene oder hybride Datenauswertung und Informationserweiterung.
Skalen übergreifende Datenhaltung für Umweltdaten, in Form von räumlichen Daten mit Projektionsbezug oder als Zeitreihen. Bereitstellung von Daten über den Okeanos WebMappingService und on-the-fly Verschnitt von räumlich und zeitlich variablen Daten auf Datenbankebene.
Die automatisierte Validierung und Qualitätssicherung von eintreffenden und historischen Messdaten im wasserwirtschaftlichen Kontext gewinnt besonders im Bereich der anschließenden Daten-getriebenen Modellierung an Bedeutung. Durch den Einsatz von Kalman-Filtern, Ensemble-Ansätzen und eigens entwickelten Cluster-Algorithmen, wie SICA sind wir in der Lage Daten mit hydrologischem Feingefühl automatisch auch in extremen Situationen zu validieren.
Extremwertstatistische und ganzheitliche Datenanalyse wasserwirtschaftlicher Daten ohne mathematische Black-Box. Unsere Ansätze bewegen sich innerhalb physikalischer Grenzen und definieren die Anforderungsbereiche und setzen der Mathematik klare Randbedingungen.
Die Betrachtung und Analyse von Datenunsicherheiten, besonders in der Beschreibung der allgemeinen Datenqualität stellt die zweite Stufe der Datenvalidierung dar und umfasst sowohl deterministische als auch statistische Verfahren.
Ein versioniertes Metadaten-Management stellt eine maßgebliche Hürde bei der Erzeugung und Zugänglichkeit von wasserwirtschaftlichen Daten dar. Wir beraten und helfen auch bei der Verwaltung von KI-Modellen und deren internen Zuständen.