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Verschnitt bei dieser Menge. Um den Verschnitt möglichst gering zu halten, müssen die 
Lücken daher so weit wie möglich aufgefüllt werden. 
Um den Vergleich der neuronalen mit den bisherigen Modellen so optimal wie möglich 
zu gestalten, muß darüber hinaus der Verschnitt für das Vergleichsjahr 1993 (für die Valida 
tion und die Vorhersage) ganz verschwinden. Diese Einschränkung gilt aber nur für neuronale 
Modelle, die allgemein auf Zeitmustern basieren, die mindestens einen (Indikations- oder 
Prognose) Zeitraum mit mehr als einem Zeitpunkt beinhalten. Ein lückenloses Vergleichsjahr 
ist Voraussetzung für die Berechnung des mrmse [Kap.2.4.4] und für die nachträgliche Hoch- 
und Niedrigwasseranalyse von stündlichen Vorhersagen [Kap.2.4.3]. Für multiregressive 
Modelle dagegen, die Hochwasser Vorhersagen, können Lücken zugelassen werden, da die 
Zeitfenster nur aus jeweils einem Zeitpunkt bestehen und der Verschnitt bei den Validations 
vektoren dadurch in Grenzen bleibt. Diese Zulässigkeit ist eine wichtige Voraussetzung für 
einen optimalen Vergleich mit den mündlichen Vorhersagen des Wasserstandsvorhersagedien- 
stes, die aufgrund teilweise fehlender Protokolle etwas lückenhaft sind [Kap.2.4.1], 
Die Lücken der dreistündlichen meteorologischen Zeitreihen der skandinavischen Wetter 
stationen wurden durch lineare Interpolation aufgefüllt (Kap.4.1.3). Dabei wurden Lücken 
größer als drei Stunden (d.h. mehr als zwei aufeinander folgende fehlende Werte) nicht 
berücksichtigt. Die Lücken der stündlichen Zeitreihen der übrigen Wetterstationen (inkl. 
vektoriell gemitteltem Wind) waren im Mittel zwei bis drei Stunden groß (ein bis zwei 
fehlende Werte) und wurden ebenfalls bis zur maximalen Lückengröße von drei Stunden 
durch lineare Interpolation aufgefüllt. Dabei wurde der Wind zuerst vektoriell gemittelt und 
erst anschließend interpoliert. Die Lücken in der Zeitreihe der Wassertemperatur wurden 
ebenfalls mittels linearer Interpolation aufgefüllt. Da die Temperatur des Wassers sich aber 
wesentlich langsamer ändert als die der Luft, konnte die Lückengröße, die noch mit gutem 
physikalischen Gewissen linear interpolierbar ist, auf zwölf Stunden ausgedehnt werden (d.h. 
auf elf fehlende Werte). 
Von dieser allgemeinen Füllprozedur abweichend wurden im Zeitabschnitt des Vergleichs 
jahres (1993) sowohl bei den stündlichen als auch bei den dreistündlichen Zeitreihen sämtli 
che vorhandenen Lücken durch lineare Interpolation gestopft. In der sehr kontinuierlichen 
Zeitreihe der Wetterstation Helgoland, die eine zentrale Rolle in dieser Arbeit spielt, gab es 
in dem entsprechenden Zeitabschnitt nur wenige Lücken, die größer als drei Stunden waren. 
Die Lücken der Zeitreihe des Pegels bei Cuxhaven wurden mit Hilfe des Gesamtansatzes 
gestopft. Dazu wurden aus den meteorologischen Zeitreihen diejenigen Werte herausgesucht, 
die den Zeitpunkten der Lücken in der Pegelzeitreihe entsprechen, wobei der Zeitversatz von 
drei Stunden berücksichtigt wurde. Aus diesen meteorologischen Werten wurden mit Hilfe 
des Gesamtansatzes Stauwerte berechnet und auf die entsprechenden Gezeitenvorausberech 
nungen aufaddiert. Die entsprechenden Summen wurden in die Lücken der Pegelzeitreihe 
eingetragen. Im Gegensatz zu den meteorologischen Zeitreihen wurden bei der Pegelzeitreihe 
mit Hilfe des Gesamtansatzes auch alle Lücken von 1985 bis .1992 gefüllt. Damit wurde diese 
Reihe lückenlos. 
Durch die Verwendung des Gesamtansatzes bei der Lückenfüllung wurde der Vergleich 
der neuronalen Netze mit diesem statistischen Verfahren etwas erschwert. Der Vorhersage 
fehler des Gesamtansatzes wurde im Hindcast berechnet, d.h. mit den Messungen von 1993 
verglichen. Folglich sind die (stündlichen) Vorhersagen, die zeitlich den Lücken in der 
Pegelzeitreihe entsprechen, mit den künstlichen "Messungen" gleich und somit die Residuen 
gleich null. Somit ist der Vorhersagefehler des Gesamtansatzes kleiner als wenn die Lücken 
mit realen Messungen gefüllt gewesen wären.