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beim Deutschlandmodell. Bei letzterem Modell dagegen liegt die Betonung mehr auf dem 
lokalen Wind. Es werden aber beide Modelle für die Wasserstands Vorhersage benötigt. Der 
Wasserstands vorhersagedienst hat nämlich die Erfahrung gemacht, daß bei ablandigen 
Winden die großräumige Druckverteilung eine größere Rolle spielt als der lokale Wind, 
während bei auflandigen Winden der lokale Wind entscheidender ist. 
Der zweite Einfluß, der einen geringeren Vorhersagefehler für die Windrichtung beim 
SWA im Vergleich zum DWD bewirkt, hängt mit der Art der Protokollierung der Prognosen 
zusammen. Eine Verbesserung der Prognose der Windrichtung ist dadurch möglich, daß die 
Prognosen des SWA vom Wasserstandsvorhersagedienst des BSH in kleineren Einheiten 
protokolliert werden (s.o.). Dabei läßt dieser Dienst seine Erfahrung einfließen, wie die 
individuellen Eigenschaften und Fähigkeiten der Meteorologen des SWA einzuschätzen sind. 
Die Windgeschwindigkeit prognostizieren das SWA und der DWD ungefähr gleich gut. 
Allerdings fällt beim SWA der systematische Fehler (bias) von 2.3 Knoten auf. Dieser Fehler 
entspricht dem mean error (me) von Formel [2.2] in Kap.2.4.4. Diesem systematischen Fehler 
entsprechend sind 412 der insgesamt 640 für 1993 gültigen Vorhersagen für die Windge 
schwindigkeit größer als die Messungen. 
Zur Darstellung der Ergebnisse sei folgendes bemerkt. Weder im letzten Kap.5.3 noch in 
diesem Kap.5.4 wurden die Ergebnisse in Form von Zeitreihen dargestellt. Der Grund dafür 
ist in den Vorhersagefehlern zu suchen, die im Vergleich mit den Modellen des jeweiligen 
Vergleichsmaßstabs zu hoch sind. Da die Darstellung von nur Extremereignissen als Zeitreihe 
nicht sinnvoll erscheint, wird im folgenden Kap.5.5 ebenfalls darauf verzichtet. 
5.5. Vorhersage des Staus zu Hoch- und Niedrigwasserzeitpunkten 
In Kap.5.5 schließlich werden die Ergebnisse der Vorhersagen des Staus bei Cuxhaven zu 
Hoch- und Niedrigwasserzeiten vorgestellt. Der Stau zu Hoch- und Niedrigwasserzeiten kann 
auf zwei Weisen vorhergesagt werden. Erstens können aus den stündlichen Vorhersagen 
(Kap.5.3) Vorhersagen zu Hoch- und Niedrigwasserzeiten extrahiert werden. Zweitens kann 
der Stau zu diesen Zeiten auch ohne diesen Umweg direkt vorhergesagt werden. 
5.5.1. Extraktion aus stündlichen Vorhersagen 
Es werden zuerst diejenigen Vorhersagen beschrieben, die sich aus der Vorhersage von 
stündlichen Stauwerten ergeben. Auf die vorhergesagten stündlichen Stauwerte können die 
Gezeitenvorausberechnungen aufaddiert werden. Diese Summe kann einer Extremwertanalyse 
unterzogen werden. D.h. mit Hilfe eines kubischen Splines (Kap.2.1.2) werden die Maxima 
(Hochwasser) und Minima (Niedrigwasser) extrahiert (Kap.2.4.3). Analog zu Tab.5.7 sind die 
entsprechenden Validations- und Vorhersagefehler für die Hochwasser in Tab.5.12 und für 
die Niedrigwasser in Tab.5.13 aufgelistet. Die Validationsfehler wurden wie in Kap.5.3 
wiederum auf Basis von Messungen berechnet und die Vorhersagefehler auf Basis von 
Zusatzprognosen, die mittels KL-Modelle erstellt wurden (Kap.5.4). Die KL-Modelle sagten 
stündliche Werte der beschriebenen meteorologischen Größen voraus, aus denen für die 
neuronalen Modelle der Stauvorhersage die passenden Werte zu den Hoch- und Niedrig 
wasserzeitpunkten herausgesucht wurden (Kap.5.2). Für alle nachfolgenden Stauvorhersagen 
wurden jeweils nur 668 Hochwasserereignisse ausgewertet. Aus Konsistenzgründen wurden 
auch nur 668 entsprechende Niedrigwasserereignisse ausgewertet. Zusätzlich zu den Valida 
tions- und Vorhersagefehlern der neuronalen Modelle sind in Tab.5.12 und Tab.5.13 auch die 
entsprechenden Fehler des statistischen Modells des Gesamtansatzes angegeben. Auch in