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Gesamtansatz, Multiple Regression 
Multi—Window 
Windgeschw. 
O 
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Windricht. 
O 
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stat. Luftdr. 
o 
\ 
stat. Luftdr. 
o / 
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Luftdr. aend. 
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> 
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Lufttemp. 
O 
oooooooooooooooooo 
Temp.diff. 
O 
oooooooooooooooooo 
Stau 
o 
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t—3h 
t 
18 stuendliche Werte 
21 f. d. stat. Luftdruck 
Vorhersage d. meteor. Par. m. Klassif. 
Vorhersage des Staus 
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ocjooooooooooooooo 
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I IP 
I Indikationszeitraum 
P Prognosezeitraum 
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© Vorhersage d. meteor. Par. 
Vorhersage zur Hochwasserzeit 
Windgeschwindigkeit 
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Windrichtung — 
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O 
I |P t —3h 
HW 
I Indikationszeitraum 
P Prognosezeitraum 
> 
Multiple Regression 
© 
« 
& 
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t -3h t 
HW HW 
Vorhersage des Windes 
Abb.5.4: Spezifikation des Multi : Window Zeitmusters und der Zusatzprognose 
stündlichen Werten bestehen. Beim MR-Modell, das auf Hoch- und Niedrigwasser direkt 
angewandt wird, können die Zusatzprognosen entweder aus Werten zu Hoch- und Niedrig 
wasserzeitpunkten oder aus stündlichen Werten bestehen. Aus den stündlichen Zusatzprogno 
sen, bei denen der jeweilige Zeitversatz schon berücksichtigt werden kann, müssen die 
einzelnen Werte herausgesucht werden, die den Hoch- und Niedrigwasserzeitpunkten 
entsprechen (siehe Abb.5.4 unten). Analog zu den Messungen werden die Zeiten dabei nach 
unten abgerundet (Kap.2.4.2). In Tab.5.2 sind die spezifizierten Zeitmuster als Vektoren 
dargestellt.