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Niederschlagsabflussmodellierung, Niederschlagsabflussvorhersage & Wasserstandsvorhersage

In dem Projekt wurden ML-Methoden angewendet um die Niederschlags-Abfluss-Prozesse im Rheineinzugsgebiet zu modellieren und unter der expliziten Berücksichtigung von Wettervorhersagen beim Training Abfluss- und Wasserstandsvorhersagen zu erstellen.

Source checked 18 Jul 2026, 22:41Original MaKI source ↗Data schema ki-verwaltungsradar.internal.v1
MaKI identifierBD20242518521AuthorityBundesanstalt für GewässerkundeStatusDevelopmentOpen original profile ↗
Evidence-backed dossier

Niederschlagsabflussmodellierung, Niederschlagsabflussvorhersage & Wasserstandsvorhersage

In dem Projekt wurden ML-Methoden angewendet um die Niederschlags-Abfluss-Prozesse im Rheineinzugsgebiet zu modellieren und unter der expliziten Berücksichtigung von Wettervorhersagen beim Training Abfluss- und Wasserstandsvorhersagen zu erstellen.

Development
Open original profile ↗
Authority
Bundesanstalt für Gewässerkunde
Administrative level
Federal
Ministry
Bundesministerium für Verkehr
Risk classification
Minimal riskSelf-reported in the MaKI profile, not an i6eal assessment
AI method
Deep Learning · Machine Learning
Application area
Forschung · Mobilität
Governance matrix

Published, planned or open

The matrix separates published information, planned reviews, non-required information and unknown fields. It deliberately has no composite score.

Risk classificationMinimales Risiko
Fundamental-rights reviewNicht erforderlich
Data-protection statementNicht erforderlich
Contractor useIntern und Extern
Intervention optionsNicht erforderlich
Project linkNot published
Published context

Affected groups and risk measures

Affected groups
Nicht erforderlich
Risk measures
Nicht erforderlich
Described harm risks
Nicht erforderlich
Timeline

Project and publication dates

  1. Project start
  2. First published
  3. Last published
MaKI identifierBD20242518521
Evidence basispublished authority profile
Source state16 Dec 2025, 13:55
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