INNOVATIVE MESSTECHNIK IN DER WASSERWIRTSCHAFT ...

Auswertung und Ergebnisse der gewonnenen Daten7.2.3 ERKENNEN VON PERIODEN, TRENDS UND EINZELEREIGNISSEDie Aufgabe besteht nun darin, die in den vorliegenden Daten implizit enthalteneInformation zu extrahieren und zu bewerten.Wie in den Diagrammen in Kapitel 7.2.2 erkennbar, bleibt immer eine Unsicherheit obDaten echte Ausreißer sind und daher zu Recht aus der Betrachtung ausgeschlossenwerden, oder ob es sich um zwar seltene aber dennoch richtige Werte handelt.Ausreißer werden auf die unterschiedlichsten Arten definiert, z.B. als Daten die nicht indie generelle Charakteristik des Datensatzes passen. Es hängt im Wesentlichen vonden Kriterien ab, mit denen man die Beurteilung durchführt, ob ein Wert als Ausreißeroder Extremwert ausgeschlossen oder miteinbezogen wird.In Abbildung 102 ist als Beispiel ein Bereich von Mitte Jänner bis Mitte Februar 2004genauer dargestellt. Abgesehen von zwei eindeutigen Veränderungen am 14.01.2004und 04.02.2004, wobei beim ersten sogar der Messbereich des eingesetzten Sensorsüberschritten wurde, sind auch noch zwei kürzere Ereignisse zu sehen (elliptischeMarkierungen in Abbildung 102). Das erste dauerte vom 11.01.2004 23:30 bis12.01.2004 06:30 – also rund 7 Stunden, und das zweite vom 02.02.2004 20:30 bis03.02.2004 01:40 Uhr – also rund 5 Stunden.TSS [mg/l]9080706050403020100DOCeq SAC254 NO3-Neq TSSeq121086420DOC, NO3-N [mg/l]; SAC254 [Abs/m]11.01.0418.01.0425.01.0401.02.0408.02.04Abbildung 102: Beispiel eines Bereiches vom 11.01.04 bis 08.02.04 in dem verschiedeneEntlastungsereignisse in die Donau stattgefunden habenWenn man davon ausgeht, dass die eindeutigen Veränderungen durch einen(massiven) Niederschlag verursacht wurden, sollten die zuvor beobachteten kurzensprunghaften Anstiege durch Regenentlastungen im Wiener Kanalnetz erklärbar sein.In Abbildung 103 ist ein kurzes Ereignis am 05.04.2004 in einer zeitlich höherenEndbericht IMW Seite 124