Public procurement notice: Contract Award Notice
Published: 2024-04-15
Buyer: Bundesanstalt für Gewässerkunde
Region: DEA22
Contract type: Services
Procedure: Negotiated with prior call for competition
CPV classification: 72000000 | 72212000: Platform-specific software programming services | 72212460 | 72230000: Custom software development services | 72243000
Estimated value:  EUR
Submission deadline: 2026-01-31
Award criteria: quality, price

Technical requirements: Im Rahmen des Auftrags sind folgende Arbeiten im Rheineinzugsgebiet geplant: 1) Entwicklung multivariater Model Conditional Processor MCP (Coccia & Todini, 2011; Todini, 2008) zur Berücksichtigung von räumlichen und zeitlichen Abhängigkeiten und Variablenab-hängigkeiten untereinander. Hierbei soll die Unsicherheit der Ensemblevorhersagen in der Methode berücksichtigt werden (univariate Variante siehe Biondi & Todini, 2018). Hierbei ist zu beachten, dass die Vorhersagelänge der verwendeten Vorhersagen unterschiedlich lang ist. Bei den Randverteilung ist zu berücksichtigen, dass beim Nieder-schlag Null-Werte auftreten können (siehe z.B. Biondi et al., 2021; Reggiani & Boyko, 2019). Bei den Randverteilungen für Wasserstand und Abfluss ist sicherzustellen, dass sich keine unrealistischen Quantil-Werte aus der Unsicherheitsverteilung ergeben (siehe z. B. Hemri & Klein, 2017; Hemri et al., 2015). 2) Entwicklung parametrischer und nicht-parametrischer (Schefzik et al., 2013) Methoden für die Generierung realistischer Ensembleverläufe aus den Unsicherheitsverteilungen unter Berück-sichtigung der räumlichen und zeitlichen Abhängigkeiten und Variablenabhängigkeiten untereinander. 3) Anwendung und Verifikation des entwickelten multivariaten MCP für die Prä-Prozessierung von Niederschlag und Temperatur für die 375 Teilgebiete des hydrologischen Modells der BfG für das Rheingebiet (s.o.). Der MCP ist für Tageswerte mit und ohne Berücksichtigung der Variablenabhängigkeiten untereinander sowie für Stundenwerte ohne Berücksichtigung der Variablenabhängigkeiten anzuwenden. Die Güte der prädiktiven Unsicherheiten sind untereinan-der und mit der Güte der „rohen“ Ensemblevorhersagen zu vergleichen. 4) Zur Nutzung der präprozessierten Niederschlags- und Temperaturvorhersagen für die Berechnung von Abflussvorhersagen mit dem hydrologischen Modell sind mit parametrischen und nicht-parametrischen (Ensemble Copula Coupling) Methoden realistische raum-zeitliche Ensembleverläufe für Niederschlag und Temperatur aus den prädiktive Unsicherheiten zu generieren und zusätzlich zu univariaten Methoden mit multivariaten Verifikationsmaßen zu verifi-zieren sowie mit den „rohen“ Ensembles zu vergleichen. 5) Anwendung und Verifikation des entwickelten multivariaten MCP für die Post-Prozessierung der Wasserstandsvorhersagen der BfG für 2 ausgewählte Rheinpegel. Die Methode ist auf Tagesmittelwerte und Stundenwerte anzuwenden und für Tagesmittelwerte zu verifizieren und mit der aktuell in der operationellen Vorhersage eingesetzten Methode EMOS (Hemri & Klein, 2017) zu vergleichen. Mit dem entwickelten multivariaten MCP ist die Gesamtüber- bzw. -unterschreitungswahrscheinlichkeit definierter Niedrigwasser- und Hochwasserschwellenwerte für die nächsten 7, Tage 8 bis Tag 14 und die gesamten 14 Tage zu ermitteln und zu verifizieren.
Erfassung der Aufgabenstellung, Berücksichtigung fachlicher Vorgaben und Darstellung der geplanten Bearbeitungen
Pos. 1 Vorbereitung, Ablaufplan der Projektbearbeitung (Inhalt, Zeit und Ressourcen) Pos. 2 Entwicklung multivariate MCP-Methode unter Berücksichtigung von Ensemblevorhersagen Pos 2.1: Erstellung Konzept Pos 2.2: Objektorientiertes Programmdesign Pos 2.3: Implementierung Pos. 3 Anwendung multivariater MCP für die Prä-Prozessierung von Nie-derschlag und Temperatur Pos 3.1: Ermittlung prädiktive Unsicherheit Tagesmittelwerte Niederschlag und Temperatur ohne Berücksichtigung der Abhängigkeit der Variablen untereinander Pos 3.2: Ermittlung prädiktive Unsicherheit Tagesmittelwerte Niederschlag und Temperatur unter Berücksichtigung der Abhängigkeit der Variablen untereinander Pos 3.3: Ermittlung prädiktive Unsicherheit Stundenmittelwerte Niederschlag und Temperatur ohne Berücksichtigung der Parameterabhängigkeit der Variablen untereinander Pos 3.4: Verifikation der prädiktiven Unsicherheiten Pos. 4 Generierung von realistischen raum-zeitlichen Ensembleverläufen für Niederschlag und Temperatur Pos 4.1: Anwendung nicht-parametrischer Methoden zur Berücksichtigung raum-zeitlicher Abhängigkeiten Pos 4.2: Entwicklung und Anwendung parametrischer Methoden zur Berücksichtigung raum-zeitlicher Abhängigkeiten Pos 4.3: Verifikation raum-zeitlichen Ensembleverläufen für Niederschlag und Temperatur Pos. 5 Anwendung multivariater MCP für die Post-Prozessierung von Wasserstandsvorhersagen Pos 5.1: Ermittlung prädiktive Unsicherheit Wasserstand unter Berücksichtigung der zeitlichen Ab-hängigkeit Pos 5.2: Verifikation der prädiktiven Unsicherheiten der Wasserstandsvorhersagen Pos 5.3: Ermittlung der Gesamtwahrscheinlichkeit für Schwellenwertüberschreitungen / -unterschreitungen innerhalb definierter Zeiträume Pos. 6 Endbericht Pos. 7 Projektbesprechungen, Abschlusspräsentation Die ausführliche Beschreibung der zu erbringenden Leistungen entnehmen Sie bitte den Vergabeunterlagen.


Winner: Universität Siegen
Award value: 0.01
Number of bids: 1