Die Beobachtungsdaten dienen zur Beurteilung der Güte des aktuellen Parametersatzes p. Ihre Auswertung liefert nach einem direkten Rechenlauf in der Regel den Hauptanteil am aktuellen Fehler f(p). Zurzeit sind folgende Beobachtungsdaten möglich:

• Potentiale an einzelnen Knoten des Modells (Datenart POTE)

• Leakagemengen (z.B. aus Abflussmessungen) als Summe für einen bestimmten Abschnitt eines Vorfluters, der über die Datenart LERA in das Modell eingebunden ist (Datenart LKNO, nur inverse Modellierung),

• Reaktionsmengen als Summe für eine bestimmte Anzahl Knoten, an denen Festpotentiale im Modell vorgeschrieben sind (Datenart KNOT).

Alle Daten können bei instationären Rechnungen zu verschiedenen Zeitpunkten vorliegen.

Welche Beobachtungsgrößen verwendet werden, ist unabhängig von der Wahl der zu optimierenden Modellparameter und dem Dargebot von Messdaten. Es können z.B. K-Werte anhand von beobachteten Potentialen und Leakagemengen optimiert werden, ohne dass auch Leakagekoeffizienten optimiert werden. Umgekehrt müssen für die Optimierung von Leakagekoeffizienten nicht notwendigerweise Leakagemengen als Beobachtungsdaten vorliegen.

Die Anzahl der zur Verfügung stehenden Beobachtungsdaten hat einen wesentlichen Einfluss auf den Erfolg der inversen Modellierung. Je mehr Beobachtungsdaten zur Verfügung stehen, umso größer ist die Aussicht, einen “optimalen“ Parametersatz zu finden. Eine erfolgreiche Optimierung ist jedoch nur dann zu erreichen, wenn auch die Zonierung der zu optimierenden Parameter sinnvoll ist. Eine sinnvolle Zonierung zu definieren, ist die Hauptaufgabe des Bearbeiters bei der inversen Modellierung.

Die Beobachtungsdaten müssen für einen Optimierungslauf in einer gesonderten Datei definiert werden. Diese Datei wird im folgenden Beobachtungsdatei genannt. Der Aufbau der Datei wird im Kapitel "Umsetzung in SPRING" beschrieben.

Zonierung der Parameter