Stetzer, F.1983-07-042020-05-202022-11-262020-05-202022-11-261983https://orlis.difu.de/handle/difu/497465Die Anwendung raum-zeitlicher Prognosemodelle erfordert die Bestimmung, in welchem Ausmaß an verschiedenen Standorten beobachtete Werte verschiedener Indikatoren statistisch miteinander verknüpft sind. Ziel ist die Gewinnung möglichst weniger aber aussagekräftiger Indikatoren. Es wird ein Ansatz vorgestellt, wie mit Hilfe von Monte-Carlo-Simulationen solche Modellparameter gewonnen und geschätzt werden können und wie sich das Verfahren auf die Exaktheit der Prognoseergebnisse auswirkt. Es zeigt sich, dass die Gewichtung der ausgewählten Modellparameter insbesondere bei einem geringen Beobachtungsumfang und vorliegender Autokorrelation der Daten von Bedeutung ist. wbWissenschaft/GrundlagenBewertungsmethodePlanungsmodellStatistikPrognoseSimulationMonte-Carlo-MethodeZeitschriftenaufsatz079869