Rüppel, Uwe ; Gutzke, Thomas ; Göbel, Peter ; Seewald, Gerrit ; Petersen, Michael (2005):
Abgleich heterogener Grundwasser-Informationsbestände auf Basis eines dynamischen Datenbank-Mappings.
In: Umweltdatenbanken und Netzwerke, pp. 67-80,
Dessau, Umweltbundesamt, Workshop des Arbeitskreises "Umweltdatenbanken" der Fachgruppe "Informatik im Umweltschutz", Hannover, 06.-07. Juni 2005, [Conference or Workshop Item]

Abstract

Die Verwaltung von sich über die Zeit akkumulierenden, großen Datenmengen ist substanzieller Bestandteil moderner Grundwasserbewirtschaftungssysteme und bildet die Grundlage für die analytische Beurteilung und Steuerung der wasserwirtschaftlichen Situation. Im Hinblick auf eine übergreifende Überwachung und Steuerung eines Monitoringgebietes ist die Übernahme hydrogeographisch zusammenhängender Informationsbestände unerlässlich, um auf einer einheitlichen Informationsgrundlage arbeiten zu können. Ein Abgleich der Rohdaten zwischen unterschiedlichen Bewirtschaftungssystemen ist jedoch grundsätzlich mit einem hohen Aufwand für den Export, die Datenaufbereitung und den anschließenden Import verbunden. Besondere Betrachtung erfordern dabei strukturelle Aspekte heterogener Datenhaltung (Datenhierarchien und –Beziehungen) sowie sprachlich-inhaltliche Gesichtspunkte (Synonyme). Das in diesem Beitrag vorgestellte Mapping-System bietet eine Lösung zur Harmonisierung heterogener Grundwasserbewirtschaftungsmodelle mit dem Ziel, unterschiedliche Datenquellenarten mit der Zieldatenbank “Grundwasser-Online“ abzugleichen, um somit eine vollständige Datengrundlage für eine großflächige Grundwasserbewirtschaftung zu erhalten. Getätigte Zuordnungen inhaltlicher Datenkonflikte (Synonyme) sowie das Mapping komplexer Datenstrukturen werden getrennt mittels XML-Schemata gespeichert und stehen – unabhängig voneinander und unabhängig von der Art der Datenquelle – für eine Wiederverwendung bzw. für Erweiterungen zur Verfügung. Durch dieses Verfahren kann die Übernahme und Aktualisierung verteilter Datenbestände gewährleistet, Informationsverluste vermieden und der Aufwand für die Datenaufbereitung minimiert werden. Darüber hinaus wurden Methoden entwickelt, die eine Veredlung der Daten ermöglichen. Über parametriesierbare Rechenoperationen wird dabei die Plausibilität der zu importierenden Daten überprüft und dem Fachanwender zur inhaltlichen Korrektur angeboten.

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