Arbeitspakete
AP 6: Entwicklung eines Überflutungsvorhersagemodells
Die Vorhersage urbaner Sturzfluten stellt aufgrund der sehr schnell ablaufenden Niederschlag-Abfluss-Prozesse auf befestigten Flächen eine große Herausforderung für das Hochwasser- und Krisenmanagement dar. Da für ein proaktives Handeln im Krisenfall Echtzeitinformationen unerlässlich sind, wird im AP 6 ein Vorhersagemodell für urbane Überflutungen entwickelt. Ziel ist es, Überflutungsflächen verlässlich vorherzusagen, um so ein zielgerichtetes Handeln zu ermöglichen und Einsatzkräfte bei der Einsatzplanung bestmöglich zu unterstützen.
Wie im AP 5 soll auch hier das Vorhersagemodell auf Künstlicher Intelligenz (KI) in Form von Maschinellen Lernverfahren basieren. Das Modell wird darauf trainiert, aus einer Niederschlagsvorhersage die resultierende Überflutungssituation abzuleiten. Gegenüber dem Niederschlag besteht hier allerdings die Problematik, dass in der Regel für den Abfluss im Kanal und zum Überflutungsverhalten an der Oberfläche kaum oder keine Messungen vorliegen. Daher wird hier ein hybrider Ansatz gewählt, bei dem zunächst mit Hilfe hydrodynamischer Berechnungsmodelle ein künstlicher Datensatz für den Trainingsprozess generiert wird. Das so auf Basis von vorhandenen Prozesswissen entwickelte ML-basierte Vorhersagemodell zeichnet sich gegenüber bestehenden hydrodynamischen Modellen zur Überstau- und Überflutungssimulation durch kurze Rechenzeiten aus (wenige Sekunden gegenüber mehreren Stunden). In der zweiten Projekthälfte wird das entwickelte Vorhersagemodell dann durch die Einbindung realer Messdaten aus dem AP 2 optimiert, um so das tatsächliche Verhalten des Entwässerungssystems und in der Folge die Überflutungssituation genauer vorherzusagen.
Das entwickelte Modell wird für den operationellen Betrieb in die Datenplattform (AP 4) integriert. Über die Plattform erhält das Modell dann die aktuelle Niederschlagsvorhersage als Eingabe. Die in Abhängigkeit der Niederschlagsvorhersage berechnete Überflutungssituation wird dann wiederum in die Plattform zurückgespielt und dem Anwender zur Verfügung gestellt.
Ansprechpartner:innen:
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Hochschule Ruhr West (Institut Bauingenieurwesen)
Benjamin Burrichter, M.Sc. - +49 208 88254-473
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neusta analytics & insights GmbH
Dr.rer.nat. habil. Holger Schultheis - +49 171 918 0507