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Projektinformationen

Allgemeine Informationen

Zielsetzung des Vorhabens ist eine räumlich präzisere Vorhersage von Hochwasser unter Nutzung innovativer Niederschlagsmess- und Vorhersageverfahren. Durch die neuartige Kombination von Radardaten des DWD mit Niederschlagsinformation von kommerziellen Richtfunkstrecken (engl. commercial microwave links, CMLs), wird die Genauigkeit der Niederschlagsmessung erhöht. Zudem wird ein Demonstrator eines niederschlagsbasierten Hochwasserfrühwarnsystems erarbeitet, der auch die Berücksichtigung von Unsicherheiten mit einer geeigneten Kommunikationsstrategie beinhaltet. Damit werden zuverlässigere Warnungen für die Katastrophenabwehr speziell in kleinen Einzugsgebieten ermöglicht. In der Zusammenarbeit des Landeshochwasserzentrums (LHWZ) Sachsen mit Experten der Technischen Universität Dresden und der Universität Augsburg werden anwendernahe und technisch innovative Lösungen zur Erreichung dieses Zieles erarbeiten. Die beteiligten assoziierten Partner stellen die notwendigen Radar- und CML-Daten bereit und ermöglichen die Übertragung der Ergebnisse auf andere hochwassergefährdete Regionen in Deutschland.

Demonstrator niederschlagsbasiertes Frühwarnsystem

Komponenten des Demonstrators »Hochwasserfrühwarnsystem kleine Einzugsgebiete«  © HoWa-innovativ

Der Demonstrator folgt einem ganzheitlichen Ansatz, der sich an den Anforderungen der Anwender und Nutzer orientiert. Dies betrifft z.B. die Struktur der N-A-Modelle, die Orte (Punkte, Modellknoten) repräsentiert, auf deren Basis direkte Entscheidungen für die Katastrophenabwehr abgeleitet werden können sowie die Schulung lokaler Einsatzleitungen zum Umgang mit Unsicherheiten in der Warnung/Vorhersage.

Das System besteht aus zwei Teilen, die innerhalb des Demonstrators kombiniert werden:

  • Zum einen eine Frühwarnung bis zu 24 Stunden im Voraus, basierend auf probabilistischen Abflussvorhersagen, die durch Simulation von Niederschlagsensembles numerischer Wettervorhersagemodelle (NWP) mit N-A-Modellen erzielt werden. Deren Analyse und Visualisierung in einem probabilistischen Frühwarntool ermöglicht die Kommunikation der Unsicherheiten und das Training der Nutzer.
  • Zum anderen ist eine Kürzestfristvorhersage bis zu zwei Stunden im Voraus geplant, die auf Grundlage von Niederschlagsmessungen erstellt wird. Die Genauigkeit der Niederschlagsmessung wird durch die neuartige Kombination von CML- und Radardaten verbessert. Für die Transformation des Niederschlags in resultierenden Abfluss werden für die Frühwarnung und Kürzestfristvorhersage rechenschnelle und robuste N-A-Modelle benötigt.
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