Institutsteil für industrielle Automation INA Forschungsprojekt
Extremwetterereignisse führen immer häufiger zu Überflutungen, welche erheblichen wirtschaftlichen Schaden verursachen können. Durch die rechtzeitige und zuverlässige Prognose erhöhter Pegelstände ist es möglich, wirkungsvolle Gegenmaßnahmen zu treffen und so den Schaden zu begrenzen. Der Fokus des Projektes liegt auf der Prognose fluvialer Überflutungen im Bereich kleiner und mittlerer Gewässer. Auf kommunaler Ebene, insbesondere im Rahmen von Smart City Strategien, bestehen immer mehr Bestrebungen, IoT-basierte Informations- bzw. Warnsysteme für das eigene kommunale Verwaltungsgebiet oder im interkommunalen Zusammenhang aufzubauen, um auch lokale Gegebenheiten besser zu berücksichtigen sowie insbesondere Gewässer 2. und 3. Ordnung zu überwachen. Bislang stellen die kommunalen Hochwasser-Informationssysteme allerdings vorrangig die aktuelle Situation dar, da es bislang in der Regel nicht möglich ist, lokale Prognosen in der erforderlichen Qualität zu erstellen. Das Projekt Glocal4Flood zielt darauf ab, einen Demonstrator für ein lokales, simulationsgestütztes Hochwasserprognosesystem zu entwickeln, welches globale und lokal trainierte Prognosemodelle kombiniert. Durch simulationsgestützte Datensynthese sollen Datenlücken in KI-basierten Modellen geschlossen werden, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Vorhersagen zu verbessern.
