Frühwarnsysteme für Sturzfluten: Eine notwendige Innovation im Zeitalter des Klimawandels

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Einleitung

Sturzfluten, ausgelöst durch plötzliche und intensive Starkregenereignisse, stellen in vielen Teilen der Welt eine wachsende Gefahr dar. Besonders in urbanen Gebieten, wo die Versiegelung des Bodens und unzureichende Entwässerungssysteme das Risiko erhöhen, können solche Ereignisse zu erheblichen Sachschäden und sogar zu Verlusten von Menschenleben führen.

Ursachen und Herausforderungen

Sturzfluten sind von Natur aus schwer vorherzusagen, da sie durch eine Vielzahl von Faktoren beeinflusst werden. Neben der Intensität und Dauer des Niederschlags spielen auch die Bodenbeschaffenheit, die aktuelle Bodenfeuchte, die Geländeneigung und die Landnutzung eine entscheidende Rolle. Die komplexe Natur dieser Ereignisse erfordert daher innovative Ansätze und Technologien, um effektive Frühwarnsysteme zu entwickeln.

Der Beitrag der Künstlichen Intelligenz

Aktuelle Forschungsprojekte wie KIWaSuS (KI-basiertes Warnsystem vor Starkregen und urbanen Sturzfluten) setzen auf Künstliche Intelligenz, um präzisere Vorhersagen zu ermöglichen. Mithilfe von KI-gestützten Modellen können Starkregenereignisse und deren Überflutungsrisiken frühzeitig erkannt werden. Diese Modelle kombinieren Wetterdaten mit hydrologischen Informationen wie Bodenfeuchte und Geländeneigung, um eine realistische Gefährdungseinschätzung zu bieten.

Forschungsprojekte und deren Ziele

Verschiedene Forschungsprojekte in Deutschland arbeiten an der Entwicklung und Verbesserung von Frühwarnsystemen für Sturzfluten. Ein herausragendes Beispiel ist das Projekt AVOSS (Auswirkungsbasierte Vorhersage von Starkregen und Sturzfluten auf verschiedenen Skalen). Dieses Projekt zielt darauf ab, Warnungen auf unterschiedlichen räumlichen Skalen von ganz Deutschland bis hin zu einzelnen Gemeinden zu ermöglichen.

Integration von Wetter- und Hydrologiedaten

AVOSS kombiniert meteorologische Daten mit hydrologischen und hydraulischen Modellen, um eine Echtzeitwarnung vor Sturzfluten zu ermöglichen. Diese Integration ermöglicht eine präzisere Vorhersage der Gefährdung und hilft, die betroffene Bevölkerung rechtzeitig zu warnen.

Lokale Risikobewertung

Ein weiterer wichtiger Aspekt des Projekts ist die Entwicklung eines Sturzflutindexes (SFI), der die lokale Gefahr von Sturzfluten basierend auf verschiedenen Faktoren wie Bodenbeschaffenheit, Vegetationsdeckung und Geländeneigung bewertet. Dieser Index hilft, die potenziellen Risiken besser zu verstehen und gezielte Maßnahmen zur Schadensminderung zu ergreifen.

Technologische Innovationen

Neben der Nutzung von KI und der Integration von Wetter- und Hydrologiedaten setzen die Projekte auch auf andere innovative Technologien. Zum Beispiel werden multisensorische Systeme zur Beobachtung von Sturzfluten entwickelt, die Daten von verschiedenen Sensoren kombinieren, um eine umfassende Überwachung zu ermöglichen. Diese Systeme können Kameras, seismische Sensoren und andere Messinstrumente umfassen, die in Echtzeit Daten liefern.

Hydrodynamische Modelle

Hydrodynamische Modelle wie HydroAS ermöglichen eine detaillierte Simulation der Fließvorgänge bei Starkregen und urbanen Sturzfluten. Diese Modelle berücksichtigen alle relevanten Abflussbereiche und bieten präzise Informationen darüber, wohin das Wasser fließt und wo Überflutungen auftreten können.

Webbasierte Anwendungen

Interaktive Anwendungen wie der Starkregen WebViewer stellen die Ergebnisse der Modellrechnungen in animierten Starkregengefahrenkarten dar. Diese Karten können in die kommunalen Internetpräsenz integriert werden, um Bürger*innen wirkungsvoll zu informieren und ihnen zu ermöglichen, eigenverantwortlich zu handeln.

Praktische Anwendung und Zukunftsaussichten

Die praktischen Anwendungen dieser Technologien und Modelle sind vielfältig. Kommunale Fachabteilungen, Einsatzkräfte und Anwohner können die bereitgestellten Informationen nutzen, um auf bevorstehende Ereignisse vorbereitet zu sein und geeignete Maßnahmen zu ergreifen. Langfristig können diese Systeme dazu beitragen, die Klimaresilienz von Städten und Gemeinden zu erhöhen und die Auswirkungen von Sturzfluten zu minimieren.

Prototypische Anwendungen und Praxistests

In Pilotregionen werden prototypische Anwendungen getestet, um die Qualität und Belastbarkeit der Sturzflutwarnungen zu bewerten. Diese Tests sind entscheidend, um die Systeme kontinuierlich zu verbessern und an die spezifischen Bedürfnisse der jeweiligen Regionen anzupassen.

Zusammenarbeit und Integration

Ein wesentlicher Erfolgsfaktor für die Entwicklung effektiver Frühwarnsysteme ist die enge Zusammenarbeit zwischen Forschungseinrichtungen, Ingenieurbüros, Behörden und der betroffenen Bevölkerung. Diese integrative Herangehensweise stellt sicher, dass die entwickelten Systeme praxistauglich sind und optimal genutzt werden können.

Fazit

Die Entwicklung von Frühwarnsystemen für Sturzfluten ist ein komplexes und herausforderndes Unterfangen, das jedoch angesichts der zunehmenden Häufigkeit und Intensität von Starkregenereignissen unerlässlich ist. Durch die Integration moderner Technologien und interdisziplinärer Zusammenarbeit können wirksame Lösungen entwickelt werden, die dazu beitragen, die Bevölkerung zu schützen und die Schäden durch Sturzfluten zu minimieren.

Bibliografie

- https://www.iosb.fraunhofer.de/de/projekte-produkte/prognosf-ki-vorhersage-sturzfluten.html
- https://www.swr.de/wissen/freiburg-index-zur-einschaetzung-von-sturzflut-gefahren-100.html
- https://kiwasus.de/
- https://www.hydrotec.de/starkregen-und-urbane-sturzfluten/
- https://kommunikation.uni-freiburg.de/pm/2022/neues-forschungsprojekt-warnsystem-fuer-gefaehrliche-starkregen-und-sturzfluten
- https://tu-dresden.de/bu/umwelt/geo/ipf/geosensorsysteme/forschung/forschungsprojekte/multisensorsysteme-fuer-die-beobachtung-von-sturzfluten
- https://nachrichten.idw-online.de/2024/06/12/lokale-sturzflut-gefahr-vorhersagen
- https://www.umweltbundesamt.de/themen/klima-energie/klimafolgen-anpassung/werkzeuge-der-anpassung/projektkatalog/urbas-urbane-sturzfluten-vorhersage-management-von
- https://www.daswetter.com/nachrichten/wissenschaft/system-zur-vorhersage-der-auswirkungen-entwickelt-um-die-fruehwarnung-vor-ueberschwemmungen-zu-verbessern.html
- https://www.bmbf-wax.de/verbundvorhaben/avoss/