Starkregen ist nicht erst seit den gravierenden Ereignissen von 2021 in der öffentlichen Wahrnehmung als ernst zu nehmende Gefahr im Fokus. Besonders in topographisch komplexen Einzugsgebieten kommen bisherige Formen der Niederschlagsbetrachtung an ihre Grenzen. Hierfür zeigen wir den exemplarischen Aufbau eines KI-gestützten Frühwarnsystems und Zellerfassung (Now-Casting) von Starkregenereignissen mittels einer IoT-basierten optischen Methode, um Niederschlagsintensitäten zu erfassen, am Beispiel der Gemeinde Liederbach am Taunus.
Starkregenereignisse sind extreme Unwetterereignisse mit großen Niederschlagsmengen, die in der Regel sowohl räumlich als auch zeitlich diskontinuierlich verteilt sind und häufig eng mit zerstörerischen Wirkungen (z. B Überschwemmungen von Fluss- und Siedlungsgebieten) vorkommen. Aufgrund der schnelllebigen Eigenschaften und der starken Raum-Zeit-Variabilität ist weder die Lokalisierung noch die Prognose der Verlagerung von außergewöhnlichen Starkniederschlägen mit den klassischen Wetterund Klimavorhersagemodellen ausreichend präzise genug. Numerische Wettervorhersagemodelle können aufgrund des hohen Rechenaufwands, der für eine Simulation von kurzlebigen und kleinräumigen Prozessen notwendig ist, keine zuverlässigen Prognosen für kurze Prognosezeiträume liefern. Um die Zugrichtung einer Starkregenzelle prognostizieren zu können, ist daher ein quantitatives Niederschlags-Nowcasting notwendig.
Copyright: | © Springer Vieweg | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH |
Quelle: | Wasserwirtschaft - Heft 07-08 (August 2023) |
Seiten: | 3 |
Preis: | € 10,90 |
Autor: | Alexander Buddrick Andreas Bosel Dr. Henning Oppel Dr. Benjamin Mewes |
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