Verbundprojekt: Auswirkungsbasierte Vorhersage von Starkregen und Sturzfluten auf verschiedenen Skalen: Potentiale, Unsicherheiten und Grenzen (AVOSS); Teilprojekt 2

Abstract

Eine Sturzflut kann durch die Kombination eines Niederschlagsereignisses mit bestimmten Vorbedingungen und lokalen Gegebenheiten nahezu überall, auch fernab von Gewässern, innerhalb sehr kurzer Zeitspannen auftreten. Das Teilprojekt 2 (TP2) widmet sich dem Problem, dass es zum gegenwärtigen Zeitpunkt nicht möglich ist, das Auftreten von Sturzfluten im urbanen Raum infolge Starkregen mit hochauflösenden hydrodynamischen Berechnungen in Echtzeit zuverlässig vorherzusagen (Bermudez et al. 2018). Ein wichtiger Grund hierfür ist die häufig nur sehr kurzfristige (einige Minuten bis wenige Stunden) Vorhersage eines Starkregenereignisses. Physikalisch basierte, hochauflösende hydrodynamische Modelle für Einzugsgebiete >5 km² weisen jedoch Rechendauern von mehreren Stunden auf. Somit können die physikalisch basierten hydrodynamischen Modelle, die üblicherweise im Rahmen von Starkregenrisikomanagement-Konzepten erstellt wurden, nicht für die Echtzeitvorhersage verwendet werden. Um die Lücke in der Echtzeitvorhersage zu schließen, wurden Ersatzmodelle des lokales Überflutungsgeschehens bei Starkregen entwickelt. In den letzten Jahren konnten damit insbesondere für die Vorhersage von Überflutungstiefen vielversprechende Fortschritte erzielt werden (Berkhahn et al. 2019; Ivanov et al. 2021; de Vos et al. 2022; Piadeh et al. 2022; Seleem et al. 2022). Ziel des Teilprojekts 2 war es, für urbane Gebiete mit hohem Sturzflutpotenzial echtzeitfähige Neuronale Netz-Modelle zu entwickeln, die Überflutungstiefen und Fließgeschwindigkeiten – beides für Gefahren relevante Größen - vorhersagen und somit hydrodynamische Modelle ersetzen können. Das Ersatzmodell wird anhand des hydrodynamischen Modells trainiert. Im Rahmen des Projektes wird gefordert, dass das neu entwickelte Ersatzmodell in der Lage sein soll, Überflutungstiefen und Fließgeschwindigkeiten mit geringer Rechenzeit und geringer Abweichung vom hydrodynamischen Modell vorherzusagen, dabei verschiedene Vorfeuchten des Bodens zu berücksichtigen und Ensemble-Rechnungen zur Abschätzung der Unsicherheit zu ermöglichen.