Problemstellung

Warnungen vor Starkregengefahren erfolgen bislang fast ausschließlich auf der Grundlage von Niederschlagsvorhersagen oder gewässerbasierter Monitoringsysteme. Diese berücksichtigen weder die hydrologische Gefährdung durch urbane Überflutungen noch das Schadenspotenzial kritischer (Verkehrs-)Infrastrukturen. Es fehlt an effektiven Frühwarnsystemen zur Warnung vor den unmittelbaren Auswirkungen eines Starkregenereignisses sowie der Ableitung verkehrsbedingter Maßnahmen.

Projektziel

Vorhabenziel des Projektes ISRV ist die Entwicklung eines KI-basierten Frühwarnsystems für starkregeninduzierte Überflutungen, welches in Kombination mit Echtzeit-Verkehrsinformationssystemen die Sicherheit und Handlungsfähigkeit im Verkehrssektor erhöht.
Das KI-System ermöglicht präzise und stadtgebietsweite Überflutungsvorhersagen und kann mit einem Verkehrsinformationssystem (Smart-City-Plattform) gekoppelt werden. Ergebnisse münden in der Entwicklung von infrastruktur- und fahrzeugseitigen Lösungen für verkehrsregelnde Maßnahmen im Ereignisfall.

Durchführung

Synthetische Starkregenszenarien werden im Projekt ISRV durch KI-Analysen großer Wetterdatenbanken generiert, Überflutungsprozesse hydrodynamisch modelliert und risikoanalytisch ausgewertet. Die erzeugten Datensätze dienen als Trainingsinput für ein Deep Learning (DL)-Modell. Das DL-Modell überwindet die Rechenzeitproblematik hochaufgelöster Überflutungssimulationen und wird mit einem Radar-Vorhersagesystem in Echtzeit gekoppelt. Überflutungsvorhersagen dienen als Basis für intelligente Verkehrsinformationssysteme und Weisungsempfehlungen.