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ResearchInterdisciplinary Research AssociationsDigitalisierung WasserForschungsprojekte in FBG
Zukunftslabor Wasser (ZLW) – AP 4.2: Nowcasting von extremen Niederschlägen (NextRain)

Zukunftslabor Wasser (ZLW) – AP 4.2: Nowcasting von extremen Niederschlägen (NextRain)

Abbildung 1: Regenradar für Niedersachsen und Schleswig-Holstein
Led by:  Prof. Dr.-Ing. Uwe Haberlandt
Team:  Adina Brandt, M.Sc.
Year:  2023
Date:  17-05-23
Funding:  Niedersächsisches Ministerium für Wissenschaft und Kultur
Duration:  08/2022 – 07/2027

Extreme Niederschlagsereignisse führen sehr häufig zu Hochwasser sowohl im urbanen als auch im ländlichen Raum und verursachen dort teilweise massive Schäden (Neuweiler u.a., 2022). Insbesondere die Sturzfluten sind oftmals die Folge von konvektiven Stürmen, welche eine hohe räumliche und zeitliche Dynamik aufweisen und damit schwer vorhersagbar sind (Rözer u.a., 2021). Die Prognosen der Auswirkungen des Klimawandels deuten darauf hin, dass in Zukunft die extremen Niederschläge häufiger auftreten werden (Neuweiler u.a., 2022). Somit sind Frühwarnsysteme unabdingbar, um die durch Hochwasser verursachten Schäden zu minimieren (Rözer u.a., 2021).

 

Das Ziel dieses Teilprojektes ist die Kurzfristvorhersage (Nowcasting) von Starkniederschlagsereignissen als Input für Modelle zur Frühwarnung von Sturzfluten (Flash Floods) in kleinen Einzugsgebieten und von pluvialen Überschwemmungen zu verbessern. Dabei beruht das Nowcasting hauptsächlich auf räumlich hoch aufgelösten Radardaten und punktuellen Bodenmessungen. Die resultierenden Niederschlagsvorhersagen werden anschließend in einem hydrologischen Modell zur detaillierteren Untersuchung von Flash Floods verwendet.

Die folgenden Schwerpunkte sollen in diesem Teilprojekt näher betrachtet werden:

 

  • Klassifizierung von Niederschlags- und Abflussereignissen
  • Optimale online Aneichung von Niederschlagsinformationen aus Radardaten mit Bodenmessungen
  • Weiterentwicklung der Radarvorhersagen zu nichtlinearem Tracking mit Softcomputing-Ansätzen (ANN, Fuzzy, k-nn resampling, etc.)
  • Kopplungsmöglichkeiten von numerischen Wettervorhersagemodellen und Radartracking
  • Hydrologische Modellierung von Flash Floods einschließlich Modellkalibrierung und -validierung
  • Analyse der Vorhersagegenauigkeit von Flash Floods
  • Unsicherheitsquantifizierung und Ensemblevorhersagen

 

Die beschriebenen Untersuchungen bauen auf den Ergebnissen des BMBF Projektes EVUS („Echtzeitvorhersage für urbane Sturzfluten und damit verbundene Wasserkontamination“) auf (Shehu & Haberlandt, 2021a; Shehu & Haberlandt, 2021b) und sind eng gekoppelt mit den Teilprojekten AP 4.1, 4.3 und 4.4.