Glocal4Flood
Projektbeschreibung
Extremwetterereignisse nehmen infolge des Klimawandels zu und führen immer häufiger zu Hochwasser mit erheblichen wirtschaftlichen und
infrastrukturellen Schäden.
Glocal4Flood verfolgt das Ziel, lokale Hochwasserprognosen, insbesondere für kleine und mittlere Gewässer, zu verbessern.
Hierzu werden global und lokal trainierte Prognosemodelle kombiniert und durch hochauflösende Simulationen ergänzt.
Zielsetzung des Projekts
Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit bei Hochwasser
Reduktion von Unsicherheiten bei Extremereignissen
Schließen von Datenlücken in Regionen mit wenig Messdaten
Schaffung belastbarer Entscheidungsgrundlagen für Kommunen und Behören
Lösungsansatz mit vier Aspekten
Lokale Prognosemodelle für einzelne Sensorknoten
Verwendung von lokalen Echtzeitdaten . Dabei wird auf lokale Messwerte der assoziierten Partner (Hochwasserinfosystem der Stadt Steinheim, Alte Hansestadt Lemgo und Gemeinde Kalletal) zurückgegriffenPrognosemodell für den Volumenstrom des gesamten Flusses
Verwendung von historischen Ereignissen und weitere Daten im
gesamten EinzugsgebietGlobales Training der Prognosemodelle für den Volumenstrom
Verwendung von weltweit-verfügbaren Hydrologie-DatensätzenHochauflösendes 3D-Simulationsmodell für fluviale Überflutungen
Erzeugung synthetischer Daten für unterrepräsentierte Ereignisse in den
KI-Modellen und als Referenz zur Überprüfung
Hinweis
Bei allen Kommunikations- und Informationsmaßnahmen im Rahmen dieses Projekts wird die Unterstützung durch die Europäische Union und das Land Nordrhein-Westfallen gemäß den geltenden Kommunikationspflichten sichtbar gemacht-
