mobileVIEW
Verbesserung der Kurzfristvorhersage von Niederschlagsereignissen mittels Fahrzeugsensoren
Zuletzt aktualisiert am 07.05.2021
Projektbeschreibung
Problem
Niederschlagsvorhersagen weisen aufgrund der variierenden Dichte der Messstellennetze und der spezifischen Fehlerquellen von Radarprodukten in Bezug auf Starkregenereignisse gewisse Unsicherheiten auf. Das Ziel des Forschungsprojektes „mobileVIEW“ war die Erhebung und Verfügbarmachung einer zusätzlichen Datenquelle: Kfz-Sensordaten aus fahrenden Autos. Durch eine Kombination dieser Daten mit Stationsdaten (Pluviometern) sowie Niederschlagsradarprodukten sollten kurzfristige Warnungen vor Starkregenereignissen ermöglicht werden. Hierfür war die Entwicklung eines Modells zur Aufbereitung und Verschneidung der Daten erforderlich.
Ziele
Das Forschungsprojekt „mobileVIEW“ konnte den Machbarkeitsnachweis zur Generierung von Niederschlagsinformationen aus Kfz-Sensordaten erbringen. Die im Rahmen eines umfassenden DSGVO-konformen Datenschutzkonzeptes in den Fahrzeugen aus bestehenden Sensoren erhobenen Rohdaten wurden über Mobilfunk an einen zentralen Server zur Weiterverarbeitung übermittelt. Da Kfz-Sensordaten primär für Komfort und Sicherheit des oder der Fahrzeugführenden und nicht für wasserwirtschaftliche Anwendungen konzipiert wurden, war ein differenziertes Pre-Processing der Daten erforderlich. Anschließend erfolgte eine Verschneidung mit Pluviometerdaten und einem Niederschlagsradarprodukt zu einer Multi-Source-Precipitation-Map. Die zusätzlichen mobilen Niederschlagsinformationen konnten für den Projektzeitraum erfolgreich in das bestehende Vorhersagesystem der Emschergenossenschaft und Lippeverband, Delft-FEWS, integriert werden. Darüber hinaus konnten exemplarisch auch automatisierte SMS-Warnungen auf Teileinzugsebene umgesetzt werden. Im Hinblick auf die Qualität der Kfz-Sensordaten und die Anlernung geeigneter KI-Modelle zur Generierung von Niederschlagsinformationen besteht noch weiterer Forschungsbedarf.
Projektübersicht
