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|title=Hochwassermanagement-Plattform für kleinere Städte und Kommunen mit Bürgerbeteiligung
(Crowd Sourcing and Mobile Sensing for Flood Management in Small Catchment Areas)
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|volume=Vol-2197
|authors=Simon Burkard,Frank Fuchs-Kittowski,Ruben Müller,Bernd Pfüützner
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==Hochwassermanagement-Plattform für kleinere Städte und Kommunen mit Bürgerbeteiligung
(Crowd Sourcing and Mobile Sensing for Flood Management in Small Catchment Areas)==
https://ceur-ws.org/Vol-2197/paper8.pdf
Tagungsband UIS 2018
Beitrag H: Simon Burkard, Frank Fuchs-Kittowski, Ruben Müller,
Bernd Pfützner
Hochwassermanagement-Plattform für kleinere Städte und
Kommunen mit Bürgerbeteiligung
Crowd Sourcing and Mobile Sensing for Flood
Management in Small Catchment Areas
Simon Burkard1, Frank Fuchs-Kittowski1, Ruben Müller2, Bernd Pfützner2
1
HTW Berlin, {s.burkard | frank.fuchs-kittowski}@htw-berlin.de
2
BAH Berlin, {ruben.mueller | bernd.pfuetzner}@bah-berlin.de
Abstract
In urban areas the damage potential by flood events is particularly high, regularly causing
damages and economic losses. Early warning systems that can forecast such events with
sufficient lead time are therefore very important. However, especially for small catchment
areas the establishment and operation of forecasting systems is very difficult. On the one hand
early warning systems have to deal with high spatial uncertainties of precipitation forecasts,
on the other hand small catchments often show very fast reactions of the basin to heavy
precipitation events. Moreover, in small catchments automatic gauging stations are often
missing. This makes early flood forecasting complicated and very challenging.
This paper presents a software platform for the flood management particularly for small river
basins in German municipalities. It tries to solve the problems mentioned above via civic
involvement by incorporating Volunteered Geographic Information (VGI). For this purpose,
volunteers (citizens, municipal employees) are asked to acquire relevant hydrological and
meteorological data via a smartphone application in order to compensate for the lack of official
gauging stations. This includes e.g. water level measurements acquired via mobile image-
based measurement methods. The information captured by volunteers is – in addition to open
publicly available forecasting data provided by the German Meteorological Service Provider –
automatically incorporated into the forecasting system in order to minimize forecasting
uncertainties. A web-based dashboard available to crisis managers, e.g. disaster relief forces,
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Tagungsband UIS 2018
visually processes and displays all relevant information and forecasting data thus enabling
convenient monitoring of the situation (situation awareness).
Zusammenfassung
Hochwasserfrühwarnung für kleine Einzugsgebiete ist eine herausfordernde Aufgabe. Zum
einen sind die verursachenden kleinräumigen meteorologischen Ereignisse in ihrem raum-
zeitlichen Auftreten nur bedingt vorhersagbar, so dass die Hochwasserfrühwarnung mit hohen
Unsicherheiten behaftet ist. Zum anderen reagieren die kleinen Einzugsgebiete sehr schnell
auf solche Ereignisse, so dass die Vorwarnzeiten oftmals zu gering sind. Zudem fehlen in
kleinen Einzugsgebieten oftmals Messinfrastrukturen (Pegel etc.), was die
Hochwasserfrühwarnung zusätzlich verkompliziert.
In diesem Beitrag wird eine Software-Lösung für das Hochwassermanagement (HWM) speziell
für Kommunen mit kleinen Einzugsgebieten (Gewässer 2. Ordnung) vorgestellt. Zum einen
bietet sie auf Basis von meteorologischen Daten von Wetterdiensten (DWD) vollautomatisch,
ausreichend lange Vorwarnzeiten durch eine ortsbezogene Bewertung von
Niederschlagsvorhersagen und optional berechneten Hochwasservorhersagen. Zum anderen
bezieht sie freiwillige Helfer, wie Bürger oder kommunale Angestellte, über eine Smartphone-
Anwendung mit ein, um Daten für das HWM zu sammeln und bereitzustellen und somit vor Ort
fehlende Messinfrastruktur auszugleichen. Neben Wasserständen, die mittels bildbasierten
Messverfahren per Smartphone gemessen werden, zählen dazu Fotoaufnahmen, momentane
Niederschlagsintensitäten und abgeschätzte Schneehöhen. Die auf diese Weise
aufgenommenen und in Echtzeit bereitgestellten Informationen (VGI) fließen in die
Hochwasservorhersage ein, helfen Unsicherheiten zu mindern und fördern die
Situationsbeurteilung während eines Hochwassers. Eine Web-Oberfläche (Dashboard) für
Ämter und Einsatzkräfte visualisiert die eingehenden Informationen und Vorhersagen und
erlaubt somit eine umfassende Überwachung und Beurteilung der aktuellen Situation (situation
awareness).
1 Einleitung
Hochwasser gehören zu den Naturgefahren, die die zivile Bevölkerung direkt bedrohen
und regelmäßig große Schäden verursachen. In urbanen Gebieten ist das
Schadenspotential durch Hochwasserereignisse besonders hoch. Um zielgerichtete
Schutzmaßnahmen zu ermöglichen, kommt daher einem verlässlichen
Hochwassermanagement (HWM) mit frühzeitigen Vorhersage- und Warnsystemen
eine besondere Bedeutung zu [Kundzewicz 2013].
111
Tagungsband UIS 2018
Für großräumige Bereiche geben in der Regel die Hochwassermeldezentralen der
Länder offizielle Hochwasserwarnungen an Behörden und die Bevölkerung heraus.
Für gefährdete kleine Einzugsgebiete in Kommunen und Städten kann jedoch meist
keine eigene Abschätzung der hydrologischen oder meteorologischen Entwicklung
stattfinden, obwohl dies oftmals gewünscht wird [Philipp et al. 2015]. Gründe hierfür
sind u.a. der sehr große und kaum leistbare Aufwand von Niederschlags-Abfluss-
Modellierungen für eine große Anzahl kleiner Einzugsgebiete und fehlende
Pegelmessnetze an kleinen Gewässern. Mit kleiner werdenden Einzugsgebietsgrößen
steigen zudem rasch die hydrologischen und meteorologischen Unsicherheiten [Collier
2007; Beven 2012].
Im Zuge von neuen Entwicklungen, wie den seit Juli 2017 frei verfügbaren
Vorhersagedaten des Deutschen Wetterdienstes (DWD) sowie der immer größeren
Verfügbarkeit von privaten mobilen Endgeräten zur Aufnahme und Bereitstellung von
meteorologischen und hydrologischen Daten (z.B. zur Messung von Wasserständen)
durch freiwillige Helfer [See et al. 2016], offenbaren sich neue vielfältige Möglichkeiten
zur Realisierung von innovativen Softwarelösungen speziell für das HWM in
Kommunen und Städten [Müller et al. 2017].
Dieser Beitrag stellt eine Software-Lösung für das Hochwassermanagement (HWM)
mit Bürgerbeteiligung speziell für Kommunen mit kleinen Einzugsgebieten (Gewässer
2. Ordnung) vor, die die oben adressierten Probleme löst, u.a. durch Einbindung von
freiwillig bereitgestellten Geodaten („Volunteered Geographic Information“, kurz: VGI)
[Goodchild 2007]. Zunächst werden die Anforderungen vorgestellt, die speziell für das
Hochwassermanagement in kleinen Einzugsgebieten über Workshops in mehreren
Kommunen identifiziert wurden (Kapitel 2). Anschließend wird die entwickelten HWM-
Plattform präsentiert, wobei die Lösungsansätze, der prinzipielle Ablauf für den Einsatz
der HWM-Plattform sowie die Architektur der HWM-Plattform vorgestellt werden
(Kapitel 3). Bei der Präsentation der einzelnen Plattform-Komponenten wird schließlich
im Detail erläutert, wie die genannten Anforderungen durch die präsentierte
Softwareplattform gelöst werden (Kapitel 4). Kapitel 5 gibt einen Einblick in die
technische Umsetzung und Implementierung der Plattform. Eine abschließende
Zusammenfassung bietet einen Ausblick auf die weitere Entwicklung und das weitere
Vorgehen zur Evaluation und zum Pilotbetrieb der HWM-Plattform (Kapitel 6).
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Tagungsband UIS 2018
2 Anforderungen an das Hochwassermanagement in kleinen
Einzugsgebieten
Zur Ermittlung von Anforderungen an ein Hochwasserfrühwarnsystem für kleine
Einzugsgebiete mit Bürgerbeteiligung (VGI) wurden mehrere Workshops mit den
Pilotanwendern des VGI4HWM-Projekts (Stadt Chemnitz, Stadt Dessau-Roßlau, LHW
Sachsen-Anhalt) durchgeführt. Als Ergebnis dieser Workshops mit verschiedenen
Kommunen wurden folgende zentrale Probleme bzw. Anforderungen an eine
Hochwassermanagement-Plattform identifiziert:
• Ortsbezogene Warnungen mit ausreichend langen Vorwarnzeiten:
Warnmeldungen sollen ortsbasiert und mit konkreten Warnstufen-
klassifikationen erstellt sowie möglichst frühzeitig und automatisiert an
Verantwortliche geschickt werden
• Ergänzung der fehlenden Pegelinfrastruktur: Eine eigens betriebene
Pegelinfrastruktur ist insbesondere für kleinere Gemeinden kostspielig.
Gemessene Durchflussdaten sind für fundierte Hochwasservorhersage jedoch
notwendig.
• Bewertung und Minimierung von Vorhersageunsicherheiten:
Modellunschärfen und unsichere Niederschlagsvorhersagen führen zu
unsicheren bzw. falschen Hochwasservorhersagen.
• Situationsüberwachung bei angespannter Personallage: Insbesondere bei
angespannter Personallage ist während eines Hochwasserereignisses die
Beurteilung und Überwachung der Situation im Einzugsgebiet aufwändig und
schwierig.
• Aufwändige Dokumentation und Aufarbeitung: Es fehlt eine geeignete (IT-)
Infrastruktur, um abgelaufene Hochwasserereignisse und Hochwasserschäden
zu dokumentieren.
• Sensibilisierung der Bevölkerung vor Hochwassergefahren: Das
Bewusstsein der Bevölkerung über mögliche Gefahren von Hochwasser ist
nicht immer ausreichend vorhanden.
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Tagungsband UIS 2018
3 Die Hochwassermanagement-Plattform
3.1 Lösungsansätze der HWM-Plattform
Um diese Probleme zu lösen bzw. die damit verbundenen Ziele zu erreichen wurde
eine neuartige Hochwassermanagement-Plattform konzipiert, die speziell kleinere
Städte und Kommunen im HWM unterstützen soll. Diese zeichnet sich insbesondere
dadurch aus, dass Bürger bei der Aufnahme und Bereitstellung von Messdaten (VGI-
Daten) mittels ihrer privaten Smartphones miteinbezogen werden können. Die
Plattform bietet damit u.a. die folgenden Möglichkeiten (Abbildung 1):
Abbildung 1: Ziele und Lösungsansätze der HWM-Plattform
• Ortsbezogene Warnungen mit ausreichend langen Vorwarnzeiten:
Kombinierte Warnmeldungen aus zonenbasierter Bewertung von
Niederschlagsvorhersagen und lokal berechneter Hochwasservorhersage
(Vorhersagehorizont bis zu 27h) [Müller et al. 2017].
• Ergänzung der fehlenden Pegelinfrastruktur durch VGI-Wasserstand-
messungen: Wasserstände werden mittels mobiler Anwendung durch
freiwillige Helfer bereitgestellt (VGI). Eine kostenintensive Installation
stationärer automatischer Pegelmessstationen entfällt somit. [Burkard et al.
2017].
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Tagungsband UIS 2018
• VGI-Messdaten zur Bewertung und Minimierung von Vorhersage-
unsicherheiten: VGI-Daten helfen bei der Niederschlagsklassifizierung sowie
bei der Validierung der HW-Vorhersagen und der Modellnachführung.
• Situationsüberwachung bei angespannter Personallage: Über das Web-
Dashboard und die mobile App werden VGI-Daten und Vorhersagen in Echtzeit
kartenbasiert dargestellt und helfen bei der Beurteilung der Situation im
Einzugsgebiet.
• Aufwändige Dokumentation und Aufarbeitung mittels VGI-
Fotoaufnahmen: Dokumentation ist möglich mittels Fotoaufnahmen durch
mobile Anwendung.
• Sensibilisierung der Bevölkerung vor Hochwassergefahren: Das aktive
Sammeln von VGI-Daten und die Nutzung der mobilen Anwendung
sensibilisiert Nutzer für Hochwasserschutz und informiert über
Hochwassergefahren.
3.2 Architektur und Komponenten der HWM-Plattform
Abbildung 2: Übersicht über die Komponenten der HWM-Plattform
Die Architektur der HWM-Plattform besteht grob aus drei Komponenten (Abbildung 2).
Über die mobile Anwendung nehmen freiwillige Teilnehmer (Bürger) Messdaten auf
(Abschnitt 4.1) und stellen diese der Plattform zur Verfügung. Autorisierte Anwender
(z.B. Einsatzkräfte der Feuerwehr) können schließlich über einen Webbrowser das
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Tagungsband UIS 2018
passwortgeschützte Dashboard (Abschnitt 4.3) aufrufen, um alle Vorhersagen und
wichtigen Informationen schnell und einfach einzusehen und die Plattform zu
administrieren. Mittels per E-Mail oder SMS zugestellten Warnmeldungen können die
Dashboard-Anwender zusätzlich aktiv aufgefordert, das Dashboard für weitere
Informationen zu besuchen. Um den personellen Aufwand zur Betreuung der HWM-
Plattform minimal zu halten, läuft die Vorhersagekomponente (Abschnitt 4.2)
vollautomatisch im Hintergrund und generiert automatisch Warnmeldungen für die
Anwender auf Basis von operationellen Hochwasservorhersagen und der Analyse von
Niederschlagsvorhersagen. Für die Erstellung der Vorhersagen und Warnmeldungen
werden dabei neben den nutzergenerierten VGI-Daten unter anderem auch frei
verfügbare offizielle Daten von externen Anbietern, z.B. des Deutschen Wetterdienstes
oder von Landeshochwasserzentralen, einbezogen.
3.3 Prinzipieller Ablauf des Einsatzes der HWM-Plattform
Abbildung 3: Der typische Bedienungsablauf der HWM-Plattform
Der Einsatz der Softwarelösung folgt idealerweise einem systematischen Vorgehen
(siehe Abbildung 3):
Warnmeldungen werden durch die Vorhersagekomponente automatisch generiert und
an autorisierte Anwender des HWM-Dashboards (z.B. Einsatzkräfte der Feuerwehr)
per E-Mail oder SMS verschickt, um diese aktiv dazu auffordern, das Dashboard zur
weiteren Beobachtung zu besuchen. Diese können das Dashboard als Web-
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Tagungsband UIS 2018
Oberfläche zur Situationsüberwachung im Hochwasserfall sowie zur Überwachung
aller eingehenden VGI-Daten nutzen.
Basierend auf der per Dashboard überwachten aktuellen Situation und Gefahrenlage
werden von den Verantwortlichen Handlungsentscheidungen getroffen. In einer
akuten Gefahrenlage wird von Verantwortlichen eine Bereitschaft hergestellt.
Gegebenenfalls können außerdem VGI-Freiwillige per Push-Benachrichtigung auf
deren Smartphone benachrichtigt werden, um aktuellen Daten (z.B. Wasserstände
oder Fotoaufnahmen) einzusenden. Die freiwilligen Helfer sammeln und messen mit
ihren eigenen Smartphones und der bereitgestellten Smartphone-Anwendung
schließlich die erforderlichen Daten und senden diese an die HWM-Plattform. Neu
eingetroffene Daten werden unmittelbar am Dashboard visualisiert und ermöglichen
den verantwortlichen Einsatzkräften eine Neueinschätzung der aktuellen
Gefahrenlage.
4 Haupt-Komponenten der HWM-Plattform
Die Funktionsweisen und Eigenschaften der drei Hauptkomponenten der HWM-
Plattform (Mobile Anwendung, Vorhersagesystem und Dashboard) sollen im
Folgenden genauer präsentiert werden. Dabei soll im Detail erläutert werden, wie die
genannten Anforderungen und Ziele durch die entwickelte Plattform gelöst werden
können.
4.1 VGI-Daten und mobile Smartphone-Anwendung
Abbildung 4: Messdaten und Informationen, die von Bürgern mittels mobiler App erhoben werden
117
Tagungsband UIS 2018
Freiwillige haben über die mobile Anwendung die Möglichkeit, Messwerte oder
Informationen zu sammeln und für bestimmte Zwecke bereitzustellen (VGI-Daten).
Dazu zählen Fotoaufnahmen, Wasserstände, Klassifikation des Niederschlags sowie
Schneehöhen (Abbildung 4). Der Aufnahmeort aller Informationen ist in der Regel im
Einzugsgebiet frei wählbar, lediglich die Messung des Wasserstandes erfolgt an zuvor
festgelegten Messstandorten. Alle gesammelten Informationen sind mit
Aufnahmezeitpunkt und Standort im Dashboard sofort einsehbar.
Die Schneehöhe und die Niederschlagsintensität werden mittels grober Schätzung von
den freiwilligen Helfern bestimmt. Neben der Option, Wasserpegel manuell an
installierten Pegellatten abzulesen, stehen für die Messung des Wasserstandes
zusätzlich auch halbautomatische bildbasierte Messmethoden zur Verfügung. Hierfür
werden im Vorfeld an den vorgegebenen Messstellen Referenzpunkte (z.B.
Markierungen am Brückengeländer) definiert und vermessen (Abbildung 5a).
Abbildung 5: Eine geeignete Messstelle zur Messung des Wasserstandes muss im Vorfeld vermessen
vorbereiten werden (a). Mittels bildbasierten Messmethoden kann der Wasserstand schließlich per
Smartphone-Anwendung zentimetergenau gemessen werden (b).
Die Messung erfolgt dann durch Mithilfe des Nutzers mittels entsprechender
Nutzerinteraktionen. Der Nutzer zeichnet dabei auf dem Smartphone in einem
Kamerabild, welches von einer beliebigen Position aus aufgenommen wurde, die
bekannten Referenzpunkte sowie den aktuellen Wasserstand ein (Abbildung 5b). Der
Wasserstand kann anschließend zentimetergenau berechnet werden. Eine weitere
bildbasierte Messmethode bezieht die im Smartphone integrierten
Orientierungssensoren mit ein. Von festgelegter Messposition aus visiert der Nutzer
118
Tagungsband UIS 2018
dabei eine Referenzlinie (z.B. ein Brückengeländer) an, neigt das Smartphone und
visiert abschließend die Linie des aktuellen Wasserstands an. Durch die Kenntnis der
Referenzlinie und der festgelegten Messposition sowie den durch die Smartphone-
Sensorik automatisch bestimmten Neigungswinkel, kann auch mit dieser Methode
innerhalb von wenigen Sekunden der aktuelle Wasserstand bestimmt werden.
Unter kontrollierten Bedingungen kann bei beiden Methoden der Wasserstand mit
einem relativen Fehler von etwa 3% gemessen werden [Burkard et al. 2017], im realen
Einsatz ist jedoch von einer geringeren Genauigkeit auszugehen. Um aus dem
gemessenen Wasserstand ebenfalls den Durchfluss am Messstandort zu bestimmen,
sind zusätzlich die Messquerschnitte vor Ort im Vorfeld zu vermessen. Diese sollten
daher ein definiertes Profil aufweisen, wie Rechteck und Trapezprofile.
Um auf eine große Mithilfe aus der Bevölkerung zurückgreifen zu können, sind
Maßnahmen zur Akquise und Motivierung von Freiwilligen notwendig [Fuchs-Kittowski
2018]. Eine Übersicht über Stand der Wissenschaft in diesem Bereich gibt z.B. [Richter
2017]. Wichtig ist, die Freiwilligen auch für regelmäßige Messungen zu gewinnen.
Städte und Kommunen müssen sich aber nicht alleine auf ortsansässige Bürger als
freiwillige Helfer verlassen, sondern können auch Mitwirkende aus dem Umfeld der
Angestellten im Außeneinsatz oder von Wasserwehren einsetzen.
Das Hochwasser-Bewusstsein der Freiwilligen wird durch das aktive Mitwirken bei der
Bereitstellung der Messdaten gestärkt. Weiterhin bietet die mobile Smartphone-
Anwendung zusätzliche Informationen zur Sensibilisierung der Nutzer vor
Hochwassergefahren (Abbildung 6). Dazu zählen interaktive
Hochwassergefahrenkarten, das Einsehen von Hochwasser-Fotoaufnahmen durch
andere App-Nutzern sowie die Möglichkeit, entsprechende Meldungen durch die
Einsatzleitung über das Dashboard direkt auf dem Smartphone per Push-
Benachrichtigung zu empfangen.
119
Tagungsband UIS 2018
Abbildung 6: Zusätzliche hochwasserrelevanten Informationen in der Smartphone-App (z.B.
Hochwassergefahrenkarten) tragen zur Sensibilisierung der Bevölkerung vor Hochwassergefahren bei
4.2 Vorhersagesystem
4.2.1 Offizielle meteorologische und hydrologische Daten
Neben der optionalen Einbeziehung von nutzergenerierten VGI-Daten verwendet die
Vorhersagekomponente der HWM-Plattform zur Erstellung von
Hochwasserwarnungen und -vorhersage offizielle frei verfügbare Daten des
Deutschen Wetterdienstes. Die frei verfügbaren meteorologischen Vorhersage-
produkte des DWD umfassen Daten des Regionalmodells COSMO-DE, des
Globalmodells ICON und der radarbasierten Niederschlagsvorhersage RADVOR
(Produkt FX). Zusätzlich finden Beobachtungswerte aus dem Stationsmessnetz des
DWD Verwendung. Eine Vorhersage liegt für das FX Produkt alle 5 Minuten vor, der
Vorhersagehorizont ist jedoch im Vergleich zu COSMO-DE und ICON deutlich
geringer (Tabelle 1).
Produkt Verfügbarkeit Verwendeter Auflösung
Vorhersagehorizont Zeit / Raum
COSMO-DE alle 3 h 27 h 2,8 km / 1 h
ICON (EU-Nest) alle 3 h 30 h 13 km / 1h
RADVOR (FX) alle 5 min 2h 1 km / 5min
Tabelle 1: Verwendete meteorologische Vorhersageprodukte des DWD
120
Tagungsband UIS 2018
4.2.2 Operationelle Hochwasservorhersage
Das Vorhersagesystem basiert auf einer modellbasierten Vorhersage mittels
Niederschlags-Abfluss-Modellierungen (N-A-Modellierungen) über das
Modellierungssystem ArcEGMO [Becker et al. 2002]. Für jede Vorhersage aus den
DWD-Produkten ICON, COSMO-DE, FX erfolgt eine N-A-Simulation in einem jeweils
eigenständigen Modell. Abbildung 7 stellt hierfür den generellen Ablauf innerhalb des
Vorhersagesystems dar. In periodischen Abständen wird dabei außerdem eine
Modellnachführung durchgeführt. Dies erfordert Daten aus dem Stationsmessnetz und
Pegel- oder VGI-Wasserstandsdaten über einen längeren Zeitraum hinweg. Mehrmals
täglich wird die Aktualisierung der DWD-Vorhersageprodukte geprüft. Mit der
Verfügbarkeit neuer Vorhersagedaten des DWD erfolgt deren Aufbereitung, die N-A-
Modellierung für die Hochwasservorhersage sowie die Auswertung der
Niederschlagsvorhersagen für die rein niederschlagsbasierten Warnungen (Abschnitt
4.2.3). Wurden hierbei Warnklassen ausgerufen, erfolgt das Absetzen einer
Warnmeldung, beispielsweise per E-Mail oder SMS an die Dashboard-Anwender
(Abschnitt 4.2.4).
Abbildung 7: Programmablauf der Vorhersagekomponente
121
Tagungsband UIS 2018
4.2.3 Niederschlagsbasierte Warnung
Neben dem Einsatz hydrologischer Modelle warnt die HWM-Plattform vor potentiell
hochwasserauslösenden Ereignissen durch separate Auswertung der
Niederschlagsvorhersagen [Müller et al. 2017]. Eine ausgerufene Warnklasse gibt
einen Hinweis auf die Schwere des vorhergesagten Niederschlagsereignisses.
Grundlagen zu dieser Bewertung entstammen dem KOSTRA-Starkregenatlas. Mit fünf
ausrufbaren Warnklassen sind Niederschlagswerte für Kombinationen aus
Jährlichkeiten und Dauerstufen verknüpft, wobei noch einmal zwischen Sommer und
Winterhalbjahr unterschieden wird.
Der Gebietsniederschlag je Vorhersagezeitschritt wird als 0,9-Quantil aus den
Niederschlagswerten aller Gitterzellen der Vorhersageprodukte im Einzugsgebiet
berechnet. Darüber hinaus sind weitere Gitterzellen im Umkreis des Einzugsgebiets in
zwei Perimetern und jeweils vier Quadranten zugeordnet. Über die Gitterzellen der
jeweiligen Quadranten wird analog ein Niederschlag bestimmt und einer Warnklasse
zugeordnet.
Ziel ist es, die Dashboard-Anwender (z.B. Einsatzkräften der Feuerwehr) ebenfalls für
kleinräumige Starkniederschlagszellen zu sensibilisieren, die laut Vorhersage nicht im
Einzugsgebiet, aber im Umfeld des Einzugsgebiets niedergehen. Durch die
Unsicherheiten in der räumlichen Verortung der Niederschlagszellen ist es nämlich
nicht ausgeschlossen, dass diese nicht doch das EZG treffen. Mit der farblichen
Darstellung der eintretenden Warnklassen in den jeweiligen Quadranten zu den
entsprechenden Warnzonen gewinnt der Anwender eine abstrahierte Übersicht über
potentielle Gefahrenlagen.
4.2.4 Automatisches Versenden von Warnmeldungen
Eine Warnmeldung wird durch die HWM-Plattform verfasst und versendet, sobald eine
Warnklasse im hydrologischen (Abschnitt 4.2.2) oder meteorologischen (Abschnitt
4.2.3) Vorhersageteil ausgerufen wurde. Die Warnmeldung enthält eine
Zusammenfassung des Geschehens und wird als SMS oder E-Mail an ausgewählte
Personen, beispielsweise an Einsatzkräfte, versandt. Diese haben schließlich die
Möglichkeit, über das Dashboard selbst individuelle Nachrichten an weitere Nutzer
oder Nutzergruppen der mobilen Anwendung zu senden. Durch das automatische
122
Tagungsband UIS 2018
Generieren und Versenden von Warnmeldungen wird die Aufmerksamkeit der
Dashboard-Nutzer aufrechterhalten, das Geschehen weiterhin zu verfolgen.
4.3 Dashboard
Das webbasierte Dashboard ermöglicht den autorisierten Dashboard-Nutzern eine
Überwachung der Situation im Einzugsgebiet und vereint zudem verschiedenen
Verwaltungsaufgaben. In verschiedenen Ansichten werden dabei die zuvor
beschriebenen hydrologischen und meteorologischen Vorhersagen und Warnungen
sowie nutzergenerierten Informationen und Messdaten aufbereitet und kartenbasiert
visualisiert (Abbildung 8).
Sowohl Ansichten der Hochwasservorhersagen und Pegel- bzw. VGI-
Wasserstandmessungen an den definierten Messstandorten sind möglich (Abbildung
8a) als auch Übersichten zum meteorologischen Geschehen (Abbildung 8b). Neben
den Warnklassen der niederschlagsbasierten Warnungen sowie optionalen lokalen
Warnmeldungen von externen Anbietern (z.B. Landeshochwasserzentralen) werden
dort die aktuellen Niederschlagsradarbilder des DWD und die täglichen
Niederschlagssummen im Einzugsgebiet dargestellt.
In weiteren Ansichten werden die von Nutzern eingesendeten Messdaten
(Niederschlagsintensitäten, Schneehöhen) und Fotoaufnahmen gelistet und
kartenbasiert mittels Markern angezeigt (Abbildung 8c). Zur verbesserten
nachträglichen Dokumentation können dort auch historische Messdaten und Fotos aus
zurückliegenden Ereignissen eingesehen, zeitlich gefiltert und heruntergeladen
werden. Eine zusätzliche Administrations-Oberfläche im Dashboard ermöglicht
außerdem auch das Versenden von individuellen Nachrichten per Push-
Benachrichtigung an die Nutzer der mobilen Smartphone-Anwendung (Abbildung 8d).
123
Tagungsband UIS 2018
Abbildung 8: Dashboard-Ansichten zur Überwachung der Hochwassersituation. Einsatzkräfte können
Dashboard Hochwasservorhersagen und Wasserstandmessungen (a), Meteorologische Warnungen
und Vorhersagen (b) sowie alle nutzergenerierten Messdaten und Fotoaufnahmen (c) einsehen. Auch
das Versenden von Benachrichtigungen an die mobile Anwendung ist möglich (d).
5 Technische Implementierung der HWM-Plattform
Abbildung 9: Eingesetzte Technologien zur Implementierung der HWM-Plattform
Neben der mobilen Smartphone-App, dem web-basierten Dashboard (Frontend) sowie
dem automatischen Vorhersagesystem ist ein zentraler Backend-Server ein wichtiger
124
Tagungsband UIS 2018
Bestandteil der technischen Implementierung der HWM-Plattform. Bei der
Realisierung der Gesamtplattform wird dabei auf eine Reihe unterschiedlicher
etablierter Technologien zurückgegriffen. Die grobe Systemarchitektur sowie die
jeweils eingesetzten Technologien sind in Abbildung 9 skizziert.
Das Vorhersagesystem basiert auf der Modellierungssoftware ArcEGMO 12 für Linux,
wobei sämtliche notwendigen Verarbeitungsskripte zur Steuerung des
Vorhersagesystems und internen Datenverarbeitung sowie zur Anbindung des
Systems an den Backend-Server sowie an den Datenservice des Deutschen
Wetterdienstes zum Download von Vorhersagedaten mittels Python implementiert
wurden.
Der Backend-Server der Plattform basiert auf einem in einer JavaScript-
Laufzeitumgebung ausgeführten node.js-Webserver in Kombination mit dem
Webframework Express.js sowie einer MongoDB NoSQL-Datenbank zur persistenten
Speicherung relevanter Datenobjekte (z.B. VGI-Daten, Vorhersagezeitreihen,
Warnmeldungen etc.).
Ein Web-Frontend, welches über einen gewöhnlichen Web-Browser aufgerufen
werden kann, zeigt das Dashboard zur Situationsüberwachung und zur
Nutzerverwaltung (Abbildung 8). Zur Entwicklung des Frontend wird das
Webframework Vue.js eingesetzt.
Die mobile Anwendung wurde für das Betriebssystem Android (Android-Version 4.3
und neuer) entwickelt. Die Steuerung der Push-Benachrichtigungen auf die mobilen
Endgeräte wird dabei mit Hilfe des Google-Dienstes Firebase Cloud Messaging (FCM)
realisiert.
6 Zusammenfassung und Ausblick
Eine IT-Unterstützung für das Hochwassermanagement speziell in kleinen
Einzugsgebieten weist besondere Rahmenbedingungen und Anforderungen auf. Mit
der Verwendung und Aufbereitung von seit kurzem frei verfügbaren Vorhersagedaten
und der Einbeziehung von freiwilligen Helfern bei der Erhebung von hydrologischen
Messdaten bietet die vorgestellte Plattform eine effektive Softwarelösung zur
Unterstützung des Hochwassermanagements speziell in kleinen Städten und
Kommunen.
125
Tagungsband UIS 2018
Die Plattform nutzt dabei Informationen und Messdaten, die aus der Bevölkerung von
freiwilligen Helfern oder kommunalen Angestellten mittels einer mobilen Smartphone-
Anwendung gesammelt wurden. Zur Überwachung aller eingehenden Daten und zur
Situationsüberwachung im Hochwasserfall können autorisierte Anwender der
Plattform (z.B. Einsatzkräfte der Feuerwehr) ein Dashboard als Web-Oberfläche
besuchen. Nutzergenerierte Fotoaufnahmen aus dem Einzugsgebiet helfen bei der
Situationseinschätzung und ermöglichen eine schnelle Reaktion. Der Vergleich der
von Freiwilligen vorgenommenen Niederschlagsklassifikation mit derzeit gültigen
Vorhersagen ermöglicht deren Validierung zum gegenwärtigen Zeitpunkt.
Wasserstandmessungen, die mittels bildbasierter Messung per Smartphone an
vorbereiteten Messstellen aufgenommen werden, kompensieren fehlende
Pegelmesssysteme.
Zusätzlich stehen eine modellbasierte Hochwasservorhersage und ein separates
niederschlagsbasiertes Vorwarnsystem zur Verfügung. Das Vorhersagesystem
generiert dabei Warnmeldungen automatisch und kann diese an die Anwender des
Dashboards per E-Mail oder SMS verschicken, um diese aktiv aufzufordern, das
Dashboard zur weiteren Beobachtung zu besuchen. Den Kommunen und Gemeinden
stehen auf diese Weise ortsspezifische Informationen bereit, welche die offiziellen
Warnmeldungen untersetzen.
Die vorgestellte Plattform wurde in Zusammenarbeit mit zwei Pilotanwendern (Stadt
Chemnitz und Stadt Dessau-Roßlau) entworfen und entwickelt. In gemeinsamen
Workshops wurden dabei zunächst die genannten Rahmenbedingungen identifiziert
und genauen Anforderungen abgeleitet. In einer ersten Evaluationsphase konnte
bereits sichergestellt werden, dass die Funktionen der entwickelten Komponenten
auch den tatsächlichen Bedarf der Einsatzkräfte vor Ort entsprechen.
In einer zweiten Evaluationsphase ab Sommer 2018 soll die HWM-Plattform
schließlich auch in den beiden Versuchsgebieten (Pleißenbach in Chemnitz und
Rossel in Dessau-Roßlau) in einem Probebetrieb unter Einbeziehung der gesamten
ortsansässigen Bevölkerung getestet werden. Durch umfangreiche
Öffentlichkeitsarbeit und Freiwilligen-Management (Schulungen etc.) sollen hierfür
dann möglichst viele Bürger als freiwillige Helfer gewonnen werden. Die
abschließende Evaluation wird anschließend zeigen, inwieweit auch der Ansatz
126
Tagungsband UIS 2018
erfolgreich ist, per Smartphone gewonnene nutzergenerierte Daten der
ortsansässigen Bevölkerung als zusätzliche Informationen für das
Hochwassermanagement gewinnen zu können.
7 Literaturverzeichnis
Becker, A.; Klöcking, B.; Lahmer, W.; Pfützner, B. (2002): The Hydrological Modelling System
ARC/EGMO. In: Mathematical Models of Large Watershed Hydrology (Eds.: Singh, V.P.
and Frevert, D.K.).Water Resources Publications, Littleton/Colorado.
Beven, K.J. (2012): Rainfall-Runoff Modelling. The Primer. – John Wiley and Sons, Chichester;
2. Auflage.
Burkard, S.; Fuchs-Kittowski, F.; O'Faolain de Bhroithe, A. (2017): Mobile crowd sensing of
water level to improve flood forecasting in small drainage areas. In: Environmental Software
Systems - 12th IFIP WG 5.11 International Symposium (ISESS 2017, Springer International
Publishing, Berlin u.a., S. 129-145.
Collier, C. G. (2007) Flash flood forecasting: What are the limits of predictability? In: Quarterly
Journal of the Royal Meteorological Society 133, Nr. 622, S. 3–23.
Fuchs-Kittowski, F. (2018): Mobiles Crowdsourcing zur Einbindung freiwilliger Helfer in den
Katastrophenschutz. In: Reuter, C. (Hrsg.): Sicherheitskritische Mensch-Computer-
Interaktion - Interaktive Technologien und Soziale Medien im Krisen- und
Sicherheitsmanagement. Berlin u.a.: Springer Vieweg Verlag, S. 551-572.
Goodchild, M. F. (2007): Citizens as Voluntary Sensors - Spatial Data Infrastructure in the
World of Web 2.0. Int. J. Spatial Data Infrastructures Research 2, S. 24-32.
Kundzewicz, Z.W. (2013): Floods - lessons about early warning systems. In: Late lessons from
early warnings - science, precaution, innovation. European Environment Agency, EEA
Report, No, 1/2013, S. 347-368.
Müller, R.; Burkhard, S.; Fuchs-Kittowski, F.; Pfützner, B. (2017): Hochwassermanagement im
Wandel: Entwicklung eines VGI-basierten Hochwasserprognosesystems. In: Den Wandel
messen ‒ Wie gehen wir mit Nichtstationarität in der Hydrologie um? Beiträge zum Tag der
Hydrologie am 23./24. März 2017 an der Universität Trier, Fachgemeinschaft Hydrologische
Wissenschaften, Trier, S. 301-316.
Philipp, A.; Kerl, F.; Müller, U. (2015): Ansprüche potenzieller Nutzer an ein Hochwasser-
Frühwarnsystem für Sachsen. In: Hydrologie und Wasserbewirtschaftung 59 (1), S. 4–22.
Richter, L.K. (2017): Maßnahmen zur Motivation freiwilliger Helferin VGI-Anwendungen im
Katastrophenschutz. Bachelorarbeit, Studiengang Umweltinformatik, Hochschule für
Technik und Wirtschaft Berlin, Berlin.
Schrage, N.; Antanaskov, D.; Jung, T.; Pasche, E. (2009): KALYPSO – An Open Source
Software Tool for Flood Studies in Rivers. In: 8th International Conference on
Hydroinformatics. Concepción (Chile).
See, L.; Mooney, P.; Foody, G.; Bastin, L., et al. (2016): Crowdsourcing, Citizen Science or
Volunteered Geographic Information - The Current State of Crowdsourced Geographic
Information. In: Int. J. Geo-Inf. Vol. 5, Nr. 5, S. 55.
Werner, M.; Schellekens, J.; Gijsbers, P.; van Dijk, M. et al. (2013): The Delft-FEWS flow
forecasting system. In: Environmental Modelling & Software, Nr. 40, S. 65-77.
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