RIVERCAST – KI-gestützte Optimierung der Vorhersage und Steuerung von Hochwasserereignissen (Rivercast)

Third party funded individual grant


Acronym: Rivercast

Start date : 01.10.2025

End date : 30.09.2028


Project details

Short description

Das Projekt RIVERCAST zielt darauf ab, verschiedene Methoden zur Verbesserung des planerischen und operativen Hochwasserschutzes zu entwickeln und im südlichen Erfteinzugsgebiet konkret umzusetzen. Die Ausrichtung orientiert sich dabei stark am 10-Punkte-Arbeitsplan des MULNV (heute MUNV) sowie bekannten Defiziten von Hochwassermangement und Hochwasserschutzplanung. Zentrales Element ist der Einsatz moderner KI-Modelle für die dargestellten Fragestellungen. Diese Modelle verwenden die Daten vorhandener und zusätzlich zu installierender Messtationen und integrieren weitere verfügbare Informationen (radarbasierter Niederschlag, Niederschlagsprognosen, Leitfähigkeiten, Bodenfeuchte, etc.).

Auf diese Weise sollen zum einen die Zuflussprognosen zu bestehenden Hochwasserrückhaltebecken verbessert werden. Der Einsatz KI–basierter Prognosen als Ergänzung zu Niederschlag-Abfluss-basierten Abflussvorhersagen ist unserer Kenntnis nach neu und kann perspektivisch auch zu einer Verbesserung eines landesweiten Hochwasservorhersagesystems beitragen.

Scientific Abstract

Das Projekt RIVERCAST zielt darauf ab, verschiedene Methoden zur Verbesserung des planerischen und operativen Hochwasserschutzes zu entwickeln und im südlichen Erfteinzugsgebiet konkret umzusetzen. Die Ausrichtung orientiert sich dabei stark am 10-Punkte-Arbeitsplan des MULNV (heute MUNV) sowie bekannten Defiziten von Hochwassermangement und Hochwasserschutzplanung. Zentrales Element ist der Einsatz moderner KI-Modelle für die dargestellten Fragestellungen. Diese Modelle verwenden die Daten vorhandener und zusätzlich zu installierender Messtationen und integrieren weitere verfügbare Informationen (radarbasierter Niederschlag, Niederschlagsprognosen, Leitfähigkeiten, Bodenfeuchte, etc.).

Auf diese Weise sollen zum einen die Zuflussprognosen zu bestehenden Hochwasserrückhaltebecken verbessert werden. Der Einsatz KI–basierter Prognosen als Ergänzung zu Niederschlag-Abfluss-basierten Abflussvorhersagen ist unserer Kenntnis nach neu und kann perspektivisch auch zu einer Verbesserung eines landesweiten Hochwasservorhersagesystems beitragen.

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