Die Ausweisung von Notabflusswegen spiele dabei eine bedeutende Rolle. Notabflusswege sind Wege, über die das oberflächig abfließende Wasser bei Starkregenereignissen möglichst schadlos durch die urbane Bebauung abgeleitet wird. Mit der Bestimmung von Fließwegen und der anschließenden Ausweisung dieser Notabflusswege beschäftigt sich das Forschungsvorhaben „Urban Flood Resilience – Smart Tools“ (Florest), das die Hochschule Koblenz koordiniert und wissenschaftlich begleitet.
Auch der Umweltcampus Birkenfeld ist beteiligt. Das Bundesforschungsministerium fördert das Projekt drei Jahre lang. Zur Halbzeit fand nun ein Workshop an der Universität Trier statt, in dem die bisherigen Ergebnisse den Vertretern der Pilotkommunen sowie des Projektbeirats vorgestellt wurden.
Defizite im Bereich der Katastrophenvorsorge
Eine Umfrage in den fünf beteiligten Pilotkommunen ergab, dass es Defizite im Bereich der Katastrophenvorsorge gibt. Viele der befragten Bürger wissen nicht, ob es in ihrer Heimatgemeinde ein Frühwarnsystem oder ein Hochwasserschutzkonzept gibt. Die meisten würden zudem gern mehr über Hochwasserschutz auf dem eigenen Grundstück erfahren, teilt die Hochschule Koblenz mit.
Zur Ausweisung von Notabflusswegen werden in Florest verschiedene Ansätze verfolgt. Analysen zeigen, dass frei verfügbare Geodaten insbesondere im Siedlungsbereich zu ungenau sind, um detaillierte Fließwege und darauf aufbauende Notabflusswege auszuweisen. Im Projekt wurden daher Modellierungen auf einem Höhenmodell mit einer Rasterweite von 25 Zentimetern aus einer Kombination frei verfügbarer Geodaten und zusätzlichen terrestrischen Vermessungen durchgeführt.
Künstliche Intelligenz einsetzen
So können in potenziell kritischen Bereichen lokale abflusslenkende Strukturen, sogenannte Bruchkanten, erfasst werden. Hochauflösende Videoaufnahmen sollen die Identifizierung und Vermessung optimieren. Ein weiterer Ansatz zur Ermittlung von Fließwegen ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Klassische Modellierungen sind in der Regel sehr zeitaufwendig. Über Machine-Learning-Modelle sollen daher schneller verfügbare Überflutungssimulationen generiert werden.
Digitale Florest-Produkte sollen später in Kommunen und der Bevölkerung zur Anwendung kommen. Derzeit werde eine Smart-App entwickelt, über die Missstände an abflussrelevanten Standorten erfasst werden. So lassen sich beispielsweise verstopfte Verrohrungen oder dysfunktionale Regenwassereinläufe identifizieren. Ein Prototyp soll im Frühjahr 2024 in einer Pilotkommune getestet werden. Alle in Florest erzeugten Daten werden in einem Geo-Data-Warehouse gesammelt und kommunenspezifisch aufbereitet. red