Vorhersage

Die Hochwasservorhersage in Deutschland basiert auf einer Kombination aus meteorologischen und hydrologischen Methoden, die von den Bundesländern unterschiedlich umgesetzt und weiterentwickelt werden. Im Zentrum stehen insbesondere die Niederschlagsvorhersagen des DWD und weiterer Anbieter. Diese Prognosen sind entscheidend, um bei schnell ansprechenden, kleinen Einzugsgebieten rasch reagieren zu können. Ergänzt werden sie durch hydrologische Modelle, die Abflussmengen und Wasserverläufe simuliert und dabei wichtige Einflussgrößen wie die aktuelle Bodenfeuchte berücksichtigt. Für kurzfristige Vorhersagen kommen zunehmend Radardaten und sogenannte Nowcasting zum Einsatz. Sie ermöglichen eine flexible Korrektur von Prognosen, insbesondere bei Starkregenereignissen.

Verbesserung des Hochwasserschutzes durch KI

Neben klassischen Verfahren halten zunehmend auch innovative Methoden Einzug in das Hochwassermanagement. Besonders vielversprechend ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen. KI-Modelle erkennen Muster in großen meteorologischen und hydrologischen Datensätzen, die klassischen Modellen oft verborgen bleiben, und können Datenströme aus Satelliten, Wetterstationen oder vergangenen Hochwasserereignissen in Echtzeit verarbeiten und dynamisch anpassen. Probabilistische Vorhersagemodelle bieten insbesondere in kleinen Einzugsgebieten neue Möglichkeiten, kurzfristige und dennoch robuste Prognosen mit einem Vorlauf von 24 bis 48 Stunden zu erstellen – selbst in schwer erfassbaren Regionen.

Ein Beispiel ist das am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) entwickelte nationale Hochwasservorhersagemodell, das KI-gestützt kleinräumige Prognosen bundesweit ermöglicht. Es greift auf öffentlich verfügbare hydro-meteorologische Datensätze zurück und könnte zukünftig wichtige Informationen für diese mit herkömmlichen Methoden schwer fassbaren Gebiete liefern.

Das Problem mit Datenlücken

Trotz dieser Fortschritte bleiben Herausforderungen bestehen. Die Qualität der Vorhersagen hängt wesentlich von der Güte der Eingangsdaten ab: Lücken, Messfehler oder veraltete Informationen können die Prognosegenauigkeit erheblich beeinträchtigen. Extremereignisse, wie die Flut im Ahrtal von 2021, wurden z.T. auch unzulänglich erfasst, weil an Pegeln die Messgeräte weggespült wurden und so das volle Ausmaß der Katastrophe nicht in Echtzeit ermittelt wurde.

Impact Forecasting

Selbst bei einer akkuraten Vorhersage von Pegelständen und Abflussmengen bleibt das Problem, dass diese Größen für nicht-Fachleute schwer interpretierbar sind, wenn nicht klar geregelt ist, ab welchem Schwellenwert welche Maßnahmen getroffen werden. Diese Entscheidung liegt je nach Ausdehnung des Ereignisses in der Regel einer fachfremden Person, z.B. im Gemeindevorstand oder dem Landratsamt. Um hier eine konkretere Handlungsgrundlage für Entscheidungen zu liefern, wird zunehmend das sogenannte Impact Forecastingwichtig. Hierbei wird die Vorhersage auf die konkreten Auswirkungen auf Menschen, Gebäude und Infrastruktur erweitert.

Hochaufgelöste Prognosen zu Überflutungsszenarien

Anders als klassische hydrologische Modelle liefert Impact Forecasting räumlich hochaufgelöste Prognosen zu Überflutungsflächen, -tiefen und -geschwindigkeiten.

Dadurch steigert Impact Forecasting die Verständlichkeit von Warnungen: Wenn explizit benannt wird, welche Straßenzüge oder Einrichtungen betroffen sein könnten, steigt die Handlungsbereitschaft der Bevölkerung. Behörden und Einsatzkräfte wiederum profitieren von präzisen Lagebildern, die gezielte Schutzmaßnahmen ermöglichen – von der Deichsicherung über die Einrichtung von Rettungspunkten bis zur Evakuierung von Pflegeeinrichtungen. Zurzeit befinden sich Warnsysteme in der Testphase, bei denen etwa der Personalbedarf der Feuerwehr im Vorfeld eines Extremereignisses prognostiziert wird, um so eine rechtzeitige Mobilisierung zu ermöglichen. Allerdings ist Impact Forecasting komplex und in der Entwicklung begriffen, eine flächendeckende Anwendung wird also noch einige Zeit in Anspruch nehmen.

Dadurch steigert Impact Forecasting die Verständlichkeit von Warnungen: Wenn explizit benannt wird, welche Straßenzüge oder Einrichtungen betroffen sein könnten, steigt die Handlungsbereitschaft der Bevölkerung. Behörden und Einsatzkräfte wiederum profitieren von präzisen Lagebildern, die gezielte Schutzmaßnahmen ermöglichen – von der Deichsicherung über die Einrichtung von Rettungspunkten bis zur Evakuierung von Pflegeeinrichtungen. Zurzeit befinden sich Warnsysteme in der Testphase, bei denen etwa der Personalbedarf der Feuerwehr im Vorfeld eines Extremereignisses prognostiziert wird, um so eine rechtzeitige Mobilisierung zu ermöglichen. Allerdings ist Impact Forecasting komplex und in der Entwicklung begriffen, eine flächendeckende Anwendung wird also noch einige Zeit in Anspruch nehmen.

Warnstufen und Warnsysteme

Es gibt vielfältige Hochwasser-Warnsysteme in Deutschland, von öffentlichen und privaten Anbietern. Zu beachten ist, dass die Bundesländer die Warnstufen unterschiedlich definieren. Dies ist wichtig, da für die Herausgabe von Warnmeldungen etwa über das zentrale Warnportal die jeweiligen Länder zuständig sind. Bei Pegeln, die auf der Grenze zweier Bundesländer stehen, gäbe es also zwei verschiedene Warnstufen. In der Praxis wird dann die mit dem geringeren Schwellenwert verwendet.

Informationsportale und Warnsysteme

Warnapps

Wichtig für die zeitnahe Warnung der Bevölkerung vor Hochwasser sind Warnsysteme: