Optimierter Schutz und Betrieb der Infrastruktur - Bulletin.ch
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Luftaufnahme des Dorfes
Cressier nach dem Gewit-
ter vom 22. Juni 2021.
Optimierter Schutz und
Betrieb der Infrastruktur
Wetterradardaten besser nutzen | Starke Gewitter können erhebliche Auswir
kungen auf die alpine und städtische Infrastruktur sowie auf den Betrieb von Was
serkraftwerken haben. Es ist jedoch sehr anspruchsvoll, Niederschlagsintensitäten
von Gewittern so früh wie möglich mit einer hohen räumlichen und zeitlichen
Genauigkeit vorherzusagen. Das Projekt Radar4Infra widmet sich dieser Aufgabe.
F R É D É R I C J O R DA N , U R S G E R M A N N
S
tarke Gewitter treten in der Zunahme der Gewitter geführt. Dieser tiven Zellen durch Instabilitäten in der
Schweiz immer öfter auf. Zahl- Eindruck wird durch zahlreiche Daten Atmosphäre und die Konvergenz von
reiche Ereignisse führten in den bestätigt, die eine Zunahme der star- Winden in den atmosphärischen Grenz-
vergangenen Jahren zu grossen Schä- ken Intensitäten in den Alpen oder schichten beeinflusst. Im kleinen Mass-
den. Im Val d’Anniviers wurden die Cevennen um bis zu 20 % belegen.[2] stab geschieht dies jedoch fast zufällig.
Wasserkraftwerke Mottec und Vissoie Darüber hinaus führen die räumliche In einigen Minuten entwickelt sich die-
ausser Betrieb gesetzt. In Lausanne Entwicklung und die Ausdehnung von ses Phänomen, verschiebt sich, um sich
wurde der Hauptbahnhof und das Siedlungsgebieten nicht nur zu einer dann in starke lokale Niederschläge zu
Stadtzentrum überschwemmt. Im Val- gefährlichen Versiegelung der Oberflä- transformieren. Die numerischen Mo
de-Ruz und in Chamoson waren Tote che, sondern auch zu einer Konzentra- delle der Wettervorhersagen – obwohl
zu beklagen. Und im Juni 2021 hat ein tion von Gütern in der Nähe von Flüs- mit einer hohen Auflösung von 1 km
aussergewöhnlich starkes Gewitter das sen oder in Ballungsräumen. So steigt ausgestattet – schaffen es nur selten, die
Bild: David Marchon [1]
Dorf Cressier im Kanton Neuenburg das Risiko, das von solchen Ereignissen Bildung von konvektiven Gewittern im
heimgesucht (Einstiegsbild). ausgeht, von Jahr zu Jahr. richtigen Moment und am richtigen Ort
Heftige Gewitter wurden zwar schon Leider sind solche Ereignisse nur vorauszusagen. Deshalb können Nie-
immer beobachtet, aber in den letzten schwer vorhersehbar. Im grossen Mass- derschlagsmessungen mit Radar von
Jahren hat der Klimawandel zu einer stab wird die Entwicklung von konvek- grossem Nutzen sein.
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Das Projekt Radar4Infra, unterstützt der ausschlaggebende Faktor für die chen. Die Entwicklung von Gewittern ist
durch Innosuisse, hat zum Ziel, alle Kom- Abflussbestimmung in den Gewässern jedoch ein chaotisches Phänomen, was
ponenten der Vorhersage-Prozesskette zu ist. Machine-Learning-Techniken wur- eine grosse Unsicherheit mit sich bringt.
verbessern, um genauere Warnungen für den entwickelt, um die Unsicherheiten Die Techniken, um diese Vorhersagen
Hochwasserrisiken in Städten oder ent- bei den deterministischen Modellie- umzusetzen, basieren auf einer Kombi-
lang betroffener Gewässer bereitzustel- rungen des Signals zu reduzieren. nation aus den vorher beschriebenen
len. Betreiber von Wasserkraftwerken Schliesslich muss dieser Schritt alle Radarsignalen, der Integration der Daten
ihrerseits möchten in der Lage sein, mög- fünf Minuten durchgeführt werden, um der Wetterprognosemodelle (u. a. Wind-
liche Ausfälle von Wasserzuflüssen bes- der raschen Entwicklung dieser Phäno- felder) und der Erstellung von mehreren
ser vorherzusehen. Dies würde ihnen mene gerecht werden zu können. Das möglichen Entwicklungsszenarien,
erlauben, die kurzfristige Stromproduk- aktuelle System, basierend auf Combi sogenannten «Ensembles». Die Vorher-
tion für den Intraday-Handel oder die Precip [3] und RainForest [4], soll dank sage wird berechnet, indem ein typischer
Regulierung besser zu planen. dem Projekt verbessert werden. Anfangszustand basierend auf Windge-
schwindigkeiten auf Wolkenhöhe ver-
Verbesserung der Abschätzung Gewitter besser vorhersagen schoben wird. Eine laufende Verbindung
der Niederschlagsintensitäten Die Bestimmung des aktuellen Nieder- mit dem Wetterprognosemodell erlaubt
Es gibt zahlreiche Herausforderungen. schlags in einem Gebiet reicht jedoch bei es, eine gute Vorhersage für die nächsten
Zunächst geht es darum, die Schätzung Weitem nicht aus. Um von einer Antizi- fünf Minuten bis sechs Stunden zu erzeu-
der vom Radar beobachteten Regen pationsfähigkeit zu profitieren, die es gen, bevor andere Modelle weitere
intensität zu verbessern. Konkret muss ermöglicht, sich vor einem durch Gewit- Ergebnisse für längere Zeithorizonte lie-
die Interpretation des bekannten Para- ter verursachten Hochwasser zu schüt- fern (Bild 1a). Das System NowPrecip [5]
meters Z (Reflexion des Radarsignals), zen, muss es gelingen, die Entwicklung ist mit dem System Inca (Integrated
erlauben, die Tropfengrösse des Regens des Gewitters zu erahnen, insbesondere Nowcasting through Comprehensive
wie auch die Typen der Schneekristalle seine Verstärkung oder Abnahme sowie Analysis system) kombiniert und wird
oder das Vorhandensein von Hagelkör- seine Verlagerung. Im Idealfall würde seit einigen Jahren bei MeteoSchweiz
nern in den Wolken zu unterscheiden. die Vorhersage dieser Entwicklung eingesetzt. Seine Leistungsfähigkeit
Diese Interpretation führt zu den Wer- einige Stunden im Voraus erfolgen, um muss jedoch weiter verbessert werden,
ten der Niederschlagsintensitäten, was einen wirksamen Schutz zu ermögli- weil die Detektionsrate von Starkintensi-
Detektionsverzögerung: 3 h
Prognose
a mit Inca
b
Erfolgreiche
Detektion mit Inca
Prognose
ohne Inca
m3 / s
Simulationen durchgeführt
Intensität / mm/h
0,2 1,0 2,0 4,0 6,0 10,0 20,0 40,0 60,0
mit Inca (durchgezogene
Kurven) und ohne Inca
(gestrichelte Linien) bei ca:
18h00
19h00
20h00
21h00
22h00
23h00
0h00
Bild: Idealp, Hydrique Ingénieurs
1h00
2h00
Bild 1 Beispiel einer Radarvorhersage, angewendet auf das Ereignis von Mottec im Val d’Anniviers am 3. Juli 2018 (a), und maximaler
Abfluss mit und ohne Inca prognostiziert (b). Dank Inca kann das Modell die Hochwasserspitze 3 Stunden im Voraus vorhersehen,
während das Modell ohne Inca die Hochwasserspitze nicht erkennt, obwohl sie gemessen wurde.
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täten 60 Minuten im Voraus aktuell nur lösung von Alarmen bestimmen, damit Arbeit stellt aufgrund der chaotischen
bei 30 % liegt. Das bedeutet, dass viele Detektionsraten maximiert und Fehl- Natur der Gewitterbildung, der fehlen-
Gewitter schlecht vorhergesagt werden: alarme minimiert werden können. den Daten in den unteren Atmosphä-
Sei es, dass ihr Ort schlecht prognosti- renbereichen und der Vielfalt der
ziert wird, sei es, dass sie durch das Erste Ergebnisse natürlichen Prozesse eine grosse wis-
Modell gar nicht erfasst werden. Dank Die ersten Resultate des Projekts senschaftliche und technische Heraus-
den Ensembles sollten diese Detektions- Radar4 Infra erlauben es, die Zuverläs- forderung dar.
raten verbessert werden und eine verläss- sigkeit der Prognosen in Funktion des Auch wenn die heutigen Werkzeuge
lichere Vorhersage erlauben. Ausgangszustands zu definieren. So ein guter Ausgangspunkt sind, so sind sie
können beispielsweise Vorhersage-Be- noch deutlich zu verbessern. Die Verbes-
Lokale Abflussvorhersage rechnungen auf der Basis von existie- serung der Prognosemethoden bedingt
für verlässliche Warnungen renden Inca-Vorhersagedaten durchge- eine Erhöhung der Rechenleistung,
Die Berechnung der Fliesswege in den führt werden. Dieser Arbeitsschritt der einerseits durch die Vervielfachung der
Städten und den Gewässern soll die «Re-Analyse» wird im Englischen probabilistischen Szenarien der Ensem
Umwandlung von zukünftigen Nie- «hindcast» genannt. bles, andererseits durch eine Kombina-
derschlägen in lokale Informationen Die Prozesskette funktioniert wie tion mit Simulationsmethoden des
zu den Abflüssen erlauben. Diese folgt: Die Inca-Niederschlagsprogno- Maschinellen Lernens. Schliesslich ist
Arbeit ist nicht einfach, da die Abfluss- sen werden alle fünf Minuten aktuali- auch der Ausbau der Messnetze und der
bildung von zahlreichen Parametern siert und für Warnungen bis 90 Minu- langfristigen Datengrundlagen ein wich-
wie der Bodenfeuchte, dem Blätter- ten im Voraus genutzt. Mehrere tiger Erfolgsfaktor für diesen Prozess.
dach in den obersten Bereichen von Niederschlagsintensitäts-Alarmwerte Die Verbesserung dieser Informati-
Wäldern oder von der Durchlässigkeit werden definiert, auch für Abflüsse oder onssysteme erlaubt es Behörden und
und Morphologie der Böden abhängt. andere Parameter. Alarmwert-Über- Privaten, auf immer häufiger auftre-
Diese Parameter sind räumlich sehr schreitungen zwischen 0 und 90 Minu- tende Gefahrenereignisse besser vorbe-
heterogen und ihre lückenhafte Kennt- ten werden mit Messwerten verglichen reitet zu sein und gezielter zu reagieren.
nis führt zu Unsicherheiten, speziell in und bezüglich ihrer Detektionsrate (Hit
Berggebieten. Die Niederschlag-Ab- Rate HIT) und ihrer Fehlalarmrate Referenzen
fluss-Modellierungen werden daher (False Alarm Ratio FAR) beurteilt. [1] arcinfo.ch/articles/regions/inondations-a-cressier-le-
durch Wasserstand- oder Abflussmes- Die ersten Ergebnisse beziehen sich jour-d-apres-1084919.
[2] A. Ribes, S. Thao, R. Vautard, B. Dubuisson, S. Somot,
sungen in den Kanalisationsleitungen auf Niederschlagsintensitäten mit J. Colin, S. Planton, J.-M. Soubeyroux, «Observed
oder den Gewässern verbessert.[6, 7] kumulierten Werten von über 8,33 mm increase in extreme daily rainfall in the French Medi-
terranean», Climate Dynamics 52, S. 1095–1114, 2019.
Die vom Projekt Radar4Infra aufge- in 1 h. Über 36 Monate und für 153 Nie- doi.org/10.1007/s00382-018-4179-2.
worfene Problematik besteht darin, derschlags-Messstationen liegt der [3] I. V. Sideris, M. Gabella, R. Erdin, U. Germann,
«Real-time radar–rain-gauge merging using spatio-
zufriedenstellende Modellierungen für HIT für 90 Minuten im Mittel im temporal co-kriging with external drift in the
einen kleinen räumlichen Massstab Bereich von 40 %, während der FAR bei alpine terrain of Switzerland», Quart. J. Roy. Meteor.
Soc. 140, S. 1097–1111, 2014. doi.org/10.1002/qj.2188.
(einige km2) mit kleinen Einzugsgebie- 30 % liegt. Dieser HIT ist noch relativ [4] D. Wolfensberger, M. Gabella, M. Boscacci,
ten mit einer Reaktionszeit von einigen schwach und muss verbessert werden. U. Germann, A. Berne, «RainForest: a random forest
Minuten zu ermöglichen. In diesem Die zweiten Ergebnisse beziehen
algorithm for quantitative precipitation estimation
over Switzerland», Atmos. Meas. Tech. 14, S. 3169–
Kontext haben Modellungenauigkeiten sich auf Abflussprognosen des Baches 3193, 2021. doi.org/10.5194/amt-14-3169-2021.
wie die zeitliche Verschiebung der Flut- Flon in Lausanne, genau an der Stelle, [5] I. V. Sideris, L. Foresti, D. Nerini, U. Germann, «Now
Precip: localized precipitation nowcasting in the
welle erhebliche Auswirkungen auf die wo am 12. Juni 2018 Hochwasserschä- complex terrain of Switzerland», Quart. J. Roy. Meteor.
Zuverlässigkeit der Vorhersage, spezi- den aufgetreten sind. Für diesen Fall ist Soc. 146, S. 1768–1800, 2020. doi.org/10.1002/qj.3766.
[6] F. Jordan, « Modèle de prévision et de gestion des c rues
ell auf die prognostizierte Hochwasser- die Performance der hydro-meteorolo- – Optimisation des opérations des aménagements
spitze (Bild 1b). Modellanpassungen gischen Prozesskette ähnlich derjeni- hydroélectriques à accumulation pour la réduction des
débits de crue », PhD thesis n° 3711, EPFL, 2007.
mit Aufbereitung von Abflussdaten gen der Niederschläge. Für Ereignisse [7] F. Jordan, J.-L. Boillat, R. Martinerie, « Modélisation
oder durch Nachprozessierungen von mit Abflüssen von ca. 30 m3/s liegt der du réseau d’assainissement de la ville de Lausanne –
Outil de diagnostic et de planification », Gas-Wasser-
Oberflächenabflüssen werden berück- HIT-Wert bei ca. 45 %, bei einem FAR- Abwasser GWA, 3/2010.
sichtigt. Weiter werden mit Machine Wert von rund 40 %. Für grössere
Autoren
Learning Alternativen zum Nieder- Abflüsse kann der FAR-Wert bis zu Frédéric Jordan ist Mitgründer und Direktor von Hydrique
schlag-Abfluss-Modell entwickelt, um 100 % ansteigen. Das Verbesserungs- Ingénieurs.
JJ Hydrique Ingénieurs, 1052 Le Mont-sur-Lausanne
Unsicherheiten weiter zu reduzieren. potenzial ist also noch gross. JJ fred.jordan@hydrique.ch
Schliesslich muss der Algorithmus
zur automatischen Ausgabe von Eine wissenschaftliche und Urs Germann leitet die Division Radar, Satelliten und
Alarmen weiterentwickelt werden. technische Herausforderung Nowcasting beim Bundesamt für Meteorologie und Klima
tologie MeteoSchweiz.
Dabei geht es nicht nur darum, ein Sig- Aufgrund der Klimaveränderung, der JJ Bundesamt für Meteorologie und Klimatologie
nal auszulösen, wenn ein prognostizier- Versiegelung der Böden und der Kon- MeteoSchweiz, 6605 Locarno-Monti
JJ urs.germann@meteoswiss.ch
ter Schwellenwert überschritten wird, zentration der Sachwerte werden die
sondern auch darum, die Unsicherhei- Auswirkungen von starken Gewitter Innovationsprojekt InnoSuisse 48218.1 IP-EE, das Projekt
ten der Prognosen zu berücksichtigen. ereignissen Jahr für Jahr schlimmer. Radar4Infra wird durch Hydrique Ingénieurs, Meteo-
Schweiz, EPFL und das Bundesinstitut WSL durchgeführt,
Die retrospektive Analyse der Ensem Die Verbesserung der Gewittervorher- mit Unterstützung der folgenden Projektpartner: Kanton
bles soll somit die Regeln für die Aus- sagen ist daher enorm wichtig. Diese Wallis, Alpiq AG, Stadt Lausanne und Stadt Basel.
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