„Big Data“ von Scheibenwischern sollen vor lokalem Starkregen warnen

Wer sehnt sich bei heißen Tagen nicht nach Regen? Aber die Grill-Party sollte möglichst nicht „ins Wasser fallen.“ Schon jetzt zeichnet sich ab, das großflächige Regenfälle seltener werden, dafür aber lokaler und umso heftiger. So wandern die kleinen Regengebiete mit ihren gewaltigen Wassermassen durch die Region und entladen sich lokal. Das macht ihre Vorhersage für Meteorologen so schwer. Nicht selten sind die Straßen und Kanalsysteme in kürzester Zeit überflutet. Landwirte wiederum wüssten bei Hitzeperioden gerne frühzeitig wie sie ihre Bewässerung steuern müssen. Betreiber der Abwasseranlagen wollen ihre Netze und Klärwerke bereit halten, wenn sich lokale Starkregenereignisse ankündigen. Immer geht es um die richtige Reaktion. Für kurzfristige Vorsorgemaßnahmen wären Prognosen wichtig, aber woher sollen die Daten kommen?

Nachfolgend beschreibt Matthias Pätsch aus dem Bereich Business Development & Projects / Water Management der IAV GmbH in seinem Beitrag, wie von fahrenden Kraftfahrzeugen an den Scheibenwischern Regendaten erfasst und für lokale Regenprognosen verwendet werden sollen:

Mobile Frühwarnsysteme

Die Messung von Starkniederschlägen erfolgt üblicherweise mit ortsfesten Regenmessern sowie Radardaten und ggf. Satelliteninformationen. Eine charakteristische Eigenschaft von Starkniederschlagsereignissen ist ihre geringe räumliche Ausdehnung. Die Ereignisse sind dann häufig nur ungenau mit Bezug zum exakten Ort und dem Zeitpunkt ihres Auftretens abbildbar und vorhersagbar. Damit steigt die Gefahr, dass Ereignisse durch ortsfeste Messstationen nicht aufgenommen werden können oder ihre Intensität durch Radardaten unterschätzt wird.

Frühwarnsysteme müssen daher in ihrer räumlichen und zeitlichen Genauigkeit weiterentwickelt werden.

Im Forschungsprojekt „mobileVIEW“ entwickelt die IAV GmbH (IAV) mit den Partnern vom Forschungsinstitut für Wasserwirtschaft an der RWTH Aachen e.V.(FiW) und des Wasserverbands Emschergenossenschaft/Lippeverband Essen (EG/LV) einen neuen Ansatz: Sensoren in Fahrzeugen sollen als mobile Messstationen geografisch hochaufgelöste Daten für Kurzfristvorhersagen liefern.

In modernen Fahrzeugen erfassen verschiedenste Sensoren eine Vielzahl telemetrischer Daten. Der Ort des Fahrzeugs, die Motordrehzahl, die tatsächliche Geschwindigkeit des Fahrzeugs und Bremseingriffe sind Beispiele für die gesammelten Daten. Interessant für die Wasserwirtschaft können z.B. Datenaufnahmen von Lufttemperatur, Luftdruck, Luftfeuchtigkeit oder Globalstrahlung sein. Daten mit direktem Bezug zum Niederschlag können mittels Regen-Licht-Sensoren, an der Unterseite des Rückspiegels angebracht, sowie über die Steuerungssignale für die Schweibenwischer aufgenommen werden. Zwar liefern sie keine exakten quantitativen Messwerte, wohl aber Abstufungen der Regenintensität, was für die Starkregen-Erkennung völlig ausreicht. Verknüpft man die Daten der bestehenden Messstationen, des Regenradars und ggf. der Satelliten intelligent mit den Messwerten der mobilen Regensensoren, ließen sich kurzfristig Niederschlagszellen erkennen, so dass die Nowcasting-Möglichkeiten für Niederschlagsereignisse verbessert werden könnten (Smart Data) und somit ausreichend Zeit bliebe, um darauf zu reagieren.

100 Versuchsfahrzeuge als mobile Regensensoren

Im Forschungsprojekt mobileView wollen IAV, das Forschungsinstitut für Wasserwirtschaft an der RWTH Aachen e.V. (FiW) und der Abwasserverband Emschergenossenschaft/Lippeverband Essen (EG/LV) diese Vision in die Realität umsetzen.

Das Projekt mobileVIEW startete im Oktober 2017 und endet im September 2020. Es wird vom Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur mit insgesamt 2,2 Millionen Euro gefördert.

Im Projekt werden bis zu 100 Fahrzeuge, ausgewählt aus dem Fuhrpark von EG / LV, mit Datenloggern ausgestattet. Die aufgenommenen Daten werden auf einer IoT Plattform gesammelt, einer Datenassimilation unterzogen und weiteren Analysen zur Verfügung gestellt.

Trivial ist diese Auswertung nicht. So sind beispielsweise nicht alle Daten gleich wertvoll: Fährt ein Auto durch eine enge Straße, liefern seine Regensensoren bei der gleichen Niederschlagsmenge wahrscheinlich andere Messwerte als bei einer Fahrt auf freier Fläche. Darum muss bei den Analysen immer auch der Ort der Messung berücksichtigt werden. Die Qualität der Daten muss bewertet werden. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz soll das System permanent dazulernen.

Jeder kann zum Datenpool beitragen

Nach der Ausrüstung der 100 Versuchsfahrzeuge beginnt eine Testphase von 12-18 Monaten. Währenddessen arbeiten die Projektpartner an der Erfassung, Verknüpfung und Analyse der Daten. Am Ende des Projektes soll unter anderem eine App entstehen, die diese Auswertungen interessierten Nutzern zur Verfügung stellt.

In diesem Zusammenhang werden Daten als eine Art Rohstoff angesehen. Der Rohstoff wird aufgearbeitet, zu Smart Data veredelt, um so sein gesamtes wirtschaftliches Potenzial entfalten zu können. Konkreter Nutzer dieses Projekts ist die Wasserwirtschaft. Darüber hinaus werden Geschäftsmodelle parallel zum Forschungsprojekt sowohl innerhalb von IAV als auch mit den Partnern diskutiert und entwickelt.

„Cross-Industry-Innovation“

Das Projekt mobileVIEW entstand im Jahr 2016 aus Gesprächen mit der Wasserwirtschaft, hier speziell mit den Herren Dr. Emanuel Grün, Techn. Vorstand der EG/LV, sowie Herrn Ralf Engels.

Es wurde die Frage gestellt, warum nicht alle möglichen Informationen zur Regenvorhersage genutzt werden können. Die Antwort darauf soll das Forschungsprojekt geben.

MobileVIEW ist mit der Expertise von IAV in den Themen Fahrzeuge als Sensoren, Big Data, Entwicklung von Auswertungsalgorithmen sowie den speziellen Expertisen in der Wasserwirtschaft der Partner FiW und EG/LV somit ein hervorragendes Beispiel für den Transfer von Wissen im Sinne eines „Cross-Industry-Innovation“-Ansatzes.

Kontakt:

matthias.paetsch@iav.de

M. Pätsch1, A. Treis*2, A. Pfister2, D. Falk2, G. Kutschera3,

1 IAV GmbH Ingenieurgesellschaft Auto und Verkehr, Germany

2Emschergenossenschaft/Lippeverband, Essen, Germany

3Forschungsinstitut für Wasser- und Abfallwirtschaft an der RWTH Aachen e.V., Germany

mobileVIEW:

http://www.bmvi.de/SharedDocs/DE/Artikel/DG/mfund-projekte/verbesserung-de-kurzfristvorhersage-von-niederschlag-mittels-fahrzeugsensoren-mobileview.html

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