Das neue Modell ermöglicht schnellere Hochwasservorhersagen

Im Juli 2021 kam es in Mitteleuropa zu heftigen Regenfällen, die zu katastrophalen Überschwemmungen führten, die mehr als 220 Menschen das Leben kosteten und eine Spur der Zerstörung hinterließen, die mehr als 25 Milliarden US-Dollar kostete.

Hier in Australien verzeichnete die Ostküste des Landes im Februar 2022 in einer Woche mehr als ein Jahr Regen, was zu einer Reihe verheerender Überschwemmungen führte, bei denen 23 Menschen ums Leben kamen und Schäden im Wert von über 6 Milliarden US-Dollar anrichteten.

Zuletzt, im Jahr 2023, wurden weite Teile Chinas von schweren Überschwemmungen überschwemmt, die mehr als eine Million Menschen vertrieben und mehr als 30 Menschen das Leben kosteten. Und in Griechenland kam es zu schweren Überschwemmungen, nachdem Waldbrände große Wald- und Ackerlandflächen verbrannten.

Dies sind nur einige Beispiele für die Zerstörung und Gefahr, die extreme Regenfälle und Überschwemmungen weltweit verursachen. Es ist wahrscheinlich, dass wir mit der Erwärmung unseres Planeten immer mehr dieser extremen Überschwemmungen erleben werden.

Während die Welt also Maßnahmen gegen den Klimawandel ergreifen muss, brauchen wir auch praktische Schritte, um vorausschauend zu planen. Hier können Ingenieurhydrologen helfen, die Hochwasserrisiken einschätzen.

Kartierung von Wasserströmen

Einer der Hauptschwerpunkte von Hochwasserhydrologen besteht darin, genaue Informationen über drohende Überschwemmungen bereitzustellen, die bei der Evakuierungsplanung sowie bei der Gestaltung der Infrastruktur helfen können, um die Auswirkungen von Überschwemmungen zu verringern. Das bedeutet, genaue Hochwasservorhersagen bereitzustellen, bevor Überschwemmungen auftreten.

Zu diesem Zweck haben Ingenieure im letzten Jahrhundert hydrodynamische Modelle entwickelt und deren Einsatz verbessert. Hydrodynamische Modelle sind numerische Modelle, die Überschwemmungen simulieren, indem sie ein Gebiet in kleinere Unterbereiche (sogenannte Gitterzellen) unterteilen und dann berechnen, wie sich Wasser zwischen diesen Gitterzellen bewegt.

Die Wasserbewegung wird durch die Lösung komplexer Differentialgleichungen beschrieben, die auf den physikalischen Prinzipien der Wasserströmung basieren.

Hydrodynamische Modelle sind gut dokumentiert und können Hochwasserereignisse genau simulieren. Um großflächige Überschwemmungen mit hoher Auflösung zu simulieren, sind jedoch Millionen von Gitterzellen erforderlich.

Wie Sie sich vorstellen können, ist das Lösen komplexer Gleichungen für Millionen miteinander verbundener Gitterzellen unglaublich schwierig und zeitaufwändig. Aber Überschwemmungen breiten sich schnell aus und können schneller eintreten, als wir sie mithilfe dieser hochauflösenden hydrodynamischen Modelle vorhersagen können. Dies bedeutet, dass es nicht möglich ist, unsere genauesten Modelle bei Überschwemmungskatastrophen zu verwenden, da der langsame Berechnungsprozess keine Zeit für Evakuierungen oder geplante Schadensbegrenzungsstrategien lässt.

Aus diesem Grund wurde klar, dass wir dringend einen effizienten und genauen Ansatz zur Vorhersage von Überschwemmungsereignissen benötigen, um bei der Ausbreitung von Überschwemmungen wertvolle Informationen bereitzustellen, sowie eine robuste Infrastruktur zu entwerfen, die die Auswirkungen von Überschwemmungen abmildern kann.

Überschwemmungen vorhersagen – schnell

Unser Team an der University of Melbourne hat das Low-Fidelity-, Spatial-Analysis- und Gaussian-Process-Learning-Modell (LSG) entwickelt – einen Ansatz, mit dem sich Ausmaß und Tiefe von Überschwemmungen viel schneller vorhersagen lassen, als das Hochwasser ansteigt. Die Details unseres Modells sind veröffentlicht In Naturwasser.

Die Idee des LSG-Modells besteht darin, ein hydrodynamisches Modell mit niedriger Auflösung zu verwenden, um eine erste Hochwasserschätzung zu liefern. Das hydrodynamische (oder Low-Fidelity-)Modell mit niedriger Auflösung hat einen viel geringeren Rechenaufwand als das herkömmliche Modell mit hoher Auflösung – dies geht jedoch auf Kosten der Genauigkeit.

Um die Genauigkeit zu verbessern, verbessert das LSG-Modell die anfängliche Hochwasserschätzung auf eine hohe Auflösung und Genauigkeit, ähnlich der Leistung hochauflösender hydrodynamischer Modelle.

Dieser Qualifizierungsprozess nutzt mathematische Methoden, um die Low-Fidelity-Schätzungen in Vorhersagen von Überschwemmungsmustern in Zeit und Raum umzuwandeln, die genauso genau sind wie die hochauflösenden hydrodynamischen Modelle.

Früher ging man davon aus, dass mit diesem Ansatz nur moderate Beschleunigungen (etwa das Zehnfache) im Vergleich zum hochauflösenden hydrodynamischen Modell erreicht werden könnten. Mit unserem neuen LSG-Modell können jedoch Beschleunigungen erreicht werden, die mehr als 1.000 Mal schneller sind als mit dem hochauflösenden hydrodynamischen Modell. Auflösungsmodelle bei gleichzeitiger Beibehaltung einer hohen Genauigkeit der Hochwasservorhersagen.

Halten Sie es einfach

Der Schlüssel zum Erreichen dieser enormen Beschleunigung liegt in der Entwicklung und Verwendung eines extrem groben und vereinfachten Low-Fidelity-Modells.

Dieses Low-Fidelity-Modell verfügt über Gitterzellen, die über eine Million Quadratmeter abdecken. Mit der LSG-Modellmethodik können wir die Schätzungen jedoch verbessern, um Vorhersagen zu liefern, die genauso genau sind wie ein Modell, das mehr als 50-mal so viele Gitterzellen enthält.

Wir haben das LSG-Modell für zwei große Flusssysteme in Australien getestet. Das erste ist die flache und komplexe Chowilla-Auen im Süden Australiens (740 Quadratkilometer) und das zweite ist der steile und schnell fließende Burnett River im Nordosten Australiens (1.479 Quadratkilometer).

Die deutlichen Unterschiede zwischen diesen Fallstudien machen sie zu einem anspruchsvollen Test für die Fähigkeit des LSG-Modells, schnelle und genaue Hochwasservorhersagen zu liefern. Wir haben herausgefunden, dass unser Modell die dynamische Entwicklung von Überschwemmungen in beiden Fallstudien simulieren kann – und genaue Informationen über Ankunftszeit, Überschwemmungsausmaß und Spitzenwassertiefe mit ähnlicher Genauigkeit wie ein herkömmliches hochauflösendes hydrodynamisches Modell liefert – aber viel, viel schneller.

Konkret bedeutet dies, dass das LSG-Modell bei der Vorhersage von Überschwemmungen in den Chowilla-Auen 33 Sekunden statt 11 Stunden benötigt, und in der Burnett River-Fallstudie benötigte das Modell 27 Sekunden, wo es 36 Sekunden gedauert hätte Stunden mit traditionellen Methoden.

Unser LSG-Modell erfasst im Vergleich zu einem hochauflösenden hydrodynamischen Modell auch die Überschwemmungsausdehnung in beiden Untersuchungsgebieten mit einer Genauigkeit von 99 %.

Es ist ein großer Fortschritt, wenn es darum geht, nützliche Hochwasservorhersagen bereitzustellen. Dies geschieht sowohl bei Notfällen – um fundierte Entscheidungen zu treffen, die Leben retten und wertvolle Infrastruktur schützen können – als auch bei der Planung und Vorbereitung vor Hochwasserereignissen bei der Gestaltung einer robusten Infrastruktur.

Den Sturm überstehen

Derzeit basieren Hochwasservorhersagen hauptsächlich auf deterministischen Ansätzen, bei denen das wahrscheinlichste Szenario simuliert wird – der Grund dafür ist der hohe Rechenaufwand (in Bezug auf die Zeit) für die Ausführung eines hochauflösenden hydrodynamischen Modells, aber das LSG-Modell macht es möglich alle Szenarien von Hochwasserereignissen zu simulieren, sowohl vor dem Notfall als auch während seines Verlaufs.

Dies könnte die derzeitige Praxis von der Verwendung deterministischer Vorhersagen hin zu risikobasierten probabilistischen Prognosen verlagern. Probabilistische Prognosen stellen ein Konfidenzintervall bereit, das die Unsicherheit der Vorhersagen beschreibt. Dies gibt uns Aufschluss darüber, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Gebiet überschwemmt wird, und könnte wiederum dazu beitragen, dass sich die Notfallmaßnahmen auf Gebiete konzentrieren, in denen die Wahrscheinlichkeit einer Überschwemmung am größten ist.

Darüber hinaus kann unsere Methodik dazu verwendet werden, eine robustere Infrastruktur zu entwerfen, indem sie den Einsatz von Rechentechniken – wie Monte-Carlo-Methoden – ermöglicht, um zu simulieren, wie sich unterschiedliche Kombinationen von Hochwassertreibern auf die Schwere von Hochwasserereignissen auswirken könnten.

Wie wir diese Technologie für den Einsatz in der Industrie implementieren, um die Fähigkeiten und Vorteile des LSG-Modells zu maximieren, ist der nächste große Schritt. Da unser Klima jedoch immer extremer wird, sind es Modelle wie unseres, die uns allen helfen werden, besser auf den Sturm vorbereitet zu sein.