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KI soll Hochwasser früher erkennen
Das Extremhochwasser von 2024 wirkt nach. Entlang von Paar und Ilm soll nun ein neues Frühwarnsystem entstehen, das Kommunen und Einsatzkräften mehr Vorlauf verschafft. Die ARGE Solidarischer Hochwasserschutz hat dafür die Verträge mit drei Unternehmen unterzeichnet.
In 28 Kommunen soll ein flächendeckendes Mess- und Prognosesystem aufgebaut werden. Mehr als 150 Sensoren sollen Niederschlag, Wasserstände und Bodenfeuchte erfassen. Die Messwerte werden mit Wettervorhersagen, geografischen Gebietsdaten und weiteren Informationen verknüpft und ausgewertet.
Bei Starkregen sollen Vorwarnzeiten von bis zu 60 Minuten möglich werden. Bei Hochwasser sind – abhängig von Wetterlage, Gewässer und Ereignis – Prognosen mit einem Vorlauf von bis zu 24 Stunden vorgesehen. Die Informationen sollen vor allem Kommunen, Feuerwehren und Katastrophenschutz bei ihren Entscheidungen unterstützen.
Eine zentrale Rolle übernimmt ein sogenannter Digitaler Zwilling. Er führt Messwerte und Prognosen zusammen, bereitet sie auf und stellt sie räumlich dar. Auch eine öffentlich zugängliche Darstellung für die Bevölkerung ist vorgesehen. Eine zusätzliche Warn-App soll nicht geschaffen werden; das System soll bestehende Warnwege ergänzen.
Mit der Installation der Sensorik soll ab dem ersten Quartal 2027 begonnen werden. Erste Basisfunktionen der Plattform sollen bereits vorher bereitstehen. Für belastbare Hochwasserprognosen müssen anschließend über mehrere Monate Messdaten gesammelt und die Modelle aufeinander abgestimmt werden. Der vollständige Aufbau ist bis Ende 2028 vorgesehen. Das System soll auch Trockenheitsrisiken erfassen. Dafür sollen Bodenfeuchte-, Niederschlags- und Wetterdaten miteinander verknüpft werden. Gefördert wird das Vorhaben vom Freistaat Bayern mit fast 2,1 Millionen Euro. Nach Angaben der ARGE gibt es bereits Anfragen aus anderen Regionen Bayerns, die sich für das Vorgehen interessieren.
Transparenzhinweis: Der Artikel basiert auf einer Mitteilung der ARGE Solidarischer Hochwasserschutz; redaktionell bearbeitet.
