Pluviale Überflutungen infolge von Starkregen stellen eine wachsende Herausforderung für Städte und Gemeinden dar. Besonders für Einsatzkräfte, kommunale Entscheidungsträger:innen und Infrastrukturbetreiber ist der Umgang mit diesen plötzlich auftretenden Überflutungen herausfordernd, da Vorhersagen bislang nur begrenzt möglich sind. Ein umfassendes Starkregenmanagement ist daher essenziell. Die zentrale Problematik liegt in der frühzeitigen Erkennung gefährdeter Bereiche, der schnellen Reaktionsfähigkeit während des Ereignisses und der systematischen Analyse zur Optimierung von Schutzmaßnahmen.

FLOODPREP setzt genau hier an und verfolgt das Ziel, Entscheidungsträger:innen und Einsatzkräfte vor, während und nach einem Starkregenereignis bestmöglich zu unterstützen. Gleichzeitig wird eine stärkere Verknüpfung von Wissenschaft und Praxis geschaffen, um Simulationen gezielt an den Anforderungen realer Krisensituationen auszurichten.

Kernziele des Projekts

• Experimentelle Echtzeitsimulation von Starkregenereignissen zur Einsatzunterstützung
  In FLOODPREP werden zwei hydrodynamische 1D/2D-Simulationsmodelle für die Fallstudien Graz und Innsbruck experimentell getestet. Ziel ist die Evaluierung der Berechnungszeiten zur Echtzeitanwendung während Starkregenereignissen. Zudem wird die Verknüpfung von Oberflächenabfluss- und Entwässerungssystemmodellen weiterentwickelt, um Überflutungshotspots realitätsnah abzubilden.

• Optimierung der Einsatzkoordination und Entscheidungsunterstützung
  Die Modelle sollen erprobt werden, um Einsatzkräfte und Krisenstäbe durch eine benutzerfreundliche Visualisierung von Simulationsergebnissen zu unterstützen. Lagebildanalysen in Echtzeit werden getestet, um die Entscheidungsfindung unter Zeitdruck zu erleichtern. Durch simulationsbasierte Bewertungen werden besonders gefährdete urbane Bereiche identifiziert, um präventive Maßnahmen priorisiert einzusetzen.

• KI-gestützte Modellverbesserung durch Einsatzdokumentationen
  Die Validierung der Simulationen erfolgt anhand von Einsatzdaten, Fotos und Videoaufnahmen der Feuerwehren und Katastrophenschutzbehörden. Durch den Einsatz von KI und Machine Learning wird untersucht, inwiefern Modelle anhand vergangener Ereignisdaten kontinuierlich optimiert werden können. Zudem werden Langzeitanalysen und Klimaszenarien evaluiert, um zukünftige Überflutungsgefahren frühzeitig zu erkennen.

• Nachhaltige Integration in Stadtplanung und Hochwassermanagement
  Die experimentellen Ergebnisse fließen in die Bewertung bestehender Hochwasserschutzmaßnahmen ein, um Verbesserungspotenziale zu identifizieren. Die Modelle werden genutzt, um langfristige Entwässerungsplanungen und städtische Hochwasserstrategien zu unterstützen. 

Das DCNA ist im Projekt FloodPrep für die Öffentlichkeitsarbeit und Dissemination sowie für die Analyse der Nutzeranforderungen und Usability verantwortlich.

Weitere Projektpartner:

• Universität Innsbruck (Projektleitung)
• TU Graz
• safeREACH GmbH
• KAWUMMS Naturgefahrenmanagement GmbH
• ÖSTAP Engineering & Consulting GmbH
• Innsbrucker Kommunalbetriebe AG
• Stadt Graz
• Stadt Innsbruck

Das Projekt wird über das Österreichische Sicherheitsforschungsprogramm KIRAS aus Mitteln des Bundesministeriums für Finanzen durch die Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft FFG gefördert.