Verbesserte Niederschlagserfassung durch Daten opportunistischer Sensoren

Genaue quantitative Abschätzungen von Gebietsniederschlägen sind nach wie vor eine Herausforderung für viele hydrologische Fragestellungen. Es ist bekannt, dass Messnetze nationaler Wetterdienste nicht in der Lage sind, den Niederschlag in seiner hohen räumlichen und zeitlichen Variabilität zu erfassen. Um diesem Umstand entgegenzuwirken, können zusätzlich Daten opportunistischer Sensoren (OS), wie z. B. privater Wetterstationen (PWS) genutzt werden. Die Anzahl der PWS ist in den letzten Jahren erheblich gestiegen. So übersteigen die PWS eines einzigen Anbieters in Deutschland die Anzahl der DWD-Regenmessstationen bereits um mehr als das 20‑Fache. Da PWS jedoch weder professionell aufgestellt noch gewartet werden, ist eine gründliche Qualitätskontrolle (QC) unerlässlich, bevor die Daten für wissenschaftliche Fragestellungen genutzt werden können.

Im Rahmen der EU-COST-Action CA20136 „OpenSense“ wurden umfangreiche Forschungsarbeiten durchgeführt, um die Nutzung von OS-Daten zur Niederschlagserfassung zu fördern. U.a. wurde eine Open-Source-Toolbox zur Verarbeitung verschiedener OS-Daten entwickelt. Darüber hinaus wurden Datenstandards festgelegt und mehrere Studien veröffentlicht, die das Potenzial und den Mehrwert von OS-Daten für die Niederschlagserfassung aufzeigen.

Auf diesen Arbeiten aufbauend, zielt dieses Projekt darauf ab, Methoden zu entwickeln, die zuverlässige Niederschlagsbeobachtungen aus OS-Daten liefern und deren Verwendung für Niederschlags-Nowcasting sowie für die operationelle Hochwasservorhersage ermöglichen. Das Projekt beinhaltet die folgenden drei Ziele:

1. Benchmarking der Qualitätskontrolle
   Bestehende QC-Algorithmen für PWS-Daten werden einem systematischen Benchmarking unterzogen, um deren Wirksamkeit zu bewerten. Auf dieser Grundlage wird eine effiziente QC-Pipeline entwickelt, die eine schnelle und benutzerfreundliche Anwendung in operativen Umgebungen ermöglicht.
   
   
2. Mehrwert in der räumlichen Interpolation
   Der Mehrwert qualitätskontrollierter OS-Daten für die räumliche Niederschlagsinterpolation wird unter Verwendung  bedingter Simulationstechniken untersucht. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Verbesserung räumlicher Niederschlagsfelder und der Erfassung von Starkregen.
   
   
3. Auswirkungen auf die Anwendung in der hydrologischen Modellierung
   Schließlich werden OS-Daten als hochwertiges Niederschlagsprodukt in Echtzeit- oder operationellen Vorhersagesystemen einbezogen und die daraus resultierenden Effekte bewertet.