Verbesserung des Echtzeit-Flutvorhersage- und Warnsystems durch Integration von Ensemble-Techniken und hydrologischen Modellsimulationen

ZUSAMMENFASSUNG Überschwemmungen stellen eine ernsthafte Bedrohung für Gemeinschaften und Infrastruktur weltweit dar, was fortschrittliche Warnsysteme zur Flutvorhersage erfordert. In diesem Forschungspapier wird ein Echtzeit-Flutvorhersage- und Warnsystem für den Dharoi-Damm im Bundesstaat Gujarat, Indien, entwickelt. Dieses neuartige System kombiniert Ensemble-Techniken und hydrologische Modellierungssimulationen, um die Genauigkeit der Flutvorhersage zu verbessern und eine rechtzeitige Warnung zu geben. Die Studie konzentriert sich auf kritische Lücken in den derzeitigen Flutvorhersagefähigkeiten, erkennt die Notwendigkeit eines verbesserten Flutmanagements in der Region und baut auf der bestehenden Forschung auf, die weltweit und in Indien durchgeführt wurde. Das Echtzeit-Flutvorhersage- und Warnsystem nutzt Informationen aus verschiedenen Quellen wie Niederschlag, Flussabflüssen und Wasserstandsmessungen. Das System verbessert die Genauigkeit der Flutvorhersagen mit einer Vorlaufzeit von 1–5 Tagen, indem es Ensemble-Techniken verwendet, die mehrere Modelle und deren entsprechende Vorhersagen einbeziehen. Die 2-Tage- und 3-Tage-Vorlaufzeiten in Kombination mit Nachbearbeitungstechniken ergeben ausgezeichnete Ergebnisse, wie der Korrelationswert des Reservoirzuflusses von 0,86 und der Wert der Receiver Operating Characteristic - Fläche unter der Kurve (ROC-AUC) von 0,93 belegen. Diese Arbeit zielt darauf ab, die Auswirkungen von Überschwemmungen in dieser Region zu verringern und kann von Entscheidungsträgern als Werkzeug für das Katastrophenmanagement genutzt werden.