Hochwassermodellierung vs. Auendynamik

Vor einigen Tagen lief ein ganz mildes Hochwasser an der Weißen Elster ab. Ursache waren ergiebige Regenfälle im Kopfgebiet. Die ablaufende Hochwasserwelle führte zur Überschreitung von Wasserständen der untersten Hochwasser-Meldestufen in Sachsen, Thüringen und Sachsen-Anhalt.

Interessant war das Geschehen insofern, dass auf Grund der lang anhaltenden Trockenheit der beiden Vorjahre die Grundwasserstände sehr niedrig und die Flussauen gewissermaßen “trocken” sind. Daraus ergeben sich beim Ablauf einer Hochwasserwelle gewisse Effekte, die im Folgenden kurz beleuchtet werden sollen.

Dazu schauen wir uns mal die Messdaten für zwei Pegel an der Unteren Weißen Elster an, nämlich Zeitz (Sachsen-Anhalt) sowie Kleindalzig (Sachsen). Nicht verwirren lassen, in diesem Falle ist Sachsen-Anhalt im hydrologischen Sinne “weiter oben” (siehe Karte).

Übersichtskarte Sachsen mit Betrachtungsgebiet / Quelle: www.hochwasserzentrum.sachsen.de
Detailkarte mit den markierten Pegeln Zeitz (Sachsen-Anhalt) und Kleindalzig (Sachsen) / Quelle: www.hochwasserzentrum.sachsen.de

Die beim angesprochenen Ereignis ermittelten Durchflussdaten sehen wie folgt aus:

Durchflussganglinien der Pegel Zeitz (blau) und Kleindalzig (rot) / Daten: www.hochwasserzentrum.sachsen.de

Das Maß “Durchfluss” entspricht einem Volumenstrom (oder Menge pro Zeit). Es wird normgemäß (DIN 4049) mit “Q” abgekürzt (für “Quantität”). Wenn man diesen Volumenstrom zeitlich integriert, so erhält man das im Integrationszeitraum geströmte Volumen. Dieses nennen die Hydrologen “Fülle”. Die Fülle wird üblicherweise in Millionen Kubikmeter oder Hektokubikmeter (hm³) angegeben.

Für die gezeigten Daten sieht das wie folgt aus:

Zeitpunkt Q Zeitz (m³/s) Q Kleindalzig (m³/s)
20.03.2020 08:30 21,2 22,6
20.03.2020 08:15 21,2 22,6
20.03.2020 08:00 21,2 22,6
20.03.2020 07:45 21,2 22,6
20.03.2020 07:30 21,2 22,6
Fülle (hm³): 52,0 48,1

Wenn wir mal die Differenz zwischen den beiden Füllen bilden (gewissermaßen Zufluss minus Abgabe für den Gewässerabschnitt bestimmten), so erhalten wir:

Füllendifferenz = 3,9 hm³

Was ist passiert? Wo ist das Wasser hin? Um diese Frage beantworten zu können, werfen wir mal einen Blick auf die Landkarte:

Übersichtskarte; die Lage der beiden Pegel ist grob eingezeichnet (© OpenStreetMap-Mitwirkende / Tiles courtesy of Andy Allan)
Details (© OpenStreetMap-Mitwirkende / Tiles courtesy of Andy Allan)

Und wir sehen, dass da im betreffenden Flussabschnitt einiges los ist: Ausleitungen, Einleitungen und vor allem Mäander. Letztere sind Zeichen einer hydrologisch weitgehend intakten Aue.

Und in solch einer Aue wird im Hochwasserfall nicht nur Wasser durch Ausuferung “zwischengespeichert”, was unterstrom zu einer Abflachung der Hochwasserscheitels (nicht jedoch der Fülle!) führen würde. Im vorliegenden Fall zeigt sich, dass noch ein weiterer Effekt eine Rolle spielt: Oberflächenwasser infiltriert in das Grundwasser und verschwindet damit gewissermaßen aus der fließenden Welle. Kurzum: die “fehlenden” knapp vier Millionen Kubikmeter sind im Grundwasser gelandet.

Im vorliegenden Fall hatte die betonte Infiltration zwei maßgebliche Gründe:

  1. Die infolge der Trockenheit niedrigen Grundwasserstände und damit der straff in Richtung Grundwasser weisende hydraulische Gradient sowie
  2. die Struktur des Fließgewässers mit die Abflussdynamik reduzierenden Mäandern und hydraulisch gut durchlässigen Substraten.

Ähnliches lässt sich vielerorten beobachten. In Sachsen beispielsweise an der Vereinigten Mulde oder an der Elbe, vornehmlich zwischen Riesa und Torgau. Das ist also “Grundwasserneubildung live”. Alles gut also? Fast…

Einige Probleme machen solche Bedingungen beispielsweise bei der Hochwasservorhersage. Diese basiert an größeren Gewässern, wo der Wellenablauf maßgeblich ist, in der Regel auf hydraulischen Modellen. Diese gehen aber in der Regel vom Grundgesetz der Massenerhaltung aus! Diese Annahme ist auch in den meisten Fällen in Ordnung; bei normalen Grundwasserständen und wirklichem Hochwasser (das gezeigte Ereignis war in dieser Hinsicht wirklich nicht der Rede wert), ist der Einfluss von Grundwasserinteraktionen tendenziell vernachlässigbar.

Aber unter diesen Bedingungen eben nicht; und die Modelle haben dann so ihre Probleme, wie hier zu sehen:

Messwerte des Durchflusses am Pegel Kleindalzig (khaki) sowie diverse operationelle hydrologische Vorhersagen (bunt) für unterschiedliche Vorhersagezeitpunkte

Da das Vorhersagemodell massentreu arbeitet, wird die Durchflussfülle des Oberliegerpegels (hier: Zeitz) “hart” nach unten “durchgereicht”. Dadurch ergeben sich letztendlich deutliche Überschätzungen des Hochwasserscheitels für den Unterliegerpegel Kleindalzig. Erst nach einigen Vorhersage-Epochen gleichen sich die Modellergebnisse wieder besser an die Realität an, was seine Ursache vor allem in angewendeten Verfahren zur Fehlerkorrektur hat, welche die Differenz zwischen Messung und Modellergebnis verringern.

Wie bereits erwähnt, der Einfluss von Infiltration in den Grundwasserleiter (oder aber auch Exfiltration aus dem Grundwasserleiter) ist üblicherweise mit Blick auf die Modellsimulation des Hochwasserwellenablaufs vernachlässigbar. Im vorliegenden Fall war er es aber eben nicht!

Gerinneströmung unter Grundwasserinteraktionen lassen sich aber natürlich modellmäßig einigermaßen in den Griff bekommen. Tun kann man das beispielsweise, indem man ein Gerinneströmungsmodell mit einem Grundwassermodell koppelt. Das ist nicht trivial, da solch eine Kopplung zur Laufzeit und wechselseitig erfolgen muss (“alternierend”). Wer sich ein bisschen zum Thema Modellierung der Gerinneströmung unter signifikanten Infiltrationsverlusten einlesen will, der kann hier weiterlesen:

 

Philipp, A.: Novel Analytical Hydrodynamic Modeling for Evaluating and Optimizing Alluvial Recharge: Principles, Model Approaches and Their Application for Water Resources Assessment in an Arid Region. Dissertation, Dresden University of Technology, submitted to the Faculty of Environmental Sciences 03/13/2013, defended 07/17/2013. >>link

Letztendlich ist es wie so oft im Leben: Aufwand und Nutzen müssen in einem ausgewogenen Verhältnis stehen und daher verzichtet man in operationellen Hochwasservorhersagemodellen (gerechtfertigter Weise!) oftmals darauf, Grundwasserinteraktionen mit zu beschreiben.

Das hydrometeorologische Wort zur Woche #Dürre #Trockenheit

Heuer geistern, wahrscheinlich getriggert durch aktuelle Einzelereignisse wie die 2018er-Trockenheit, die aktuelle (Noch-)Trockenheit oder lokal verheerende Starkregen/Sturzfluten wie im Vogtland im Mai 2018, argumentativ-kausale Verbindungen zwischen solcherlei Ereignissen und dem Klimawandel in den (v.a. sozialen) Medien herum (teilweise in Ausprägungen wie #Klimakrise). Manchmal scheint es so, als wird da einfach mal “einer rausgehauen”.

Nur mal eines von unzähligen Beispielen:

Das ist ziemlich unwissenschaftlich. Warum, will ich im Folgenden kurz darlegen.

Extremereignisse sind in zweierlei Hinsicht extrem: Sie sind erstens selten und zweitens gehen Sie u.U. mit spürbaren Auswirkungen für die Betroffenen einher (sog. Low Probability/High Impact Events). Beides ist für eine objektive Wahrnehmung durch uns Menschen herausfordernd; etwas, was sehr selten ist und uns gleichzeitig schadet, wirkt zunächst eher emotional und subjektiv auf uns.

Problematisch wird es, wenn diese Subjektivität sich in der Argumentation niederschlägt. Nehmen wir das Beispiel Niederschlag/Starkregen. Dieser Tage bin ich zufällig beim Aufräumen auf einen alten Ausdruck aus unserem Frühwarnprojekt gestoßen (siehe Bild). Er zeigt die Häufigkeit nach Schwellenwerten klassifizierter 6-h-Summen des Gebietsniederschlages für eines “unserer” 16 Frühwarngebiete integral für einen 3-Jahres-Zeitraum.

Es sind diverse Niederschlagsprodukte dargestellt; widmen wir uns nur mal den Niederschlagsmessdaten (schwarze Balken). Nicht dargestellt/ausgewertet sind all jene 6-h-Intervalle, in denen kein Regen vorhanden war (0 mm).

Häufigkeit nach Schwellenwerten klassifizierter 6-h-Summen des Gebietsniederschlages (logarithmierte Ordinate!)

Wir ersehen folgende Häufigkeiten bestimmter Niederschlagsereignisse innerhalb des dreijährigen Betrachtungszeitraumes:

Schwellenwert                 Häufigkeit
0,1 mm                                > 1000
1 mm                                    > 500
2 mm                                    > 300
5 mm                                    > 100
10 mm                                  > 30
15 mm                                  ~ 9
20 mm                                  ~ 4
25 mm                                  ~ 2
30 mm                                  0

Jetzt muss man noch wissen, dass eigentlich erst in den 1990er/2000er-Jahren flächendeckend angefangen wurde, mit sub-täglichen Auflösungen Niederschlag zu erfassen (meist stündlich) und dass erst das Wetterradar, was in Deutschland seit rund 20 Jahren verfügbar ist, auch eine sub-stündliche und vor allem räumlich gut aufgelöste Niederschlagsquantifizierung zulässt.

Gehen wir also mal bestenfalls davon aus, dass wir z.B. 30 Jahre “gute” Kenntnis über das sub-tägliche Niederschlagsgeschehen hätten* und damit eine Datenbasis, mit der man Statistik machen könnte, und extrapolieren wir mal die o.g. Häufigkeiten des 3-jährigen Betrachtungszeitraumes (Faktor 10), so stellen wir fest, dass beispielsweise die Ereignisse > 20 mm in 6 h geschätzt 60 mal in unserer 30-jährigen Basisperiode auftauchen müssten. Das sind größenordnungsmäßig 60 mal 6 h von 30 Jahren (bzw. von 43.800 6-h-Intervallen) – also haben wir ein “Signal” für die in Rede stehenden Ereignisse in ca. 0,14 % der Fälle.

*Steht hier im Konjunktiv, denn die raum-zeitliche Erfassung des Niederschlags ist weder mit Stationsmessungen, noch mit Radar ohne Unsicherheiten zu haben. Aber das ist ein anderes Thema…

Auch ohne statistischen Signifikanztest sehen wir, dass es einen massiven Stichprobeneffekt gibt. Das heißt NICHT, dass wir mit den Daten keine Statistik machen können – das geht schon und ist auch gut so. Zum Beispiel macht der DWD die als KOSTRA bekannte “Koordinierte Starkniederschlagsregionalisierung und -auswertung”. Was es hingegen heißt ist, dass statistische Schätzungen auf der beschriebenen Datenbasis mit erheblichen Schätzfehlern behaftet sein MÜSSEN!

Auch das ist nicht weiter schlimm. Schlimm wird es nur, wenn aktuelle, empirische Beobachtungen (a.k.a. Extremereignisse) in ihrer Ausprägung einer ÄNDERUNG ihres Häufigkeitsverhaltens (a.k.a. stattfindender Klimawandel) zugeschrieben werden und eben nicht auch vor dem Hintergrund der oben angesprochenen Schätzunsicherheiten bezüglich der Eigenschaften der Grundgesamtheit diskutiert werden. Schätzunsicherheiten werden vor allem bei Untersuchung sub-täglicher Niederschlagsdaten stets um Größenordnungen stärker wirken, als Änderungssignale der Grundgesamtheit.

Die bis hierhin gemachten Aussagen bezüglich Starkregen beziehen sich explizit auf sub-tägliche Daten (welche aber nun mal notwendig sind, um das Thema “lokale Starkregen mit Hochwasser” zu betrachten).

Ähnlich schwierig sieht es hinsichtlich Trockenheits-Ereignissen (wie 2018) aus. Hier gilt zunächst dasselbe: Bei extremen/seltenen Ereignissen wird es sehr vage, diese einer geänderten/instationären Klimatologie zuzuschreiben.

Beispielsweise schreiben dazu Seneviratne et al. im IPCC SREX 2012 bezüglich bisher beobachtbarer Veränderungen (“Observed Changes”) im Häufigkeitsregime von Trockenheiten:

In Europe, there is medium confidence regarding increases in dryness based on some indices in the southern part of the continent, but large inconsistencies between indices in this region, and inconsistent or statistically insignificant trends in the rest of the continent (Table 3-2). Although Dai et al. (2004) found an increase in dryness for most of the European continent based on PDSI, Lloyd-Hughes and Saunders (2002) and van der Schrier et al. (2006b) concluded, based on the analysis of SPI and self-calibrating PDSI for the 20th century (for 1901-1999 and 1901-2002, respectively), that no statistically significant changes were observed in extreme and moderate drought conditions in Europe [with the exception of the Mediterranean region in van der Schrier et al. (2006b)]. Sheffield and Wood (2008a) also found contrasting dryness trends in Europe, with increases in the southern and eastern part of the continent, but decreases elsewhere.

Auch hier zeigt sich also ein eher heterogenes, statistisch eher insignifikantes Bild. Also noch mal als “Lehrsatz”: Gerade bei Extremereignissen (welche naturgemäß stets stark wahrgenommen werden) ist es aus statistischer Sicht oftmals nicht zulässig, daraus abzuleiten, dass sich das zu Grunde liegende Häufigkeitsregime verändert hätte. Oder etwas salopper formuliert: Ein Einzelereignis ist mitnichten ein Beleg für den Klimawandel.

Nachtrag: Das soll natürlich nicht heißen, dass der unstrittig belegbare anthropogen verursachte Klimawandel keine Auswirkungen auf das Niederschlagsregime hat – im Gegenteil. Es ist davon auszugehen, dass der Klimawandel auf unterschiedliche Art und Weise das Niederschlagsgeschehen beeinflussen wird und es bereits jetzt schon beeinflusst. Die aktuelle Thesenlage ist, dass in Deutschland die Jahresniederschläge tendenziell etwas zunehmen und dass gleichzeitig Extremereignisse wie Starkregen oder langanhaltende Trockenheiten häufiger und intensiver werden. Solcherlei Veränderungen sind maßgeblich auf Grund der limitierten Verfügbarkeit raum-zeitlich hochaufgelöster Niederschlagsdaten (vor allem aus Radar) in der Regel derzeit aber noch nicht statistisch signifikant nachweisbar.

Hochwasserfrühwarnung – gemeinsamer Beitrag aus Sachsen und Rheinland-Pfalz

In der WasserWirtschaft gibt es einen neuen Beitrag welcher die Hochwasserfrühwarnsysteme der Länder Rheinland-Pfalz und Sachsen vorstellt. Der Artikel kann hier heruntergeladen werden.

Neues Projekt gestartet: HoWa-innovativ

Seit 01.08.2018 läuft ein neues Projekt mit dem Titel “Hochwasserfrühwarnung für kleine Einzugsgebiete mit innovativen Methoden der Niederschlagsmessung und -vorhersage (HoWa-innovativ)”.
Zielsetzung des Gesamtvorhabens ist eine räumlich präzisere Vorhersage von Hochwasser unter Nutzung innovativer Niederschlagsmess- und Vorhersageverfahren. Durch die neuartige Kombination von Radardaten des DWD mit Niederschlagsinformation von kommerziellen Richtfunkstrecken (engl. Commercial Microwave Links, CMLs), wird die Genauigkeit der Niederschlagsmessung erhöht.

Teaser-Karte-HoWa-innovativ
Karte Sachsens mit einer Auswahl von CML-Strecken (Quelle: www.howa-innovativ.sachsen.de).

Zudem wird ein Demonstrator eines niederschlagsbasierten Hochwasserfrühwarnsystems erarbeitet, der auch die Berücksichtigung von Unsicherheiten mit einer geeigneten Kommunikationsstrategie beinhaltet. Damit werden zuverlässigere Warnungen für die Katastrophenabwehr speziell in kleinen Einzugsgebieten ermöglicht. In der Zusammenarbeit des Landeshochwasserzentrums Sachsen mit Experten der Technischen Universität Dresden und der Universität Augsburg werden anwendernahe und technisch innovative Lösungen zur Erreichung dieses Zieles erarbeitet. Die beteiligten assoziierten Partner stellen die notwendigen Radar- und CML-Daten bereit und ermöglichen die Übertragung der Ergebnisse auf andere hochwassergefährdete Regionen in Deutschland.

Mehr zum Vorhaben gibt es unter www.howa-innovativ.sachsen.de.

Automatic verification set up for HWFWS

Our intern Ivan Vorobevskii did a great job in crunching Early Warning System output and putting it together with regionally observed flood/warning levels. Typical scores like POD, FAR, AUC are also calculated. The plot below gives an idea on the verification problem, which is kind of fuzzy, rather than really being crisp/dichotomous. We have to put some more effort in the specific verification approach (preferably, thinking the problem a bit from the perspective of warning product users, which typically do some sort of fuzzy decision making, too!)

Forecasts_vs_daily_obs
Some output of the early warning system (forecast mode) vs. daily reference data (specifically for the warning region “Weisse Elster/Bergland”). Mind the increase in production frequency from 8/d to 24/d on June 5, 2018.

Besides the forecasts, the Early Warning System operationally also runs in hindcast mode (driven only with QPE data), delivering some possibility to separate input parameter (i.e., QPF data) uncertainty from model uncertainty, by using hindcast data for verification.

Hochwasser-Frühwarnsystem Sachsen: jetzt online

Das in den vergangenen Jahren am Sächsischen Landesamt für Umwelt, Landwirtschaft und Geologie (LfULG) konzipierte Hochwasserfrühwarnsystem für Sachsen ist nun online verfügbar. Das System prognostiziert die Hochwassergefährdung für 16 Vorhersageregionen im Freistaat für bis zu 24 Stunden im Voraus. Methodisch basiert es auf einem vergleichsweise einfachen Klassifikationsverfahren, welches sich für den Anwendungsfall “Frühwarnung” als durchaus konkurrenzfähig gegenüber teilweise weitaus aufwändigeren Ansätzen erwiesen hat.

Alle Details zum überspannenden Projekt, zu Vorarbeiten, Vergleichsuntersuchungen sowie eine Auswertung der Modellperformance für das erste anderthalbe Jahr des operationellen Betriebes finden sich im Projektendbericht:

Endbericht Hochwasserfrühwarnung für kleine Einzugsgebiete

Eine kompakte Übersicht zum Frühwarnsystem bietet dieser Erklärfilm:

Frühwarninformationen sind derzeit über die Webseite des Landeshochwasserzentrums sowie proaktiv über einen RSS-Feed zu beziehen. Mit letzterer Möglichkeit lassen sich vielfältige nutzerseitige Warnlösungen erstellen (z.B. Benachrichtigungen auf Desktop-Computern oder auf Smartphones). Auch mit webbasierten Diensten wie IFTTT lässt sich mit RSS-Feeds mittlerweile ziemlich viel anstellen (“Drehe das Licht auf Rot, wenn eine Warnung vorliegt”).

Das LfULG setzt derweil seine Aktivitäten zur Verbesserung des Managements von Starkregenereignissen fort, insbesondere als Lead-Partner im EU-Interreg-Projekt RAINMAN. Dabei wird unter anderem ein starker Fokus auf die Einbeziehung von Nutzern von Frühwarnungen gelegt mit dem Ziel, die Risikobewertung vor Ort zu stärken sowie Frühwarnprodukte zukünftig noch mehr maßgeschneidert anbieten zu können.

Mäßig erhöhte Hochwassergefährdung in Ostsachsen in den nächsten 24 Stunden…

…sagt zumindest unser Frühwarn-Prototyp (Achtung! Gilt für kleine Einzugsgebiete kleiner 200 km²):

“Besonders in Ostsachsen heute noch Gewitter. Nachts und am Donnerstag vor allem in Ostsachsen Dauerregen. Größere Mengen sind möglich; daher mäßig erhöhte Hochwassergefährdung in diesen Bereichen. Eine überregionale Hochwassergefährdung besteht derzeit nicht!”

Franz B. sagt: Schau’n ‘mer mal… Gute Idee: sich unter http://wettergefahren.de/ informieren und mit der DWD-WarnWetter-App direkt mit Wetterwarnungen versorgen zu lassen… Wenn es hochwassermäßg brenzlig wird, wird das Landeshochwasserzentrum Sachsen in gewohnt professioneller Art und Weise seine Arbeit machen.

Achtung: Es handelt sich hierbei nicht um eine amtliche, offizielle, noch in irgendeiner Weise belastbare Information!

Hochwassergefährdung in Sachsen für die nächsten 24 Stunden; Stand: 13.07.2016, 16:00 Uhr MESZ.
Regionale Hochwassergefährdung für kleine Einzugsgebiete (kleiner 200 km²) in Sachsen für die nächsten 24 Stunden; Stand: 13.07.2016, 16:00 Uhr MESZ.

Was sagen die Farben? Hier steht es:

Zur Bedeutung der Warnstufen.
Zur Bedeutung der Warnstufen.

Sächsische Zeitung sehnt sich das nächste Hochwasser herbei

Die Sächsische Zeitung titelt heute (09.06.2016) “…bald (…) Hochwasser: Die Großenhainer Feuerwehr ist jetzt besser gegen Hochwasser gerüstet – wohl rechtzeitig, wie Wetterexperten befürchten.”

Der Artikel bezieht sich auf ein Video-Post des Meteorologen Kai Zorn für wetter.com vom 05.06.2016 (also vier Tage älter, als der SZ-Artikel) und greift die dort geäußerte Prognose auf, dass “zur Monatsmitte (…) ein großes Hochwasser” möglich scheint. Das Video schließt u.a. mit der sinngemäßen Bemerkung “Ich will dieses Hochwasser auf keinen Fall herbeireden, sondern nur sensibilisieren, dass da was im Busch ist…”

Nun, genauso, wie sich das Wetter stetig ändert, so müssen sich auch Vorhersage-Ergebnisse mit jeder neuen Vorhersage ändern (denn sie sind nicht zuletzt auf die Konditionierung durch die Beobachtungen angewiesen). Weiterhin gilt, je kürzer der Vorhersagezeitraum, desto besser/verlässlicher die Vorhersage.

Bezogen auf den Video-Post von Herrn Zorn sprechen wir ja von einer mittelfristigen Vorhersage mit einer Vorhersageweite von immerhin ~10 Tagen. Klar, es gab einige Signale für große Regenmengen zur Monatsmitte in einigen Modellen/Modellläufen (beispielsweise in dem im Video angesprochenen amerikanischen GFS-Modell), aber Wettervorhersagen (insbesondere bezogen auf den Niederschlag) sind vor allem eines: MIT UNSICHERHEITEN BEHAFTET. Das liegt in der Natur der Sache, ist nicht schlimm, ist aber wichtig zu wissen, um nicht in der ersten Juni-Woche für die Monatsmitte den Weltuntergang auszurufen!

Abschließend bemerkt die SZ: “Auch Experten des Deutschen Wetterdienstes sehen in der derzeitigen Großwetterlage Parallelen zu den Wetterlagen, die zu den Jahrhunderthochwassern 2002 und 2013 geführt haben.” Möglicherweise bezieht man sich dabei auf diesen Artikel in der LVZ (vom 01.06.2015), in der ein DWD-Meteorologe zu Wort kommt?

Richtig ist, dass am 01.06.2016 sehr wohl die durchaus stark hochwasserträchtige Großwetterlage “Tief Mitteleuropa” vorherrschte (wie übrigens auch beim Hochwasser 2002 und 2013). Deren Potential für Ungemach mit den teilweise lokal extremen Niederschlägen konnten wir in den letzten ~2 Wochen in Deutschland beobachten.

Momentan befinden wir uns in einer recht schnöden westlichen Strömung (WZ oder SWZ), die für wechselhaftes Wetter sorgt; auch hier sind demnächst größere Regenmengen möglich, die allerdings nicht das Zeug haben, zu einem überregionalen Großereignis zu führen. Die synoptische Mittelfrist-Übersicht des DWDs sagt dazu am heutigen 09.06.2016:

Schauerartiger Regen, Schauer oder Gewitter sind bei dieser Wetterlage zu erwarten. Dabei besteht lokal durchaus das Potenzial für Starkregen, das Unwetterpotenzial diesbezüglich ist aber im Vergleich zu zuletzt bei deutlich moderateren CAPE-Werten und schnellerer Dynamik in der Höhe deutlich verringert.

Noch mal ganz deutlich: Derzeit und auch voraussichtlich zur Monatsmitte besteht für Sachsen keine überregionale Hochwassergefahr. Also erstmal – einer alten Automechanikerweisheit folgend – weiterfahren und beobachten…

PS: Ich fand den SZ-Artikel trotzdem lehrreich; Pumpen, die ganze Handtücher durchschaffen?! Ziemlich cool…