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.