Rubrik Wasser / Abwasser

Forschungsprojekt PuwaSTAR erfolgreich abgeschlossen.

KI-gestützte Überflutungsvorhersage für Pumpwerke

05.03.2026 – Lesezeit ca. 5 Minuten 435

Rund 40 Prozent der Emscher-Lippe-Region sind infolge des Steinkohlebergbaus abgesackt und müssen dauerhaft künstlich von Emschergenossenschaft und Lippeverband (EGLV) entwässert werden. Mehr als 500 Pumpwerke – Anlagen der kritischen Infrastruktur – betreiben EGLV, um diese sogenannten Polderflächen vor Überflutungen zu schützen. Was aber, wenn ein Pumpwerk während eines extremen Starkregenereignisses ausfällt? Im Rahmen des vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) mit 500.000 Euro geförderten Projektes PuwaSTAR (Pumpwerkswarnung für Starkregen und Hochwasser im urbanen Raum) haben EGLV nun gemeinsam mit zahlreichen Partnern ein KI-gestütztes Vorhersagesystem entwickelt, das in der Lage ist, binnen weniger Minuten Informationen über mögliche Überflutungsflächen bereitzustellen – um entsprechende Maßnahmen einleiten zu können. Erarbeitet wurde das System zunächst am Beispiel des Pumpwerks Dorsten-Hammbach.

Infolge des Steinkohlebergbaus sind in großen Teilen der Einzugsgebiete der Emschergenossenschaft und des Lippeverbandes weit gestreckte Bergsenkungsgebiete entstanden. Diese haben zur Bildung von abflusslosen Polderflächen geführt, in denen rund 330.000 Menschen leben. Die künstliche Entwässerung dieser Polder erfolgt durch verbandseigene Pumpwerke, die den Hochwasserschutz sichern. Fällt ein Pumpwerk aus verschiedenen Gründen ganz oder teilweise aus, gelangt das Wasser in das abflusslose Bergsenkungsgebiet und sorgt dort für Überflutungen.

Im Forschungsprojekt PuwaSTAR wurde eine KI-gestützte Vorhersage von Überflutungsflächen entwickelt, die neben der Niederschlags- und Abflussvorhersage auch den Zustand des Pumpwerks – inklusive möglicher (Teil-)Ausfälle – berücksichtigt. Das Pumpwerk Dorsten-Hammbach diente hierbei im Rahmen des Projektes als Pilotanalage. Fließt dem Pumpwerk mehr Wasser zu, als es mit seiner Leistungsfähigkeit fördern kann, oder fällt das Pumpwerk (teilweise) aus, kann das neue System innerhalb kürzester Zeit Vorhersagen zu potenziell überfluteten Gebieten und Wassertiefen im betroffenen Poldergebiet liefern.

"Im realen Notfall ermöglicht dies Einsatzkräften und Krisenstäben die Erstellung eines präzisen Lagebildes und eine frühzeitige Lageeinschätzung, die auch die dynamische Hochwassersituation erfassen kann. Für die strategische Planung des Katastrophenschutzes ist eine solche ereignisspezifische Überflutungsvorhersage damit von wesentlicher Bedeutung und ermöglicht auch eine zielgerichtete Warnung und Maßnahmeninitiierung", sagt Prof. Dr. Frank Obenaus, Vorstand für Wassermanagement und Technik bei EGLV.

Starker Praxisbezug

Der enge Austausch mit den Kommunen und den Einsatzkräften vor Ort war ein wesentlicher Bestandteil der Projekterarbeitung und hat maßgeblich zum starken Praxisbezug beigetragen. So konnte unter anderem gemeinsam der Entwurf eines Vorhersageberichts konzipiert werden, über den im Extremereignisfall alle relevanten Vorhersageinformationen gezielt kommuniziert werden können. Weiterhin konnten die Abläufe zur Integration dieser Überflutungsvorhersage in die Praxis gemeinsam diskutiert und abgestimmt werden. Es zeigte sich dabei ein klarer Mehrwert für die Lagebeurteilung und Katastrophenvorsorge.

Die funktionsfähige KI-basierte Vorhersage für das Pumpwerk Dorsten-Hammbach wurde in ein bei EGLV aktuell bereits vorhandenes Hochwasservorhersagesystem integriert und läuft dort derzeit zur weiteren Erprobung in einer realen Testumgebung. Damit konnte dieses Vorhersagesystem auf ein Pumpwerk ausgeweitet und erstmals eine Überflutungsvorhersage integriert werden. Die erarbeiteten Erkenntnisse und die Methodik bieten nun die Grundlage für eine Integration in die operationelle Vorhersage und die Übertragung auf weitere Pumpwerksstandorte.

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Zum Hintergrund:

Bereits vorliegende Hochwasser- und Starkregengefahrenkarten sowie Studien zum Ausfall von Pumpwerken geben zwar einen Überblick über die potenziell betroffenen Überflutungsgebiete und das Gefahren- und Risikopotenzial. Jedoch zeigen Ereignisse wie die Flutkatastrophe vom 14./15. Juli 2021 im Ahrtal erneut die Notwendigkeit für ein dynamisches System zur Einschätzung, Bewertung und Warnung bei drohender Systemüberlastung oder dem Ausfall von Pumpwerken. Damit können die zuständigen Träger öffentlicher Belange, Einsatz- und Hilfskräfte und die Bevölkerung gewarnt und Maßnahmen initiiert werden, um die Schäden zu reduzieren und die Bürger*innen besser zu schützen. Dabei ist eine möglichst zeitnahe Information zu Überflutungsflächen und Wasserständen für eine effiziente Einsatzplanung von wesentlicher Bedeutung und erlaubt so auch eine zielgerichtete Kommunikation mit den zuständigen Krisenstäben. Vor diesem Hintergrund hat der Lippeverband das Projekt PuwaSTAR (Pumpwerkswarnung für Starkregen und Hochwasser im urbanen Raum) initiiert. Wichtige Partner sind das Forschungsinstitut für Wasser und Umwelt (FWU) der Universität Siegen, das für die Entwicklung des KI-Systems zuständig ist, und die Hydrotec Ingenieurgesellschaft für Wasser und Umwelt mbH aus Aachen, die für die Implementierung der KI-Anwendung in das Hochwasservorhersagesystem Delft-FEWS verantwortlich ist.

Die Echtzeitvorhersage auf Basis künstlicher Intelligenz wurde am Beispiel des Pumpwerks Dorsten-Hammbach im Einzugsgebiet des Lippeverbandes demonstriert. Laut einer für diese Anlage bereits vorliegenden Risikostudie würde sich bei einem Pumpwerksausfall der zu erwartende Schaden auf zirka 75 Millionen Euro summieren. Von einer Überflutung betroffen wären etwa 1.800 Personen, vier Schulen, drei Altenheime und mehrere städtische Verwaltungseinrichtungen. Eine frühzeitige Warnung würde eine Vorbereitung von Maßnahmen im Ereignisfall und eine verbesserte Vorsorge ermöglichen. In diesem Rahmen waren auch die Städte Dorsten und Bottrop inkl. Feuerwehr und Technischem Hilfswerk (THW) als Partner eingebunden sowie die Kreisleitstelle Recklinghausen beteiligt, um gemeinsam die Möglichkeiten der verbesserten Vorhersagen für die praktische Katastrophenvorsorge abzuleiten und entsprechende Maßnahmenkonzepte zu erarbeiten.

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