Integriertes Hochwasserüberwachungs- und Frühwarnsystem im „Chao Phraya Flussbecken“, Südostasien

Projekthintergrund

Südostasien, geprägt durch sein tropisches Monsunklima, ist während der Regenzeit jedes Jahr von schweren Überschwemmungen bedroht. Am Beispiel des Chao-Phraya-Flussbeckens in einem repräsentativen Land lässt sich dies verdeutlichen: Der Fluss fließt durch die am dichtesten besiedelte und wirtschaftlich am weitesten entwickelte Hauptstadt des Landes und die umliegenden Regionen. Historisch gesehen hat das Zusammenspiel von plötzlichen Starkregen, schnellem Abfluss aus den flussaufwärts gelegenen Gebirgsregionen und urbaner Überschwemmung dazu geführt, dass traditionelle, manuelle und erfahrungsbasierte hydrologische Überwachungsmethoden unzureichend waren. Dies führte häufig zu verspäteten Warnungen, erheblichen Sachschäden und sogar Todesopfern.

Um von diesem reaktiven Ansatz abzurücken, initiierte die nationale Wasserbehörde in Zusammenarbeit mit internationalen Partnern das Projekt „Integriertes Hochwasserüberwachungs- und Frühwarnsystem für das Chao-Phraya-Flussbecken“. Ziel war die Einrichtung eines modernen, präzisen und effizienten Hochwasserschutzsystems in Echtzeit, das auf IoT, Sensortechnologie und Datenanalyse basiert.

Kerntechnologien und Sensoranwendungen

Das System integriert verschiedene hochentwickelte Sensoren, die die „Augen und Ohren“ der Wahrnehmungsschicht bilden.

1. Kippwaagen-Regenmesser – Der „Frontlinienwächter“ zur Ermittlung der Hochwasserursachen

• Einsatzorte: Weit verbreitet in bergigen Oberläufen, Waldreservaten, mittelgroßen Stauseen und wichtigen Einzugsgebieten am Stadtrand.
• Funktion und Rolle:
  • Niederschlagsüberwachung in Echtzeit: Erfasst minütlich Niederschlagsdaten mit einer Genauigkeit von 0,1 mm. Die Daten werden in Echtzeit über GPRS/4G/Satellitenkommunikation an die zentrale Kontrollstelle übermittelt.
  • Sturmwarnung: Wenn ein Regenmesser extrem starke Niederschläge in kurzer Zeit registriert (z. B. über 50 mm in einer Stunde), löst das System automatisch eine erste Warnung aus, die auf die Gefahr von Sturzfluten oder schnellem Oberflächenabfluss in diesem Gebiet hinweist.
  • Datenfusion: Niederschlagsdaten gehören zu den wichtigsten Eingangsparametern für hydrologische Modelle. Sie werden verwendet, um das Abflussvolumen in Flüsse und den Zeitpunkt des Eintreffens von Hochwasserspitzen vorherzusagen.

2. Radar-Durchflussmesser – Der „Pulsmonitor“ des Flusses

• Einsatzorte: Installationen an allen wichtigen Flussläufen, wichtigen Zuflussmündungen, unterhalb von Stauseen sowie an wichtigen Brücken oder Türmen an Stadteinfahrten.
• Funktion und Rolle:
  • Berührungslose Geschwindigkeitsmessung: Nutzt die Prinzipien der Radarwellenreflexion zur genauen Messung der Oberflächenwassergeschwindigkeit, unbeeinflusst von der Wasserqualität oder dem Sedimentgehalt, und erfordert einen geringen Wartungsaufwand.
  • Wasserstands- und Querschnittsmessung: In Kombination mit integrierten Druckwasserstandssensoren oder Ultraschall-Wasserstandsmessgeräten erfasst das System Wasserstandsdaten in Echtzeit. Anhand vorab gespeicherter Querschnittsdaten des Flussbetts berechnet es die Durchflussrate (m³/s) in Echtzeit.
  • Wichtigster Warnindikator: Die Durchflussrate ist der direkteste Indikator zur Bestimmung des Hochwasserausmaßes. Sobald die vom Radarmessgerät erfasste Durchflussrate voreingestellte Warn- oder Gefahrenschwellenwerte überschreitet, löst das System Alarme auf verschiedenen Ebenen aus und verschafft so wertvolle Zeit für die Evakuierung flussabwärts.

3. Wegsensor – Der „Sicherheitswächter“ für die Infrastruktur

• Einsatzorte: Kritische Deiche, Staudämme, Hänge und Flussufer, die geotechnischen Gefahren ausgesetzt sind.
• Funktion und Rolle:
  • Strukturelle Zustandsüberwachung: Nutzt GNSS-Wegsensoren (Globales Navigationssatellitensystem) und vor Ort installierte Neigungsmesser, um kontinuierlich Verschiebungen, Setzungen und Neigungen von Deichen und Hängen im Millimeterbereich zu überwachen.
  • Damm-/Bruchwarnung: Bei Hochwasser üben steigende Wasserstände enormen Druck auf Wasserbauwerke aus. Verschiebungssensoren erkennen frühzeitig selbst subtile Anzeichen struktureller Instabilität. Beschleunigt sich die Verschiebungsrate plötzlich, gibt das System umgehend eine Warnung zur Bauwerkssicherheit aus und verhindert so katastrophale Überschwemmungen durch technische Mängel.

Systemablauf und erzielte Ergebnisse

1. Datenerfassung und -übertragung: Hunderte von Sensorknoten im gesamten Becken sammeln alle 5-10 Minuten Daten und übertragen diese in Paketen über ein IoT-Netzwerk an das Cloud-Rechenzentrum.
2. Datenfusion und Modellanalyse: Die zentrale Plattform empfängt und integriert Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Regenmesser, Radar-Durchflussmesser und Wegsensoren. Diese Daten werden in ein kalibriertes, gekoppeltes hydrometeorologisches und hydraulisches Modell eingespeist, um Hochwassersimulationen und -vorhersagen in Echtzeit zu ermöglichen.
3. Intelligente Frühwarnung und Entscheidungsunterstützung:
   • Szenario 1: Regenmesser in den oberhalb gelegenen Bergen erfassen ein schweres Unwetter; das Modell prognostiziert umgehend, dass ein Hochwasserscheitel, das die Warnstufe überschreitet, in 3 Stunden Stadt A erreichen wird. Das System sendet automatisch eine Warnung an die Katastrophenschutzbehörde von Stadt A.
   • Szenario 2: Der Radardurchflussmesser am Fluss, der durch Stadt B fließt, zeigt innerhalb einer Stunde einen rapiden Anstieg der Durchflussmenge an. Der Wasserstand droht, den Deich zu überfluten. Das System löst eine rote Alarmstufe aus und fordert die Anwohner am Flussufer dringend zur Evakuierung auf – per Mobil-App, über soziale Medien und Notfalldurchsagen.
   • Szenario 3: Bewegungssensoren an einem alten Deichabschnitt bei Punkt C erfassen ungewöhnliche Bewegungen, woraufhin das System vor einem Einsturzrisiko warnt. Die Leitstelle kann umgehend Verstärkungsteams entsenden und die Bewohner im Gefahrenbereich vorsorglich evakuieren.
4. Ergebnisse der Anwendung:
   • Verlängerte Vorwarnzeit: Im Vergleich zu herkömmlichen Methoden verbesserte sich die Vorwarnzeit für Überschwemmungen von 2-4 Stunden auf 6-12 Stunden.
   • Verbesserte Entscheidungsfindung durch wissenschaftliche Strenge: Wissenschaftliche Modelle, die auf Echtzeitdaten basieren, ersetzten erfahrungsbasierte, unscharfe Beurteilungen und ermöglichten so präzisere Entscheidungen, beispielsweise zur Steuerung des Stauseebetriebs und zur Aktivierung von Hochwasserumleitungsgebieten.
   • Geringere Verluste: In der ersten Hochwassersaison nach der Systeminstallation wurden zwei große Hochwasserereignisse erfolgreich bewältigt, wodurch die direkten wirtschaftlichen Verluste schätzungsweise um etwa 30 % reduziert und keine Todesopfer zu beklagen waren.
   • Verbesserte Bürgerbeteiligung: Mithilfe einer öffentlichen mobilen Anwendung können die Bürger in Echtzeit Informationen über Niederschläge und Wasserstände in ihrer Umgebung abrufen, wodurch das öffentliche Bewusstsein für Katastrophenvorsorge gestärkt wird.

Herausforderungen und Zukunftsaussichten

• Herausforderungen: Hohe anfängliche Systeminvestitionen; die Kommunikationsnetzabdeckung in abgelegenen Gebieten bleibt problematisch; langfristige Sensorstabilität und Vandalismusresistenz erfordern kontinuierliche Wartung.
• Zukunftsaussichten: Geplant sind unter anderem die Einführung von KI-Algorithmen zur weiteren Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit, die Integration von Satellitenfernerkundungsdaten zur Erweiterung der Überwachungsabdeckung sowie die Erforschung engerer Verknüpfungen mit der Stadtplanung und der landwirtschaftlichen Wassernutzung, um ein widerstandsfähigeres Management-Framework für ein „intelligentes Flussgebiet“ aufzubauen.

Zusammenfassung:
Diese Fallstudie zeigt, wie das Zusammenspiel von Kippwaagen-Regenmessern (zur Erfassung der Quelle), Radar-Durchflussmessern (zur Prozessüberwachung) und Wegsensoren (zum Schutz der Infrastruktur) ein umfassendes, mehrdimensionales Hochwasserüberwachungs- und Frühwarnsystem bildet – vom Himmel bis zum Boden, von der Quelle bis zu den Bauwerken. Dies verdeutlicht nicht nur die Modernisierungsrichtung der Hochwasserschutztechnologie in Südostasien, sondern liefert auch wertvolle praktische Erfahrungen für das globale Hochwassermanagement in vergleichbaren Flussgebieten.

Komplettes Server- und Software-Funkmodul, unterstützt RS485, GPRS, 4G, WLAN, LoRa und LoRaWAN

Bitte wenden Sie sich an Honde Technology Co., LTD.

Email: info@hondetech.com

Unternehmenswebsite:www.hondetechco.com

Tel.: +86-15210548582