I. Projekthintergrund
Als Archipelstaat in Südostasien sind die Philippinen häufig von Monsunklima und Taifunen betroffen, was immer wieder zu Sturzflutkatastrophen führt. Im Jahr 2020 initiierte der National Disaster Risk Reduction and Management Council (NDRRMC) das Projekt „Smart Flash Flood Early Warning System“ und setzte in Hochrisikogebieten im Norden Luzons ein Echtzeit-Überwachungsnetzwerk auf Basis der Multisensorintegration ein.
II. Systemarchitektur
1. Bereitstellung des Sensornetzwerks
- Wetterradarsystem: X-Band-Dopplerradar mit einem Abdeckungsradius von 150 km, das alle 10 Minuten die Daten zur Niederschlagsintensität aktualisiert
- Durchflusssensoren: 15 Ultraschall-Durchflussmesser an kritischen Flussabschnitten, Messgenauigkeit ±2 %
- Niederschlagsüberwachungsstationen: 82 telemetrische Regenmesser (Kippwaagetyp), 0,2 mm Auflösung
- Wasserstandssensoren: Druckbasierte Wasserstandsmesser an 20 hochwassergefährdeten Punkten
2. Datenübertragungsnetz
- Primäre 4G/LTE-Kommunikation mit Satelliten-Backup
- LoRaWAN für Remote-Sensor-Netzwerke
3. Rechenzentrum
- GIS-basierte Warnplattform
- Maschinelles Lernen eines Niederschlags-Abfluss-Modells
- Schnittstelle zur Verbreitung von Warninformationen
III. Wichtige technische Anwendungen
1. Algorithmus zur Datenfusion aus mehreren Quellen
- Dynamische Kalibrierung zwischen Radar-Niederschlagsdaten und Boden-Niederschlagsdaten
- 3D-Variationsassimilationstechnologie zur Verbesserung der Genauigkeit der Niederschlagsschätzung
- Auf der Bayesschen Theorie basierendes probabilistisches Warnmodell
2. Warnschwellensystem
| Warnstufe | 1-stündiger Niederschlag (mm) | Flussabfluss (m³/s) |
|---|---|---|
| Blau | 30-50 | 80 % der Alarmstufe |
| Gelb | 50-80 | 90 % der Alarmstufe |
| Orange | 80-120 | Erreichen der Alarmstufe |
| Rot | >120 | 20 % über Alarmstufe |
3. Verbreitung von Warninformationen
- Push-Benachrichtigungen per mobiler App (78 % Abdeckungsrate)
- Automatische Aktivierung des Community-Broadcast-Systems
- SMS-Benachrichtigungen (für ältere Menschen)
- Synchronisierte Updates auf Social-Media-Plattformen
IV. Umsetzungsergebnisse
- Verbesserte Warnzeit: Durchschnittliche Vorlaufzeit von 2 Stunden auf 6,5 Stunden erhöht
- Wirksamkeit der Katastrophenvorsorge: 63 % weniger Opfer während der Taifunsaison 2022 in Pilotgebieten
- Datenqualität: Die Genauigkeit der Niederschlagsüberwachung wurde auf 92 % verbessert (im Vergleich zu Systemen mit einem einzigen Sensor).
- Systemzuverlässigkeit: 99,2 % jährliche Betriebsrate
V. Herausforderungen und Lösungen
- Instabile Stromversorgung:
- Solarstromanlagen mit Superkondensator-Energiespeicher
- Sensordesign mit geringem Stromverbrauch (<5 W durchschnittlicher Verbrauch)
- Kommunikationsunterbrechungen:
- Mehrkanal-Automatik-Umschalttechnologie
- Edge-Computing-Fähigkeit (72-Stunden-Offline-Betrieb)
- Wartungsschwierigkeiten:
- Selbstreinigendes Sensordesign
- UAV-Inspektionssysteme
VI. Zukünftige Entwicklungsrichtungen
- Einführung der Quantenradartechnologie zur kleinräumigen Niederschlagsüberwachung
- Einsatz von Unterwasser-Akustiksensornetzwerken zur Erkennung von Murgangvorläufern
- Entwicklung eines Blockchain-basierten Warninformations-Zertifizierungssystems
- Community-partizipativer „Crowdsourcing“-Datenüberprüfungsmechanismus
Dieses Projekt demonstriert die Synergieeffekte der Multisensorintegration in Sturzflutwarnsystemen und bietet einen replizierbaren technischen Rahmen für die Katastrophenüberwachung in tropischen Inselstaaten. Es wurde von der Weltbank als Demonstrationsprojekt zur Katastrophenvorsorge im asiatisch-pazifischen Raum gelistet.
Kompletter Satz von Servern und Software-Funkmodul, unterstützt RS485 GPRS /4g/WIFI/LORA/LORAWAN
Für mehr Sensor Information
wenden Sie sich bitte an Honde Technology Co., LTD.
Email: info@hondetech.com
Webseite des Unternehmens:www.hondetechco.com
Tel: +86-15210548582
Veröffentlichungszeit: 12. August 2025