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08.11.2017 | Wasserwirtschaft | Interview | Onlineartikel

"Extremsituationen erkennen, Entscheidungen unterstützen"

Autor:
Nico Andritschke
Interviewt wurde:
Dr.-Ing. Stephan Mäs

ist wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Professur für Geoinformationssysteme der TU Dresden.  Derzeit ist er Projektmanager beim GLUES-Projekt (Global Assessment of Land Use dynamics on Greenhouse Gas Emissions and Ecosystem Services).

Extremsituationen, wie nach einem Starkregen, nehmen zu. Urbane Frühwarnsysteme sollen sie früh erkennen und Schadstoffeinträge in die Gewässer vermindern helfen. Dr.-Ing. Stephan Mäs entwickelt sie.

Springer Professional: Warum gewinnt die Entwicklung von urbanen Frühwarnsystemen weiter an Bedeutung?

Stephan Mäs: Im COLABIS Projekt beschäftigen wir uns konkret mit lokalen Starkregenereignissen und deren Auswirkungen auf die städtischen Abwassersysteme. Speziell nach langen Trockenperioden können diese Ereignisse die Abwassersysteme nicht nur lokal überlasten sondern auch zu verstärkten Schadstoffeintrag in das Kanalsystem führen. In den heute überwiegend eingesetzten Mischsystemen werden in solchen Situationen die Kanalsysteme entlastet, indem das Regenwasser unbehandelt in Fließgewässer geleitet wird. Der Grad der Verschmutzung des Regenwassers als Folge der Abwaschung wird dabei aktuell nicht berücksichtigt. Hier setzt COLABIS an: Im Idealfall soll ein Frühwarnsystem hier Extremsituationen rechtzeitig erkennen, potenzielle Verschmutzungsgrade der Abflüsse prognostizieren und damit die Entscheidung unterstützen, welche Abwasserströme zwischengespeichert, eingeleitet oder geklärt werden müssen.

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Als Modellregion haben Sie sich für COLABIS die Stadt Dresden ausgesucht, einer häufig von Hochwasser betroffenen Stadt. Wie kann Dresden von Ihren Arbeiten profitieren?

Für COLABIS eignet sich Dresden als Modellregion besonders, weil hier das Abwassersystem schon relativ gut mit Sensorik ausgestattet ist und entsprechende Abflussmodelle existieren. Durch die Verbesserung des Monitorings, der Modellierung und Vorhersage von Mischwasserabflüssen bzw. von Schadstoffeinträgen in die Gewässer ist es möglich die Verschmutzungsgrade dieser Abflüsse in Folge von Starkregen- und mittelintensiven Regenereignissen besser abzuschätzen. Die meisten dieser Schadstoffe werden durch Reifen- und Bremsbelagsabrieb im Straßenverkehr verursacht. Unsere Projektergebnisse zeigen auch, wie man die Schadstoffbelastung durch eine gezielte Straßenreinigung vor Regenereignissen minimieren kann. Diese Erkenntnisse lassen sich aber natürlich auch auf andere Städte mit Mischwassersystemen übertragen. Und von einem geringeren Schadstoffeintrag in die Elbe profitiert natürlich nicht nur Dresden.

Heutzutage wird eine Vielzahl von Daten erhoben. Sie haben es sich zur Aufgabe gemacht, aus den oftmals heterogenen Datenströmen entscheidungsrelevante Informationen herauszufiltern und auf einer webbasierten Datenplattform anzubieten. Wie darf man sich das vorstellen und wie ist der Stand Ihrer Forschung?

Die Daten kommen von verschiedensten Quellen und haben unterschiedlichste Qualität, Aktualität und Zuverlässigkeit. Wir verwenden hier beispielweise amtliche und historische Umweltdaten, Simulations- und Crowdsourcing-Daten und aktuelle Sensormessungen. Durch die Kombination dieser Daten soll ein aktuelles Lagebild als Mehrwert für die Entscheidungsunterstützung generiert werden. 
Der Prozess der Datenfusion beinhaltet hierbei die Datenerfassung und Abfrage, Datenharmonisierung, sowie Methoden der Konflikterkennung und -auflösung beim Abgleich der verschiedenen Datenquellen. Die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Fusionsergebnisse hängt stark von der Datenqualität der jeweiligen Ausgangsdaten ab. Um belastbare Informationen für die Entscheidungsunterstützung zu liefern muss man deshalb all diese Dinge berücksichtigen. 

Es gibt ja fördernde und hemmende Einflüsse auf Forschung? Was beflügelt Ihre Arbeit und wo würden Sie sich mehr fachliche oder administrative Unterstützung wünschen?

Unsere wissenschaftlichen Projekte und auch studentische Abschlussarbeiten sind oft datengetrieben und die Beschaffung und Integration von Ausgangsdaten dafür häufig sehr zeitaufwendig. Durch die Open Data Initiativen hat sich in den letzten Jahren hier schon viel getan, gerade was den freien Zugriff auf behördliche Daten betrifft. Allerdings hat sich das Open Data Prinzip noch nicht auf der kommunalen Ebene durchgesetzt. Problematisch sind auch immer noch die Inhomogenität der Daten und die oft unzureichenden Datenbeschreibungen. Das sind aber letztlich auch Themen, die wir in unserer Forschung adressieren.

Sie entwickeln derzeit für verschiedene Akteure vor Ort Pilotanwendungen und erproben diese gemeinsam. Was sind das für Anwendungen und wie zufrieden ist Ihre Zielgruppe damit?

Bei den Umweltbehörden und Abwasserentsorgungsunternehmen ist das Interesse an unseren Projektergebnissen besonders groß. Mit diesen Stakeholdern haben wir Ziele und Anforderungen zu Projektbeginn abgestimmt. Die Erprobung erfolgt nun im letzten Projektjahr und da wird es spannend zu sehen, inwieweit wir die Erwartungen dieser Pilot-Anwender erfüllen können.

Wo wird der Fokus Ihrer Forschung nach Projektabschluss liegen?

Neben den genannten Themen beschäftigen wir uns zum Beispiel mit dem Einsatz innovativer Low-Cost-Sensoren. Wir versuchen damit die vorhandenen Sensornetzwerke für Umweltbeobachtungen – aktuell insbesondere Niederschläge - zu verdichten um eine zuverlässigere Datengrundlage für umweltrelevante Entscheidungen und Frühwarnsysteme zu bieten. Ein weiterer Fokus ist der Auf- und Ausbau von Forschungsdateninfrastrukturen, die es Forschern ermöglichen sollen ihre Beobachtungen und Forschungsergebnisse bereitzustellen und auszutauschen.

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