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GIS-gestützte automatisierte Radardatenauswertung für Starkregenereignisse bei Emschergenossenschaft und Lippeverband

Anke Sendt, Adrian Treis und Joachim Gernreich

Emschergenossenschaft, Essen · sendt.anke@eglv.de

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Zusammenfassung

In der Nachbereitung von Niederschlagsereignissen werden Radarniederschlagsinformatio-nen in Ergänzung zu den terrestrischen Messungen verwendet, um auch die kleinräumige Verteilung von Niederschlagszellen qualitativ und quantitativ abzubilden. Trotz eines dich-ten Messnetzes von terrestrischen Niederschlagsstationen ist die Verortung kleinräumiger Niederschlagszellen häufig nur durch die Analyse von Radarbildern möglich und lokale Überflutungen können durch qualitative und quantitative Auswertungen der radarerfassten Niederschläge nachgewiesen werden.

Die Nachbereitung von Ereignissen bei Emschergenossenschaft und Lippeverband ist vor allem bei der Auswertung lokaler Starkregenereignisse interessant, deren Schwerpunkte nicht vom terrestrischen Messnetz erfasst werden können. Um dem steigenden Bedarf an radarerfassten Niederschlagsinformationen gerecht zu werden, haben die Autoren ein automatisiertes Verfahren auf Grundlage von Python-Skripten für ArcGIS entwickelt. Die-ses Verfahren ermöglicht eine effiziente quantitative und qualitative Analyse hoch aufge-löster Radarniederschlagsinformationen, welche in kurzer Zeit erstellt werden kann.

1 Einleitung

Im Umfeld von Emscher und Lippe konkurrieren die Nutzungsansprüche von Mensch und Natur. Diese Ansprüche in ein nachhaltiges Gleichgewicht zu bringen, ist Aufgabe von Emschergenossenschaft (EG) und Lippeverband (LV). Im größten Ballungsgebiet Europas zwischen Dortmund und Duisburg sowie der nördlich angrenzenden Lipperegion stehen EG und LV für eine moderne, kostengünstige Wasserwirtschaft mit vielfältigen Aufgaben:

Abwasserreinigung; Pflege und Unterhaltung von Gewässern; Naturnahe Umgestaltung offener Abwasserkanäle; Schutz vor Hochwasser; Regelung des Wasserabflusses; Bewirtschaftung von Grund- und Regenwasser

EG/LV nutzen seit mehr als 15 Jahren Radardaten zur Unterstützung ihrer Aufgaben im Hochwasserschutz. Über die reine Visualisierung des aktuellen Niederschlagsgeschehens

AGIT ‒ Journal für Angewandte Geoinformatik, 1-2015. © Herbert Wichmann Verlag, VDE VERLAG GMBH, Berlin/Offenbach. ISBN 978-3-87907-557-7, ISSN 2364-9283, doi:10.14627/537557015. Dieser Beitrag ist ein Open-Access-Beitrag, der unter den Bedingungen und unter den Auflagen der Creative Commons Attribution Lizenz verbreitet wird (http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/).

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hinaus, werden Radarprodukte gekoppelt mit hydrologischen Modellen und meteorologi-schen Vorhersagedaten operationell in der Hochwasservorhersage eingesetzt und liefern einen wichtigen Baustein für die Einschätzung der aktuellen Hochwassersituation (PFISTER, TREIS & TEICHGRÄBER 2015).

2 Niederschlagsbestimmung mit Radardaten

Basis der radarbestimmten Niederschläge bilden verschiedene Radarprodukte des Deut-schen Wetterdienstes, die eine zeitliche Auflösung von einer Stunde bis 5-Minuten beinhal-ten. Somit können unterschiedliche Niederschlags-Ereigniszeiträume sowohl von mehreren Stunden (Landregen) ausgewertet werden, aber auch Starkregenereignisse mit einer Dauer kleiner 1 Stunde können analysiert und visualisiert werden. Die Daten werden in Echt-Zeit vom Deutschen Wetterdienst übermittelt und für das Online Hochwasser-Informations-system bei Emschergenossenschaft und Lippeverband bereitgestellt.

Das Emschergebiet, aber auch einige Nebenläufe des Lippegebiets, sind geprägt durch eine sehr hohe Bevölkerungsdichte und hohe Versiegelung. Durch die Dichte der Bebauung, die bergbaulich bedingte Absenkung großer Areale und damit verbunden die Eindeichung langer Flussabschnitte, können die Fließgewässer bei extremen Wetterlagen in kurzer Zeit erheblich ansteigen. Besondere Gefahr geht hier von lokalen Starkregen und Unwettern aus. In diesem Fall sind kurzfristig verfügbare Radarprodukte in hoher räumlicher Auflösung zu bevorzugen. Als geeignete Produkte kommen das DX-, das RY- und das RW-Produkt des Deutschen Wetterdienstes (DWD) zur Anwendung. Tabelle 1 gibt eine Übersicht über die bei EG/LV verwendeten Radarprodukte zur Nachbereitung von Niederschlagsereignissen (TREIS 2014).

Tabelle 1: Übersicht über die verwendeten Radarprodukte

Produkt Inhalt Auflösung Methode

räumlich zeitlich

DX (DWD)

Reflektivitäten, hoch aufgelöst

1 km × 1° Azimuth

5 Min. lokales Radarprodukt. Standorte Essen, Flechtdorf, Neuheilenbach

RY (DWD)

Qualitätsgeprüfte Radar-daten, nach Abschat-tungskorrektur und nach Anwendung der verfeiner-ten Z-R-Beziehungen

1 km × 1 km 5 Min. RADOLAN-Komposit

RW (DWD)

RADOLAN-Produkt nach Aneichung an Regen-schreiber

1 km × 1 km 60 Min. RADOLAN-Komposit, Aneichung auf Stundensummen

DX stellt ein Rohprodukt dar, das an dem jeweiligen Radarstandort erstellt wird. Das RY-Produkt wird in einer Auflösung von 1 × 1 km im Rahmen der RADOLAN-Aufbereitung des DWD erstellt (DWD 2004). Gegenüber dem DX-Produkt wurden gewisse Qualitätskor-rekturen durchgeführt und ein deutschlandweites Komposit der Radardaten erstellt. Das

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RW-Produkt bezieht sich auf die gleiche räumliche Basis wie das RY-Produkt und ist auf Stundenbasis an terrestrische Niederschlagsstationen angeeicht. In dieses Produkt gehen die hochgenauen Stationsdatenmessungen mit ein. Allerdings ist durch die stündliche Bereit-stellung eine Anwendung bei extremen Wetterlagen bei Starkregen und bei schnell reagie-renden hydrologischen Einzugsgebieten nur eingeschränkt möglich.

Der Fokus der GIS-basierten Aufbereitung liegt auf der Nachbereitung von Niederschlags-ereignissen. Hier ist sowohl die kontextbezogene GIS-Darstellung mit Hintergrundkarten, Anlagen, Schadensorten von großer Bedeutung, als auch die Quantifizierung und Einord-nung des radargemessenen Niederschlages (SENDT & TREIS 2015).

3 GIS-Daten und Methoden zur automatisierten Radardaten-auswertung

Anhand der Nachbereitung eines Starkregenereignisses werden die Arbeitsabläufe zur Automatisierung der Darstellung und Auswertung der Radardaten im Geoinformationssys-tem ArcGIS erläutert. Die Arbeitsabläufe wurden in Python-Geoskripting-Routinen für ArcGIS10.2 umgesetzt. Im Einzelnen werden folgende Arbeitsschritte aufgezeigt:

Auswahl des zu untersuchenden Niederschlagsereignisses (Datumsauswahl). Auswahl des geeigneten Radarproduktes (Stundenwerte oder 5 Minutenwerte). Auswahl der entsprechenden Radardaten (Datums- und Zeitschrittauswahl) für das

Gesamtradargebiet. Resultate sind bezogen auf die einzelnen Zeitschritte Polygon-Shapes mit ca. 600.000 Einzelpolygonen, eindeutiger ID und zugehörigen Nieder-schlagswert (sog. Einzel-Zeitschritt-Shapes).

Automatisierte lagebezogene Auswahl mit Untersuchungsraum; anschließend Repara-tur der Geometriefehler. Zuweisung der Uhrzeit als Attribut.

mehrfaches Verbinden (join) der Einzel-Zeitschritt-Shapes über eindeutige ID zu einem Auswertungs-Shape für den Gesamtzeitraum. Die Zeitschritte sind nun in den Attributen abgelegt (siehe Abb. 4).

Ermittlung des maximalen Stundenwertes über den Gesamtzeitraum. Berechnung der Summenwerte des Radarniederschlages (z. B. 3-Stunden-Summe) für

den Ereigniszeitraum. Klassifikation der Summenwerte des Radarniederschlages gemäß definierter Klassen-

einteilung des Radarniederschlages (vgl. hierzu DWA 2012). Einheitliche Klasseneinteilung. Vergleich mit geeigneter terrestrischer Niederschlagsstation und Statistikermittlung

(Dauerstufenauswertung; Zuweisung von Jährlichkeiten/Eintrittshäufigkeiten) Visualisierung und definierte Symbologie in ArcGIS.

Der Anwender trifft die Auswahl des Niederschlagsereignisses anhand des zu analysieren-den Zeitraumes, was Kenntnisse über das abgelaufene Ereignis und die hydrologische Situ-ation voraussetzt. Vorab erfolgt die zeitliche Eingrenzung des Niederschlagsereignisses. Hierzu können Radarfilme (zeitliche Sequenzen) des Ereignisses zur Auswahl herangezo-gen werden, aber auch die Auswertung der terrestrischen Niederschlagsmessungen ist hilf-reich. Je nach Art und Dauer des Niederschlagsereignisses (Bsp. Starkregen über eine kurze

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Zeitspanne oder Landregen über einen langen Zeitraum) entscheidet der Anwender über das geeignete Radarprodukt. Für konvektive Starkregenereignisse mit lokalem Schwerpunkt stehen 5-Minuten-Produkte zur Verfügung. Für Niederschlagsbetrachtungen über einen langen Zeitraum eignen sich Stundendaten. Ferner kann im Vorfeld für das Untersuchungs-gebiet eine geeignete Niederschlagsstation für die Extremwert-Statistik-Auswertung be-stimmt werden.

Die GIS-Bearbeitungsschritte werden dem Anwender durch das Skript-Paket abgenommen und somit einheitlich und dokumentiert durchgeführt. Zunächst wurden hierzu Lösungswe-ge in enger Abstimmung zwischen Hydrologen und GIS-Bearbeiter skizziert und anschlie-ßend in Skripten umgesetzt und automatisiert (siehe Abb. 1).

Abb. 1: Ablaufschema der GIS-Bearbeitungsschritte

Sämtliche GIS-Bearbeitungsschritte wurden in der frei verfügbaren Programmiersprache Python (www.python.org) programmiert. Dem Anwender steht ein Werkzeug in einer Tool-box zur Radardatenauswertung incl. Dokumentation der Eingabemöglichkeiten zur Verfü-gung (siehe Abb. 2).

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Abb. 2: Eingabefenster zur Radardatenauswertung

Zunächst wurden die Einzelschritte händisch in ArcGIS umgesetzt, anschließend wurden die Einzelschritte in einem Modell im Modellbuilder abgebildet und in Python exportiert. Dieses Modell bildet das Grundgerüst für das Python-Skript zur automatisierten Bearbei-tung. Das Python-Skript wurde sukzessive um automatische Benennungsregeln für die Dateien erweitert. Zudem werden alle Bearbeitungsschritte in Schleifen (FOR-Schleifen) umgesetzt, um sämtliche Einzelzeitschritte in einem Arbeitsgang zu verarbeiten. Das mehr-fache Verbinden (Join) der Daten wurde über die Generierung einer Liste gelöst, deren Elemente iterativ abgearbeitet werden.

4 Ergebnisse

Abbildung 3 zeigt eine Ergebnistabelle der Summenwerte des Radarniederschlages (Feld „Summe“ auf, die maximale Summe für eine Stunde (Feld „Max_1h“), die klassifizierte 3-Stunden-Summe (Feld „Leg_3h_Sum“) sowie die Zuordnung der Jährlichkeit (Feld „Tn_3h_Sum“) bezogen auf die nächstgelegene Niederschlagsstation bei der Dauerstufe von 3 Stunden. Die Zuordnung der Jährlichkeit dient als Hilfsmittel und Anhaltspunkt zur

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statistischen Einordnung des Ereignisses. Es wird vereinfacht davon ausgegangen, dass der Radarniederschlag am Ort der Niederschlagsstation gefallen ist. Die Zuordnung der Jähr-lichkeit erfolgt dann über den Abgleich mit der zugrunde liegenden Statistiktafel der Nie-derschlagsstation. Die Extremwertstatistik der terrestrischen Niederschlagsstationen wird jährlich neu berechnet und ermittelt sich aus der Kombination von langjährigen Zeitreihen der terrestrischen Niederschlagsstation und der aktuellen Jahreswerte des Niederschlages für definierte Dauerstufen (DWA 2012).

Abb. 3: Ergebnistabelle Radarniederschlag

Die hohe räumliche Variabilität eines Niederschlagsereignisses wird aus der Abbildung 4 ersichtlich:

Abb. 4: Maximale 3-h-Summe der Radarniederschläge (DX-Produkt) am 12.07.2014

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Das Niederschlagsereignis vom 12.07.2014 weist bezogen auf die maximale Stundensum-me eine Spannweite zwischen 5 und 70 mm auf; in der Darstellung der 3-Stunden-Summe innerhalb eines Radius von 5 km ist eine Schwankungsbreite des Niederschlags von über 90 mm bis kleiner 20 mm zu erkennen. Die nächstgelegene Niederschlagsstation Bochum Riemke erfasst lediglich den südlichen Randbereich des Ereignisses. An der terrestrischen Niederschlagsstation wurden in 3 Stunden rd. 30 mm Niederschlag registriert.

5 Fazit

Zusammenfassend kann festgestellt werden, dass durch die GIS-basierte Automatisierung mittels Python-Geoskripting die Anforderungen standardisiert, effizient und in kurzer Zeit erfüllt werden können. Zudem werden mögliche Fehler der GIS-Bearbeitung durch diese Vorgehensweise minimiert. Die Qualitätssicherung wird durch die definierten Methoden und durch die Dokumentation der verwendeten Daten und GIS-Bearbeitungsschritte im Skript verbessert. Bei der Dateneingabe wird die Gefahr der Falscheingabe oder der Ver-wechselung von Daten auf ein Minimum reduziert.

Die Ergebnisse werden beispielsweise bei Bürgerversammlungen vorgestellt. Hier werden EG und LV auch für ihre Mitgliedskommunen unterstützend tätig, indem Auswertungen für besonders betroffene Bereiche zur Verfügung gestellt werden (TREIS 2013). Räumliche Schwerpunkte und der zeitliche Verlauf des Niederschlages können visualisiert werden und liefern einen wichtigen Beitrag in der Verdeutlichung und Lokalisation des abgelaufenen Schadensereignisses.

Literatur

DEUTSCHER WETTERDIENST (2004), Projekt RADOLAN – Routineverfahren zur Online-Aneichung der Radarniederschlagsdaten mithilfe von automatischen Bodennieder-schlagsstationen (Ombrometer). Abschlussbericht.

DWA (2012), Arbeitsblatt DWA-A 531: Starkregen in Abhängigkeit von Wiederkehrzeit und Dauer, Deutsche Vereinigung für Wasserwirtschaft, Abwasser und Abfall e. V. (DWA), Hennef.

PFISTER, A., TREIS, A. & TEICHGRÄBER. B. (2015), Der Einsatz von Radardaten für wasser-wirtschaftliche Zwecke. Korrespondenz Wasserwirtschaft, 8 (2).

SENDT, A. & TREIS, A. (2015), Nutzung von Radardaten zur GIS-gestützten Auswertung von Starkregenereignissen. DWA-Tagung „GIS/GDI in der Wasserwirtschaft“, April 2015, Köln.

TREIS, A. (2013), Einsatz von Radardaten bei Emschergenossenschaft und Lippeverband. VDI/KRdL Experten-Forum „Wetterradar – Anwendungen und technische Aspekte“ am 23.10.2013 in Bonn. KRdL – Schriftenreihe, 47, 53-63 (Oktober 2013, Düsseldorf).

TREIS, A. (2014), Nutzung von Radardaten in der operationellen Hochwasservorhersage bei Emschergenossenschaft und Lippeverband. VDI/KRdL Experten-Forum „Wetterradar – Anwendungen für die Wasserwirtschaft“ am 05.11.2014 in Offenbach. KRdL – Schrif-tenreihe, 49, 69-82 (November 2014, Düsseldorf).