UPV stellt digitalen Zwilling vor, der Überschwemmungen der Poyo-Schlucht 48 Stunden im Voraus prognostiziert

Eine gemeinsame Plattform zur Vorhersage

Die Universitat Politècnica de València (UPV) hat am 2. November 2026 PGTEC vorgestellt, eine Plattform, die aus Echtzeit-Niederschlagsdaten und künstlicher Intelligenz das Überlaufen von Flüssen und die Ausbreitung von Überschwemmungen vorhersagt. PGTEC steht für Plataforma para la Gestión de Prevención Temprana de Emergencias Climáticas. Entwickelt wurde sie vom Instituto Universitario Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN), dem Instituto de Ingeniería del Agua y Medio Ambiente (IIAMA) der UPV und der Valencian Graduate School and Research Network of Artificial Intelligence (ValgrAI). Die Forschenden beschrieben das System als einen Verbund aus hydrologischen, hydraulischen und meteorologischen digitalen Zwillingen, der sich nach ihren Angaben auf jede Region der Welt übertragen lässt. In nur wenigen Stunden können die Modelle ermitteln, welche Überschwemmung ein gegebener Niederschlag verursachen wird – Zeit, die Verwaltungen und Rettungsdienste nutzen können, um vor dem Eintreffen der Folgen zu handeln. Die Präsentation fand im Rahmen des AIIA Innovation Day von ValgrAI statt.

Zwei Modelle im Zusammenspiel

Das System kombiniert zwei komplementäre Werkzeuge. Das hydrologische Modell TETIS nutzt gemessene Niederschläge und Vorhersagen mehrerer Wettermodelle, um abzuschätzen, wie viel Wasser durch jeden Abschnitt eines Gerinnes fließen könnte und wann Überläufe drohen. Es färbt die am stärksten exponierten Abschnitte ein, ordnet die Schluchten nach Gefahrenstufe und markiert jene, die bereits in Alarmbereitschaft stehen. Das zweite Werkzeug, HIDRIS, bildet nach, wie sich das Wasser bei einem Überlauf über das Gelände ausbreiten würde – einschließlich Tiefe, Geschwindigkeit und der Frage, welche Gebäude oder kritische Infrastruktur betroffen sein könnten. Einsatzkräfte können beide Ergebnisse in einer gemeinsamen visuellen Umgebung lesen, statt getrennte Karten und Vorhersagen zu vergleichen. Jede Simulation dauert etwa ein bis zwei Minuten und folgt der erwarteten Entwicklung über die folgenden 48 Stunden.

Test am Barranco del Poyo

Das Team wandte das System auf den Barranco del Poyo an und nutzte dabei die Niederschläge, die während der Dana vom 29. Oktober 2024 gemessen wurden. In der Demonstration zeigte eine Simulation, wie der Abfluss im Laufe der Zeit ansteigt, eine andere, wie sich die Wasserfläche beim Überfluten über das Gebiet ausbreitet. Vicent Botti, Direktor von VRAIN an der UPV und Generaldirektor von ValgrAI, erklärte, dass derselbe Ansatz auch auf Waldbrände anwendbar ist. Satellitenbilder werden genutzt, um brennbares Material an Hängen zu erkennen, was bei hohen Temperaturen die Brandgefahr anzeigt. Nutzer können ein Unwetter verschieben, seine Intensität erhöhen oder historische Episoden erneut abspielen, um zu sehen, wie sich die Folgen verändern würden.

Abdeckung und Datenhoheit

Das Projekt umfasst bereits einen digitalen Zwilling der Becken von L'Horta Sud und des Barranco del Carraixet. Die Präsentation zeigte zudem, welche Auswirkungen dieselbe Dana vom Oktober 2024 auf den Barranco del Carraixet gehabt hätte. Die Forschenden erklärten, der Ansatz lasse sich auf jede Region der Welt anwenden, um Hochwasser, Waldbrände und Dürren vorherzusehen. Sergio Martí, VRAIN-Forscher an der UPV, betonte, dass der Datenraum eine gemeinsame Semantik nutze, damit eine Niederschlagsangabe überall dasselbe bedeute, woher sie auch komme. Er ergänzte, jede Organisation behalte die Kontrolle über ihre Daten und entscheide, wer darauf zugreifen dürfe und unter welchem Nutzungsvertrag, der vor jedem Austausch vereinbart werde. Die Plattform führt hydrometeorologische Daten mehrerer offizieller Stellen in einem interoperablen Raum zusammen und gibt den Rettungsdiensten ein gemeinsames Lagebild.