Proactive Flooding Detection

Korte Beschrijving

Achtergrond

Door klimaatverandering nemen extreme zomerse onweersbuien toe in frequentie en intensiteit. Daarmee komen ook stedelijke overstromingen als gevolg van dergelijke regenbuien en als gevolg van toenemende urbanisatie steeds vaker voor. Dit is niet alleen vervelend, maar heeft ook een economische impact. Tegenwoordig treedt elke zomer wel ergens in Vlaanderen zware wateroverlast op als gevolg van hevige neerslag.

Doelstelling

Het hoofddoel van dit project is aantonen dat we brandweer, nutsmaatschappijen, en burgers beter en proactief kunnen wapenen tegen overstromingsgevaar. We doen dit door verschillende facetten met elkaar te combineren: enerzijds maken we data meer granulair en dus nauwkeuriger door bestaande data met elkaar te koppelen en gepaste sensoren in te schakelen. Daarnaast willen we de verruimde data aan de hand van een voorspellingsmodel omzetten in informatie om overlast makkelijker te kunnen indiceren bij de brandweer en de diensten- en nutsmaatschappijen. Door de ontwikkeling van een end-to-end systeem dat deze voorspellingen duidt aan de hand van gevisualiseerde scenario's op een dashboard, proberen we de proactiviteitsvraag van de betrokken partijen te beantwoorden.

Concrete meerwaarde voor de eindgebruiker

De primaire meerwaarde van dit project is de oplevering van een POC decision support system. Het betreft een tool die:

• de brandweer en nutsmaatschappijen waarschuwt bij naderende hevige neerslag.
• ondersteunt in het nemen van proactieve beslissingen over hoe op de hevige neerslag wordt gereageerd (bijv. dispatching van de hulpdiensten naar specifieke locaties, inschakelen van pompen, etc.). Deze beslissingen werden tot nu toe vaak genomen tijdens of na de feiten. De verantwoordelijkheden voor de beslissingen liggen bij de eindgebruiker.

Concreet zijn binnen het project verschillende types sensoren geïnstalleerd in waterlopen en riolering, zijn diverse pluviometers geïnstalleerd ter ondersteuning van de neerslagradardata, heeft een gedetailleerde overstromingsmodellering plaatsgevonden, is een software-omgeving opgezet die neerslagdata omzet naar neerslagvoorspellingen en bijbehorende overstromingsverwachtingen tot op straatniveau, en is een viewer ontwikkeld waarbinnen de verzamelde real-time data en de voorspellingen worden getoond.

Studiegebied

Het project werd uitgevoerd in een gebied in het noorden van Antwerpen dat ruwweg de deelgemeentes Ekeren en Merksem omvat.

Beschrijving Architectuur

Centraal in het dataflowschema bevinden zich de volgende Componenten:

• Dataplatform sensoren (met de gekoppelde LoRaWan-sensoren)
• Flood4Cast®-voorspellingsalgoritme voor neerslagrisico’s en overstromingen.

Afwaarts werden deze Componenten via een API gekoppeld aan de gebruikersinterface.

In bovenstaande figuur worden alle interacties grafisch weergegeven.

Data

Sensoren

In het kader van dit project werden in de regio Ekeren-Merksem in totaal 13 sensoren geïnstalleerd:

• 4 Decentlab pluviometers (type tipping bucket Young Model 52203)
• 6 Decentlab ultrasone level sensoren Maxbotix
• 3 Decentlab druksensoren voor rioolwaterhoogte

Radar

Daarnaast werd gebruik gemaakt van de neerslagradarbeelden die in real-time via een webdienst beschikbaar worden gesteld door de VMM. VMM combineert hiertoe de ruwe radarbeelden van drie radars tot een composietbeeld:

• Jabbeke (KMI)
• Helchteren (VMM)
• Herwijnen (KNMI, NL)

De radarbeelden zijn opnames op 1 km hoogte, en met een resolutie van 5 minuten.

Overstromingskaarten

Een integraal model werd opgesteld voor het studiegebied in InfoWorks ICM (Innovyze). De volgende Componenten werden aangeleverd:

• Rioleringsmodel (Water-link)
• Waterloopmodel (VMM)

Deze modellen werden gekoppeld en uitgebreid met een 2D hydrodynamische modellering van de oppervlakkige afstroming buiten de waterlopen tot een gebiedsdekkend integraal model.

Met behulp van het resulterende integrale model werden statische overstromingskaarten gegenereerd op basis van composietbuien met verschillende terugkeerperiodes. Deze overstromingskaarten werden opgeknipt voor verschillende deelgebieden. Hierdoor kunnen de overstromingskaarten worden getoond in functie van de optredende neerslag in de deelgebieden.

Datatransmissie

Voor datatransmissie van de sensoren werd in dit project gebruik gemaakt van het LoRaWan-systeem. Waar mogelijk werden ook de sensoren in de riolering via een kabel verbonden met een bovengronds antennepaaltje. De sensoren hebben over het algemeen gedurende de hele periode zonder problemen hun metingen naar het dataplatform gestuurd. Het dataplatform werd via een API gekoppeld aan de gebruikersinterface.

In potentie kan het dataplatform via de API ook worden gekoppeld aan het Flood4Cast®-systeem en gebruikt worden om ook hydraulische randvoorwaarden in en buiten het gebied mee te nemen in de wateroverlastvoorspellingen: deze koppeling is gedurende het project uiteindelijk niet uitgevoerd.

Voor de radarbeelden bevraagt het Flood4Cast®-systeem de webdienst van VMM via een API.

API

Alle voornoemde API-diensten zijn geïmplementeerd conform de REST-architectuur. Hierbij wordt het aantal endpoints naar de gebruiker en de informatie in de bestanden beperkt tot de strikt noodzakelijke data. Gedetailleerde documentatie van de API is beschikbaar voor de gebruiker. Het primair gehanteerde data-uitwisselingsformaat is JSON. Het gehanteerde bestandformaat door de open API van VMM voor de neerslagrasterdata is het HDF5 Opera bestandformaat.

Gebruikersinterface (dashboard)

Een gebruikersinterface werd ontwikkeld voor de eindgebruikers. Hierin werd getoond:

• Neerslag(voorspelling): historische data en voorspelling (nowcasting) voor de komende 3 uur: deze nowcasting wordt uitgevoerd binnen Flood4Cast® en via een API in real time doorgegeven
• Overstromingsvoorspelling: overstromingskaarten gekoppeld aan de gevallen neerslag (incl. voorspelling voor de komende 3 uur): deze overstromingskaarten worden vanuit Flood4Cast® via een API in real time doorgegeven
• Sensor-data: locatie van de sensoren incl. type, status (connectiviteit, batterij)

De gebruikersinterface toont live beelden en voorspellingen. De gebruikersinterface bevatte tijdens het project tevens een switch om een specifieke historische neerslaggebeurtenis op te roepen (5 september 2018) waarbij effectief overstromingen optraden in het studiegebied. Hierdoor kan de tool ook worden gedemonstreerd wanneer het weinig of niet regent.

De gebruikersinterface toont getriggerde alarmen bij voorspelde wateroverlast.

Alarmering

In het ontwikkelde systeem is het mogelijk de gebruiker te waarschuwen via:

• Dashboard
• SMS
• E-mail

Lessons learned

• De prescreening van meettoestellen en locaties en stapsgewijze opschaling is essentieel bij de uitrol van grotere IoT monitoring netwerken.
• Het opzetten van dergelijke meetsystemen vraagt:
  • brede applicatiekennis (locatieselectie in functie van datanood, dekking wireless communicatie, constructie en montage sensordrager);
  • onderhoud en opvolging tijdens de operationele fase.
• Het analyseren van de neerslagradar is een essentieel onderdeel om de risico’s te kunnen inschatten in ruimte en tijd en om een forecasting te kunnen doen.
• Op verschillende beslissingsniveaus wordt overstromingsinformatie op een andere schaal gebruikt. Primair is het belangrijker om over een groter gebied minder gedetailleerde overstromingsinformatie te hebben dan direct effectief tot op woningniveau het risico te gaan inschatten.

Verdere projectinformatie

Betrokken partijen:	IMEC, VITO, HydroScan, Brandweer Zone Antwerpen, water-link
Looptijd:	2017 - 2019
Locatie:	Antwerpen
Financiering:	VLAIO
Meer informatie:	https://www.IMECcityofthings.be/en/projects/flooding-predicting-flood-levels