Moderne Kraftfahrzeuge verfügen heutzutage über zahlreiche Sensoren. Im Fahrzeug anfallende Daten werden bislang überwiegend intern zur Steuerung von Komfort- und Sicherheitsfunktionen eingesetzt, eröffnen jedoch auch die Möglichkeit einer externen und branchenübergreifenden Verwertung, so z. B. einer Nutzung von erhobenen Umwelt- und Umgebungsdaten aus Fahrzeugen für Anwendungszwecke der Wasserwirtschaft. An dieser Stelle setzt das Forschungsprojekt mobileVIEW an, welches ein Konzept zur systematischen Verdichtung von Echtzeit-Niederschlagsinformationen aus fahrenden Fahrzeugen am Beispiel des Emscher- und Lippe-Gebietes entwickelt. Die Herausforderung in der Umsetzung liegt dabei in der Ableitung valider Niederschlagsinformationen aus den erhobenen Sensordaten. Zum Einsatz kommt hier ein Entscheidungsbaum, welcher in Anbetracht der raumzeitlichen Position der Fahrzeuge mittels historischer Niederschlagsradardaten angelernt wurde und durch eine Kombination der umweltrelevanten Sensorwerte Niederschlagsintensitäten generiert. Die dabei entstehenden Potenziale für hydrologische Prognosemodelle sowie das Nowcasting von Starkregenereignissen werden im operativen Hochwasserinformationssystem auf Basis von Delft-FEWS analysiert.

Today’s generation of motor vehicles is equipped with numerous sensors collecting a variety of sensor data. These sensors are primarily designed to internally control miscellaneous comfort and safety functions but are also offering potential to be used externally in cross-sectoral applications, such as water management use cases. At this point, the general suitability of vehicle sensor data for realtime agglomeration of precipitation information using the example of Emscher and Lippe region is one of the key issues of the research project mobileVIEW. A major challenge in implementation in order to be able to conduct spatio-temporal adjustments of precipitation data is to derive valid precipitation values from vehicle sensor measurements. For this purpose, a decision tree trained with historical precipitation radar data is used to derive precipitation intensities from a combination of rain related measurements with additional environmental values based on the position of the vehicle. Emerging potential for runoff forecasting and heavy rainfall nowcasting is analysed within the operational flood early warning system based on Delft-FEWS.