Fachartikel in der HyWa: Innovative Instrumente zum Management des urbanen Starkregenrisikos.
11. Dezember 2025
Forschungsprojekt Inno_MAUS zeigt: KI-gestützte Szenarien verbessern das Management von urbanem Starkregenrisiko.
Plötzliche Starkregenereignisse gehören inzwischen auch in deutschen Städten zum Alltag – mit erheblichen Risiken für Infrastruktur, Wirtschaft und öffentliche Sicherheit. Ein kürzlich in der HyWa – Hydrologie und Wasserbewirtschaftung – veröffentlichter Fachartikel stellt Methoden und zentrale Ergebnisse des Forschungsprojekts Inno_MAUS (Innovative Instrumente zum Management des Urbanen Starkregenrisikos) vor.
Ziele des Projekts, an dem wir mitgewirkt haben, sind die Entwicklung, Bereitstellung und Integration innovativer digitaler Instrumente, um das Management urbaner Starkregenrisiken nachhaltig zu verbessern. In der Praxis sind diese Instrumente im Echtzeit-Vorhersagemodus oder für Planungen, Szenarioanalysen und Anpassungskonzepte nutzbar.
KI beschleunigt Prognosen und Schadensschätzungen.
Ein zentrales Innovationsfeld ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz. KI-Methoden wurden eingesetzt zur:
- Vorhersage von Starkregenereignissen
- Beschleunigung hydraulischer Modellierungen
- Abschätzung potenzieller Schäden
Die Ergebnisse zeigen klar: Das Potenzial dieser KI-Methoden ist enorm – vorausgesetzt, es stehen sehr große und spezifisch passende Datenmengen zur Verfügung.
Relevanz für Kommunen, Betreiber und Planer.
Das Projekt Inno_MAUS liefert Ausblicke auf die Zukunft des Starkregenmanagements: Weg von statischen Bemessungen und vom Reagieren, hin zu dynamischen KI-gestützten Prognosen und datengetriebenen Entscheidungsgrundlagen, die sich an lokale Gegebenheiten anpassen lassen.
Für Städte, Netzbetreiber und Infrastrukturverantwortliche entsteht damit eine neue Qualität der Risikoabschätzung – und die Grundlage für resilientere, klimaangepasste urbane Räume.
Lesen Sie den Fachartikel in der HyWa – Hydrologie und Wasserbewirtschaftung von Bronstert et al. in Heft 6 aus Dezember 2025 hier in voller Länge:
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