RIM2D – Hocheffiziente 2D hydraulische Simulation von fluvialen, pluvialen, Küsten und kombinierten Hochwassern
Der Kern der RIM2D -Software besteht aus einem 2D-Überflutungsmodell, welches die oberflächliche Überflutungsdynamik rasterbasiert auf Grundlage von vereinfachten Flachwassergleichungen berechnet. Im urbanen Raum kann unter Berücksichtigung von Gebäuden und Straßen mit hoher räumlicher Auflösung von ≤ 5 Metern simuliert werden. Die Berücksichtigung der Stadtentwässerung durch das Kanalnetz und Infiltration geschieht über einen kapazitiven Ansatz auf den versiegelten und unversiegelten Flächen.
RIM2D liefert als Ergebnis räumlich explizite Überflutungskarten sowie die Belastung des Abwassersystems in hoher zeitlicher Auflösung, kumuliert für die gesamte Kommune. Aus den Simulationen können Überflutungstiefen und Fließgeschwindigkeiten entnommen werden, woraus noch weitere Hochwasser-Impakt-Informationen wie Gefährdung von Menschenleben oder das Abtreiben von Fahrzeugen, sowie die zu erwartenden Schäden an Gebäuden abgeleitet werden können. Die Leistungsfähigkeit und die Ergebnisse werden am Beispiel des Hochwassers 2021 an der Ahr und für Überflutungen durch Starkregen in Dresden illustriert.
Core-Features:
- Überflutungssimulation für fluviale, pluviale, Küsten- und kombinierte Hochwasser, sowohl großräumig als auch kleinräumig im urbanen Räumen → Komplettlösung für Kommunen und Städte
- Ableitung von Indikatoren zur Gefährdung von Menschenleben, Fahrzeugen und Gebäuden
- Möglichkeit, frei verfügbare Geodaten direkt im Rasterformat für die Simulation zu verwenden → einfache Modellerstellung und Übertragbarkeit, auch weltweit
- Kurze Rechenzeiten durch massive Parallelisierung auf Graphischen Prozessoren (GPUs) → ermöglicht den Einsatz in der operationellen Vorhersage (z.B. Niederschlagsvorhersage → hydrologisches Modell → RIM2D), sowie probabilistische Risikoanalysen mit einer hohen Anzahl von Modelldurchläufen
- weitreichende Automatisierung der Modellerstellung für eine schnelle und ressourcenschonende Erstellung von Anwendungsmodellen und Übertragbarkeit auf andere Gebiete/Kommunen
Aufgrund dieser Funktionalitäten hat RIM2D entscheidende Vorteile insbesondere gegenüber den derzeit standardmäßig verwendeten gekoppelten 1D-2D Modellen zur Simulation von urbanen Überflutungen. M diesen Modellen ist aufgrund der langen Modelllaufzeiten weder die operationelle Vorhersage noch die probabilistische Analyse möglich. Weiterhin können auch größere Kommunen vollständig, d.h. nicht nur Teilflächen, simuliert werden, was mit den gekoppelten Ansätzen bestehender Modelle i.d.R. aufgrund des hohen Daten- und Rechenbedarfs ebenfalls nicht möglich ist.
Datenbedarf
Der Datenbedarf für ein RIM2D Grundmodell ist sehr gering. Aus einem Digitalem Geländemodell (DGM), einem Gebäudedatensatz (z.B. Open Street Map) und einer Landnutzungskartierung (z.B. CORINE, Mundialis LandSat Landnutzung) kann ein Grundmodell weitestgehend automatisert aufgebaut werden. Diesem Grundmodell werden für die Hochwassersimulation fluviale Randbedingungen in Form von Wasserständen an Flusspegeln oder pluviale Randbedingungen in Form von Niederschlagsrastern übergeben. Die Stadtentwässerung wird über Kapazitäten der Abwassersystems und der Infiltration abgeschätzt. Die Kapazitäten können räumlich homogen oder verteilt definiert werden. Durch die einfache Modellstruktur und den geringen Datenbedarf ist RIM2D auf jede Kommune in Deutschland übertragbar und ermöglicht so eine vereinfachte Risikoabschätzung durch Starkregen auch für solche Kommunen, die nicht über die Kapazitäten für eine detaillierte Risikoabschätzung verfügen.
Simulation von Flusshochwassern
RIM2D ermöglicht die schnelle Simulation von Flusshochwassern (fluviale Hochwasser) in verschiedenen räumlichen Auflösungen. So konnte zum Beispiel 15 Stunden des Hochwassers an der Ahr mit 10 Metern räumlicher Auflösung in wenigen Minuten valide simuliert werden (Apel et al. 2022). Dadurch eignet sich RIM2D grundsätzlich für den Einsatz in der operationellen Vorhersage, wie Najafi et al. (2024) zeigen konnten.
Apel, H., Vorogushyn, S., and Merz, B. (2022). Brief communication - Impact Forecasting Could Substantially Improve the Emergency Management of Deadly Floods: Case Study July 2021 floods in Germany. Nat. Hazards Earth Syst. Sci. Discuss. 2022, 1-10. doi: 10.5194/nhess-2022-33.
Najafi, H., Shrestha, P.K., Rakovec, O., Apel, H., Vorogushyn, S., Kumar, R., et al. (2024). High-resolution impact-based early warning system for riverine flooding. Nature Communications 15(1), 3726. doi: 10.1038/s41467-024-48065-y.
Überflutungen durch Starkregen
RIM2D ermöglicht durch die “rain-on-grid”-Methode intuitive Simulationen von Hochwassern durch Starkregen. Verfügbare Rasterdaten mit Niederschlagsintensitäten, z.B. aus den DWD Produkten RADOLAN und KOSTRA, können direkt im Modell verabeitet werden. Durch die implementierten kapazitiven Methoden können zudem auch Überflutungen im urbanen Raum valide simuliert werden (Apel et at. 2024). Die Laufzeiten der Modelle sind durch die multi-GPU-Option auch für größere Städte, wie am Beispiel Dresden unten gezeigt, sehr gering. Ein Starkregen mit einer Dauer von 3 Stunden kann für das Stadtgebiet von Dresden mit einer Fläche von 620 km2 mit einer räumlichen Auflösung von 5 Metern unter Nutzung von 4 GPUs in 2 Minuten simuliert werden. Das bedeutet, dass RIM2D auch für die Vorhersage von urbanen Überflutungen mit kurzen Vorlaufzeiten eingesetzt werden kann.
Apel, H., Benisch, J., Helm, B., Vorogushyn, S., and Merz, B. (2024). Fast urban inundation simulation with RIM2D for flood risk assessment and forecasting. Frontiers in Water 6. doi: 10.3389/frwa.2024.1310182.
Simulationsgeschwindigkeit
| Gebiet | Domäne | Anzahl Rasterzellen | Ereignisdauer | Simulationsdauer 1 GPU (% Ereignisdauer) | Simulationsdauer 4 GPUs (% Ereignisdauer) |
| Ahrtal HW 20211 | 139 km2 @ 5 m Auflösung | 5,5 Millionen | 47,5 Stunden | 18,5 min (0,6%) | 6,5 min (0,2%) |
| Oderbruch HW 2010 | 3035 km2 @ 10 m Auflösung | 30,3 Millionen | 25 Tage | 8 Std. (1%) | 1,9 Std. (0,3%) |
| Dresden Starkregen | 620 km2 @ 5 m Auflösung | 24,5 Millionen | 3 Stunden | 450 sec (4%) | 110 [1%) |