Application de l’intelligence artificielle dans la prévision à court terme des précipitations et de crues torrentielles dans une zone du réseau d’assainissement urbain : Les premiers résultats du projet de recherche KIWaSuS en Allemagne
Application of Artificial Intelligence in Rainfall Nowcasting and Flash Floods Forecast in an urban catchment: First results from Research Project KIWaSuS in Germany
- Auteurs
- Juliana Koltermann Da Silva, Benjamin Burrichter, Markus Quirmbach
- Résumé court
- L’augmentation de la fréquence et de l’intensité des phénomènes météorologiques extrêmes est déjà une réalité en raison du réchauffement climatique. Afin de mieux informer les équipes de gestion des catastrophes sur la situation d’inondation à venir dans une zone du réseau d’assainissement, le projet de recherche KIWaSuS (système d’alerte basé sur l’intelligence artificielle pour les fortes pluies et les crues torrentielles en zone urbaine) va développer trois modèles avec intelligence artificielle (IA) pour la prévision à court terme des précipitations, la prévision des débordements du réseau d’assainissement et la prévision des zones inondées. Par rapport à un modèle habituel de prévision à court terme des précipitations pour un événement spécifique de fortes précipitations, le premier modèle de prévision des précipitations développé par IA peut fournir de meilleurs résultats pour des horizons de prévision compris entre 20 et 60 minutes. Il peut maintenir ses performances constantes jusqu’à un délai de 35 minutes. Dans les premières études pour le modèle de prévision des zones inondées, il a été analysé si l’inclusion d’autres entrants, en plus des informations sur les précipitations, pouvait améliorer les performances du modèle d’IA. Il est démontré que l’ajout des informations sur les débordements du réseau d’assainissement améliore la performance du dernier modèle, ce qui corrobore la connexion prévue de ces trois modèles d’IA pour atteindre les objectifs du projet de recherche KIWaSuS.
- Summary
- The increase in the frequency and intensity of extreme weather events is already a reality due to global warming. In order to better inform the disaster management teams about the upcoming flooding situation in an urban catchment, the research project KIWaSuS (AI-based warning system for heavy rain and urban flash floods) is going to develop three models with artificial intelligence (AI) for precipitation nowcasting, forecasting of sewer overflow and forecasting of inundation areas. In comparison to a usual rainfall nowcasting model for a specific heavy rainfall event, the first developed AI precipitation prediction model can deliver better results for forecast horizons between 20 and 60 minutes. It can also maintain its performance constant up to a lead time of 35 minutes. In the first investigations for the flood prediction model, it was analysed whether the inclusion of other inputs additionally to precipitation information could improve the performance of the AI model. It is demonstrated that the addition of sewer overflow information improves the model performance, which corroborates the planned coupling of these three AI models to achieve the goals of the research project KIWaSuS.
- Mots-clés
- Crues torrentielles, intelligence artificielle, précipitations, prévision, réseau d’assainissement urbain.