Überschwemmung A2 zwischen Knoten Guntramsdorf und Wiener Neudorf in Fahrtrichtung Graz. Foto: Freiwillige Feuerwehr Laxenburg
Starkregenereignisse stellen infolge des Klimawandels eine zunehmende Herausforderung für die Verkehrssicherheit und Verfügbarkeit hochrangiger Straßeninfrastruktur dar. Insbesondere auf Autobahnen mit hohen Fahrgeschwindigkeiten können lokale Wasseransammlungen, Aquaplaning sowie unerwartete Fließwege zu sicherheitsrelevanten Situationen führen. Das Projekt WETSAFE verfolgt das Ziel, eine wirksame und belastbare Methodik zur Erkennung und Bewertung von Gefahrenstellen bei Starkregenereignissen sowie zur Unterstützung eines angepassten Verhaltens von Verkehrsteilnehmenden und (teil-) automatisierten Fahrzeugen zu entwickeln.
Das Digital Twin Lab der JOANNEUM RESEARCH übernahm im Projekt WETSAFE die Konsortialführung sowie die hochpräzise 3D-Erfassung eines von der ASFINAG definierten Autobahnabschnitts und dessen Umfelds mittels Airborne- und Mobile-Laserscanning. Auf Basis einer detaillierten Messplanung und unter Berücksichtigung hydraulisch relevanter Strukturen wie Fahrbahnen, Leitwände und Geländeelemente wurde ein hochaufgelöster, simulationsbereiter räumlicher digitaler Zwilling erstellt.
Aus den Messdaten wurden neben der Aufbereitung der Punktwolke auch ein Digitales Geländemodell, Orthofotos sowie OpenDRIVE-Daten für die Fahrbahnen abgeleitet und für nachgelagerte Simulationen aufbereitet.
Die Kombination dieses hochaufgelösten digitalen Zwillings mit hydrologisch-hydraulischen Modellen ermöglichte erstmals eine realitätsnahe Analyse von Niederschlagsereignissen unter Berücksichtigung von Oberflächenabfluss sowie Zu- und Abflüssen aus dem angrenzenden Gelände.
GeoSphere Austria
flussbau IC GmbH
Salzburg Research Forschungsgesellschaft mbH
Im Projekt WETSAFE wurde eine wirksame und belastbare Methodik entwickelt, um sicherheitsrelevante Gefahrenstellen auf Autobahnen infolge von Starkregenereignissen frühzeitig zu erkennen und bewerten zu können. Ziel war es, die Verkehrssicherheit und Verfügbarkeit hochrangiger Straßeninfrastruktur auch bei zunehmenden klimabedingten Extremereignissen zu unterstützen. Im Fokus standen dabei insbesondere lokale Risiken wie Aquaplaning, Wasseransammlungen und unerwartete Fließwege, die für Verkehrsteilnehmende sowie Fahrzeugsysteme häufig nicht unmittelbar erkennbar sind.
Kern des Projekts ist die Kombination eines hochaufgelösten digitalen Zwillings der Autobahn und ihres relevanten Umfelds mit hydrologisch-hydraulischen Simulationen. Dadurch konnten erstmals nicht nur die Auswirkungen des Niederschlags auf der Fahrbahn selbst, sondern auch Zu- und Abflüsse aus dem angrenzenden Gelände realistisch berücksichtigt werden. Die Simulationen zeigten, dass kritische Gefahrenstellen maßgeblich durch das Zusammenspiel mehrerer Faktoren entstehen und häufig lokal stark begrenzt sind. Diese Gefahren können mit der entwickelten Methodik bis auf Spur- bzw. Teilabschnittsebene identifiziert werden und wurden im Projekt zu belastbaren, abschnittsbezogenen Risikozonen zusammengeführt, die eine robuste Grundlage für Warn- und Entscheidungsprozesse bilden.
Auf Basis der Simulationsergebnisse wurde zudem untersucht, wie Warnungen vor konkreten Fahrbahnzuständen in bestehende Informations- und Kommunikationssysteme (C-ITS) integriert werden können. Dabei zeigte sich, dass insbesondere Warnungen vor Wasser auf der Fahrbahn oder unerwarteten Fließwegen zielführend sind, während allgemeine Starkregenwarnungen nur eingeschränkt Mehrwert bieten. Die Projektergebnisse belegen, dass geeignete Nachrichtentypen und Parameter in bestehenden Standards bereits grundsätzlich vorhanden sind und für eine operative Umsetzung genutzt werden können.
Dieses Projekt wurde im Rahmen des Programms Verkehrsinfrastrukturforschung 2023 (VIF 2023) durch die Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) gefördert (Projektnummer: 5124407). Auftraggeber: Bundesministerium für Innovation, Mobilität und Infrastruktur (BMIMI) und Autobahnen- und Schnellstraßen-Finanzierungs-Aktiengesellschaft (ASFINAG).
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