Hochwasserprognose in Finnland
Das ENVISNOW-Projekt hat Daten für die Entwicklung, Überprüfung und den Betrieb eines mehrzeitigen Erfassungsalgorithmus mit mehreren Sensoren für Schneeparameter für die regionale und die globale Kartierung verwendet. Dies hat zur Erfüllung der Anforderungen von Anwendern an die Hydrologie beigetragen und auch das Verständnis gefördert, wie Mikrowellen und Licht mit Schneedecke und Erdboden interagieren. Ergebnis war die Entwicklung innovativer Algorithmen, die sowohl Merkmale optischer als auch Merkmale von Radarsensoren berücksichtigen. Schlüsselfaktoren sind schneebedeckte Fläche, Schneewasseräquivalent, Schneefeuchte und Temperatur der Schneeoberfläche. Charakteristische Daten und Modelle wurden in den Erfassungsalgorithmen gefördert und mit aus der Luft, dem Weltraum und vor Ort erhobenen Daten verbunden. Die daraus resultierenden Ergebnisse wurden in aktualisierte hydrologische Modelle übernommen, um die Genauigkeit der Abflussprognose zu verbessern. Hydrologisches Modell und Datenassimilierungsalgorithmus für das finnische Hochwasservorhersagesystem (SYKE-WSFS) wurden 2004 fertig gestellt. Die Auswirkungen von Beobachtungen der schneebedeckten Fläche (Snow Cover Area, SCA) auf die Prognosegenauigkeit wurden anhand von Prognosen in den Frühjahren 2003 bis 2005 mit und ohne SCA-Beobachtung untersucht. Simulierte Hochwasservorhersagen 14 verschiedener Ausflussmesspunkte wurden verglichen. Die entwickelte Methode wird seit Frühjahr 2005 für das finnische hydrologische Prognosesystem SYKE-WSFS verwendet. Die Echtzeit-Hochwasserprognose ist für ganz Finnland ausgelegt, einschließlich grenzüberschreitender Wassereinzugsgebiete, und umfasst über 1.200 Punkte an Flüssen und Seen.
