Messung des Starkregenabflusses auf Straßen mittels Videoauswertung

PRAXIS | GewäSSeR Messung des Starkregenabflusses auf Straßen mittels Videoauswertung Der Artikel beschreibt und diskutiert Methoden zur videogestützten Messung des Abflusses auf Straßen infolge Starkniederschlags in urbanen Siedlungsgebieten. Anhand eines Smartphone-Videos eines Abflussgeschehens in Wuppertal wird exemplarisch eine nachträgliche Durchflussauswertung mit Hilfe eines LSPIV-Verfahrens (Large Scale Particle Image Velocimetry) vorgenommen und damit die grundsätzliche Tauglichkeit videogestützter Methoden zur Messung des Straßenabflusses nachgewiesen. Peter Eichendorff und Andreas Schlenkhoff 1 Hintergrund erprobten Messverfahren. Zur Messung solcher Abflussvorgänge wird die videogestützte Durchflussmessung vorgeschlagen, welche folgend erläutert wird. 1.1 Motivation Während Starkniederschlagsereignissen hoher Jährlichkeit kommt es insbesondere in urbanen Siedlungsgebieten wegen der begrenzten Aufnahme- und Transportleistungsfähigkeit der größtenteils unterirdischen, auf Ereignisse geringer Jährlichkeit bemessenen Entwässerungsinfrastruktur zu erheblichen, ungesteuerten Fließprozessen an der Geländeoberfläche, in Gerinnen und auf Straßen. Vor dem Hintergrund der erwarteten Zunahme der Intensität und Häufigkeit von Sommergewittern im Zuge des Klimawandels [1] ist eine verantwortungsvolle und effiziente Anpassung bestehender Entwässerungssysteme an extreme Starkregenereignisse anzustreben. Dies erfordert ein tiefgreifendes Verständnis der bei Starkregen ablaufenden Prozesse. Derzeitige Simulationswerkzeuge zur Beschreibung von Abflussvorgängen in Entwässerungssystemen ermöglichen eine räumlich und zeitlich hoch aufgelöste Nachbildung wesentlicher Systemprozesse, häufig mangelt es jedoch an belastbaren Messdaten zur notwendigen Kalibrierung und Validierung solcher Modelle. Neben der kontinuierlichen Erfassung der Niederschlagsverteilung sind belastbare Abflussdaten als Mindestvoraussetzung zur quantitativen Beschreibung der grundlegendenden Prozesse in der Siedlungsentwässerung anzusehen. Während Abflussprozesse an einzelnen Elementen des Entwässerungssystems, wie z. B. in Sammlern und Gewässern, anhand zahlreicher Standardverfahren überwacht werden können (siehe Morgenschweis [2]), existieren zur messtechnischen Erfassung von Abflussvorgängen auf Straßen bisher keine in der Praxis Kompakt ¾ Die grundsätzliche Tauglichkeit videogestützter Messverfahren zur Erfassung des Oberflächenabflusses auf Straßen infolge Starkniederschlags wird nachgewiesen. ¾ Nachweis erfolgt anhand einer beispielhaften LSPIVAuswertung (Large Scale Particle Image Velocimetry) eines Smartphone-Videos. 16 7-8 | 2019 1.2 Videogestützte Durchflussmessverfahren Videogestützte Durchflussmessfahren werden seit der Einführung durch Fujita [3] in der Fachliteratur mit dem Sammelbegriff LSPIV (Large Scale Particle Image Velocimetry) zusammengefasst. Sie ermöglichen die Durchflussmessung in offenen Gerinnen bekannter Geometrie durch digitale Erfassung der Verteilung der Oberflächengeschwindigkeit und der Höhe des Wasserspiegels unter Verwendung von Videoaufnahmen der Wasseroberfläche. Sie werden in den letzten Jahren zunehmend an Fließgewässern sowohl für mobile bzw. diskontinuierliche als auch kontinuierliche Messungen eingesetzt. Wesentliche Vorteile der Technik bestehen in der berührungslosen Messung, in der kurzen Messdauer, in den kostengünstigen sowie meist ohnehin verfügbaren Aufnahmegeräten (Smartphone) und in der nachträglichen Inaugenscheinnahme der Strömungsverhältnisse, die eine Validierung der Ergebnisse ermöglicht. Diese Eigenschaften prädestinieren die Verfahrensweise zur Messung von Straßenabflüssen, welche zumeist geringe Wassertiefen und variable Verteilungen der Fließgeschwindigkeit aufweisen. 1.3 Varianten der Datenaufnahme Bei extremen Starkniederschlagsereignissen, wie dem Wuppertaler Ereignis vom Mai 2018, handelt es sich um selten auftretende, intensive Sommergewitter kleinräumiger Ausprägung und kurzer Dauer mit sehr kurzer Vorwarnzeit. Die sich daraus ergebenden Abflussvorgänge auf Straßen haben identische Eigenschaften. Die Erfassung der Messdaten bzw. die Videoaufnahme kann folglich in zwei grundlegenden Varianten erfolgen: 1. Die stationäre Messdatenaufnahme durch eine kontinuierlich betriebene, am Messort installierte Kamera. 2. Die mobile Messdatenaufnahme durch Personen, die sich während des Ereignisses im betroffenen Gebiet befinden. Die erste Variante wurde bisher anhand von Laborexperimenten durch Leitao et al. [4] untersucht. Die grundsätzliche Eignung der Variante konnte dabei unter Verwendung herkömmlicher Überwachungskameras nachgewiesen werden. Die www.springerprofessional.de/wawi 2 exemplarische LSPIV-Analyse eines SmartphoneVideos 2.1 Datengrundlage Als Beispielvideo dient eine auf Facebook veröffentlichte Smartphone-Aufnahme (Bild 1) des Abflussgeschehens in der Adlerstraße während des extremen Starkniederschlagereignisses am 29.05.2018 in Wuppertal, im Zuge dessen Teile des Stadtgebiets mit einer Niederschlagsmenge von mehr als 100 mm binnen einer Stunde beaufschlagt wurden. Die Adlerstraße ist rund 10 m breit und verläuft senkrecht zur Wupper-Talachse mit ca. 6 % Längsgefälle durch dichten Wohnbestand. Das genutzte Video ist mittels Smartphone freihändig von einer Anliegerwohnung im Obergeschoss durch ein Fenster aufgenommen worden und hat bei einer Aufnahmefrequenz von 30 Bildern pro Sekunde eine Aufnahmedauer von 25 Sekunden. Das Video weist fortwährende Schwenk- und Neigebewegungen auf und ist aufgrund der freihändigen Aufnahme stark verwackelt. Zudem fahren vereinzelt PKW durch den gewählten Messbereich. Für LSPIV-Messungen werden im Idealfall Stativaufnahmen ohne Bewegung der Kamera mit über einige Sekunden auf das Fließgeschehen verweilendem Fokus genutzt. Somit ist das Video, wie auch weitere zu diesem Ereignis gesichtete Videos, für die Geschwindigkeitsanalyse von minderer Qualität. © Ley (www.facebook.com/100006539927678/videos/2209159779311998/; Abruf 01.04.2019) zweite Variante wurde hinsichtlich der Ermittlung von Straßenabflüssen bisher nicht erprobt, es liegen jedoch positive Erfahrungen aus ähnlichen Untersuchungen zur Messung von Sturzfluten in Fließgewässern vor [5]. Die folgend erläuterte Auswertung von auf Onlineplattformen veröffentlichten Videos ist als rudimentäre Form der zweiten Variante anzusehen und wird später ausführlicher diskutiert. Bild 1: Einzelbild des Beispiel-Videos, Adlerstraße in Wuppertal während des Starkniederschlags am 29.05.2018 © BUW PRAXIS | GewäSSeR Bild 2: Bildausschnitte des Messortes mit eingezeichneter Lage des Messprofils (rot), abgesenkte linke Bordsteinkante (gelb) und Wasserspiegelkanten (blau) 2.2 Inaugenscheinnahme und Ermittlung der Höhe des Wasserspiegels Die Inaugenscheinnahme ermöglicht ohne weitergehende Verarbeitung des Videos eine erste qualitative Bewertung der Strömung vor Ort. Am Messort besteht ein hydraulisch gegliederter Querschnitt mit augenscheinlich hochturbulentem, schießendem Abfluss an den Seiten und einem wellenförmigen Ablauf geringer Wassertiefe im mittleren Straßenbereich. Der Wasserspiegel reicht auf der rechten Seite bis zur oberen Bordsteinkante des Gehweges und dehnt sich auf der linken Seite bis etwa auf die Mitte des Gehweges aus (Bild 2). Unter Berücksichtigung des nachträglich geodätisch eingemessenen Profilaufmaßes (Bild 3, Teil 1) ergeben sich für die Teilquerschnitte separate Wasserspiegelhöhen, die durch die blaue Linie, ausgehend von den Uferpunkten, genähert werden. Somit liegen Wassertiefen von bis zu 10 cm in den seitlichen abflusswirksamen Bereichen vor. 2.3 Aufbereitung der Einzelbilder Die Strömung ist aufgrund der vorhandenen Turbulenz im Video visuell deutlich wahrnehmbar, was als günstige Voraussetzung für eine LSPIV-Analyse angesehen wird. Ein Defizit für die Geschwindigkeitsanalyse ist die dauerhafte Bewegung der Kamera. Eine nachträgliche Kompensation der Kamerabewegungen anhand www.springerprofessional.de/wawi unterschiedlicher Bildstabilisierungsalgorithmen hat hier, nicht zuletzt aufgrund des Fehlens von Fixpunkten im rechten und unteren Bildbereich, keine zufriedenstellenden Ergebnisse ergeben. Daher wird für die nachfolgende Geschwindigkeitsanalyse lediglich ein verfügbares Bildpaar ohne relevante Kamerabewegung ausgewählt. Auf die nachträgliche Korrektur von geringfügig vorliegenden Verzeichnungen wird verzichtet. Im Zuge der perspektivischen Entzerrung wird ein längentreues Abbild der Einzelbilder durch Anwendung einer projektiven Transformation erstellt (Bild 4). Hierzu werden geometrische Informationen, wie Abmessungen von im Bild sichtbaren PKW sowie vor Ort nachträglich aufgemessene Passpunkte, verwendet. 7-8 | 2019 17 PRAXIS | GewäSSeR [7] berechnet (Bild 3). Es ergibt sich ein BruttoDurchfluss von 908 l/s. Dieser Durchfluss wird gemäß DIN [7] mit einem GeschwindigkeitsIndex von 0,90 auf 817 l/s abgemindert, um das Tiefen-Geschwindigkeitsprofil zu berücksichtigen. © BUW 3 Bewertung des Messergebnisses 18 Das Fallbeispiel weist die grundsätzliche Nutzbarkeit geeigneter auf Onlineplattformen veröffentlichten Videos zur LSPIV-Analyse von Straßenabflüssen nach. Der in der Videoaufnahme wahrnehmbare hagelförmige Niederschlag hat auf die Sichtbarkeit des Messbereichs und die Messauswertung keinen Einfluss. Trotz der für die Geschwindigkeitsanalyse geringen Aufnahmequalität können die Hauptparameter zur Bestimmung des Durchflusses, die Fließquerschnittsfläche und die Geschwindigkeitsverteilung aus dem Video in Kombination mit der nachträglich aufgemessenen Straßengeometrie abgeleitet werden. Für beide Hauptparameter ergeben sich jedoch, im Vergleich zu herkömmlichen optischen Messungen an Pegelstellen, höhere relative Teilunsicherheiten. Wegen der Bild 3: Darstellung der Durchflussermittlung nach dem Querschnittsmittengeringen Wassertiefe der abflusswirksamen verfahren [7], von unten nach oben: Querschnittsbereiche von durchschnittlich 1) nachträglich aufgemessenes Querprofil mit Lage des Wasserspiegels, etwa nur 8 cm bewirkt eine absolute Unsicher2) Oberflächengeschwindigkeitsverteilung am Messquerschnitt aus PIV-Analyse, heit weniger Zentimeter bei der Wasserspiegel3) (summierte) Teilquerschnitte, lagenermittlung (beispielhafte Annahme: 2 cm) 4) (summierte) Teildurchflüsse eine hohe relative Unsicherheit der Querschnittsfläche (rund 25 %). Die aufgrund fehlender zusätzlicher auswertbarer Bildpaare nicht 2.4 Geschwindigkeitsanalyse mögliche zeitliche Mittelung der OberflächengeschwindigkeitsAnhand des aufbereiteten Bildpaares wird die Geschwindig- verteilung ist trotz der räumlichen Mittelung über die Länge von keitsverteilung an der Wasseroberfläche unter Verwendung der drei Auswertezellen ebenfalls als maßgebliche Quelle einer im Software PIVlab [6] bestimmt (Bild 4b). Die rote Linie gibt die zweistelligen Prozentbereich liegenden relativen MessunsicherLage des Messprofils wider, die rot hinterlegten Bereiche sind heit der Geschwindigkeitsmessung zu bewerten. Teilunsicherheivon der Analyse ausgeschlossen, um eine Verfälschung der ten weiterer Einflussquellen werden als deutlich kleiner beurteilt, Geschwindigkeitsanalyse durch im Bildvordergrund herabhän- weshalb diese hier nicht weiter thematisiert werden. Videoaufgende Kabel zu vermeiden. Die Gliederung des Querschnitts ist nahmen mit länger verweilendem Fokus auf das Fließgeschehen anhand der Geschwindigkeitsvektoren nachvollziehbar, die am Messquerschnitt und weniger Kamerabewegungen können Wellenausbreitung im mittleren Bereich erfolgt dem Quergefälle weitaus geringere Messunsicherheiten ähnlich optischen Durchfolgend schräg vom rechten zum linken Bereich hin. Die Ermitt- flussmessungen an Gewässerpegeln ergeben. lung der Geschwindigkeitsverteilung am Messprofil (rot) erfolgt anhand einer arithmetischen, räumlichen Mittelwertbildung über jeweils 3 Messzellen für den jeweiligen Breitenabschnitt 4 Ausblick von einem halben Meter Breite. Bild 3, Teil 2 zeigt die resultierende Geschwindigkeitsverteilung am Messquerschnitt. Die Verwendung herkömmlicher, u. a. in sozialen Netzwerken veröffentlichten Videos von Abf lussvorgängen ist möglich, jedoch sind die Durchführbarkeit der Videoauswer2.5 Durchflussermittlung Anhand des bekannten Fließquerschnitts und der im Rahmen tung und die Unsicherheit der Messergebnisse stark abhänder PIV-Analyse gewonnenen Geschwindigkeitsverteilung an gig von der Aufnahmequalität der Videos. Solche Videoaufder Wasseroberfläche wird folgend der Durchfluss vereinfacht nahmen werden meist nicht im Bewusstsein der Erfassung nach dem Querschnittsmittenverfahren gemäß DIN EN ISO 748 von Messdaten erzeugt, die Intention ist vermutlich eher die 7-8 | 2019 www.springerprofessional.de/wawi PRAXIS | GewäSSeR © BUW hen dabei in der gleichbleibenden Aufnahmequalität, in der automatisierbaren Auswertung der Videodaten sowie der Erzeugung von Zeitreihen. Als Nachteil ist der hohe Einrichtungs- und Betriebsaufwand zu nennen, da eine solche Anlage ggf. mehrere Jahre betrieben werden muss, bis überhaupt ein messbares Ereignis auftritt. Daher ist eher die Nutzung vorhandener Überwachungsstrukturen anzustreben, falls diese in ausreichendem Maße vorliegen. Neben technischen Herausforderungen bei der Sammlung, Speicherung und Weiterverarbeitung der Videodaten sind auch rechtliche Belange in Betracht zu ziehen. Bild 4: links: Rohbild mit grün markiertem Messbereich und Lage des Messquerschnitts (rot); rechts: projizierte Abbildung des Messbereichs mit von der Analyse ausgeschlossenen Bereichen (rot), Geschwindigkeitsvektoren aus PIV-Analyse (grün) und Auswertebereichen (blau) allgemeine Dokumentation spektakulärer Ereignisse. In der Hydrometrie gewinnt die Messdatenerfassung durch Laien in den letzten Jahren zunehmend an Bedeutung und wird dem Sammelbegriff Citizen Science bzw. Bürgerwissenschaft zugeordnet. So existieren beispielsweise Smartphone-Apps, die es Bürgern ermöglichen, mittels Fotoaufnahme den aktuellen Zustand eines Gewässers zu dokumentieren und Wasserstandsklassen abzuschätzen [8]. In ähnlicher Weise könnten Bürger zur Aufnahme und Weitergabe von Videoaufnahmen von Abflussgeschehnissen bei Starkregen angeleitet und angeregt werden. Der Hauptvorteil dieser Verfahrensweise liegt in der hochumfänglichen räumlichen Mess abdeckung besiedelter Gebiete bei gleichzeitiger Sensibilisierung von Bürgern für das Thema Starkregen. Bestehende Nachteile, wie z. B. eine unzureichende Aufnahmequalität oder die geringe zeitliche Abdeckung von Messungen, könnten durch kurze Anleitung der Bürger sowie durch automatisierte Erfassung und Übertragung geeigneter Metain formationen (z. B. Aufnahmeort, Uhrzeit, Smartphonemodell, Aufnahmewinkel etc.) kompensiert werden. Ein stationär installiertes Aufnahmesystem ermöglicht prinzipiell die kontinuierliche Überwachung von Straßenabflüssen. Somit können Messstellen an Örtlichkeiten von Interesse, ähnlich videogestützten Pegelsystemen an Fließgewässern, eingerichtet werden. Hauptvorteile dieser Verfahrensweise beste- Peter Eichendorff and Andreas Schlenkhoff Measurement of urban surface runoff using video evaluation The article describes methods for video-based measurement of urban surface runoff due to extreme precipitation events. Two main methods of video data acquisition are presented and discussed. Using a smartphone video of an urban runoff event in Wuppertal, a subsequent flow evaluation is executed and the general suitability of video-based methods such as LSPIV (Large Scale Particle Image Velocimetry) for quantifying road channel flow is demonstrated. www.springerprofessional.de/wawi Autoren Peter eichendorff, M. Sc. Univ.-Prof. Dr.-Ing. Andreas Schlenkhoff LuFG Wasserwirtschaft und Wasserbau Bergische Universität Wuppertal (BUW) Pauluskirchstraße 7, 42285 Wuppertal eichendorff@uni-wuppertal.de schlenkh@uni-wuppertal.de Literatur [1] Berg, P.; Moseley, Ch.; Haerter, J. O.: Strong increase in convective precipitation in response to higher temperatures. In: Nature Geoscience (2013), Band 6, Heft 3, S. 181-185. [2] Morgenschweis, G.: Hydrometrie. 2. A. Wiesbaden: Springer Vieweg Verlag, 2018. [3] Fujita, I.; Muste, M.; Kruger, A.: Large-scale particle image velocimetry for flow analysis in hydraulic engineering applications. In: J. Hydraul. Res. (1998), S. 397-414. [4] Leitão, J.; Peña-Haro, S.; Lüthi, B.; Scheidegger, A.; Moy de Vitry, M.: Urban overland runoff velocity measurement with consumer-grade surveillance cameras and surface structure image velocimetry. In: Journal of Hydrology 565 (2018), S. 791-804. [5] Le Boursicaud, R.; Pénard, L.; Hauet, A.; Thollet, F.; Le Coz, J.: Gauging extreme floods on YouTube: application of LSPIV to home movies for the post-event determination of stream discharges. In: Hydrol. Process. 30 (2016), S. 90-105. [6] Thielicke, W.; Stamhuis, E.: PIVlab - Towards User-friendly, Affordable and Accurate Digital Particle Image Velocimetry in MATLAB. In: Journal of Open Research Software 2 (2014), Nr. 1, e30. [7] Norm DIN EN ISO 748:2008-02: Hydrometrie - Durchflussmessung in offenen Gerinnen mittels Fließgeschwindigkeitsmessgeräten oder Schwimmern. [8] Siebert, H. J. et al.: Wasserdaten sammeln mit dem Smartphone - Wie können Menschen messen, was hydrologische Modelle brauchen? In: Hydrologie und Wasserbewirtschaftung 63 (2019), S. 74-84. Springer Professional.de Starkregenabfluss Assmann, A.: Starkregen und Hochwasser in kleinen Einzugsgebieten — Auswirkungen und Vorsorgemaßnahmen. In: WASSER UND ABFALL, Ausgabe 9/2018. Wiesbaden: Springer Vieweg, 2018. www.springerprofessional.de/link/16104892 Krier, H.; Roth, C.; Schmidt-Siegmayer, K.: Herausforderungen in der Frankfurter Siedlungswasserwirtschaft. In: WASSER UND ABFALL, Ausgabe 10/2018. Wiesbaden: Springer Vieweg, 2018. www.springerprofessional.de/link/16171450 7-8 | 2019 19