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Kick-off für das Projekt LINK

Analyse und Nowcasting von Extremereignissen mithilfe von Richtfunkdaten

Das Institut für IT Sicherheitsforschung der FH St. Pölten startete gemeinsam mit der Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik (ZAMG), Hutchison Drei Austria GmbH (Drei) und dem Amt der Steiermärkischen Landesregierung, Abteilung 14 – Wasserwirtschaft, Ressourcen und Nachhaltigkeit, Referat Hydrographie (Bedarfsträger) – das Projekt zur Verbesserung der Vorhersage meteorologischer Extremereignisse durch Ableitung von Niederschlagswerten aus Richtfunkdaten mit Hilfe künstlicher Intelligenz.

Die Forschungsidee dieses Projektes besteht darin, physikalische Daten von Richtfunkverbindungen heranzuziehen, um daraus Informationen über die aktuelle Niederschlagssituation vor Ort zu gewinnen. Auf Grund des stetigen Ausbaus des Mobilfunknetzes sind Daten über die physikalischen Eigenschaften der Richtfunkverbindungen in großer Menge und weitgehend flächendeckend verfügbar.

Die entsprechenden Messdaten (z. B. die Signaldämpfung) werden von den Netzbetreibern zur Gewährleistung der Netzqualität routinemäßig erfasst.

Ziel des Projektes

Kurzfristvorhersagen extremer Wetterereignisse sind ein wichtiger Faktor sowohl für die Sicherheit der Bevölkerung und als auch in Bezug auf die Wirtschaft. Die Qualität dieser Vorhersagen hängt von der flächendeckenden Verfügbarkeit von Messdaten ab. Nach eingehender Analyse und Aufbereitung dieser Daten mit Hilfe von Methoden der künstlichen Intelligenz werden die gewonnenen Niederschlagswerte in entsprechende Prognosemodelle integriert.

Ziel dieses Projekts ist die Verwertbarkeit von physikalischer Eigenschaften von kommerziellen Richtfunkdaten, wie sie in der Mobiltelefonie verwendet werden, und daraus resultierend eine Vorhersage für Extremereignisse (speziell Niederschlag).

Wissenschaftliche Fragestellungen

  • Die Rohdaten aus den Richtfunknetzen müssen im Hinblick auf ihre Qualität und ihre Fehlercharakteristik analysiert werden. Dazu werden im Projekt Methoden der künstlichen Intelligenz, insbesondere des Maschinellen Lernens, eingesetzt.
  • Die bereinigten, vorverarbeiteten und aggregierten Daten müssen in die entsprechenden numerischen Wettervorhersagemodelle assimiliert werden.
  • Der Mehrwert der neu gewonnenen Analyse und Vorhersagedaten muss gemeinsam mit dem im Projekt involvierten Bedarfsträger evaluiert und validiert werden.

Das Projekt, welches eine Laufzeit von 2 Jahren hat wird unter der Projektleitung von Oliver Eigner und den Projektmitarbeitern Alexander Adrowitzer und Hubert Schölnast vom Institut für IT Sicherheitsforschung vorangetrieben!

Wir wünschen viel Erfolg! 

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Dipl.-Ing. Eigner Oliver, BSc

Dipl.-Ing. Oliver Eigner, BSc

Researcher IT Security (BA) Department Informatik und Security