Planung, Aufbau und Betrieb eines modularen Echtzeit-Frühwarnsystems mit Sensornetzwerk, Datenplattform und Datenprognosemodell für Hochwasser-, Starkregen- und Trockenheitsereignisse im Gebiet der ARGE Solidarischer Hochwasserschutz e.V.

Arbeitsgemeinschaft Solidarischer Hochwasserschutz e.V. · Hohenwart · Bayern

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Beschreibung

Die ARGE Solidarischer Hochwasserschutz e.V. beabsichtigt die Beschaffung eines modular aufgebauten digitalen Frühwarnsystems zur frühzeitigen Erkennung und Prognose von Hochwasser-, Starkregen- und Trockenheitsereignissen im Gebiet der ARGE. Das System soll ein Sensornetzwerk im Gelände, eine zentrale Datenplattform, ein digitales Lage- bzw. Datenprognosemodell sowie ein mehrkanaliges Warn- und Kommunikationssystem umfassen. Die Beschaffung erfolgt in zwei Leistungsphasen: 2.1. Leistungsphase 1 – Systemaufbau und Testbetrieb  Konzeption und Planung der Systemarchitektur  Aufbau eines Sensornetzwerks  Einrichtung der Datenplattform und Schnittstellen zu bestehenden Datenquellen  Testbetrieb und Validierung der Systemfunktionalität 2.2. Leistungsphase 2 – Datenprognosemodell gestützte Analyse, Prognose und Ausbau  Entwicklung und Integration eines Datenprognosemodells zur Auswertung der Sensordaten  Nutzung maschineller Lernverfahren zur Verbesserung von Vorhersagen zu Starkregen-, Abfluss- und Hochwasserentwicklungen  Übergang in den dauerhaften Betrieb sowie Wartung und Weiterentwicklung des Systems. Ziel des Vorhabens ist es, Vorwarnzeiten zu verlängern, Entscheidungsgrundlagen für Einsatzkräfte zu verbessern und die Klimaresilienz der Region nachhaltig zu stärken.

Branche: IT & Digitalisierung

Ausschreibung für die Planung, den Aufbau und den Betrieb eines modularen Echtzeit-Frühwarnsystems für Hochwasser, Starkregen und Trockenheit.

Das System umfasst ein Sensornetzwerk, eine Datenplattform und ein Prognosemodell, das maschinelles Lernen nutzt. Die Beschaffung erfolgt in zwei Phasen: Systemaufbau und Testbetrieb, gefolgt von Datenprognosemodell-gestützter Analyse und Ausbau.

Weitere Eignungskriterien: Es werden umfangreiche Kenntnisse in Systemarchitektur, Sensorik, Datenplattformen und maschinellem Lernen erwartet.

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