Monitoring data for the publication "Fast inundation simulation with RIM2D for urban flood risk assessment and forecasting"

Metadaten

Weitere mitwirkende Personen, Institutionen oder Unternehmen	Krebs, Peter - TU Dresden - ProjectLeader
Weitere mitwirkende Personen, Institutionen oder Unternehmen	Apel, Heike - GFZ Potsdam (ORCID: 0000-0002-8852-652X) - Researcher
Für den Inhalt der Forschungsdaten verantwortliche Person(en)	Benisch, Jakob - TU Dresden (ORCID: 0000-0002-4782-6024)
Für den Inhalt der Forschungsdaten verantwortliche Person(en)	Helm, Björn - TU Dresden
Für den Inhalt der Forschungsdaten verantwortliche Person(en)	Becker, Stephan - TU Dresden
Für den Inhalt der Forschungsdaten verantwortliche Person(en)	Grummt, Sebastian - TU Dresden
Verwendete Forschungsinstrumente	NIVUS POA / mini sensors, onset HOBO U-20 sensors
Zugrundeliegende Forschungsobjekte	PhysicalObject: Discharge data from rain events in the sewer network of Dresden
Kurzbeschreibung	Monitoring data used for model calibration and evaluation from the Urban Observatory of the Chair of Urban Water Management
Angewendete Methoden oder Verfahren	Water discharge measurement using mean velocity and water level / sewer profile measured by ultrasonic and pressure sensors at three monitoring stations (MS2 / Before MS2 / MS5)
Länder, auf die sich die Daten beziehen	GERMANY	de
Koordinaten von Orten, auf die sich die Daten beziehen	(MS2) "51.004937, 13.844218"
Koordinaten von Orten, auf die sich die Daten beziehen	(Before MS2) "13.84344031, 51.00444264 "
Koordinaten von Orten, auf die sich die Daten beziehen	(MS5) "13.84466506, 51.00408105"
Region(en) auf die sich die Daten beziehen	Saxony
Weitere Schlagwörter	pluvial flood, urban inundation, flood modelling, RIM2D, GPU acceleration, heavy precipitation, urban flood risk, flood forecasting
Entstehungsjahr oder Entstehungszeitraum	2016-2021
Veröffentlichungsjahr	2023
Herausgeber	Technische Universität Dresden
Referenzen auf ergänzende Materialien	IsPartOf: 123456789/5959 (Handle)
Inhalt der Forschungsdaten	Dataset: Time Series Data
Inhaber der Nutzungsrechte	Technische Universität Dresden
Nutzungsrechte des Datensatzes	CC-BY-4.0
Nähere Beschreibung der/s Fachgebiete/s	Water Management
Angabe der Fachgebiete	Environmental Science and Ecology	de
Titel des Datensatzes	Monitoring data for the publication "Fast inundation simulation with RIM2D for urban flood risk assessment and forecasting"

Dateien zu dieser Ressource

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Beschreibung:: Discharges at 2017-07-09

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Beschreibung:: Discharges at 2020-08-30/31

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Beschreibung:: Discharges at 2021-06-30

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Die Datenpakete erscheinen in:

Supplementary Material - Fast inundation simulation with RIM2D for urban flood risk assessment and forecasting [1]
Urban pluvial flooding is a growing concern worldwide as consequence of rising urban population and climate change induced increases in heavy rainfall. Easy-to-implement and fast simulation tools are needed to cope with this challenge. This study describes the development of the parsimonious, GPU-accelerated hydraulic model RIM2D for urban pluvial flood simulations. This is achieved by considering the built-up urban area as flow obstacles, and by introducing capacity-based approaches to consider urban drainage by infiltration on pervious surfaces and sewer drainage from roofs and sealed surfaces. The model performance was analyzed by simulating 8 heavy rainfall events in a test area in the city of Dresden, Germany. For these events detailed discharge measurements of sewer discharge are available, providing a unique dataset for evaluating the sewer drainage simulation, which is of high importance for realistic pluvial inundation simulations in urban areas. We show that the model simulates the temporal dynamics of the sewer discharge and the sewer volume within acceptable ranges. Moreover, the erratic variation of the simulated to measured sewer discharge suggests that the deviations from the measurements are caused by the precipitation input rather than the model simplifications. We conclude that RIM2D is a valid tool for urban inundation simulation. Its short simulation runtimes allow probabilistic flood risk assessments and operational flood forecasts.

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