Was siehst du hier?
Dieses Projekt verarbeitet die offenen Pegeldaten der Wasserstraßen- und Schifffahrtsverwaltung des Bundes (WSV) in Echtzeit und leitet daraus physikalisch interpretierbare Größen ab — Wasserspiegelgefälle, Wellen-Celerität, Hochwasser-Routing-Modelle, 1- bis 72-Stunden-Vorhersagen mit Niederschlag-Vorhersage-Integration.
🚣 Ruder-Club Neptun Darmstadt — Bootshaus & Regatta
Speziell für den RC Neptun Darmstadt (Bootshaus am Stockstadt-Erfelder Altrhein) gibt es ein eigenes Dashboard mit Live-Status zur Befahrbarkeit, Strömungsschätzung und einer Karte des Reviers.
Bezugspegel ist Worms (Rhein-km 443). Unter 100 cm muss an der Südspitze getreidelt werden, ab 150 cm ist der Altrhein befahrbar, ab 640 cm wird das Naturschutzgebiet komplett gesperrt.
Live-Dashboards
Karten & Visualisierungen
Validierungs-Plots
Wissenschaftliche Methodik
Das Projekt arbeitet bewusst nach klassischen wissenschaftlichen Methoden: Hypothesen, transparente Implementation, rückblickende Validierung auf realen Hochwasser-Ereignissen, ehrliche Vorhersage-Güte-Tabellen mit dokumentierten Vorbehalten. Ausführliche Doku im Wiki:
→ Methodik-Doku (alle Phasen) → Projekt-Übersicht
Hauptergebnisse
- Wellen-Celerität Worms→Mainz: 2,5–4 m/s (Ereignis-CCF auf Hochwasser-Ereignisse 2018–2024). Konsistent mit Lighthill-Whitham (5/3 × Fließgeschwindigkeit).
- Muskingum-Routing Q_Worms + Q_Raunheim → Q_Mainz erreicht NSE > 0,97 auf allen 6 getesteten Hochwasser-Ereignissen.
- System-Gedächtnis > 7 Tage (ACF-e-fold nicht erreicht) — der Mittelrhein ist ein träges System.
- Tagesperiodischer Peak bei 1/24 h (vermutlich Schiffsverkehr, Verdunstung oder Schweizer Schwellbetrieb).
- ARX-Vorhersage Worms +72 h: NSE 0,92, RMSE 28 cm, Vorhersage-Güte 45 % gegenüber Persistenz — mit echten ECMWF-IFS-Niederschlag-Vorhersagen (TIGGE-Reforecast 2018–2024).
- Hochwasser-Warner-Trefferquote: 95 % Vorab-Auslösungsrate auf allen 11 Hochwasser-Ereignissen 2018–2026, mittlere Vorwarnzeit 16-21 h vor 430-cm-Schwellenüberschreitung.
Stationen
Datenquellen — alles offen
Sämtliche Modelle dieses Projekts sind ausschließlich auf öffentlichen, frei zugänglichen Datensätzen trainiert. Alle Quellen sind reproduzierbar, alle Verarbeitungs-Pipelines im Wiki dokumentiert:
Lizenz & Haftungsausschluss
Bei den dargestellten Werten handelt es sich um ungeprüfte Rohwerte — die Anzeige erfolgt zu wissenschaftlich-technischen und Interesse-Zwecken und ohne Gewähr. Für amtliche Hochwasserwarnungen siehe die zuständigen Hochwasservorhersagezentralen der Länder.
Die Visualisierung ist als Citizen-Science-Demonstration unter privater Eigenverantwortung erstellt. Open-Source-Stack (InfluxDB, Grafana, Caddy, Python/scikit-learn/statsmodels) auf Hetzner Cloud (Frankfurt).