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Vorhersage von Böschungsbrandgefahren an Bahngleisen mittels maschinellen Lernens – BurnML
12/2022 - 06/2024
Projektvolumen:99.793 EURO
Kompetenzfelder:Ökologie, Nachhaltiges Ökosystemmanagement, Nachhaltigkeit in Entscheidungsprozessen und Verantwortlichkeitsstrukturen
Kooperationen:Verbundpartnerschaft
Mittelgebende:Bundesmittel
Im Zuge des vom Menschen verursachten Klimawandels treten Brände entlang von Schienen in Deutschland inzwischen häufiger auf, mit teils massiven Folgen für den Betriebsablauf und betroffene Infrastruktur. Angesichts fehlender systematischer Untersuchungen ist wenig über die Ursachen solcher Brände bekannt. Da mit einer weiteren Zunahme dieser Gefährdungen zu rechnen ist, besteht Bedarf an fundiertem Wissen zu Auslösern und Treibern für Brände sowie methodischen Kenntnissen zu Vorhersagewerkzeugen.
Ziele von BurnML sind
1.) der Aufbau eines Datensatzes für das Training eines Modells, unter anderem mit Daten zu vergangenen Böschungsbränden.
2.) das Training eines Machine-Learning-Modells zur Vorhersage von Brandgefahren. und
3.) eine Pilot-Anwendung des Modells mit der DB Netz AG.
Die Projektlietung liegt bei der adelphi research gGmbH.
Brände entlang von Schienen treten in Deutschland inzwischen häufiger auf, mit teils massiven Folgen für den Betriebsablauf und betroffene Infrastruktur.
Kartographische Darstellung der räumlichen Verteilung der gemeldeten Böschungsbrände der DB (März bis Oktober 2017 bis 2022)
Die bundesdeutsche Eisenbahninfrastruktur ist in hohem Maße den Klimagefahren ausgesetzt. Böschungsbrände nehmen aufgrund des Klimawandels an Häufigkeit zu und haben erhebliche Auswirkungen auf den Eisenbahnverkehr und die Infrastruktur. Informationen über Meteorologie und die Landbedeckung, insbesondere Grünlandinformationen, in hoher räumlicher Auflösung helfen gefährdete Gebiete zu identifizieren und Maßnahmen zu ergreifen. Die Ergebnisse der durchgeführten Arbeiten decken komplexe Zusammenhänge zur Entstehung von Böschungsbränden auf. Die BurnML Projektergebnisse haben die Verwendbarkeit der angewandten Methoden und implementierten Ansätze auch im Bereich der Vorhersage von Böschungsbränden bewiesen.
Prof. Dr. Jan-Peter Mund
Mittelgebende
Bundesmittel
