Oerstreamingen foarsizze yn it ôfwetteringsgebiet fan Selzerbeek mei DeepWaive

Provinsje Limburch

DeepWaive is in KI-model dat helpt by it berekkenjen fan potinsjele oerstreamingen yn it Selzerbeek-gebiet. It model hâldt rekken mei gegevens lykas delslach, hichte, lângebrûk en it wettersysteem. It model wurdt op it stuit ûndersocht en hifke. It is noch net brûkt foar warskôgings of krisisbehear.

Lêst feroare op 6 augustus 2026 om 6:47 | Publikaasjestandaard 1.0

• Publicatiecategorie: Ympaktfolle algoritmes
• Impacttoetsen: Fjild net ynfierd.
• Status: Yn ûntwikkeling

Algemene ynformaasje

Tema

• Iepenbiere oarder en feilichheid
• Natuer en miljeu
• Romte en ynfrastruktuer

Begjindatum

2026-03

Einddatum

2027-02

Kontaktgegevens

[e-mail]

Link nei publykspagina

https://Limburg.nl/bestuur/open-overheid/algoritmeregister

Ferantwurde gebrûk

Doel en impact

It doel fan it ûndersyk is om te bepalen oft DeepWaive oerstreamingsôfbyldings rapper en better generearje kin as tradisjonele modellen. Dizze ôfbyldings kinne saakkundigen helpe by it beoardieljen fan oerstreamingsrisiko's en it tarieden fan maatregels. It model wurdt op it stuit allinich hifke. De resultaten wurde noch net brûkt om besluten te nimmen of minsken en bedriuwen te warskôgjen. Dêrom ûnderfine minsken en bedriuwen op it stuit gjin direkte gefolgen fan it algoritme.

Dit ûndersyk is pleatst binnen it WRL-programma, dêr't de Provinsje Limburch, kluster Romtlike Planning, de formele kliïnt fan is.

Mocht Deepwave yn 'e takomst yn produksje brocht wurde, dan wurdt de bestelling pleatst troch it Wetterbehearsintrum fan it Wetterskip fan Limburch.

Afwagings

Tradisjonele hydraulyske modellen kinne goede foarsizzingen meitsje fan oerstreamingen, mar se nimme in soad tiid om te berekkenjen. DeepWaive kin dizze foarsizzingen rapper meitsje. Yn 'e takomst kin dit helpe om de mooglikheid fan oerstreamingen earder te detektearjen by swiere rein. In neidiel is dat it dreger is om út te lizzen hoe't in AI-model wurket as in tradisjoneel model basearre op natuerkunde. Wy moatte ek noch útfine wannear't de foarsizzingen betrouber binne. Dêrom wurdt DeepWaive op it stuit allinich ûndersocht en hifke. De resultaten wurde fergelike mei histoaryske mjitgegevens en tradisjonele simulaasjes. Wy sille it allinich beskôgje as wy der wis fan binne dat it betrouber is.

Minskele tuskenkomst

Saakkundigen besjogge de resultaten fan it model. Tidens it ûndersyk wurde de resultaten net fuortendaliks omset yn warskôgings of besluten. Der is gjin automatisearre beslútfoarming. As it model yn 'e praktyk brûkt wurde moat, moatte de ferantwurdlikheden en kontrôles foar minsklike beoardieling dúdlik definieare wurde.

Risikobehear

It wichtichste risiko is dat it model in oerstreaming net foarsizze kin, it te let foarsizze kin, of it ferkeard foarsizze kin. De krektens kin ek ferskille ôfhinklik fan lokaasje, delslachsituaasje, of de kwaliteit fan 'e ynfiergegevens. Derneist is de wurking fan it AI-model minder maklik út te lizzen as dy fan in tradisjoneel hydraulysk model.

Om dizze risiko's te behearskjen wurdt it model op it stuit allinnich hifke. De resultaten wurde fergelike mei histoaryske mjitgegevens, aktuele waarnimmings en tradisjonele hydraulyske simulaasjes. Deskundigen beoardielje de resultaten en ôfwikingen wurde ûndersocht. It model is noch net keppele oan automatyske warskôgings of maatregels.

Foardat der operasjoneel gebrûk plakfynt, wurde ûnder oare betrouberens, flatermarzjes, beskikberens, ynformaasjefeiligens, ferantwurdlikheden en prosedueres foar minsklike kontrôle beoardiele. Op dat stuit wurdt ek bepaald hokker periodike monitoaring en opnij beoardieling nedich binne.

Taljochting op impacttoetsen

It model ferwurket gjin persoanlike gegevens. In DPIA is dêrom net fereaske. It model wurdt op it stuit allinnich ûndersocht, en de resultaten hawwe noch gjin gefolgen foar boargers of bedriuwen. Dêrom binne der noch gjin formele effektbeoardielingen útfierd.

Foarôfgeand oan elk operasjoneel gebrûk sil opnij beoardiele wurde oft in ynfloedbeoardieling, ynklusyf in IAMA, nedich is. Dizze beoardieling sil yn alle gefallen rekken hâlde mei de gefolgen fan ferkearde foarsizzingen, de ferklearjeberens fan it model, minsklike kontrôle en de ferdieling fan ferantwurdlikheden.

Wurking

Gegevens

Operasjoneel:

Delslachradar: DWD RADOLAN (5 minuten)

Delslachradar: KNMI Radar (realtime 5 minuten)

Delslachfoarsizzing: DWD ICON-D2 deterministysk

Om it algoritme te meitsjen:

Digitale hichtekaart: ôflaat fan AHN

Profylgegevensstreamen en wettersysteemstrukturen: WL

Lângebrûk: LGN2023 (NL) en ALKIS (DE)

Wetternivo- en streamsnelheidsmjittingen: WL

Technyske wurking

DeepWaive brûkt hichtegegevens, ynformaasje oer lângebrûk, boaiemgegevens, waarnommen delslach en delslachprognosen om de ûntwikkeling fan oerstreamingen yn it opfanggebiet fan Selzerbeek te simulearjen. Parameters foar oerflakteruwheid en streamresistinsje wurde ôflaat fan beskikbere terrein- en lângebrûkgegevens. De ôfwettering nei ynfiltraasje wurdt rûsd mei de Curve Number-metoade en dêrnei ferwurke troch DeepWaive, in op natuerkunde basearre AI-model dat traind is op hydraulyske modelsimulaasjes. It model foarseit wetterdjipten en streamûntwikkeling folle rapper as tradisjonele numerike oerstreamingsmodellen. Operasjonele prognosen wurde aktivearre as foarôf definieare drompelwearden foar delslachprognosen wurde oerskreden, wêrnei't 2D-oerstreamingskaarten en wetterdjipten generearre wurde kinne foar de prognoseperioade fan 48 oeren.

Leveransier

FloodWave Predictive Intelligence GmbH