Landschaft
Satelliten-, Gelände- und Geodaten bilden die räumliche Grundlage.
● Waldbrand-Szenarien · Österreich
Was wäre, wenn hier ein Waldbrand entsteht?
Gelände, Vegetation und Wetter – verbunden zu räumlichen Szenarien.
10–30m
Rasterzellen
4
Datenquellen
100+
Verläufe je Szenario
1
räumliches Ergebnis
Eine Risikokarte zeigt, wo Gefahr besteht. Praevisio zeigt, wie sie sich entwickeln könnte.
Das Modell beginnt mit der Landschaft
Eine Waldbrandsimulation beginnt nicht mit Feuer. Sie beginnt mit der Landschaft.
Praevisio verbindet räumliche Informationen zu einem digitalen Landschaftsmodell. Jede Rasterzelle beschreibt, welche Bedingungen an diesem Ort vorliegen und wie sie das mögliche Verhalten eines Feuers beeinflussen.
Layer 01
Vegetation
Typ · Dichte · Feuchte
Layer 02
Gelände
Höhe · Neigung · Exposition
Layer 03
Wetter
Wind · Temperatur · Niederschlag
Layer 04
Raum
Wald · Gebäude · Straßen
Von der Landschaft zum Szenario
Vom realen Gelände zum simulierten Ereignis.
Bedingungen
Wind, Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Niederschlag und Vegetation definieren das Szenario.
Simulation
Das Modell berechnet die mögliche räumliche Ausbreitung über die Zeit.
Analyse
Die Ergebnisse zeigen mögliche Ausbreitung, Ankunftszeiten und Betroffenheit.
Daten → Landschaft → Bedingungen → Simulation → Auswirkungen
Methodik
Nachvollziehbar von der Landschaft bis zur Feuerfront.
Praevisio modelliert mögliche Waldbrände als dynamische Szenarien auf Basis räumlicher Landschaftsdaten und variierter Szenariobedingungen.
GeodatenVegetationGeländeWetter
↓
Feuermodell
↓
Rate of Spread
↓
Zeitliche Feuerfront
↓
Viele mögliche Verläufe
↓
Wahrscheinlichkeits- und Ankunftszeitkarten
Landschaftsraster
Das Gebiet wird in räumliche Rasterzellen gegliedert. Vegetation, Brennstoff, Feuchte, Gelände, Landbedeckung und Infrastruktur bilden das digitale Landschaftsmodell.
Wetterbedingungen
Windrichtung und -geschwindigkeit, Temperatur, relative Luftfeuchte und Niederschlag definieren die meteorologischen Rahmenbedingungen.
Lokale Ausbreitung
Auf Basis des Rothermel-Modells wird die Rate of Spread bestimmt. Wind, Brennstoff und Gelände beeinflussen Geschwindigkeit und Richtung.
Zeitliche Feuerfront
Numerische Verfahren berechnen, wann die modellierte Feuerfront einzelne Rasterzellen erreichen könnte.
Viele mögliche Verläufe
Monte-Carlo-Simulationen variieren unsichere Größen innerhalb realistischer Bereiche.
Räumliches Ergebnis
Die Simulationen werden zu Karten für mögliche Ausbreitung, Ankunftszeiten und Betroffenheit verdichtet.
Rothermel-Modell → lokale Ausbreitung → Wind & Gelände → Feuerfront → Monte-Carlo-Simulation → räumliche Ergebnisse
Modellverständnis
Wir simulieren
keine Gewissheit.
Ein Waldbrand hat keinen vorherbestimmten Verlauf. Wind verändert sich. Vegetation ist heterogen. Daten sind nie vollständig. Und jedes Modell basiert auf Annahmen.
Deshalb untersucht Praevisio nicht nur einen möglichen Verlauf, sondern viele.
1
Simulation
100
mögliche Verläufe
1
räumliches Ergebnis
Daten
Was wissen wir über die Landschaft?
Annahmen
Welche Bedingungen definieren das Szenario?
Simulation
Wie entwickelt sich das Szenario unter diesen Bedingungen?
Die Ergebnisse zeigen mögliche Entwicklungen unter definierten Bedingungen – keine Garantie dafür, dass ein Waldbrand tatsächlich so verlaufen wird.
Technische Transparenz
Keine Black Box.
Praevisio verbindet unterschiedliche räumliche und meteorologische Datenquellen zu einer gemeinsamen Simulationsgrundlage.
01
Sentinel-2
Satellitenbasierte Erdbeobachtung. Daraus werden beispielsweise NDVI als Vegetationsindex und NBI (Normalized Burn Index) zur Analyse von Vegetations- und Brandflächen abgeleitet. Regelmäßiges Monitoring zeigt die Veränderung der Vegetation und erlaubt Rückschlüsse auf die Waldbrandgefahr sowie das historische Gefahrenpotential.
02
Digitale Höhenmodelle
DEM und DOM des BEV liefern Höhe, Hangneigung und Exposition als räumliche Grundlage der Simulation.
03
Wetter
Stationsdaten von GeoSphere Austria aus den letzten Jahrzehnten bilden die Basis für ein großflächiges Windmodell und für die Simulation regenfreier Perioden.
04
Luftbilder
Mittels Semantic Segmentation werden Vegetationsflächen, Baumtypen, Gebäude und Straßen identifiziert und in die Auswirkungsanalyse einbezogen.
Anwendungsbereiche
Für alle, die wissen müssen:
Was könnte passieren?
Gemeinden & Länder
Vorsorge, Raumplanung und Kommunikation
Feuerwehr & Katastrophenschutz
Szenarien visualisieren und räumliche Entwicklungen verstehen
Versicherungen
Räumliche Waldbrandszenarien für Risikoanalysen
Forstwirtschaft
Vegetation, Gelände und potenzielle Ausbreitungsräume gemeinsam betrachten
Infrastruktur
Mögliche räumliche Betroffenheit analysieren
Forschung
Modelle, Szenarien und Landschaftsdaten untersuchen
Nationaler Simulationsraum
Ein Modell. Eine Landschaft. Ganz Österreich.
Praevisio wird für die Landschaft Österreichs entwickelt – von einzelnen Brandherden bis zu regionalen Waldbrandszenarien.
Brandherd → Gemeinde → Region → Österreich
Vom einzelnen Szenario zur regionalen Waldbrandanalyse.
Vorher / Nachher
Was bleibt, wenn ein Waldbrand
vorbei ist?
Drei Landschaftsräume, jeweils derselbe Ausschnitt vor und nach einem Waldbrand. Der Regler zeigt, wie sich Vegetation, Oberfläche und Erscheinungsbild eines Gebiets verändern.
Sentinel-2-Aufnahmen vor und nach dem Brandereignis. Die verbrannten Flächen zeichnen sich deutlich im Vegetationsbild ab.
VorherNachherSentinel-2-Satellitenaufnahmen (Copernicus) vor und nach dem jeweiligen Waldbrand.
Über Praevisio
Entstanden aus der Naturgefahrenmodellierung.
Praevisio entstand aus der Frage, wie sich Naturgefahren mit Daten, Modellen und modernen Simulationstechnologien besser verstehen lassen.
Aus langjähriger Erfahrung in der Naturgefahren- und Versicherungswelt entstand daraus eine neue Fragestellung:
„Was wäre, wenn hier ein Waldbrand entsteht?“
Praevisio verbindet Geodaten, Naturwissenschaften, Statistik und Simulation, um mögliche Waldbrandszenarien sichtbar und vergleichbar zu machen.
Naturgefahrenmodellierung + Geodaten + Simulation + Risikoverständnis
Produktvision
Vom einzelnen Szenario zur regionalen Waldbrandanalyse.
Praevisio beginnt mit einer einfachen Frage an einem konkreten Ort und entwickelt daraus eine räumliche Analyse, die sich auf Gemeinden, Regionen und langfristig größere Gebiete übertragen lässt.
Nicht: Was wird passieren?
Sondern: Was könnte unter diesen Bedingungen passieren?
Praevisio · Frühzugang
Was wäre, wenn Sie es vorher sehen könnten?
Praevisio befindet sich in Entwicklung. Wir suchen Organisationen, die Waldbrandszenarien frühzeitig testen, Feedback geben und die Entwicklung der Plattform mitgestalten möchten.
Für Versicherungen · Gemeinden · Katastrophenschutz · Forstwirtschaft · Forschung