Auf immer mehr Verkehrsflächen innerhalb sog. Schwachstellen steuern zukünftig dynamische Sensor-Netzwerke den Verkehrsfluss im Starkregen-Ereignisfall. Mittels NowCasting ermöglichen diese Systeme Steuer- und Warninformationen direkt in den Leitzentralen der Verkehrsinfrastrukturbetreiber - in einigen Jahren auch im Navigationsgerät der PKW. Auch in einer Zukunft der vollständig autonomen Mobilität ist diese Komponente unerlässlich. Neben den Daten für die dynamische Steuerung und Warnung werden Sensor-Netzwerke hochrelevante Daten bereitstellen, die zur Modellverbesserung und -validierung sowie für zukünftige integrierte Infrastruktur- und  Stadtplanungsprozesse mit wachsendem Datenbedarf  benötigt werden.

Hauptziel dieses Verbundforschungsvorhabens ist die zukünftig verbesserte Handlungsfähigkeit aller Verkehrsteilnehmer bei Überflutungsereignissen infolge von Starkregen im urbanen Raum. Die  dynamische Anpassung des Verkehrsflusses während zukünftig voraussichtlich zunehmender  Überflutungsereignisse infolge des Klimawandels birgt bereits heute ein hohes Potenzial zur  Gefahrenabwehr und Schadensminderung. Durch die in Zukunft zu erwartende zunehmende  Automatisierung und Vernetzung im Verkehrssektor wird dieses Potenzial noch anwachsen. Dieser Schritt erfordert ein verbessertes Informations- und Problemmanagement im Ereignisfall. Urbane  Senkenlagen werden bei zukünftig starken Regenereignissen stärker mit temporären Überflutungen  und lokalen Gefährdungen der betroffenen Verkehrsteilnehmer, der Verkehrsflächen sowie relevanter Verkehrs-Infrastrukturen konfrontiert. Die erforderlichen Handlungsoptionen müssen organisatorisch sowie technisch weiterentwickelt werden, um unter Echtzeitbedingungen mittelfristig zuverlässige verkehrsrelevante Infrastrukturen zu etablieren bzw. diese ereignisbezogen zu steuern und zu betreiben.
Basierend auf der Analyse von Schwerpunkt-Stadtgebieten soll in einem integrierten Ansatz auf Grundlage eines Sensor-Netzwerks das Oberflächenabflussverhalten des Niederschlagswassers und daraus resultierende Überflutungen auf Verkehrsflächen im öffentlichen Raum in Echtzeit erfasst und in Verschneidung mit Ergebnissen aus hydrodynamischen 1D/2D-Gefährdungsanalysen als Info-Dienst den Verkehrsmittel- und Verkehrsflächenbetreibern und deren Teilnehmern zur Verfügung gestellt werden. Dazu werden sämtliche Datenerfassungen über das Schwerpunkt-Stadtgebiet im Gesamtsystem zu einem NowCasting (d.h. Überflutungsvorhersage im Kurzfristbereich, für die nächsten bis zu 12 Stunden) über Geo-Daten kartenbasiert aggregiert. In einem weiteren Schritt werden die verschiedenen Datenströme für die Einflussnahme auf die Verkehrslenkung, hier zur Einsatzlenkung des ÖPNV, von Rettungsdiensten und/oder zur indirekten Lenkung des  Individualverkehrs (Kfz-, Rad-, Fußverkehr) durch eine angepasste Steuerung von Lichtsignalanlagen aufbereitet. Weiterhin wird die Anschlussfähigkeit dieses Ansatzes für das Zukunftsszenario „vollständig autonome Mobilität“ geprüft.
In einem neuen sektorübergreifenden Ansatz soll mit einem Funknetz-Ansatz mittels LoRa-WAN (long range wide area network – als eine Low-Power-Wireless Datenübertragung für IoT-Geräte mit hoher Reichweite) eine leistungsfähige Informationstechnik basierend auf geografischen  Informationssystemen (GIS) erarbeitet werden. Mit ihrer Hilfe werden anhand dynamischer Karten Gefahrenabwehrdienste zur Voraus- und Eintrittsfall-Bewertung lokaler Überflutungen für die Verkehrsinfrastruktur zur Verfügung gestellt. Nachdem das Sensorsystem etabliert ist, werden die Datensätze ausgewertet und ein Entscheidungsmanagementtool entwickelt. Hierzu werden zur Voraus-Bewertung lokale Überflutungen und ihre Auswirkungen im Schwerpunkt-Stadtgebiet Konzepte für zukünftige Szenarien in einer Matrix bewertet und in unterschiedliche Starkregenereignisse eingeordnet. Die vordergründige Zielgruppe sind Entscheidungsträger, wie ÖPNV und Behörden und Organisationen mit Sicherheitsaufgaben (BOS), die basierend auf geografischen Informationssystemen (GIS) Gefahrenabwehrpläne zur Verfügung gestellt bekommen und zukünftig besser vorbereitet sind.
Im „Nicht-Ereignisfall“ sollen mithilfe des Sensor-Netzwerks hochaufgelöste Geländedaten erhoben und zur Aktualisierung und größeren Detaillierung bestehender Datenbanken genutzt werden. Diese sollen zur Verbesserung der Datengrundlage von Modellen für die Überflutungssimulation und Gefährdungsanalyse dienen und unterstützen damit auch den NowCasting-Prozess im Ereignisfall. Diese Daten stehen darüber hinaus für zukünftige integrierte Infrastruktur- und Stadtplanungsprozesse zur Verfügung (Open Data).