Aufgrund des Klimawandels kommt es zunehmend zu Extremwetterereignisse, wie lokal auftretende Hochwasser- und Starkregenereignisse. Frühwarnsysteme bei Hochwasser und Starkregen dienen dazu, im Sinne einer Klimaanapassungsmaßnahme, die Auswirkungen von Extremwetterereignissen zu minimieren. Eine rechtzeitige Warnung ermöglicht es betroffenen Kommunen, passende Maßnahmen einzuleiten und dadurch Leben und Eigentum zu schützen. Die Vorhersage ermöglicht eine frühzeitige Planung von Evakuierungen und Rettungsmaßnahmen. Aktuell nutzen Kommunen Hochwassergefahrenkarten und Starkregengefahrenkarten, um Risiken zu analysieren und zu bewerten. Das Problem ist, dass die Karten lediglich Informationen über potentielle Gefahren liefern und daher keine zeitnahen und konkreten Gefahren vorhersagen. Ein Frühwarnsystem hingegen liefert Echtzeitinformationen, warnt vor konkreten Gefahrensituationen und berücksichtigt Wetter- und Umweltbedingungen. Neue Technologien im Bereich der Internet der Dinge und KI-basierten Auswertungen bieten Möglichkeiten für die Entwicklung eines Echtzeit-Frühwarnsystems. Zu diesem Zweck wurde in der Kleinstadt Steinheim/Westfalen im Kreis Höxter ein Pilotprojekt gestartet, um ein Hochwasserinformationssystem aufzubauen: Entlang der Emmer und des Heubachs wurden in Steinheim sieben Pegelstands-Sensoren und ein Niederschlagssensor installiert. Ihre Messdaten werden über Gateways nach dem LoRaWAN-Standard an einen Server des Fraunhofer-Instituts in Lemgo übertragen. Dort erfolgen die Speicherung, Verarbeitung und webbasierte Visualisierung der Daten über ein Dashboard. Die Entwicklung dieser Lösung fand in Kooperation mit der Stadt Steinheim, dem kommunalen Energienetzbetreiber Westfalen Weser Netz und dem Fraunhofer Institut in Lemgo statt.