Pluviale Wateroverlast Dashboard van de Vlaamse Milieu Maatschappij
- Opdrachtgever
- Vlaamse Milieu Maatschappij
- Jaar
- 2023
De watersector is volop bezig met de transitie naar een meer data-gedreven werkwijze. Delft-FEWS biedt hiervoor een technische oplossing. Een van de belangrijke toepassingen van FEWS is het gebruik als Water Informatie Systeem (WIS). FEWS wordt ingezet als een operationeel systeem voor de meet- en monitoringsdata binnen het waterdomein. Om de vertaalslag van deze informatie naar datagedreven keuzes te kunnen maken spelen datavisualisaties een essentiële rol.
FEWS biedt zelf veel mogelijkheden voor datavisualisatie, maar is in opzet een expert applicatie die niet voor alle gebruikers toegankelijk is. Dit terwijl FEWS systemen veel data bevatten die voor een brede gebruikersgroep meerwaarde bieden. Gelukkig bevat FEWS een webservice waarmee de data naar buiten toe ontsloten kan worden. Dit wordt gedaan via het REST protocol, waardoor het mogelijk is om met externe tools of scripts de data uit FEWS op te vragen.
In dit artikel zal het Pluviale Wateroverlast Dashboard van de Vlaamse Milieu Maatschappij (VMM) worden toegelicht. Dit is een voorbeeld van een dashboard wat buiten FEWS is ontwikkeld, en via de webservice gekoppeld is aan het FEWS van de VMM.
De uitdaging
Bij de VMM zijn meerdere hydrologen die afwisselend het watersysteem monitoren. Bij dreigend hoogwater geven zij signalen aan relevante organisaties zoals gemeenten en hulpdiensten. De informatie in het FEWS systeem is niet toegankelijk voor deze organisaties. Hieruit is de wens van een overzichtelijk dashboard ontstaan.
Het eerste wens van de VMM voor een dashboard was een overzicht van de totale hoeveelheid neerslag per deelgemeente. Dit bestaat uit een deel al gevallen neerslag en een deel op korte termijn verwachte neerslag. Deze informatie biedt inzicht in risicogebieden waar potentieel actie ondernomen moet worden.
Onze oplossing
De aanvankelijke wens van de VMM was om dit dashboard in PowerBI te ontwikkelen. Al snel bleek echter dat de wens van de VMM uitgebreider was dan Power BI aan functionaliteiten biedt. We zijn daarom na het beschrijven van de functionaliteiten overgestapt naar andere software voor dashboarding, namelijk Streamlit. Streamlit is een open-source Python framework, waarmee je gemakkelijk een script kan omzetten naar een webapplicatie. De belangrijkste voordelen aan Streamlit zijn dat je alle vrijheid ervaart die binnen Python wordt aangeboden, dashboards interactief opgezet kunnen worden, en dat het open-source is.
Het ontwikkelde dashboard wordt bijgehouden in een Github Repository zodat de applicatie geborgd is en ook andere kunnen doorontwikkelen. Daarnaast hebben we de VMM ondersteund in het hosten van het dashboard op hun eigen IT-infrastructuur volgens een CI/CD principe. CI/CD staat voor Continuous Integration/Continuous Deployment en zorgt dat updates aan de code automatisch getest en doorgevoerd wordt op de live versie van het dashboard. Dit maakt een iteratief ontwikkelproces eenvoudig en snel.
Het resultaat
Het resultaat is een webapplicatie met daarin meerdere tabbladen. Dit dashboard is voor alle relevante gebruikers via het internet te bereiken. Het screenshot hierboven laat het tabblad “Pluviale Wateroverlast” zien. Hierop is in een oogopslag per deelgemeente te zien hoeveel regen in totaal gevallen is en gaat vallen binnen de tijdsperiode van de afgelopen 24 uur voor de komende 24 uur. Deze afbeelding laat de data zien van eind juni 2021 tijdens de hevige overstromingen in België, Duitsland en Nederland. Zowel de tijdsrange als de legenda kunnen aangepast worden om de gewenste periode en grenzen aan te geven. Ook kan een deelgemeente geselecteerd worden om de regendata van die specifieke deelgemeente weer te geven in een staafdiagram.
In het operationele dashboard is het mogelijk om op de kaart in te zoomen per deelgemeente en deze te selecteren. Vervolgens worden kaarten van overstroombaar gebied weergegeven, waarmee de gebruiker inzicht krijgt in potentieel kritieke situaties. In het voorbeeld bovenaan is bijvoorbeeld een ziekenhuis te zien (het rode kruis), wat omringd wordt door potentieel overstroombaar gebied.
Alle cases