Im Projekt KIMoDIs nimmt der Prototyp eines Entscheidungsunterstützungssystems immer konkretere Formen an: Viele der zentralen Funktionen sind inzwischen in die Plattform integriert, die Monitoring, Datenmanagement und KI-gestützte Grundwasservorhersagen in einem System vereint (Abbildung 1).
Abbildung 1: Prototyp des im Projekt KIMoDIs entwickelten Monitoring-, Informations- und Vorhersagesystems mit interaktiver Kartenoberfläche, standortspezifischen Grundwasserstandsvorhersagen sowie Visualisierungen zu Klima-, Nutzungs- und Versalzungsdaten (Quelle: BGR und Mapular)
Ein Schwerpunkt des Tools liegt auf den KI-gestützten Vorhersagen von Grundwasserständen über verschiedene zeitliche Skalen im Bundesland Brandenburg: saisonal (16 Wochen), dekadisch (bis zu 10 Jahre) und langfristig bis ins Jahr 2100. Bereits jetzt stehen für rund 400 Messstellen regelmäßig aktualisierte saisonale Vorhersagen zur Verfügung. Sie bilden, basierend auf den Vorhersagen des DWD, die Bandbreite der möglichen klimatischen Entwicklungen für die kommenden 16 Wochen ab. Eine integrierte Frühwarnfunktion hebt zudem kritische Niedrigstände hervor, wenn die Vorhersage für die jeweilige Kalenderwoche ungewöhnlich niedrig ist (< 5. Perzentil bezogen auf den Referenzzeitraum 1991–2020). Damit werden potenzielle Niedrigwasserereignisse messstellenspezifisch frühzeitig sichtbar und gleichzeitig entsteht ein umfassender Überblick über die aktuelle Situation im gesamten Bundesland.
Für die mittelfristigen und langfristigen Prognosen, konnten für etwa 270 Messstellen robuste Modellprognosen berechnet werden. Auf dieser Grundlage lassen sich künftige Entwicklungen unter verschiedenen Klimaprojektionen simulieren: Für das Szenario RCP 8.5 sinken die Grundwasserstände über die betrachteten Messstellen im Zeitraum 2071–2100 im Median zwischen 8 % und 26 % im Vergleich zur historischen Referenzperiode 1991–2020 (Abbildung 2). Diese Spannweiten verdeutlichen die Relevanz des Szenarienmanagements und der Berücksichtigung klimatischer Unsicherheiten.
Weitere für das Grundwassermanagement relevante Informationen können mithilfe fernerkundlicher Methoden abgeleitet werden. Diese liefern räumlich flächendeckende und hochaufgelöste Daten und können das klassische Monitoring sinnvoll ergänzen. So kann ein von der TU München entwickelter Algorithmus unter anderem den Beginn der Vegetationsperiode identifizieren und liefert damit eine weitere Eingangsgröße zur Verbesserung der KI-basierten Modellprognosen. Diese Methode hat zudem das Potenzial, mögliche bewässerte Flächen zu erkennen, was die Bewertung der tatsächlichen Grundwassernutzung verbessern kann. Im Verlauf des Projekts konnten zudem mehrere methodische Herausforderungen gelöst werden, die für die genaue Bestimmung von Stärke und Zeitpunkt relevanter Ereignisse (wie dem Beginn der Vegetationsperiode) entscheidend sind. In dem Zusammenhang wurde ein statisches, überschneidungsfreies Overlay für Sentinel-2-Daten entwickelt, das Überlappungen zwischen Kacheln eliminiert, und dadurch sowohl eine konsistente Schattenkorrektur als auch ein effizientes Laden der Daten ermöglicht. Dieses neue Datenprodukt (Voronoi Consistent Grid Overlay) wurde frei zugänglich veröffentlicht (Publikation: https://ieeexplore.ieee.org/document/10640984; Datenprodukt: https://zenodo.org/records/10950444).
Im Prototyp werden zudem vielfältige zusätzliche Informationen zusammengeführt, um eine solide Entscheidungsgrundlage zu schaffen. Neben der Entwicklung der Grundwasserstände fließen auch Nutzungsdaten aus den einzelnen Landkreisen sowie umfassende Informationen zur Grundwasserversalzung in Brandenburg ein. Hierfür wurden umfangreiche Datenbestände mit mehr als 23.000 Analysen einer genetischen Bewertung unterzogen, sodass ein räumlicher und zeitlicher Überblick über die Entwicklung der Grundwasserversalzung im Land Brandenburg entsteht.
Der im Projekt KIMoDIs entwickelte Prototyp zeigt deutlich, welches Potenzial KI-gestützte Vorhersagen, integrierte Monitoringdaten und moderne Analysemethoden für ein zukunftsorientiertes Grundwassermanagement besitzen. Die Weiterentwicklung des Prototyps zu einer operationellen Lösung ist fachlich folgerichtig und strategisch notwendig, um einen wirksamen Beitrag zur Umsetzung der Nationalen Wasserstrategie zu leisten und das volle Anwendungspotenzial des Entscheidungsunterstützungssystems für Verwaltung, Politik und Praxis zu erschließen.
Abbildung 2: Änderungen der Grundwasserstände unter RCP 8.5 für 279 Messstellen in Brandenburg im Zeitraum 2071–2100. Dargestellt sind die relativen Änderungen der 30-jährigen Median-Grundwasserstände im Bezug zur Referenzperiode 1991-2020 für das Ensembleminimum (links) und das Ensemblemaximum (rechts). Um die messstellenspezifischen absoluten Änderungen vergleichbar über alle Messstellen abzubilden, wurden sie auf die jeweilige Spannweite in der Referenzperiode normalisiert. Die Farbgebung der Punkte entspricht den Farbschemata der Histogramme. (Quelle: BGR)
