KI-basiertes Monitoring-, Datenmanagement- und Informationssystem zur gekoppelten Vorhersage und Frühwarnung vor Grundwasserniedrigständen und –versalzung
Kurzbeschreibung
Der Klimawandel hat unmittelbare Auswirkungen auf die Grundwasserressourcen in Deutschland. Klimaprojektionen bis ins Jahr 2100 zeigen, dass sich der bisherige Trend zu trockeneren und wärmeren Sommerhalbjahren weiter fortsetzen wird. Das klimatisch bedingte Absinken der Grundwasserspiegel wird durch einen mutmaßlich steigenden Wasserbedarf verstärkt und es droht darüber hinaus eine Versalzung durch den Aufstieg salinarer Tiefenwässer oder Meerwasserintrusion in Küstennähe.
Um die verfügbaren Grundwasserressourcen optimal und nachhaltig zu nutzen, wird im KIMoDIs Projekt ein Monitoring-, Datenmanagement- und Informationssystem zur gekoppelten Vorhersage und Frühwarnung vor Grundwasserniedrigständen und –versalzung basierend auf Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt. Die Ergebnisse werden in einem nutzerspezifischen Entscheidungshilfe-Tool zusammengeführt, welches mittels verschiedener Klima- und Nutzungsszenarien standortspezifisch eine intelligente Planung von Gegenmaßnahmen ermöglichen soll.
Dafür werden alle verfügbaren Bewirtschaftungsdaten der Wasserversorger sowie des klassischen Grundwassermonitorings zusammengeführt und mit fernerkundlichen Echtzeit-Analysen der Bewässerungslandwirtschaft kombiniert. Zum Einsatz kommen Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) zur gekoppelten Vorhersage von Grundwasserständen und Versalzung, zur Messnetzoptimierung und zur Frühwarnung vor kritischen Zuständen hinsichtlich Trinkwasserversorgung und grundwasserabhängiger Ökosysteme. Das entwickelte Planungsinstrument dient so zur Sicherung der Trinkwasserressourcen hinsichtlich Quantität und Qualität (Versalzung) und leistet damit einen Beitrag zur Erfüllung der Ziele der nationalen Wasserstrategie.
Ziele
Ziel des Projekts KIMoDIs ist die Entwicklung eines auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Monitoring-, Datenmanagement- und Informationssystems zur kurz- (saisonal), mittel- (1 bis 10 Jahre) und langfristigen (bis 2100) Vorhersage von Grundwasserständen und -versalzung. Darüber hinaus soll das anwenderspezifische Entscheidungs-Unterstützungssystem bereits frühzeitig vor Grundwasserniedrigständen und -versalzung sowie den damit verbundenen Schäden warnen. Verschiedene Nutzungsszenarien sollen zudem standortspezifisch eine intelligente Planung von Gegenmaßnahmen ermöglichen und somit ein nachhaltiges Grundwassermanagement sicherstellen.
Die methodische Entwicklung und Demonstration des Ansatzes erfolgt überregional im Land Brandenburg, unter großräumiger Betrachtung aller Aspekte wie den Entnahmen für Trinkwasserversorgung, Industrie und Landwirtschaft, zeitlich hochaufgelöstem Monitoring der Bewässerungslandwirtschaft sowie der Gefahr durch Tiefenversalzung infolge von Übernutzung. Der entwickelte Ansatz wird in der Folge übertragen und getestet auf i) regionaler Ebene, für ein Einzugsgebiet der Harzwasserwerke in Niedersachsen mit Fokus auf problematische Auswirkungen niedriger Grundwasserstände und ii) lokaler Ebene, am Beispiel der Insel Langeoog mit Betrachtung der touristisch bedingten starken Variabilität des saisonalen Wasserbedarfs bei zunehmender Trockenheit sowie Gefährdung der Trinkwasserversorgung durch Versalzung.
News zum Projekt:
Poster und Präsentation der Auftaktveranstaltung |
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Präsentation | |
Poster I (Projektübersicht) |