Künstliche Intelligenz für ein nachhaltiges Grundwassermanagement
In den letzten Jahren zeichnet sich in Teilen Deutschlands aufgrund wärmerer und trockenerer Sommer sowie geringerer Jahresniederschläge eine Verknappung des Grundwassers ab. Klimaprojektionen bis ins Jahr 2100 zeigen, dass sich der Trend zu trockeneren und wärmeren Sommerhalbjahren fortsetzen wird. Bei mutmaßlich steigendem Wasserbedarf sinken die Grundwasserspiegel weiter und lokal droht eine Versalzung des Grundwassers durch den Aufstieg salinarer Tiefenwässer oder Meerwasserintrusion in Küstennähe.
Im kürzlich gestarteten Forschungsprojekt "KI-basiertes Monitoring-, Datenmanagement- und Informationssystem zur gekoppelten Vorhersage und Frühwarnung vor Grundwasserniedrigständen und -versalzung (KIMoDIs)" arbeitet die BGR zusammen mit acht Projektpartnern an der Entwicklung eines datengetriebenen und nutzerspezifischen Frühwarn- und Entscheidungshilfe-Tools für ein optimiertes Grundwassermanagement. Es soll eine langfristige und nachhaltige Nutzung der verfügbaren Grundwasserressourcen sicherstellen. 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. KI-Methoden bieten hier einen deutlichen Mehrwert gegenüber den etablierten Verfahren, da sie in der Lage sind, komplexe Zusammenhänge aus vorhandenen Daten zu extrahieren und sowohl räumlich als auch zeitlich zu übertragen. Der Ansatz wird für ein überregionales Untersuchungsgebiet (Land Brandenburg) entwickelt und exemplarisch auf zwei weitere Pilotregionen übertragen. Damit leistet das Projekt einen Beitrag zur Erfüllung der Ziele der nationalen Wasserstrategie.
Quelle: BGR
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