Fortschrittliches Hochwassermeldesystem von DTU-Forschern zeigt vielversprechende Ergebnisse bei der Früherkennung

Forscher der Technischen Universität Dänemark (DTU) haben mit der Gemeinde Jammerbugt zusammengearbeitet, um ein wegweisendes Frühwarnsystem für lokale Überschwemmungen zu entwickeln.

Innovative Lösung zur Bewältigung lokaler Hochwasserherausforderungen

Susanne Nielsen, eine Bewohnerin von Aalborg, Dänemark, hat Bedenken geäußert, dass potenzielle Überschwemmungen das Ferienhaus ihrer Eltern in Slettestrand, Nordjütland, betreffen könnten. Die Nähe des Hauses zur Bucht von Jammerbugt birgt ein Risiko für Wassereinbrüche, insbesondere bei steigenden Grundwasserständen.

Um dieses Risiko zu mindern und Anwohnern sowie Entscheidungsträgern rechtzeitige Warnungen zu geben, haben DTU-Forscher ein fortschrittliches Frühwarnsystem entwickelt. Im Gegensatz zu herkömmlichen Hochwassermeldesystemen bietet dieses Tool lokalisierte Vorhersagen und gibt den Interessenträgern bis zu 48 Stunden Vorwarnzeit bei bevorstehenden Überschwemmungen entlang von Flüssen, Bächen und Küstengebieten in der Gemeinde Jammerbugt.

Im Zentrum des Systems steht der „Nass-Index“, ein Modell auf Basis von künstlicher Intelligenz (KI), das auf vielfältigen Datensätzen trainiert wurde, darunter Satellitenbilder, Wettervorhersagen, Boden- und Meerwasserspiegel sowie die Topografie der Landschaft. Dieser multidimensionale Ansatz ermöglicht ein nuanciertes Verständnis der Wasserbewegungen und ihrer Wechselwirkungen mit der umgebenden Umwelt.

Roland Löwe, außerordentlicher Professor an der DTU mit Spezialisierung auf Hydrologie, unterstreicht die Komplexität der Wasserbewegung in offenen Landschaften. Durch die Nutzung von KI und sorgfältig kuratierten Datensätzen haben die Forscher ein Werkzeug entwickelt, das in der Lage ist, lokale Hochwasserereignisse genau vorherzusagen.

Testlauf und Perspektiven

Im Jahr 2023 testete die Gemeinde Jammerbugt das Frühwarnsystem, was in den feuchten Frühlingsmonaten vielversprechende Ergebnisse lieferte. Während der trockeneren Sommermonate traten jedoch Herausforderungen auf, die die Notwendigkeit weiterer Verfeinerungen aufzeigten.

Heidi Egeberg Johansen, Projektmanagerin bei der Gemeinde Jammerbugt, erkennt das Potenzial des Tools an, betont jedoch die Bedeutung von Genauigkeit und Zuverlässigkeit. Pläne zum Neutrainieren und Anpassen des Modells sind in Vorbereitung, wobei Mittel für die Unterstützung der laufenden Entwicklungsarbeiten gesucht werden.

Parallel zu den Fortschritten bei der Hochwassermeldung haben DTU-Forscher wissenschaftliche Machine-Learning-Techniken entwickelt, um die Wasserbewirtschaftungsstrategien zu verbessern. Die Kombination von Machine Learning mit wissenschaftlichem Rechnen hat die Rechenzeit erheblich verkürzt, ohne dabei die Genauigkeit zu beeinträchtigen.

Allan Peter Engsig-Karup, außerordentlicher Professor an der DTU, unterstreicht die Vorteile dieses Ansatzes bei der Vorhersage der Wasserbewegung durch Abwassersysteme. Durch die Nutzung der Kraft des wissenschaftlichen Machine Learnings werden Berechnungen bis zu 100-mal schneller als bei herkömmlichen Methoden durchgeführt, was Entscheidungsträgern Echtzeiteinblicke ermöglicht.

Transformation der Hochwasserbewirtschaftungspraktiken

Die Integration von KI-gesteuerten Lösungen im Hochwassermanagement stellt einen Paradigmenwechsel in der Resilienzplanung dar. Mit schnelleren und präziseren Vorhersagen können Gemeinden Ressourcen proaktiv zuweisen, vorbeugende Maßnahmen umsetzen und die Infrastruktur effektiv anpassen, um Hochwasserrisiken zu mindern.

Roland Löwe betont die praktischen Auswirkungen dieses technologischen Fortschritts, der es Entscheidungsträgern ermöglicht, sich zusammenzutun und verschiedene Szenarien in Echtzeit zu erkunden. Durch die Straffung des Entscheidungsprozesses können Gemeinden ihre Reaktionsstrategien optimieren und die allgemeine Resilienz gegenüber Hochwasserereignissen verbessern.