Forscher der Technischen Universität Dänemark (DTU) haben in Zusammenarbeit mit der Gemeinde Jammerbugt ein wegweisendes Frühwarnsystem für lokale Überschwemmungen entwickelt.
Innovative Lösung zur Bewältigung lokaler Überschwemmungsprobleme
Susanne Nielsen, einedent von Aalborg in Dänemark, äußerte Bedenken hinsichtlich möglicher Überschwemmungen, die das Sommerhaus ihrer Eltern in Slettestrand, Nordjütland, betreffen könnten. Die Nähe des Hauses zur Bucht von Jammerbugt birgt die Gefahr von Wassereintritt, insbesondere bei steigendem Grundwasserspiegel.
Um dieses Risiko dent rechtzeitig zu warnen , haben Forscher der DTU ein fortschrittliches Frühwarnsystem entwickelt. Im Gegensatz zu herkömmlichen Hochwasserwarnsystemen bietet dieses System lokale Vorhersagen und informiert die Betroffenen bis zu 48 Stunden im Voraus über drohende Überschwemmungen entlang von Flüssen, Bächen und Küstenabschnitten in der Gemeinde Jammerbugt.
Kernstück des Systems ist der „Feuchtigkeitsindex“, ein auf künstlicher Intelligenz (KI) basierendes Modell, das mit verschiedenen Datensätzen trainiert wurde, darunter Satellitenbilder, Wettervorhersagen, Grund- und Meerwasserstände sowie die Topographie der Landschaft. Dieser multidimensionale Ansatz ermöglicht ein differenziertes Verständnis der Wasserdynamik und ihrer Wechselwirkungen mit der umgebenden Umwelt.
Roland Löwe, außerordentlicher Professor für Hydrologie an der DTU, betont die Komplexität der Wasserbewegung in offenen Landschaften. Mithilfe von KI und sorgfältig zusammengestellten Datensätzen haben die Forscher ein Werkzeug entwickelt, das lokale Überschwemmungsereignisse präzise vorhersagen kann.
Testlauf und Perspektiven
Die Gemeinde Jammerbugt testete 2023 das Frühwarnsystem und erzielte in den feuchten Frühlingsmonaten vielversprechende Ergebnisse. Im trockeneren Sommer traten jedoch Herausforderungen auf, was den Bedarf an weiteren Verbesserungen verdeutlichte.
Heidi Egeberg Johansen, Projektmanagerin der Gemeinde Jammerbugt, erkennt das Potenzial des Tools an, betont aber gleichzeitig die Wichtigkeit von Genauigkeit und Zuverlässigkeit. Die Schulung und Anpassung des Modells ist in Planung, und es werden Mittel zur Unterstützung der weiteren Entwicklungsarbeiten gesucht.
Parallel zu den Fortschritten bei der Hochwasserwarnung haben Forscher der DTU bahnbrechende wissenschaftliche Verfahren des maschinellen Lernens entwickelt, um Strategien für das Wassermanagement zu verbessern. Die Kombination von maschinellem Lernen mit wissenschaftlichem Rechnen hat die Rechenzeit deutlich reduziert, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.
Allan Peter Engsig-Karup, außerordentlicher Professor an der DTU, hebt die Vorteile dieses Ansatzes für die Vorhersage von Wasserbewegungen in Entwässerungssystemen hervor. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit wissenschaftlicher maschineller Lernverfahren werden Berechnungen bis zu 100-mal schneller durchgeführt als mit herkömmlichen Methoden, wodurch Entscheidungsträger Echtzeit-Einblicke erhalten.
Umgestaltung der Hochwassermanagementpraktiken
Die Integration KI-gestützter Lösungen in das Hochwassermanagement stellt einen Paradigmenwechsel in der Resilienzplanung dar. Dank schnellerer und präziserer Prognosen können Kommunen Ressourcen proaktiv zuweisen, Präventivmaßnahmen ergreifen und die Infrastruktur effektiv anpassen, um Hochwasserrisiken zu mindern.
Roland Löwe hebt die praktischen Auswirkungen dieses technologischen Fortschritts hervor, der es Entscheidungsträgern ermöglicht, sich zusammenzuschließen und verschiedene Szenarien in Echtzeit zu erörtern. Durch die Optimierung des Entscheidungsprozesses können Gemeinden ihre Reaktionsstrategien verbessern und ihre allgemeine Widerstandsfähigkeit gegenüber Überschwemmungsereignissen stärken.
