Wird geladen...

Von DTU-Forschern entwickeltes hochmodernes Hochwasserwarntool zeigt vielversprechende Früherkennung

In diesem Beitrag:

  • DTU und Jammerbugt haben eine Hochwasserwarn-KI für Einheimische entwickelt, die 48 Stunden im Voraus benachrichtigt werden muss.
  • Mithilfe eines „Wet-Index“ und KI prognostiziert das Tool Überschwemmungen, muss jedoch verfeinert werden.
  • Mithilfe wissenschaftlichen maschinellen Lernens werden Vorhersagen der Wasserbewegung beschleunigt, um eine bessere Hochwasservorbereitung zu ermöglichen.

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

Innovative Lösung zur Bewältigung lokaler Überschwemmungsprobleme

Susanne Nielsen, eine dent von Aalborg, Dänemark, hat ihre Besorgnis über mögliche Überschwemmungen geäußert, die das Sommerhaus ihrer Eltern in Slettestrand, Nordjütland, beeinträchtigen könnten. Durch die Nähe des Hauses zur Bucht Jammerbugt besteht die Gefahr des Eindringens von Wasser, insbesondere bei steigendem Grundwasserspiegel.

Um dieses Risiko dent rechtzeitig zu warnen , haben DTU-Forscher ein fortschrittliches Frühwarntool entwickelt. Im Gegensatz zu herkömmlichen Hochwasserwarnsystemen bietet dieses Tool örtliche Vorhersagen und informiert die Beteiligten bis zu 48 Stunden über drohende Überschwemmungen entlang von Flüssen, Bächen und Küstengebieten in der Gemeinde Jammerbugt.

Im Mittelpunkt des Systems steht der „Wet Index“, ein Modell, das auf künstlicher Intelligenz (KI) basiert und auf verschiedenen Datensätzen trainiert wird, darunter Satellitenbilder, Wettervorhersagen, Grund- und Meerwasserspiegel sowie Landschaftstopographie. Dieser mehrdimensionale Ansatz ermöglicht ein differenziertes Verständnis der Wasserdynamik und Wechselwirkungen mit der umgebenden Umwelt.

Roland Löwe, außerordentlicher Professor an der DTU mit Schwerpunkt Hydrologie, unterstreicht die Komplexität der Wasserbewegung in offenen Landschaften. Durch den Einsatz von KI und sorgfältig kuratierten Datensätzen haben die Forscher ein Tool entwickelt, mit dem sich lokale Überschwemmungsereignisse genau vorhersagen lassen.

Probelauf und Aussichten

Im Jahr 2023 testete die Gemeinde Jammerbugt das Frühwarntool und lieferte in den nassen Frühlingsmonaten vielversprechende Ergebnisse. Während des trockeneren Sommers traten jedoch Herausforderungen auf, die die Notwendigkeit einer weiteren Verfeinerung verdeutlichten.

Heidi Egeberg Johansen, Projektmanagerin bei der Gemeinde Jammerbugt, erkennt das Potenzial des Tools an und betont gleichzeitig die Bedeutung von Genauigkeit und Zuverlässigkeit. Pläne für eine Umschulung und Anpassung des Modells sind im Gange, und es werden Mittel gesucht, um die laufenden Entwicklungsbemühungen zu unterstützen.

Parallel zu den Fortschritten bei der Hochwasserwarnung haben DTU-Forscher Pionierarbeit bei wissenschaftlichen Techniken des maschinellen Lernens geleistet, um Wassermanagementstrategien zu verbessern. Durch die Kombination von maschinellem Lernen mit wissenschaftlichem Rechnen konnte die Rechenzeit ohne Einbußen bei der Genauigkeit erheblich verkürzt werden.

Allan Peter Engsig-Karup, außerordentlicher Professor an der DTU, unterstreicht die Vorteile dieses Ansatzes bei der Vorhersage der Wasserbewegung durch Entwässerungssysteme. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit des wissenschaftlichen maschinellen Lernens werden Berechnungen bis zu 100-mal schneller als mit herkömmlichen Methoden durchgeführt, wodurch Entscheidungsträger Einblicke in Echtzeit erhalten.

Umgestaltung der Hochwassermanagementpraktiken

Die Integration KI-gesteuerter Lösungen in das Hochwassermanagement stellt einen Paradigmenwechsel in der Resilienzplanung dar. Mit schnelleren und präziseren Vorhersagen können Kommunen proaktiv Ressourcen zuweisen, vorbeugende Maßnahmen umsetzen und die Infrastruktur effektiv anpassen, um Überschwemmungsrisiken zu mindern.

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

Haftungsausschluss. Die bereitgestellten Informationen sind keine Handelsberatung. Cryptopolitan.com haftet nicht für Investitionen, die auf der Grundlage der auf dieser Seite bereitgestellten Informationen getätigt wurden. Wir tron dringend unabhängige dent und/oder Beratung durch einen qualifizierten Fachmann, bevor Sie Anlageentscheidungen treffen.

Einen Link teilen:

Meist gelesen

Die meisten gelesenen Artikel werden geladen...

Bleiben Sie über Krypto-Neuigkeiten auf dem Laufenden und erhalten Sie tägliche Updates in Ihrem Posteingang

Ähnliche Neuigkeiten

Strombedarf
Kryptopolitan
Abonnieren Sie CryptoPolitan