In den vergangenen Jahren waren die Sommer in Deutschland besonders trocken. Die unmittelbaren Folgen waren regelmäßige Waldbrandgefahren, Ernteausfälle und nicht zuletzt niedrige Wasserspiegel in Seen und Flüssen, die die Schifffahrt erschwerten. Das Gefühl, die Folgen der globalen Erderwärmung zu spüren, lässt sich auch mit Daten unterfüttern. Damit diese genauer werden und Wissenschaftler:innen solche Perioden in Zukunft besser vorhersagen können, arbeiten zwei neue mFUND-Projekte an Bodenfeuchtekarten.
Informationen zum aktuellen und künftigen Wasserhaushalt einer Region interessieren Planer:innen aus verschiedenen Bereichen: der Landwirtschaft, der Verkehrs- und Infrastrukturplanung, dem Umweltmanagement und natürlich der Wasserwirtschaft. Für den Mobilitätssektor sind Umwelt- und Klimadaten relevant, da sie bestimmen, unter welchen Umständen die Infrastruktur nutzbar ist. Außerdem nutzen viele Mobilitätsanbieter diese Daten für präzisere Routing-Services und aktuelle Prognosen.
Wo führt starker Regen zu Straßenüberflutungen? Welche Flüsse können womöglich nicht befahren werden, weil der Wasserspiegel zu niedrig ist? Verändert sich das Mobilitätsverhalten je nach Wetterlage? Bodenfeuchtekarten liefern nützliche Umweltdaten für diese Fragestellungen. Vor allem aufgrund der klimatischen Veränderungen werden neue, möglichst exakte Informationen benötigt. Satellitendaten und Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) können künftig dabei helfen, für Prognosen und Planungen nützliche Karten zu erstellen.
Die Karten des Deutschen Wetterdienstes (DWD) gelten als besonders zuverlässig. Mit neuen Technologien könnten diese Angebote einen noch höheren Grad an Präzision erreichen. Einer der Services des DWD dokumentiert Dürren und besondere Nässe. Bisher errechnet der DWD hierfür die Bodenfeuchte mit den Daten von Wetterstationen – wo Regen fällt, wird der Boden nass. Das Team des mFUND-Projekts HABKIS – Neue KI-basierte Methoden zur Entwicklung von hochauflösenden Bodenfeuchtekarten möchte nun herausfinden, ob es die Qualität dieser Informationen durch Satellitendaten verbessern kann.
In einer Machbarkeitsstudie untersuchen die Mitarbeiter:innen des Start-ups heliopas.ai, welche weiteren Daten dafür geeignet sind und wie Methoden der Künstlichen Intelligenz dabei helfen können, sie zu verarbeiten. Mithilfe der hinzugezogenen Daten wollen sie die Auflösung der Karten bei gleichbleibender Qualität erhöhen. Damit könnten in Zukunft genauere Prognosen möglich sein. Diese kämen zum einen direkt der Landwirtschaft zugute, mit der heliopas häufig zusammenarbeitet. Zum anderen veredeln die optimierten Karten bestehende Umweltdaten, die unter anderem Beschäftigte im Verkehrssektor benötigen.
Der mFUND fördert das Projekt HABKIS für zwölf Monate bis Oktober 2022 mit knapp 98.000 Euro. Das Start-up heliopas.ai möchte dabei die räumliche Auflösung der Bodenfeuchtekarten des Deutschen Wetterdienstes verbessern.
Mehren sich die Trockenheitsperioden, verändert das die Landschaft und das Leben in dieser. So ist es auch in Brandenburg, wo die seit Jahren zunehmende Wasserknappheit nicht nur die Landwirtschaft vor immer größere Probleme stellt. Zudem stellen ehemalige Tagebaugebiete eine Besonderheit der Region und ihrer Topografie dar. Neben den entsprechenden landschaftlichen Veränderungen fordert der Strukturwandel auch Anpassungen im Mobilitätsbereich.
Um in dieser sich verändernden Umgebung planen zu können, entwickelt das mFUND-Projekt NieTro2 – Datengestützte Entscheidungshilfe bei Niedrigwasser und Trockenheit eine nutzungsfreundliche Software, die Informationen bereitstellt und einordnet. Die digitale Anwendung soll Städte und Kommunen dabei unterstützen, den aktuellen und mittelfristigen Grad der Trockenheit in der Landschaft zu bewerten, Maßnahmen zum Umgang damit zu planen und die Entwicklungen und Schritte für die Bevölkerung nachvollziehbar darzustellen.
Die Basis der Anwendung bildet ein landesweites Wasserhaushaltsmodell des Büros für Angewandte Hydrologie (BAH), das Informationen über den aktuellen Wassergehalt des Bodens einer Region sowie Prognosen über dessen Entwicklung bereithält. Die Entwickler:innen des Projektkonsortiums bauen hierfür eine Webanwendung und zwei Apps. Sie halten – zugeschnitten auf die Bedürfnisse der Anwender:innen – Karten bereit und ermöglichen die individuelle Datenerfassung.
Neben der Verwaltung – von Städten und Kommunen bis hin zu Umweltministerien und Wasserbehörden – und anderen Organisationen, die sich beispielsweise für die geographische Entwicklung in Bergbauregionen einsetzen, sollen auch interessierte Bürger:innen die App zur Information und zum Beispiel zur Bewirtschaftung des eigenen Gartens nutzen können.
Das Projekt NieTro2 arbeitet seit Ende 2021 in der zweiten Laufzeit bis Mai 2024 an dem Tool. Disy Informationssysteme aus Karlsruhe, das Büro für Angewandte Hydrologie (BAH) aus Berlin und die Hochschule für Technik und Wirtschaft (HTW) in Berlin erhalten dafür knapp 1 Million Euro vom mFUND.
In den vergangenen Wochen starteten folgende Projekte, die Wasser- beziehungsweise Eisflächen kartieren:
- TrilaWatt – Digitaler hydromorphologischer Zwilling des trilateralen Wattenmeeres: Das deutsche, dänische und niederländische Wattenmeer gibt es bald als digitalen Zwilling, der Planungsprozesse über Grenzen hinweg erleichtern soll.
- FAST_CAST2 – Optimierte polare Schiffsrouten durch KI-basierte Erdbeobachtungsanalysen: Satellitenbilder ermöglichen die Navigation durch das Eis und lassen den Traum von der Nordwestpassage durch das Polarmeer in greifbare Nähe rücken.
Fachaustausch „Digital gewarnt – Potenziale von Dateninnovationen für die Analyse und Prognose von Extremwetterereignissen“: Am 28. April 2022 findet von 10:00 bis 12:30 Uhr ein Fachaustausch zu Dateninnovationen für die Vorhersage und Analyse von Extremwetterereignissen sowie zum Umgang mit ihnen statt. Anmeldung und weitere Informationen.
Datenbörse: Das mFUND-Projekt WebEnVisWetter stellt hier Daten zur Verfügung, die Aufschluss darüber geben, wie sich der Niederschlag in den jeweiligen Jahreszeiten seit 1986 verändert hat.