KI-gestützte Hochwasservorhersage: Ein neuer Ansatz für Deutschland

KARLSRUHE / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – In einem wegweisenden Schritt zur Verbesserung der Hochwasservorhersage in Deutschland haben Forscher des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) ein Projekt gestartet, das Künstliche Intelligenz (KI) nutzt, um die Vorhersagegenauigkeit bei kleineren Flüssen zu erhöhen.

Die zunehmende Häufigkeit von Starkregenereignissen und die damit verbundenen Hochwassergefahren stellen eine erhebliche Bedrohung für Mensch und Infrastruktur dar. Besonders in Deutschland, wo viele kleine und mittlere Flusseinzugsgebiete existieren, ist die Notwendigkeit präziser Vorhersagemodelle von entscheidender Bedeutung. Das Projekt KI-HopE-De, das vom Bundesforschungsministerium mit 1,8 Millionen Euro gefördert wird, zielt darauf ab, diese Lücke zu schließen.

Unter der Leitung von Ralf Loritz vom Institut für Wasser und Umwelt des KIT wird ein nationales, probabilistisches Hochwasservorhersagemodell entwickelt. Dieses Modell soll eine konsistente und zuverlässige Vorhersage für das gesamte Bundesgebiet ermöglichen. Die Forscher setzen auf moderne Methoden des maschinellen Lernens, um die Komplexität und Genauigkeit der Wettervorhersage und Abflussbildung zu verbessern.

Ein zentrales Element des Projekts ist die Erstellung eines umfassenden hydro-meteorologischen Datensatzes, der weltweit öffentlich zugänglich sein wird. Dieser Datensatz wird sowohl Mess- als auch Vorhersagedaten enthalten und aus verschiedenen Quellen wie dem Deutschen Wetterdienst und Landesumweltämtern bezogen. Die Integration dieser Daten soll die Grundlage für das Training und den Vergleich hydrologischer Vorhersagemodelle bilden.

Die bisherigen hydrologischen Modelle stoßen oft an ihre Grenzen, da sie die Komplexität der Wettervorhersage nicht ausreichend erfassen können. Hier setzt die Künstliche Intelligenz an, die in der Lage ist, komplexe Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erlernen und robuste Simulationen zu generieren. Erste Forschungsergebnisse zeigen, dass KI-basierte Verfahren physikalisch basierten Modellen mindestens ebenbürtig und teils überlegen sind.

Zu den Projektpartnern gehören der Deutsche Wetterdienst, das Landesamt für Umwelt Rheinland-Pfalz und sein Pendant in Nordrhein-Westfalen. Gemeinsam arbeiten sie an der Entwicklung einer prototypischen Plattform, die von allen Hochwasservorhersagezentren bundesweit übernommen werden könnte. Dies würde die Abhängigkeit von globalen Tech-Unternehmen reduzieren und neue Anwendungsfälle wie Kurzfristvorhersagen unter 48 Stunden ermöglichen.

Die Einbettung von KI in naturwissenschaftliche Simulationsmodelle eröffnet neue Möglichkeiten, insbesondere in der Katastrophenprävention. Einsatzkräfte können durch präzisere Lageerkennung und adaptive Lernmethoden besser auf drohende Gefahren reagieren. Die Forscher sind zuversichtlich, dass diese Ansätze die Hochwasservorhersage in Deutschland maßgeblich verbessern werden.

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