Verbundprojekt KIMoDIs: KI-basiertes Monitoring-, Datenmanagement- und Informationssystem zur gekoppelten Vorhersage und Frühwarnung vor Grundwasserniedrigständen und -versalzung

Abstract

AP 1 - Datenaufbereitung und -management:

Gemeinsame Entwicklung eines Workflows zur automatisierten Vorprozessierung von Grundwasserstandszeitreihen mit der BGR, darin: Bereinigung von Ausreißern, Vereinheitlichung auf wöchentliche Intervalle, Interpolation kürzerer Lücken linear, Imputation größere Lücken mittels Bayesian Ridge Regression, Ausschluss unvollständiger Zeitreihen, Automatisierbarkeit des Workflows für neue Daten und Übertragbarkeit auf andere Projekte.

AP 2 - Messstellenauswahl und Ausbau des Echtzeit-Monitorings:

Analyse der Daten von ca. 2.100 Grundwassermessstellen und Trendbewertung mit verschiedenen Methoden im Zeitraum 1991–2020, Anwendung von Ausschlusskriterien: kurze Zeitreihen, technische Ausschlusskriterien, anthropogene Beeinflussung, Lage im dritten Grundwasserleiterkomplex, Priorisierung verbleibender Messstellen nach Informationsgehalt der Zeitreihen, räumlicher Verteilung, Trendcharakteristik und ExpertInnenwissen, Installation von 19 Datenloggern (OTT ecolog1000) an Messstellen mit höchster Priorität, Sicherstellung der Echtzeitübertragung der Daten in das KIMoDIs-System für KI-basierte saisonale Vorhersagen.

AP 8 - Aufbereitung der Grundwassernutzungsdaten:

Analyse der Datengegebenheiten und Auswahl der passendsten Datengrundlage, Aufbereitung der basierend auf dem Wassernutzungsentgelt erhobenen Daten zu Grundwasserentnahmen für die Jahre 2003–2021, Aggregation nach Sektor (Trinkwasser, Landwirtschaft, Industrie & Wirtschaft, Bergbau, Sonstiges) und Landkreis. Visualisierung in Kreisdiagrammen und Zeitreihen im KIMoDIs-System zur Informationsunterstützung für zukünftige Entscheidungen.