Verbundprojekt KIMoDIs: KI-basiertes Monitoring-, Datenmanagement- und Informationssystem zur gekoppelten Vorhersage und Frühwarnung vor Grundwasserniedrigständen und -versalzung; Teilprojekt: Vergleich von KI-basierter und numerischer Strömungsmodellierung

Abstract

Das Ziel des Verbundprojektes ist die Entwicklung eines KI-basierten Monitoring,- Datenmanagement- und Informationssystem zur kurz- (saisonal), mittel- (1-10 Jahre) und langfristigen (bis 2100) Vorhersage von Grundwasserständen und -versalzung, basierend auf Klimavorhersagen und -projektionen, zur Frühwarnung vor Grundwasserniedrigständen und -versalzung und den damit verbundenen Schäden sowie zur intelligenten Planung von Gegenmaßnahmen, wie z.B. der Steuerung von Grundwasserentnahmen mittels eines Szenarien-Tools. Im Teilprojekt des LBEG sollen die Ergebnisse der neu entwickelten KI-Vorhersagealgorithmen mit simulierten Grundwasserständen eines numerischen Grundwasserströmungsmodells verglichen werden. Mit Hilfe der Software GEBAH wird zusätzlich in ausgewählten Projektgebieten abgeschätzt, ob in Zukunft eine Versalzung des Grundwassers zu erwarten ist. Der Methodenvergleich dient der Nutzungserprobung und Qualitätssicherung des Frühwarn-, Event-Detektions- und Entscheidungshilfe-Tools, da eine Implementierung als Fachanwendung auf dem NIBIS ® Kartenserver geplant ist.