Verbundprojekt: KI-basiertes Monitoring-, Datenmanagement- und Informationssystem zur gekoppelten Vorhersage und Frühwarnung vor Grundwasserniedrigständen und -versalzung - KIMoDIs; Titel des Teilprojekts beim DWD: Bereitstellung atmosphärischer Modelldaten von Klimavorhersagen und Klimaprojektionen zur Grundwassermodellierung in der Fördermaßnahme Nachhaltige Grundwasserbewirtschaftung (LURCH)

Abstract

Das Ziel des Verbundprojekts ist die Entwicklung eines auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierenden, datengetriebenen und nutzerspezifischen Frühwarn-, Event-Detektions- und Entscheidungshilfe-Tools für ein dynamisches Management des verfügbaren Grundwasserdargebots, das langfristig eine nachhaltige Nutzung sicherstellt. Das Teilprojekt des Deutschen Wetterdiensts (DWD) plant, die Qualität des Frühwarnsystems zu verbessern, indem unterschiedliche hochaufgelöste atmosphärische Modellvariablen (z. B. Temperatur, Niederschlag, Luftfeuchte) und Modellindizes (z. B. zu Dürren, Telekonnektionen) aus saisonalen und dekadischen Klimavorhersagen und langfristigen Klimaprojektionen extrahiert und bereitgestellt werden. Diese Variablen und ihre Vorhersagequalität werden im Datenmanagement-System erfasst und können als Inputdaten für das KI-getriebene Frühwarnsystem für die nächsten Monate, Jahre und Jahrzehnte dienen. Als Ergänzung zu den DWD-Klimavorhersagen wird der Mehrwert von Multi-Modell-Klimavorhersagen geprüft, welche aus Daten unterschiedlicher Institutionen gebildet werden, und die Veröffentlichung atmosphärischer Parameter auf der DWD-Klimavorhersagen-Webseite vorbereitet.