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

Abstract

Das Ziel und damit die Aufgabenstellung des LURCH-Verbundprojektes KIMoDIS war die Entwicklung eines KI-basierten Monitoring-, Datenmanagement- und Informationssystems 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 und zur intelligenten Planung von Gegenmaßnahmen, wie z.B. der Steuerung von Grundwasserentnahmen mittels eines Szenarien-Tools. Die Bearbeitung war in 11 Arbeitspakete (AP) unterteilt. Das hier beschriebene Teilprojekt (TP) Salinarfrüherkennung (TP 9 im Verbundprojekt) hatte sich mit der hydrogeochemisch-genetischen Bewertung (Speisungsverhältnisse) der Grundwasservorkommen durch Verknüpfung der Software GEBAH mit dem KI-gestützten Entscheidungstool zu befassen. Schwerpunktaufgaben des LBGR waren

Zusammenführung aller vorhandenen Daten in einem System zum intelligenten Datenmanagement (AP 1) Aufbau, Anbindung und Optimierung relevanter Echtzeit-Monitoring-Systeme (AP2) Mitwirkung bei Implementierung von Tools zur Analyse von Nutzungs- und Klimaszenarien (AP 8) und dem anwenderspezifischen System zur Entscheidungsunterstützung (AP 9).