Gaggenau, 13.11.2024, Bericht: Rathaus Pegel der Murg in Bad Rotenfels ist in den Fokus der Forschung gerückt. Er ist einer von 200 Pegeln landesweit, die wissenschaftliche Ergebnisse liefern sollen: Es geht um die Frage, ob der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) oder maschinellem Lernen Vorteile gegenüber den bislang praktizierten physikalischen Vorhersagemethoden bringt oder ob beide Methoden miteinander kombiniert werden können.

Ziel ist es, die Hochwasservorhersage weiter zu verbessern – insbesondere auch für Extremereignisse.

Schon jetzt liefern verschiedene Sensoren am Pegel in Bad Rotenfels Daten an die Hochwasserzentrale der Landesanstalt für Umwelt Baden-Württemberg (LUBW). Diese Geräte messen zum Beispiel den Wasserdruck und lassen damit einen Rückschluss auf die Höhe des Wasserstandes und des Wasserabflusses zu. Die Daten werden über das Telefonnetz laufend an die LUBW übermittelt. Damit das System immer funktioniert – zum Beispiel auch bei Hochwasser – sind zwei Sensoren eingebaut. Im Idealfall haben sie unterschiedliche Messprinzipien, damit das System auch bei Extremereignissen zuverlässige Ergebnisse liefert. Nicht nur über den Wasserdruck kann der Wasserstand ermittelt werden, sondern zum Beispiel auch über Schwimmerpegel oder über Radargeräte.

Die Messdaten werden in physikalisch basierte hydrologische Computermodelle eingelesen, mit denen dann Vorhersagen erstellt werden können. Eingerechnet sind Messdaten etwa für Niederschlag, Lufttemperatur und Luftdruck, aber auch Wettervorhersagen des Deutschen Wetterdienstes. Allerdings weisen die Vorhersagen Unschärfen auf, und je nach Wetterlage kann ein Hochwasserereignis manchmal erst wenige Stunden vor Eintreten präzise vorhergesagt werden.

Im Rahmen eines Projekts des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) soll nun untersucht werden, inwieweit künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen einen Nutzen für die Hochwasservorhersage bringen könnten. «Wir wollen die physikalisch basierten und die KI-basierten Vorhersagemodelle miteinander vergleichen», erklärt der Hydrologe PD Dr. Uwe Ehret vom KIT, der in engem Austausch mit der LUBW ist. Für dieses Projekt wurden 200 Pegel in ganz Baden-Württemberg ausgewählt, unter anderem der in Bad Rotenfels.

Eduardo Acuña Espinoza, ein Doktorand des KIT, baut für diese Pegel KI-Modelle auf. «Dafür brauchen wir relativ viele Daten, viel mehr als für die physikalisch basierten Modelle»,, erklärt Ehret. «Der Aufbau dieser KI-Modelle ist aufwendig. Aber wenn sie erst einmal stehen, laufen sie sehr schnell.» Die Forschenden erhoffen sich Antworten auf viele Fragen. Unter anderem: Wo liegen die Grenzen für das maschinelle Lernen? Können die KI-Modelle so viel lernen, dass sie Hochwasser-Ereignisse von einer Größe vorhersagen können, die alle bisher dagewesenen Ereignisse übertreffen? Und: Sind präzise Vorhersagen schon eher möglich, als es bislang der Fall war? Untersucht wird zudem, ob hybride Modelle – eine Kombination aus den bisherigen physikalisch basierten Modellen und den KI-basierten Modellen – sogar die besten Ergebnisse erzielen.

«Wir vom KIT freuen uns darüber, dass das die Stadt Gaggenau das Projekt mit großem Interesse begleitet», erklärt Ehret. «Wenn die Vorhersagen durch KI zuverlässiger werden und eher möglich sind, können wir als Stadt nur davon profitieren», erklärt Oberbürgermeister Michael Pfeiffer, warum er gespannt ist auf die Ergebnisse des Projektes. «Wir wissen, dass wir in den kommenden Jahren immer häufiger mit Starkregen- und damit einhergehenden Hochwasserereignissen rechnen müssen. Je eher sich diese vorhersehen lassen, desto eher sind wir in der Lage zu reagieren und damit hoffentlich größeren Schaden abzuwenden.»

Zurück zur Startseite und zu den weiteren aktuellen Meldungen.