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Zukunftslabor Wasser (ZLW)

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INFER - INformation Fusion für Impakt-Vorhersagen hydrologischer ExtReme

InWas - Indikatorbasierte Wasser- und Energiestrategie zur Be- und Entwässerung


Hintergrund

Das Zukunftslabor Wasser (ZLW) ist ein neues Element im Zentrum für digitale Innovation Niedersachsen (ZDIN) mit dem Grundsatz, dass Wasserwirtschaft, Wassermanagement und der Landschaftsraum Wasser eine elementare Versorgungsfunktion haben und unverzichtbare Ökosystemleistungen für unsere Gesellschaft darstellen. Um die Versorgungs- und Qualitätssicherheit der Ressource Wasser auch zukünftig zu gewährleisten und den Umgang mit Extremsituationen zu verbessern hat der Bedarf an anwendungsorientierten digitalen Innovationen stark zugenommen. Der Anspruch des ZLW ist die landesweite Koordination und Innovationsförderung von Digitalisierungslösungen für alle Bereiche des Wassermanagements.

Die Abteilung Hydrologie und Flussgebietsmanagement des Leichtweiß Instituts für Wasserbau der Technischen Universität Braunschweig beteiligt sich am ZLW mit den Arbeitspaketen 3.1 „InWas-  Indikatorbasierte Wasser- und Energiestrategie zur Be- und Entwässerung“ und 4.4 „INFER - INformation Fusion für Impakt-Vorhersagen hydrologischer ExtReme“.


Kontext von InWas und INFER

Küstengebiete auf der ganzen Welt sind von den Auswirkungen des Klimawandels, wie dem Anstieg des Meeresspiegels und veränderter Niederschlagsbedingungen betroffen. Diese Trends erhöhen das Risiko von Überschwemmungen, die eine erhebliche Bedrohung für die soziale Stabilität und die wirtschaftlichen Funktionen der Küstengebiete darstellen.

Die Effektivität des Wassermanagements in den Küstenniederungen entlang der deutschen Nordseeküste hängt in hohem Maße von der Kapazität der Entwässerungsinfrastruktur, einschließlich Kanälen, Sielen und Pumpen, ab. Die Entwässerungskapazität variiert in Abhängigkeit von technischen und umweltbedingten Gegebenheiten, sodass insbesondere kombinierte Ereignisse wie gleichzeitige Binnenhochwasser und Sturmfluten eine große Herausforderung für das Entwässerungsmanagement darstellen. Außerdem wird erwartet, dass der industrielle Wasserbedarf in naher Zukunft durch die Produktion von Wasserstoff erheblich steigen wird, was eine zusätzliche Anforderung an die Wasserwirtschaft darstellt.

In unseren ZLW-Projekten werden modellbasierte Ansätze zur Hochwasservorhersage (INFER) und zur Steuerungsoptimierung bestehender Infrastruktur (InWas) entwickelt, um das Hochwasserrisiko und das Wasserressourcenmanagement in Küstenniederungen zu verbessern.


INFER - INformation Fusion für Impakt-Vorhersagen hydrologischer ExtReme

Im Rahmen von INFER werden digitale Lösungen für eine konsistente Analyse heterogener Daten aus unterschiedlichen Quellen wie Fernerkundung, Simulationsmodellen, Monitoringsystemen und Betriebssteuerung erforscht. Dazu werden KI-Methoden wie maschinelles Lernen und Deep Learning für die Fusion, Verwaltung und Exploration heterogener Daten zur Entwickelung von Vorhersage- und Warnsystemen untersucht. Die Forschungsarbeiten konzentrieren sich auf Wasserstandsimulationen in Entwässerungssystemen von Küstenniederungen und werden anhand von Analysen vergangener Ereignisse bewertet und demonstriert.

Aufbereitung und Fusion heterogener Daten für hydrologische Vorhersage- und Steuerungssysteme
Aufbereitung und Fusion heterogener Daten für hydrologische Vorhersage- und Steuerungssysteme

InWas- Indikatorbasierte Wasser- und Energiestrategie zur Be- und Entwässerung

Das Ziel von InWas ist die Entwicklung eines Modellsystems zur adaptiven Entwässerungssteuerung, das Mess- und Simulationsdaten mit hydrometeorologischen Vorhersagen kombiniert, um die Steuerung von Sielen und Pumpen mathematisch zu optimieren. Das Untersuchungsgebiet ist das Entwässerungsgebiet des Ersten Entwässerungsverbands Emden an der deutschen Nordseeküste. Das System wird im Hinblick auf wasser- und energiewirtschaftliche Ziele optimiert, um das Hochwasserrisiko- und das Wasserressourcenmanagement zu verbessern und gleichzeitig eine verstärkte Nutzung erneuerbarer Energien im Entwässerungsbetrieb zu ermöglichen.

Das in INFER entwickelte Modellsystem wird zur Simulation der Wasserstandsrandbedingungen für den Optimierungsalgorithmus und zur Bewertung der Auswirkungen des resultierenden Steuerungsplans auf die Wasserstände eingesetzt.


Projektübersicht

Projektübersicht zur Integration von auf maschinellem Lernen basierender Vorhersagen (INFER) und mathematischer Optimierung des Entwässerungsbetriebs (InWas) für eine adaptive Entwässerungssteuerung im deutschen Küstenniederungen.
Projektübersicht zur Integration von auf maschinellem Lernen basierender Vorhersagen (INFER) und mathematischer Optimierung des Entwässerungsbetriebs (InWas) für eine adaptive Entwässerungssteuerung im deutschen Küstenniederungen.

Förderung

Niedersächsisches Ministerium für Wissenschaft und Kultur - SPRUNG


Projektlaufzeit 1.10.2023 – 30.09.2027

Praxis- und Projektpartner:

  • Prof. Jens Heger Leuphana Universität Lüneburg (Projektpartner)
  • Wasserverbandstag e.V Bremen, Niedersachsen, Sachsen Anhalt
  • NLWKN
  • Erster Entwässerungsverband Emden

Kontakt

Henning Müller

Matthias Schöninger

Kai Schröter

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