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Revolutioniert KI die Hochwasser-Vorhersage?
Wenn die Pegelstände steigen, drohen Überschwemmungen - mit teilweise verheerenden Folgen.
IMAGO/Bernd März)Karlsruhe. Starkregen und anschließende Hochwasser und Überflutungen können verheerende Folgen haben – vor allem in der Nähe kleiner Flusseinzugsgebiete. Im Projekt „KI-Hope-De“ – Kl-gestützte Hochwasserprognose für kleine Einzugsgebiete in Deutschland“- untersuchen Forscher, Wetterdienste und Hochwasserzentralen, wie Hochwasser mit Hilfe von maschinellem Lernen besser vorherzusagen sind. In Gebieten von fünf bis 500 Quadratkilometern kann es bei extremen Wetterbedingungen schnell und lokal Hochwasser geben.
KI-gestützte Modelle liefern bessere Ergebnisse als physikalisch basierte
Die Vorwarnzeiten sind daher kurz und die meteorologischen wie hydrologischen Vorhersagen schwer. „Unser Hauptziel ist es daher, das erste nationale, probabilistische Hochwasservorhersagemodell zu entwickeln, das eine konsistente und zuverlässige Vorhersage für das gesamte Bundesgebiet ermöglicht“, sagt Projektleiter Ralf Loritz vom Institut für Wasser und Umwelt des KIT. Um solche kurzfristige Prognosen von bis zu 48 Stunden für kleine Einzugsgebiete erstmals möglich zu machen und sie effizienter, robuster und flexibler zu gestalten, untersuchen und entwickeln die Forscher im Verbundprojekt Methoden der Künstlichen Intelligenz.
„Wir wollen einen umfassenden hydro-meteorologischen Datensatz erstellen, der weltweit öffentlich zugänglich ist und sowohl Mess- als auch Vorhersagedaten enthält“, erläutert Loritz. Dieser soll die Grundlage bilden, um künftig hydrologische Vorhersagemodelle zu trainieren und zu vergleichen.
Loritz zufolge ist das Potenzial moderner Methoden des maschinellen Lernens enorm. Diese seien in der Lage, komplexe Zusammenhänge in hydrologischen Datensätzen zu erlernen und so robuste und recheneffiziente Simulationen auf Basis hydro-meteorologischer Messdaten und numerischer Wettervorhersagen zu generieren.
Anwenderorientierte Entwicklung sichert die Praxistauglichkeit
„Die Forschung zeigt, dass diese Modelle physikalisch basierten Modellen, wie sie aktuell in der Hochwasservorhersage eingesetzt werden, mindestens ebenbürtig und teilweise bereits überlegen sind“, sagt Loritz. Das Projekt vereint Fachwissen aus Hydrologie, Meteorologie und KI. Universitäten, Großforschungseinrichtungen, ferner Bundes- und Landesbehörde – wie der Deutsche Wetterdienst (DWD) und Umweltämter aus Rheinland-Pfalz und Nordrhein-Westfalen – arbeiten gemeinsam daran. Besonders wichtig ist die enge Zusammenarbeit mit künftigen Anwendern, etwa den Landesbehörden.
„Damit stellen wir eine anwendungsorientierte Prototypenentwicklung sowie den Kompetenzaufbau bei den späteren Nutzern sicher und erleichtern so den Praxistransfer“, sagt Loritz. Und laut Peter Knippertz vom Institut für Meteorologie und Klimaforschung am KIT könne die Plattform „von allen Hochwasservorhersagezentren in Deutschland übernommen werden“.
