ML-basiertes Prognosetool, das anhand leicht messbarer Parameter für das urbane Gebiet und Abflüssen in der Vorflut das Risiko für Schadstoffeinträge ermittelt.

Das Ziel ist die Entwicklung eines Prognose-/Vorhersagetools zur Risikoabschätzung/-minimierung von urbanen Schadstoffeinträgen in Gewässer. In einem ersten Schritt erfolgt die Entwicklung eines ML-basierten Modells welches anhand klassischer Kanalnetzmodelle trainiert wird, um Emissionen (bspw. E.coli, AFS, …) aus dem urbanen Gebiet mittels leicht zu messender bzw. abzuleitender Parameter (z.B. Niederschlag, Oberflächenbedeckung, …) zu quantifizieren. Zusätzlich soll eine Überlagerung mit den zu erwartenden Abflüssen in der Vorflut inkl. Risikobewertung umgesetzt werden (mögliche Vernetzung zu AP 3.2 und 3.3). In Verbindung mit AP 2.1 kann ein Digitaler Zwilling erarbeitet, um den Datentransfer zu optimieren und ggf. eine synthetische Steuerung des Kanalnetzes zur Risikominimierung umzusetzen. In Zusammenarbeit mit AP 2.5 kann exemplarisch für das Untersuchungsgebiet ein Transfer der erarbeiteten Methoden in die Praxis mittels Dashboards als Entscheidungsunterstützungssystem mit hinterlegten Modellen erfolgen. Als Untersuchungsgebiet dient das Stadtgebiet Celle mit der Aller als Vorflut.