Um das Wassermanagement zu digitalisieren und intelligent zu steuern, ist ein Verständnis über die verfügbaren Gesamtwassermengen und die Wassergüte erforderlich. Sensoren können Daten erfassen, die zu diesem Verständnis beitragen. Die Herausforderung besteht darin, Sensorik in der analogen Wasserwelt anzuschließen und zu vernetzen. Zudem sind genaue, zielgerichtete und zuverlässige Simulationswerkzeuge erforderlich, um Wassermengen und ihre Güte vorherzusagen. Diese Simulationswerkzeuge müssen einen automatisierten, direkten und umfassenden Zugriff auf alle notwendigen Geodaten und Randbedingungen haben, damit sie Prognosen treffen können. Darüber hinaus ist ein ganzheitlicher Ansatz notwendig, der Oberflächen- und Grundwasseraspekte, deren saisonale Zustände, Schadstoff- und Salzwassertransporte sowie externe Steuerungsprozesse durch Infrastruktur beinhaltet. Die Wissenschaftler*innen des Projektes „Be- und Entwässerung, Natur- und Wasserschutz“ erforschen daher den Einsatz von Sensoren und weiterer digitaler Technologien in der Be- und Entwässerung sowie im Natur- und Wasserschutz.
Innovative Lösungen können sowohl bei Überflutungen als auch bei der Feldbewässerung intelligent eingesetzt werden. Insbesondere im Deichhinterland kommt es verstärkt zu Überflutungen, die durch Entwässerungssysteme mit Gräben, Schöpfwerken und Rückhaltepoldern abgemildert werden können. Integrierte Sensoren liefern hochaufgelöste Messdaten und ermöglichen es, Entwässerungsmaßnahmen rechtzeitig einzuleiten. In der Feldbewässerung kommen ebenfalls Sensoren zum Einsatz, die den Wasserbedarf des Bodens ermitteln und die Bewässerung durch Ferntransporte veranlassen. Die Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors arbeiten an einer intelligenten Sensorsteuerung, die die jeweiligen Prozesse der Entwässerung und Feldberegnung verbessert.
Um die notwendigen Informationen für ein intelligentes Wassermanagement zu erfassen, werden zunehmend bildgebende Sensoren wie Kameras eingesetzt. Sie liefern wichtige Informationen, z. B. über die Verkrautung und Fließrate von Oberflächengewässern, über Verschmutzungen im Wasser und über Extremereignisse. Die Wissenschaftler*innen arbeiten an intelligenten Kameras mit Edge-AI (Edge = Rand, AI = Artificial Intelligence). Das bedeutet, dass die Verarbeitung der Sensordaten mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) erfolgt und zwar nicht über ein zentrales Rechensystem oder eine zentrale Daten-Cloud, sondern dezentral auf den Kameras selbst. Die KI wird demnach auf mehreren Geräten trainiert, die ihre Daten nicht untereinander austauschen. Diese föderale Lernarchitektur ermöglicht eine hohe Flexibilität bei gleichzeitiger Wahrung des Datenschutzes (sog. Privacy by Design – Datenschutz durch Technikgestaltung).
Ein weiteres Forschungsthema im Zukunftslabor Wasser beschäftigt sich mit Citizen-Science-Projekten zur Erfassung der Flüsse und der flussnahen Umgebung. Die Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors vergleichen Bild- und Videodaten, die Bürgerwissenschaftler*innen erfasst und über öffentliche Kanäle geteilt haben, mit offiziellen Daten von Messpegeln und Daten aus Sozialen Medien. Auf diesem Weg erhalten sie Erkenntnisse über den Zustand der Flüsse: Wasserstand, Fluss/-Grabenzustand (Verkrautung/Vegetation), Flussverlauf (Erosion/Deposition), Verschmutzung (Müll, Verklausung) oder Wasserqualität (Trübung). Zur Auswertung nutzen die Wissenschaftler*innen automatisierte und KI-gestützte Verfahren. Anschließend bereiten sie die Ergebnisse auf, um sie in aggregierten Formaten z. B. Ämtern oder Stadtverwaltungen in der Katastrophenvorsorge und -hilfe zur Verfügung zu stellen.
Darüber hinaus untersuchen die Wissenschaftler*innen die Salzwasserdynamik bei Extremereignissen in der Küstenumgebung einschließlich der Ästuare (tidebeeinflusste Mündungsbereiche großer Flüsse ins Meer). Ein steigender Meeresspiegel und zunehmende Sturmereignisse können bei sandigen Küsten und im Hinterland zur Verunreinigung des Grundwassers und des Oberflächenwassers beitragen. Die Wissenschaftler*innen erstellen Simulationsmodelle des Salz- und Sedimenttransports und der Wasserströmung, um die Risiken zu beobachten und zu interpretieren. Die Modelle beschreiben Überflutungsprozesse sandiger Küsten und die Überflutungsdynamik ins Hinterland. Basierend auf Wasserständen von Binnengewässern und Seen wird zur Bestimmung der Salzkonzentrationen im Grund- und Bodenwasser die dichteabhängige Strömung und gekoppelt der Transport von gelöstem Salz berechnet. Die Herausforderung bei der Kopplung der Modelle besteht darin, homogene Eingangs- sowie Ergebnisdaten auf mehreren räumlichen und zeitlichen Skalen bereitzustellen. Deshalb entwerfen die Wissenschaftler*innen neue Visualisierungsstrategien.
Des Weiteren entwickeln die Wissenschaftler*innen Algorithmen, um Fernerkundungsdaten von Fließgewässern auszuwerten. Diese Daten werden durch Satelliten, Flugzeuge oder Drohnen erhoben und liefern wichtige Informationen für ein intelligentes Fließgewässer- und Vorlandmanagement. Durch die Auswertung der Fernerkundungsdaten können Vegetationsparameter im Vorland und in Be-/Entwässerungsgräben sowie die Struktur von Fließgewässern ermittelt werden. Die Algorithmen sollen die Daten so verarbeiten und aufschlüsseln, dass die Rauheit (Unebenheit) der Vegetation bestimmt und hydromorphologische Parameter (z. B. Abflussdynamik, Breitenvariation, Substrat des Flussbetts) der Fließgewässer erfasst werden können. Dies ermöglicht die direkte Verwendung der Parameter in praktischen Anwendungen (z.B. 2D-HN-Modellierung, Gewässerstrukturgütekartierung, Monitoring, Vorland- und Grabenmanagement).
Die Vernetzung von Wassersensorik, physikalischer Einzugsgebietsmodellierung und datenwissenschaftlicher Technik im Be- und Entwässerungsmanagement und im Natur- und Wasserschutz bieten Chancen für innovative und über den heutigen Stand des Wissens hinausgehende Managementansätze. Die im Rahmen weiterer Digitalisierungsschritte ermöglichte Informationsbereitstellung erlaubt genauere und passfähigere Entscheidungsgrundlagen, sodass die komplexen Beziehungen zwischen Nachfrage, Ressourcenverfügbarkeit und -qualität sowie finanziellen und physischen Beschränkungen durch wissens- und echtzeitdatengesteuerte Diagnosetools analysiert werden können, um Risiken zu begrenzen und Resilienzen zu erhöhen.
Folgende Wissenschaftler*innen beteiligen sich am Projekt „Be- und Entwässerung, Natur- und Wasserschutz“:
