Zukunftslabor Wasser
Wasser ist die Grundlage des Lebens und deshalb als wertvolle Ressource zu schützen. Um bei zunehmend stärkeren Dürren die Verteilung des Wassers zu garantieren und Extremsituationen wie Überflutungen effizient zu begegnen, sind innovative und nachhaltige Lösungen erforderlich – dafür ist Digitalisierung unerlässlich. Sie ermöglicht einen konsequent digitalen Datenfluss aller erforderlicher Daten. Moderne Methoden der Künstlichen Intelligenz und der Data Science bieten die Möglichkeit, Daten automatisiert auszuwerten, miteinander zu verknüpfen. Dadurch können unbekannte Zusammenhänge und mögliche frühzeitig erkannt werden. Weiterhin ermöglicht ein digitales Abbild der Realität die Simulation von Prozessen, um mögliche Risiken in ihrer Auswirkung zu quantifizieren und damit mögliche Gegenmaßnahmen rechtzeitig in die Wege zu leiten. Über intelligente Visualisierungen können relevante Daten und Informationen so für Entscheider*innen und auch Bürger*innen aufbereitet werden, sodass eine stärkere Akzeptanz und Interaktion erreicht wird.
Zentrale Aspekte des Zukunftslabors Wasser sind der Einsatz intelligenter Systeme und neuer digitaler Methoden im Wassermanagement im Hinblick auf die Versorgungs- und Qualitätssicherheit der Ressource Wasser. Hierzu zählen die Anwendungen von Machine Learning und Big Data Analytics im Bereich der Wasserwirtschaft, der Ausbau integrierter Sensorik und digital vernetzter Systeme für eine gesicherte, effektive Datenerfassung und die Möglichkeit der Verbesserung von Interoperabilität und Standardisierung sowie Optimierungsansätze aus modellbasierten Analysen.
Wissenschaftler*innen
M.Sc. Florence B. Apollo
Florence Apollo ist wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Bergbau an der Technischen Universität Clausthal. Ihre Forschungsschwerpunkte konzentrieren sich insbesondere auf die Nachnutzung von Bergbauinfrastruktur nach deren Betriebsende, das Management von Hochwasserrisiken und hydrologische Modellierungen.
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M. Sc. Radhakrishna Bangalore Lakshmiprasad
Radhakrishna Bangalore Lakshmiprasad ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Strömungsmechanik und Umweltphysik an der Leibniz Universität Hannover. Sein Forschungsschwerpunkt liegt in der Hydrologie. Derzeit beschäftigt er sich mit der Quantifizierung der Auswirkungen des Klimawandels auf den Permafrost im Qinghai-Tibet-Plateau und im subarktischen Schweden.
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M. Sc. Adina Brandt
Adina Brandt ist wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Hydrologie und Wasserwirtschaft der Leibniz Universität Hannover. Ihre Forschungsschwerpunkte sind die Analyse verschiedener Niederschlag-Abfluss-Ereignisse, das radarbasierte Nowcasting von Niederschlag und die anschließende hydrologische Modellierung von Sturzfluten.
Projekte
In diesem Projekt adressieren die Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Wasser die Herausforderungen von Extremereignissen, Naturgefahren und des Klimawandels auf drei Ebenen der Digitalisierung: Sensorik und Datenerfassung, KI-Auswertung und Prognose sowie Smart Services und Transfer.
Verbesserung der Kurzfristvorhersage (Nowcasting) von Starkniederschlagsereignissen und der Modellierung der daraus resultierenden Sturzfluten (Flash Floods)
M.Sc. Malin Delfs
Malin Delfs ist wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Geographie und am Institut für Umweltsystemforschung an der Universität Osnabrück. Ihr Forschungsschwerpunkt sind sozial-ökologische Systeme. Derzeit beschäftigt sie sich mit adaptivem Wassermanagement im Rahmen der Klimawandelfolgenanpassung.
Projekte
Das Zukunftslabor Wasser analysiert Ansprüche des niedersächsischen Wassersektors an eine Digitalisierung des Wassermanagements. Dafür wird ein konzeptioneller Rahmen erarbeitet, der als Grundlage für einen interaktiven Forschungsprozess innerhalb des Zukunftslabors dient.
Dr.-Ing. Volkan Gizli
Volkan Gizli ist wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Abteilung für Wirtschaftsinformatik (VLBA) der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg. Seine Forschungsschwerpunkte sind Effizienz und Optimierung, Kennzahlen und Kennzahlensysteme sowie Digitalisierung und Automatisierung.
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M. Sc. Marvin Chyke Hempel
Marvin Hempel ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Produktionstechnik und -systeme (IPTS) der Leuphana Universität Lüneburg. Seine Forschungsschwerpunkte umfassen Prozessoptimierung und Effizienzsteigerung mittels mathematischer Optimierung und Machine Learning. Besonders im Fokus steht die Entwicklung von indikatorbasierten Wassermanagement- und Entscheidungsunterstützungssystemen für die küstennahe Entwässerung.
Projekte
Optimization of drainage operations in the coastal region of northern Germany based on water and energy indicators.
Dr. Laura Mae Jacqueline Herzog
Dr. Laura Herzog ist PostDoc am Forschungszentrum Institut für Umweltsystemforschung und am Institut für Geographie an der Universität Osnabrück. Sie forscht zu Wechselwirkungen in sozial-ökologischen Systemen, dem Einfluss von uns Menschen auf Ökosysteme und zu der Frage, wie Transformationsprozesse hin zu einer nachhaltigen Ressourcennutzung gelingen können. Hierfür arbeitet sie überwiegend inter- und transdisziplinär.
Projekte
Das Zukunftslabor Wasser analysiert Ansprüche des niedersächsischen Wassersektors an eine Digitalisierung des Wassermanagements. Dafür wird ein konzeptioneller Rahmen erarbeitet, der als Grundlage für einen interaktiven Forschungsprozess innerhalb des Zukunftslabors dient.
Dr. Armin Moghimi
Dr. Armin Moghimi ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Ludwig-Franzius-Institut für Wasserbau, Mündungs- und Küsteningenieurwesen an der Leibniz Universität Hannover. Seine Forschungsschwerpunkte liegen in der Bildanalyse, der Fernerkundung und der Gewinnung von Informationen aus den Bildern auf der Basis von Künstlicher Intelligenz (KI).
Projekte
RiverSnap is a citizen science-based project that employs machine learning/AI to detect/estimate hydraulic parameters such as water level, river course, and vegetation from images captured by smartphones or obtained from other sources.
Jannis Möller
Jannis Möller ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Computergraphik der Technischen Universität Braunschweig. Seine Forschungsschwerpunkte liegen im Einsatz von VR-Technologien für immersive Datenvisualisierungen. Im Projekt DuFloViz entwickelt er Visualisierungsmetaphern und Interaktionswerkzeuge, um die räumlich und zeitlich aufgelösten Volumendaten interaktiv begreifbar zu machen.
Projekte
Modellhafte Kopplung der Prozesse Salz- und Sedimenttransport, Wasserströmung, sowie die Bereitstellung und Visualisierung homogener, konsistenter Eingangs-/Ergebnisdaten auf mehreren räumlichen und zeitlichen Skalen.
M. Sc. Henning Müller
Henning Müller ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Leichtweiß-Institut für Wasserbau, Abteilung Hydrologie und Flussgebietsmanagement, der Technischen Universität Braunschweig. Seine Forschungsschwerpunkte liegen im Bereich der Digitalisierung, Simulation und Optimierung von Entwässerungsprozessen in Küstengebieten. Dabei beschäftigt er sich mit der Flexibilisierung der Infrastruktursteuerung für ein nachhaltiges und adaptives Wassermanagement und der Verbesserung des Hochwasserschutzes.
Projekte
Fusion, management, and exploration of heterogeneous data from multiple sources and its integration into model-based operational forecasting and warning systems.
Optimization of drainage operations in the coastal region of northern Germany based on water and energy indicators.
M. Sc. Tim Schimansky
Tim Schimansky ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Kartographie und Geoinformatik an der Leibniz Universität Hannover. Sein Forschungsschwerpunkt liegt im Bereich der Lokalisierung von privat veröffentlichtem Bildmaterial von Extremwetterereignissen. Derzeit beschäftigt er sich mit der Erzeugung eines visuellen Referenzsystems mittels Laserscanning und Bildaufnahmen, sowie mit Novel-View-Synthesis zum Zwecke des Bildmatchings.
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M. Sc. Jan Stüven
Jan Stüven ist wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Abteilung für Wirtschaftsinformatik (VLBA) der Carl von Ossietzky Universität in Oldenburg. Die Aufgabengebiete umfassen primär die Entwicklung des öffentlichen Wasserinformationssystems WISdoM sowie die inhaltliche Auseinandersetzung mit Anwendungsfällen aus den Bereichen Wasserver- und Entsorgung sowie der Digitalisierung und Implementierung von Data Products. Unter anderem arbeitet er im AP 2.5 an der Erstellung eines digitalen Informationssystems für Wasserversorger.
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Projekte des Zukunftslabors
News
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Wissenschaftliche Veröffentlichungen
Allgemeiner Test des SARIMAX Auto-Arima Modells zur Vorhersage von univariaten Zeitreihen aus der Wasserbedarfserfassung.
Allgemeiner Test des SARIMAX Auto-Arima Modells zur Vorhersage von univariaten Zeitreihen aus der Wasserbedarfserfassung.
Autor*innen
- M. Sc. Jan Stüven (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Department für Informatik, Abteilung Wirtschaftsinformatik (Very Large Business Application))
- Prof. Dr.-Ing. Jorge Marx Gómez (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Abteilung Wirtschaftsinformatik (Very Large Business Application))
Veröffentlichung
- Im Rahmen des Buches/Journals bzw. Konferenz: BUIS TAGE 2025
- Datum: 05.06.2025 - 06.06.2025
Intense rainfall events with high intensities over short durations frequently result in substantial runoff and increased potential for flooding in affected catchments. The accurate assessment of flood ...
Intense rainfall events with high intensities over short durations frequently result in substantial runoff and increased potential for flooding in affected catchments. The accurate assessment of flood hazards remains challenging due to the high variability of rainfall dynamics and their spatial distributions. Rain gauge stations provide precise point measurements; however, they lack information on the spatial distribution of rainfall. Conversely, weather radar offers high-resolution spatial and temporal rainfall data but is subject to biases and uncertainties that require correction. Previous studies have predominantly focused on pointwise comparisons of rainfall data products. In contrast, this study utilizes data from 109 catchments in Lower Saxony, Germany, to evaluate the ability of station-based and radar-derived rainfall data (using the corrected Radklim product from the German Weather Service) to explain and classify observed runoff events. These events are categorized as Flash Floods, Short-Rain Floods or Long-Rain Floods and the quality of the rainfall data is analyzed in relation to these classifications. Furthermore, the study investigates whether significant runoff events can be exclusively explained by one rainfall data source. By comparing catchment-averaged rainfall from stations and radar, this research highlights the strengths and limitations of both data types in representing rainfall-runoff relationships. The findings will contribute to improved flood hazard assessment and emphasize the importance of selecting appropriate rainfall datasets for hydrological analyses and early warning systems.
Autor*innen
- M. Sc. Adina Brandt (Leibniz Universität Hannover, Institut für Hydrologie und Wasserwirtschaft)
- Prof. Dr.-Ing. Uwe Haberlandt (Leibniz Universität Hannover, Institut für Hydrologie und Wasserwirtschaft)
Veröffentlichung
- Im Rahmen des Buches/Journals bzw. Konferenz: EGU 2025
- Datum: 28.04.2025 - 02.05.2025
- Link zur Veröffentlichung
Zusammenfassung. Wasser ist eine der kostbarsten Ressourcen auf unserem Planeten, doch die Erschöpfung des Grundwassers ist nach wie vor ein globales Problem. Aus diesem Grund hat die EU im Jahr 2000 ...
Zusammenfassung. Wasser ist eine der kostbarsten Ressourcen auf unserem Planeten, doch die Erschöpfung des Grundwassers ist nach wie vor ein globales Problem. Aus diesem Grund hat die EU im Jahr 2000 beschlossen, das Grundwasser aktiv zu schützen. Ein wichtiger Schritt in diese Richtung ist die Überwachung der Grundwasserkörper und ihrer Nutzung. Während die öffentlichen Wasserbehörden das Grundwasser bereits überwachen, sind öffentliche Quellen recht rar und oft veraltet, was die Benutzerfreundlichkeit und Visualisierung angeht. Aus diesem Grund haben wir ein Visualisierungswerkzeug für unser Informationssystem WISdoM OSS entwickelt: GrowL - Grundwasserstände in Niedersachsen, Deutschland. Mit GrowL haben wir einen Weg gefunden, mehrere Datenquellen in einem einzigen Kartenobjekt unterzubringen und die Daten zu neuen Informationen zu kombinieren, um die Aufgaben des Grundwassermonitorings weiter zu verbessern. Die Erstellung dieses Prototyps ist die erste Iteration eines Werkzeugs, das die Sammlung von Informationen über den Zustand des Grundwassers in Niedersachsen sowie die Identifizierung von Trends unterstützen soll, wo Grundwasserkörper zu sinken oder sich wieder zu füllen scheinen. Das gesamte System ist so konzipiert, dass es auch außerhalb Niedersachsens eingesetzt werden kann, wenn die gleiche Art von Daten in anderen Regionen verfügbar ist.
Autor*innen
- M. Sc. Jan Stüven (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Department für Informatik, Abteilung Wirtschaftsinformatik (Very Large Business Application))
- Prof. Dr.-Ing. Jorge Marx Gómez (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Abteilung Wirtschaftsinformatik (Very Large Business Application))
Veröffentlichung
- Im Rahmen des Buches/Journals bzw. Konferenz: Konferenz: EnviroInfo 2024 - Proceedings in: GI-Edition Lecture Notes in Informatics (LNI)
- Datum: 12.11.2024 - 14.11.2024
Wissenschaftliche Vorträge
Referent*innen
- M.Sc. Malin Delfs (Universität Osnabrück, Institut für Umweltsystemforschung, Institut für Geographie)
Vortrag
- Im Rahmen der Veranstaltung: Regenerating the Commons: Addressing Pressing Concerns Through Learning about the Past and Innovating into the Future (20th Biennial Conference of the International Association for the Study of the Commons)
- Datum: 17.06.2025
Referent*innen
- M.Sc. Malin Delfs (Universität Osnabrück, Institut für Umweltsystemforschung, Institut für Geographie)
Vortrag
- Im Rahmen der Veranstaltung: Anticipatory Governance: From reactive bureaucracy to anticipatory leadership (Anticipatory Governance Conference)
- Datum: 09.05.2025
Referent*innen
- M. Sc. Tim Schimansky (Leibniz Universität Hannover, Institut für Kartographie und Geoinformatik)
Vortrag
- Im Rahmen der Veranstaltung: Hackover24 (https://hackover.de/)
- Datum: 03.08.2024
