Mit Hilfe dynamischer Prozessmodelle werden technische Prozesse auf das Auftreten von Stoerungen ueberwacht, um schwerwiegende Schaeden an Anlage und Umwelt zu vermeiden. Die Untersuchungen werden mit Hilfe von Modellbildung und Erprobung an Pilotanlagen durchgefuehrt. Es kommen Verfahren der modernen Systemtheorie und Wahrscheinlichkeitstheorie zur Anwendung.
Veranlassung
Die Fördermaßnahme LURCH lässt sich in drei übergeordnete Themenfelder untergliedern. Dazu gehören:
- Quantitative Herausforderungen, in Bezug auf ein integriertes Systemverständnis der Grundwasserleiter unter Einbeziehung aller beeinflussenden natürlichen Schnittstellen (Oberflächengewässer, Grundwasserneubildung, saline Wässer, etc.) und aller Akteure und Funktionen (Trinkwasserversorgung, Land- und Forstwirtschaft, Industrie, Wärme- oder Kältespeicher, Ökosystemfunktionen)
- Qualitative Herausforderungen, z. B. stofflich (Nitrat, aktuelle Schadstoffe, Spurenstoffe, Krankheitserreger, künftige regulatorische Qualitätsparameter), analytisch (z. B. Non-Target Analytik, Indikatoren), technologisch (z. B. In-situ Behandlung, Überwachung)
- Herausforderungen der nachhaltigen Bewirtschaftung, multidimensionale und integrierte Bewirtschaftungsstrategien (z. B. Grundwasseranreicherung), wirtschaftliche Anforderungen (z. B. Investitions-/Betriebskosten) und Digitalisierungsmaßnahmen
Das Augenmerk der Fördermaßnahme liegt auf der Unterstützung der erfolgreichen Entwicklung, Demonstration und Umsetzung von anwendungsorientierten Lösungen, die in interdisziplinären Verbundprojekten wie KIMoDIs erarbeitet werden.
Um die verfügbaren Grundwasserressourcen optimal und nachhaltig zu nutzen, entwickelt das Projekt ein Monitoring-, Datenmanagement- und Informationssystem zur gekoppelten Vorhersage und Frühwarnung vor Grundwasserniedrigständen und -versalzung, das auf Methoden der KI basiert. Die Ergebnisse werden in einem nutzerspezifischen Entscheidungshilfe-Tool zusammengeführt, welches mittels verschiedener Klima- und Nutzungsszenarien standortspezifisch eine intelligente Planung von Gegenmaßnahmen ermöglichen soll.
Ziele
Ziele des Gesamtprojekts:
- Entwicklung eines auf KI basierenden Monitoring-, Datenmanagement- und Informationssystems zur kurz- (saisonal), mittel- (1 bis 10 Jahre) und langfristigen (bis 2100) Vorhersage von Grundwasserständen und -versalzung.
- Aufbau eines anwenderspezifischen Entscheidungs-Unterstützungssystems zur frühzeitigen Warnung vor Grundwasserniedrigständen und -versalzung sowie den damit verbundenen Schäden.
- Zusammenführung aller erforderlichen Messdaten in einem intelligenten Datenmanagementsystem.
- Berücksichtigung verschiedener Nutzungsszenarien zur standortspezifischen, intelligenten Planung von Gegenmaßnahmen.
- Die methodische Entwicklung und Demonstration des Ansatzes erfolgt überregional im Land Brandenburg, unter großräumiger Betrachtung aller Aspekte wie den Entnahmen für Trinkwasserversorgung, Industrie und Landwirtschaft, zeitlich hochaufgelöstem Monitoring der Bewässerungslandwirtschaft sowie der Gefahr durch Tiefenversalzung infolge von Übernutzung.
- Der entwickelte Ansatz wird in der Folge übertragen und getestet 1. auf regionaler Ebene, für ein Einzugsgebiet der Harzwasserwerke in Niedersachsen mit Fokus auf problematische Auswirkungen niedriger Grundwasserstände, und 2. auf lokaler Ebene, am Beispiel der Insel Langeoog mit Betrachtung der touristisch bedingten starken Variabilität des saisonalen Wasserbedarfs bei zunehmender Trockenheit sowie Gefährdung der Trinkwasserversorgung durch Versalzung.
Die BfG leitet das Arbeitspaket 4 „KI-gestützte Wasserhaushaltsmodellierung“. Hierfür gelten folgende Ziele:
-- Bereitstellung von simulierten und vorhergesagten Wasserhaushaltsgrößen für die Pilotregion „Untere Havel“, speziell für den Havelnebenfluss Nuthe und die Wasserversorgung Potsdam EWP.
- Berechnung der flächendifferenzierten und zeitlich hochauflösenden Wochenmittel der Grundwasserneubildung (GWN) mittels klassischer Verfahren und KI-basierter Algorithmen.
- Prozess- bzw. Konzeptmodell und KI-basierte Ansätze zur Berechnung der Grundwasser-Oberflächengewässer-Interaktion.
- Kurz-, Mittel- und Langfristvorhersagen der GWN mit einem hybriden Modellsystem.
- Zur Unterstützung der Machine Learning (ML)-Modelle zur Berechnung der Grundwasserneubildung werden
This dataset presents porewater and bottom water data from 63 stations in the Kiel Bight taken during the research cruises BE03/2016 (08.03.2016), BE10/2016 (19.10.2016), BE10/2018 (23.10.2018), BE03/2019 (15.03.2019), L23-13 (13.09.2023 - 15.09.2023), Sagitta24-1 (16.09.2024), Sagitta24-2 (23.09.2024), L25-2b (09.02.2025 - 17.02.2025) and EMB374 (04.09.2025 - 13.09.2025). Short sediment cores (<50cm) were recovered using a Multicorer (MUC), Minicorer (MIC) or Rumohrlot (RL). At 22 of those stations, bottom water and porewater samples were analysed for total alkalinity (TA), ammonium (NH4+), sulfate (SO42-), hydrogen sulfide (H2S), dissolved iron (Fe2+) and dissolved manganese (Mn2+). At 41 stations, exclusively a bottom water sample was taken for H2S measurements. Bottom waters were sampled from the supernatant water in the sediment cores. Porewater samples were extracted from the sediments using rhizones. TA was determined by titration (METROHM 876 Dosimat Plus), NH4+ and H2S using a photometer (Hitachi U-2900), SO42- by Ion Chromatography (METROHM 761 Compact) and Fe2+ and Mn2+ by Inductively Coupled Plasma Optical Emission Spectroscopy (Varian 720-ES). The collected data will be used to determine the spatial and temporal variability of hydrogen sulfide in bottom waters of the Kiel Bight, (ii) identify the controlling factors governing the accumulation of hydrogen sulfide at the seafloor, and (iii) establish an early warning system of sulfidic seafloor conditions for regional stakeholders in the Baltic Sea.
During the research cruises BE03/2016 (08.03.2016), BE10/2016 (19.10.2016), BE10/2018 (23.10.2018), BE03/2019 (15.03.2019), L23-13 (13.09.2023 - 15.09.2023), Sagitta24-1 (16.09.2024), Sagitta24-2 (23.09.2024), Hai24VE2 (24.09.2024), L25-2b (09.02.2025 - 17.02.2025) and EMB374 (04.09.2025 - 13.09.2025), CTDs were deployed and sediment corers were retrieved at 131 stations in Kiel Bight in the southwestern Baltic Sea. Water column oxygen concentrations, temperature and salinity were determined using oxygen and CTD sensors. At selected water depths, water samples were collected with Niskin bottles for the analysis of nitrate concentrations using an autoanalyzer. Short sediment cores (<50cm) were recovered using a Multicorer (MUC), Minicorer (MIC) or Rumohrlot (RL). Bottom waters were sampled from the supernatant water in the sediment cores. Solid phase sediment samples were analyzed for total organic carbon using an element analyzer. Porewater was extracted from the sediment cores uzing rhizones and analyzed for total alkalinity (titration), ammonium (photometer), sulfate (ion chromatography), hydrogen sulfide (photometer), dissolved iron (ICP-OES) and dissolved manganese (ICP-OES). The collected data will be used to (i) determine the spatial and temporal variability of hydrogen sulfide in bottom waters of the Kiel Bight, (ii) identify the controlling factors governing the accumulation of hydrogen sulfide at the seafloor, and (iii) establish an early warning system of sulfidic conditions for regional stakeholders in the Baltic Sea.
Die Daten des Wassergütemessnetzes zur Qualität der Hamburger Gewässer werden auf verschiedenen Wegen bereitgestellt.
1. Hamburg Service: Hier können alle Datensätze abgerufen werden, die dann graphisch angezeigt oder in Tabellenform ausgegeben werden. Der Online-Dienst kann mit einer kostenlosen Registrierung beim Hamburg Service genutzt werden. Anschließend ist das neue Angebot sofort verfügbar. Der Dienst kann auch ohne Registrierung genutzt werden, dann fehlen aber einige Funktionen des Hamburg Service, wie z.B. die Benachrichtigung über fertiggestellte Anfragen.
2. Aktuelle Daten und ausführliche Informationen zum WGMN finden sich im Internet unter www.wgmn.hamburg.de
3. App "Gewässerdaten Hamburg" informiert über Temperatur, Algenentwicklungen, Sauerstoffkonzentration, pH-Wert, Leitfähigkeit und Trübung der Alster, Elbe und Bille. Die App liefert die Daten der zehn automatischen Messstationen an Alster, Elbe und Bille als Grafiken und die aktuellen Werte als Listen. Die Daten können auch als Textdatei heruntergeladen werden.
4. Karten zu den Hafenmessfahrten: Die der Ergebnisse der Hafenmessfahrten sind als Karten bei geo-online verfügbar.