von Jens Zacharias

Forscherinnen und Forscher der Christian-Albrechts-Universität Kiel (CAU) und vom Landesamt für Landwirtschaft, Umwelt und ländliche Räume (LLUR) arbeiten an einem Online-System, das Wasserstände an Binnenpegeln mithilfe von Künstlicher Intelligenz vorhersagt und automatisch vor Hochwasser und Überschwemmung warnt.

Als Land zwischen den Meeren ist auch Schleswig-Holstein anfällig für Hochwasser. Das beweist unter anderem die Überschwemmung in Gelting (Kreis Schleswig-Flensburg) 2011.

Wichtig ist das, weil rund 20 Prozent der Landesfläche Schleswig-Holsteins unter einer kritischen Höhe von 2,5 Metern über dem Meeresspiegel liegen. Der steigende Meeresspiegel wird also zur Gefahr - zum Beispiel für Hausbewohner. Ein verlässliches Frühwarnsystem könnte ihnen mitteilen, wann die Gefahr besteht, dass ihre Keller volllaufen. Das eigene Hab und Gut könnte so rechtzeitig in Sicherheit gebracht werden. Landwirte könnten mithilfe eines Frühwarnsystems ihr Vieh rechtzeitig von der Weide und Autobesitzer ihre Wagen von gefährdeten Parkplätzen holen.

Daten in Hülle und Fülle

Obwohl aktuell täglich überall in Schleswig-Holstein Wetter- und Klimadaten vom Landesamt für Landwirtschaft, Umwelt und ländliche Räume (LLUR) gesammelt werden, weiß niemand verlässlich, wann und wo an den 32.000 Kilometer langen Flussläufen und den über 300 Seen im Land das Wasser über die Ufer tritt. Genaue Vorhersagen für Regionen sind bisher kaum möglich. Eine Ausnahme gibt es allerdings: Der Ort Willenscharen (Kreis Steinburg) an der Stör nahe Neumünster ist Ausgangspunkt und Modell für die Kieler Forscherinnen und Forscher. Innerhalb der nächsten drei Jahre sollen weitere Orte dazukommen.

Künstliche Intelligenz soll Datenmengen in Prognosen verwandeln

Eine Hochwassergefahr besteht zu jeder Jahreszeit. Zuletzt im Vorjahr tritt die Flensburger Förde über die Ufer.

Bei den Untersuchungen in Willenscharen lernt eine Software selbstständig über mehrere Stunden, die Werte über Pegelstände, Luft- und Bodenfeuchte, Wind und Temperatur richtig einzuordnen, wie Michel Spils, Dokorand der Technischen Fakultät, Fachbereich Intelligente Systeme, erklärt. Das System kann demnach auch auf unvorhergesehene Ereignisse reagieren. Genutzt werden dabei die Prozessoren von Grafikkarten. Auf ihnen laufen viele Rechenprozesse gleichzeitig nebeneinander ab. Bei einem normalen Rechnerprozessor würde dieser Prozess viel länger dauern.

Ziel: Exakte Vorhersagen von Pegelständen

So soll eine genaue Vorhersage von zukünftigen Pegelständen der schleswig-holsteinischen Gewässer entstehen. Das Land Schleswig-Holstein fördert die Entwicklung des selbstlernenden Hochwasser-Frühwarnsystems mit rund 255.000 Euro bis zum Frühjahr 2025.

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