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Präsentation 31
ID: 121 / Poster Mi: 31
Ergebnisse aus dem BMFTR-Projekt „KIMoDIs“ – Projektgebiet West-Hümmling
Eva González1, Jörg Elbracht1, Stefan Kunz2, Sönke Riechers3, Maria Wetzel2
1: Landesamt für Bergbau, Energie und Geologie; 2: Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe; 3: Leibniz Universität Hannover
Zur Vorhersage von Grundwasserniedrigständen wird im Projektverbund KIMoDIs ein auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierendes Monitoring-, Datenmanagement- und Informationssystem entwickelt. Ziel ist unter Verwendung von Klimavorhersagen und - projektionen eine Frühwarnung vor Grundwasserniedrigständen zu ermöglichen. Das LBEG ist mit dem Pilotgebiet West-Hümmling Praxispartner in dem Projekt. Das Projektgebiet West-Hümmling liegt inmitten der Sögelner Geest, etwa 10 km östlich der Ems, im Westen von Niedersachsen. Namensgebend ist der Hümmling, der den Kernbereich der Sögeler Geest bildet. Das dortige Wasserwerk Surworld fördert seit Mitte der 1970er Jahre Grundwasser und bereitet es für die öffentliche Trinkwasserversorgung auf. Das Wassereinzugsgebiet umfasst in etwa 2680 ha. Ziel des Teilprojektes ist ein Ergebnisvergleich von numerisch simulierten Grundwasserständen mit KI-modellierten Grundwasserständen. Dafür wurde ein numerisches Grundwasserströmungsmodell in Zusammenarbeit zwischen dem LBEG und der Leibniz Universität Hannover für das Wasserversorgungsgebiet erarbeitet. An der BGR wurden KI-Modelle für ausgewählte Messstellen entwickelt. Im Vergleich zeigt sich, dass die KI-Modelle die tatsächlichen Grundwasserstände etwas präziser abbilden können als das numerische Modell. Dies ist darauf zurückzuführen, dass für jede Messstelle ein individuelles KI-Modell erstellt wird, das erlernt wie der Grundwasserstand auf Änderungen in Niederschlag, Temperatur und relativer Luftfeuchtigkeit reagiert. Bei der numerischen Modellierung hingegen werden alle vorhandenen Messstellen in einem Modell abgebildet. Durch die Kalibrierung des Modells wird insgesamt eine hohe Modellgüte erreicht, wobei die Vorhersagegüte an einzelnen Messstellen variieren kann. Des Weiteren wurden bei dem Aufbau des numerischen Modells neben den atmosphärischen Parametern auch hydrogeologische Informationen wie hydrostratigrafische Einheiten und kf-Werte berücksichtigt, wodurch die räumlichen Zusammenhänge im Grundwasser explizit abgebildet werden können. Der Fokus der eingesetzten KI-Modelle liegt auf präzisen Vorhersagen an einzelnen Messstellen. Sie ermöglichen präzise Prognosen an den vorhandenen Messstellen, erfassen jedoch keine Entwicklungen im Gebiet zwischen diesen Punkten. Mit beiden Modellen wurden auch Prognosen gerechnet. Das numerische Modell weißt eine höhere Amplitude bei den berechneten Grundwasserständen auf und errechnet somit größere Extremwerte als das KI-basierte Modell. Dies ist vermutlich darauf zurückzuführen, dass in das numerische Modell die atmosphärischen Parameter wie Niederschlag und Verdunstung über die Grundwasserneubildung nach mGROWA 22 (Ertl et al., 2024) eingehen. Die berechneten Ganglinien an den einzelnen Messstellen zeigen somit eine ähnliche Dynamik wie die prognostizierte Grundwasserneubildung. Das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt fördert das Verbundprojekt „KIMoDIs“ zur Fördermaßnahme „Nachhaltige Grundwasserbewirtschaftung (LURCH)“ im Rahmen des Bundesprogramms „Wasser: N“. Wasser: N ist Teil der BMBF-Strategie „Forschung für Nachhaltigkeit (FONA)“. Förderkennzeichen: 02WGW1662H
Literatur:
Ertl, G., Bug, J., Ghalichehbaf, S., Hajati, M.-C., Herrmann, F., Waldeck, A. & Elbracht, J. (2024): Die Grundwasserneubildung und weitere Wasserhaushaltskomponenten von Niedersachsen – Berechnungen mit dem Wasserhaushaltsmodell mGROWA22. – GeoBerichte 51: 66 S., 30 Abb., 3 Tab., Anh.; Hannover (LBEG).
