Der Klimawandel bringt viele neue Herausforderungen für das Management des Grund­wasser­­vorrats. In Thüringen wird dafür im Kontext der Niedrigwasserstrategie ein landes­weites Grundwassermodell auf Basis von SPRING [1] gekoppelt mit dem Grund­wasser­neubildungsmodell RUBINFLUX [2] verwendet. Daraus ergibt sich ein prognose­fähiges Modell [3] für Untersuchungen der Einflüsse des Klimawandels auf Basis der RCPs des Mitteldeutschen Kernensemble [4]. Neben der eigentlichen Grundwasserneubildung sind weitere klimatische Parameter für die Einschätzung der Entwicklung des Grund­wasser­dargebots wichtig: Der Niederschlag liefert eine erste Einschätzung des prinzipiell verfügbaren Wassers, die klimatische Wasserbilanz liefert eine Übersicht über die Entwicklung des Wasservorrats im gesamten Jahr, der Trockenheitsindex tendenziell für den Sommer und die Anzahl Schneetage für den Winter. Schlussendlich hat dies alles einen Einfluss auf die Grundwasserstände. Jedoch sind alle diese Parameter räumlich stark variabel. Insbesondere für das Management der Grundwasserentnahmen sind die derzeit 391 hydrogeologischen Teileinzugsgebiete des Bundeslandes Thüringen von Relevanz. Mit dem neu entwickelten Programm können für beliebige Teilgebiete statistische Analysen aller Parameter durchgeführt werden, um die riesigen Datenmengen übersichtlich darzustellen. Diese werden automatisiert in Graphen aufgearbeitet und für die Nutzung im GIS georeferenziert. Mit nur wenigen Klicks kann die Arbeit von mehreren Wochen auto­matisiert werden. Für weitergehende Analysen stehen nun alle notwendigen Informationen übersichtlich im GIS zur Verfügung. Damit können Einzugsgebiete, die ein potentielles Risiko einer Übernutzung anzeigen, rechtzeitig erkannt und mögliche Maßnahmen getroffen werden. Im Vergleich zu den historisch gemessen Daten können die Klimaprognosen zudem automatisch korrigiert werden, um die entsprechenden Änderungssignale auszuwerten.

[1] delta h, SPRING 7 Benutzerhandbuch (ISBN: 978-3-00-073433-5), Witten, 2025.

[2] H. Zepp, C. König, J. Kranl, M. Becker, B. Werth und M. Rathje, „Implizite Berechnung der Grundwasserneubildung (RUBINFLUX) im instationären Grundwasserströmungsmodell SPRING. Eine neue Methodik für regionale, räumlich hochaufgelöste Anwendungen,“ Grundwasser - Zeitschrift der Fachsektion Hydrogeologie, Bd. 22, Nr. 2, pp. 113-126, 2017.

[3] delta h, „Grundwasserströmungsmodell Thüringen. Bericht Modellaktualisierung 2024,“ Witten, Dezember 2024.

[4] delta h, „Grundwasserströmungsmodell Thüringen. Einfluss des Klimawandels auf das Grundwasser in Thüringen (Phase 4),“ Witten, Dezember 2024.

In der numerischen Grundwassermodellierung sind massive geologische Körper, wie z. B. Intrusionskörper aber auch manche stark und überkippt gefalteten sowie überschobenen Schichten oftmals schlecht abzubilden. Unstrukturierte Netze, mit denen auch Störungen gut abgebildet werden können, eröffnen hier zusätzliche Möglichkeiten. Mit einer verknüpften Parametrisierung können die resultierenden Modelle als Basis weiterer Modellierungen des Untergrundes dienen. Hierbei haben sich eher restriktive Interpolationsverfahren, wie z. B. das Nearest-Neighbour-Verfahren, besser bewährt als geostatistische Methoden, da die Kleinräumigkeit von Störungen und die Unregelmäßigkeit von Grenzflächen besser abgebildet werden können.

Technische Basis der Modellierungen sind GIS. Aufgrund der Universalität der verfügbaren Methoden und Standardformate der Werkzeuge können mit ihrer Hilfe die notwendigen Datengrundlagen für die Erstellung unstrukturierter Netze erstellt werden. Ganz wesentlich ist neben der Nutzung von Horizont-gebundenen Karten die Verarbeitung von Bohrinformationen. Für QGIS(OpenSource-Werkzeug) wurde die Erweiterung gis4geology programmiert, die die Erstellung von vertikalen Profilschnitten in den eigentlich horizontal orientierten GIS unterstützt. Hierbei können auch Bohrinformationen aus SEP3-konformen Datenbanken genutzt werden. Eine konstruktive Arbeitsweise, die die Einbeziehung vorhandener analoger, gescannter Daten ermöglicht (z. B. handgezeichnete oder skizzierte Profilschnitte), kann somit nicht nur für den Aufbau, sondern auch für Kalibrierung und Korrektur der Datenbasis angewendet werden.

Mit verschiedenen Werkzeugen wird eine attributierte Punktdatenbasis erzeugt und ein Volumenmodell über die Octree-Diskretisierung erstellt. Die Attribute werden als Parameter übernommen. Das Werkzeug arbeitet sehr rechenintensiv und unabhängig von einem GIS. Die Parallelisierung der Algorithmen sorgt für erträgliche Rechenzeiten, die von der Datenbasis als auch von der verwendeten Hardware abhängen.

Das Modell wird in einem wissenschaftlichen Standardformat (.vtu) erstellt, sodass die Visualisierung mit verschiedenen Werkzeugen, z. B. hochauflösenden Bildschirmen, 3D-Bildschirmen oder in einer Cave, erfolgen kann, was insbesondere Kalibrierung, Modellaktualisierung und Modellpflege ermöglicht. Zwar muss das Modell bei Veränderungen der Datenbasis neu berechnet werden, aber dies erfolgt automatisch, und ein Neubeginn ist nur bei gravierenden Abweichungen vom vorherigen Modell notwendig. Diverse Visualisierungswerkzeuge sind in der Lage, nicht nur die Modellgeometrien adäquat wiederzugeben, sondern auch beliebige Schnitte durch das Modell zu erstellen, um die geologische und hydrogeologische Arbeit zu erleichtern.

Für aktuelle numerische hydrogeologische Modellierungswerkzeuge können die Octree-Modelle aufgrund mangelnder Datenkompatibilität bisher nicht direkt übernommen werden. Einige wenige Softwarewerkzeuge (z. B. MODFLOW 6 oder Feflow 7.x) sind jedoch grundsätzlich in der Lage, unstrukturierte Netze zu verarbeiten. Entsprechende Konvertierungsprogramme sind in Arbeit, aber die Netzstrukturen befördern auch die Entwicklung und Anwendung neuer Berechnungsmethoden, die in den letzten Jahren entwickelt wurden.

Abb. 1: K_f-Werte des Randbereichs eines Rotliegend-Batholithen im Norden Halles mit Störungssystemen in den benachbarten Rotliegend-Sedimenten auf der Basis eines Octree-Netzes (in 10^-6 m/s).

Bioremediation ist eine vielversprechende Strategie für die nachhaltige Sanierung kontaminierter Standorte, insbesondere bei Kontamination mit organischen Kohlenwasserstoffen. Der Schlüssel zur Identifizierung optimaler Bedingungen und die Vorhersage des Abbaus im Untergrund ist das Verständnis der mikrobiologischen, geochemischen und physikalischen Transportprozesse sowie deren Zusammenhänge.

Im Rahmen des EU-geförderten Projekts MiBiRem, entwickeln wir ein Open-Source-Python-Framework MiBiPreT zur Analyse und Vorhersage von mikrobiologischen Abbau- und Transportprozessen. MiBiPreT besteht aus mehreren Paketen zur Datenanalyse, Interpretation und Modellierung hydrogeologischer/geochemischer Prozesse organischer Schadstoffe, mit Fokus auf aromatische Kohlenwasserstoffe, während des mikrobiellen Abbaus.

Wir stellen die einzelnen Pakete mibiscreen und mibitrans vor. Mibiscreen dient der mikrobiombasierten Felddatenanalyse im Rahmen der Sanierung. Es umfasst Screening-Methoden und Datenvisualisierung für geochemisches Screening, Metabolitenanalyse, Isotopenanalyse und multivariate Statistik. Mibitrans ist für die Modellierung von Stofftransport und biologischem Abbau konzipiert. Es basiert auf physikalisch basierten (semi-)analytischen Lösungen für den mehrdimensionalen Stofftransport. Der biologische Abbau kann sowohl als einfacher Zerfall erster Ordnung als auch als instantane, feldweite Reaktion auf Basis der Elektronenakzeptorkonzentrationen modelliert werden. Beide Pakete sind modular, umfassend getestet, gut dokumentiert und strukturiert, um eine einfache Anpassung und Anwendung in verschiedenen Feldsituationen zu ermöglichen. Wir werden ihre Anwendung anhand von Beispieldaten laufender Bioremediationsprojekte vorstellen um zu zeigen, dass beide Pakete - mit ein wenig Pythonkenntnissen - leicht zu nutzen sind, sowohl für Wissenschaftler als auch für Praktiker.

Daten zu umweltrelevanten Schutzgütern wie Wasser werden in Deutschland größtenteils auf Länderebene und damit dezentral erfasst. Aus Sicht der Nutzenden ist das nicht ideal, da der Zugang damit weit verteilt und uneinheitlich ist. Aus diesem Grund wurde am Umweltbundesamt das Nationale Zentrum für Umwelt- und Naturschutzinformationen gegründet, dessen zentrales Produkt, umwelt.info, einen einheitlichen Zugang zu allen öffentlich verfügbaren Umweltdaten Deutschlands bieten soll.

Das Suchportal umwelt.info ist seit Anfang 2025 online und bietet bereits (Stand Oktober 2025) über 1.2 Millionen Datensätze aus 250 verschiedenen Quellen, wie Behörden, Wissenschaft und Zivilverwaltung an. Im Bereich Wasser sind bereits 127.700 Grundwassermessstellen und 24.900 Flussmessstellen erfasst. Über diese Messstellen werden Metadaten bereitgestellt wie eine global eindeutige Messstellen-ID, eine Liste der Messgrößen, Zeitraum und Ortsdaten der Messungen, sowie Verknüpfungen zu den jeweiligen Grundwasser- und Flusswasserkörpern. Des Weiteren existieren Python-basierte Downloadskripte mit denen, falls vorhanden, die Zeitreihen der Messungen heruntergeladen werden können. Aufgrund unseres Open-Source-Ansatzes ist außerdem eine einfache Anpassung dieser Python-Skripte für spezifische Anwendungszwecke möglich. Zusätzlich ermöglicht unsere dokumentierte API einen direkten Zugriff.

In dieser Präsentation wird umwelt.info vorgestellt und eine Reihe von Möglichkeiten zu dessen Nutzung präsentiert. Im ersten Teil wird kurz die technische Basis erklärt, auf welchen Datenbestand wir zurückgreifen und wie dieser sich weiter entwickeln soll. Anhand einer App wird auch gezeigt, welche Daten zu verschiedenen Grundwassermessstellen vorliegen. Im zweiten Teil wird eine Demonstration von umwelt.info folgen. Es wird gezeigt, wie eine einfache Suche per Webbrowser möglich ist und wie diese ebenfalls per API erfolgen kann. Das Portal selbst ist unter der Adresse https://umwelt.info erreichbar, wobei die Suche einfach unter https://umwelt.info/suche zu finden ist. Um Transparenz, Nachnutzbarkeit und Zusammenarbeit zu fördern, ist sämtlicher Code unter einer Open Source Lizenz erhältlich. Das zentrale Repository ist unter https://gitlab.opencode.de/umwelt-info gehostet, während alle Python und R-Skripte unter https://gitlab.opencode.de/umwelt-info/data-stories zu finden sind.

Die softwaregestützte Bewertung von Grundwässern ist ein zentraler Bestandteil des Grundwassermonitorings und der Gefährdungsanalyse.
Für die Beurteilung des Vorliegens und der Intensität eines salinaren Stoffeintrags in Gewässer und Grundwasser nimmt die Software GEBAH (Genetische Bewertung von Analysen der Hydrosphäre) in Norddeutschland eine bedeutende Rolle ein. Mit Hilfe hydrogeochemischer Daten gelingt es, salinare Wasserintrusionen (Binnenversalzung, Küstenversalzung) konzentrationsunabhängig und damit frühzeitig zu erkennen. GEBAH wird in Brandenburg seit 2010 von Landesbehörden, Wasserversorgern und Ingenieurbüros eingesetzt. Auswertungen mit GEBAH sind hier etablierter Bestandteil des Grundwassermanagements, der Erkundung und Erschließung von Wasservorräten sowie der Wasserrechts- und Wasserschutzgebietsverfahren.
Im Zuge der Weiterentwicklung wird GEBAH vollständig in die Programmiersprache Python überführt und als cloudbasierte Software-as-a-Service (SaaS) bereitgestellt. Damit wird das bisherige auf VB6 basierende System in eine zukunftssichere, skalierbare Architektur überführt, die eine ortsunabhängige Nutzung, die automatisierte Datenübermittlung an das LBGR (im Sinne des Geologiedatengesetzes) und eine Integration in bestehende Fach- und Behörden-Workflows ermöglicht. Ziel ist die Schaffung einer digitalen Plattform, die den Betrieb, die Weiterentwicklung und die Qualitätssicherung der Bewertungsmethoden langfristig gewährleistet.
Die technische Umsetzung basiert auf einer serviceorientierten Drei-Schichten-Architektur mit klar getrennten Ebenen für Datenhaltung, Logik/API und Präsentation. Diese Struktur erlaubt eine hohe Modularität und erleichtert die Integration neuer Funktionen und Schnittstellen. Der Python-Kern implementiert sämtliche Bewertungsalgorithmen modular und stellt sie über eine standardisierte REST-API bereit. Damit können perspektivisch ggf. auch externe Anwendungen und Fachverfahren direkt auf die Bewertungsfunktionen von GEBAH zugreifen.
Die browserbasierte Webanwendung bietet moderne Benutzeroberflächen mit Kartenansichten, interaktive Visualisierungen und Plausibilitätsprüfungen. Ein integriertes Benutzer- und Rechtemanagement, Protokollierung und automatisierte Updates gewährleisten die Einhaltung aktueller IT-Sicherheits- und Datenschutzstandards. Kernkomponenten bilden Module zur Stammdaten- und Messdatenverwaltung, eine Administrationsoberfläche, die GEBAH-Auswertung sowie weitere anwendungsorientierte Funktionsmodule.
Die Cloud-Umgebung wird containerisiert bereitgestellt und kann wahlweise in öffentlichen oder behördeninternen Rechenzentren betrieben werden. Dieses Konzept ermöglicht eine effiziente Skalierung, eine zentrale Verteilung von Softwareupdates und den ortsunabhängigen Zugriff für unterschiedliche Nutzergruppen.
Mit der Neuentwicklung von GEBAH als Cloud-Dienst entsteht ein Werkzeug für hydrogeochemische Bewertungsprozesse, das klassische hydrogeochemische Fachlogik mit modernen Konzepten der Softwareentwicklung, Cloud-Technologien und Datenintegration verbindet. Die Plattform steht exemplarisch für den Übergang von spezialisierten Fachanwendungen hin zu integrierten digitalen Grundwassersystemen, die Daten, Modelle und Bewertungswerkzeuge in einer einheitlichen digitalen Umgebung zusammenführen.
Der Vortrag gibt Einblicke in das Projekt zur Transformation der GEBAH-Desktopanwendung in die Cloud und stellt die neue Fachanwendung vor.