Schutz vor Hochwasser: Künstliche Intelligenz könnte Vorhersagen verbessern

Datenmodelle auf KI-Basis sollen Genauigkeit der Hochwasser-Vorhersage steigern

[datensicherheit.de, 01.03.2025] Hochwasser und Überflutungen infolge Starkregens gehören zu den größten Naturgefahren – mit gravierenden Auswirkungen auf Mensch, Natur und Infrastruktur insbesondere in kleinen Fluss-Einzugsgebieten. Im Rahmen des vom Karlsruher Institut für Technologie (KIT) koordinierten Projektes „KI-HopE-De“ („Kl-gestützte Hochwasserprognose für kleine Einzugsgebiete in Deutschland“) sollen nach KIT-Angaben Forscher, Wetterdienste und Hochwasserzentralen die Vorhersage solcher Gefahren in Deutschland mithilfe Methoden des Maschinellen Lernens (ML) maßgeblich verbessern. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) fördere dieses kürzlich gestartete Projekt mit 1,8 Millionen Euro.

Foto: Gabriele Zachmann, KIT

Zur Verbesserung der bundesweiten Vorhersage von Hochwasser für kleine Flüsse erstellen KIT-Forscher mittels KI ein Hochwasser-Vorhersagemodell

Erstes nationales, probabilistische Hochwasser-Vorhersagemodell in der Entwicklung

Hochwasser-Ereignisse in kleinen Flusseinzugsgebieten – d.h. Flächen von etwa fünf bis 500 Quadratkilometern – träten bei extremen Wetterbedingungen schnell und lokal auf. Dies verkürze die Vorwarnzeiten und erhöhe die Unsicherheiten der meteorologischen und hydrologischen Vorhersagen. Die Bundesländer veröffentlichten deshalb für kleinere Flüsse meist nur regionale, einzugsgebiets- oder landkreisbezogene Warnstufen und keine detaillierten Vorhersagen.

„Unser Hauptziel ist es daher, das erste nationale, probabilistische Hochwasser-Vorhersagemodell zu entwickeln, das eine konsistente und zuverlässige Vorhersage für das gesamte Bundesgebiet ermöglicht“, erläutert Projektleiter Dr. Ralf Loritz vom „Institut für Wasser und Umwelt“ des KIT.

Um solche kurzfristigen Hochwasser-Vorhersagen von bis zu 48 Stunden für kleine Einzugsgebiete erstmals möglich zu machen und sie effizienter, robuster und flexibler zu gestalten, untersuchten und entwickelten Forscher im Verbundprojekt „KI-HopE-De“ KI-Methoden.

KI-Hochwasser-Vorhersage physikalisch basierten Modellen mindestens ebenbürtig und teilweise bereits überlegen

Dr. Loritz führt aus: „Wir wollen einen umfassenden hydro-meteorologischen Datensatz erstellen, der weltweit öffentlich zugänglich ist und sowohl Mess- als auch Vorhersagedaten enthält. Diese beziehen wir aus eigenen Quellen sowie vom Deutschen Wetterdienst und über verschiedene Landesumweltämter aus ganz Deutschland.“

Der Datensatz solle dann die Grundlage bilden, um künftig hydrologische Vorhersagemodelle zu trainieren und zu vergleichen. Dr. Loritz schätzt das Potenzial moderner ML-Methoden hierzu als „enorm“ ein – diese seien in der Lage, komplexe Zusammenhänge in hydrologischen Datensätzen zu erlernen und so robuste und recheneffiziente Simulationen auf Basis hydro-meteorologischer Messdaten und numerischer Wettervorhersagen zu generieren.

„Die Forschung zeigt, dass diese Modelle physikalisch basierten Modellen, wie sie aktuell in der Hochwasser-Vorhersage eingesetzt werden, mindestens ebenbürtig und teilweise bereits überlegen sind“, zeigt sich der KIT-Hydrologe überzeugt.

Prototypische Plattform angestrebt, welche von allen Hochwasser-Vorhersagezentren in Deutschland übernommen werden könnte

Das Projekt „KI-HopE-De“ sei interdisziplinär und institutionenübergreifend angelegt: „Es bündelt Expertise aus Hydrologie, Meteorologie sowie Maschinellem Lernen und verbindet Universitäten, nationale Großforschungseinrichtungen sowie Landes- und Bundesbehörden.“ Neben dem KIT seien der Deutsche Wetterdienst (DWD), das Landesamt für Umwelt Rheinland-Pfalz (LfU RP) und das Landesamt für Natur, Umwelt und Verbraucherschutz Nordrhein-Westfalen (LANUV NRW) Projektpartner.

„Wir erforschen und entwickeln die Modelle von Anfang an gemeinsam mit den späteren Anwendern – in diesem Fall den Landesbehörden“, so Dr. Loritz. Damit stellten sie eine anwendungsorientierte Prototypenentwicklung sowie den Kompetenzaufbau bei den späteren Nutzern sicher und erleichterten so den Praxistransfer.

Mit „KI-HopE-De“ möchten die Forscher wesentlich zur öffentlichen Sicherheit und zum Hochwasserschutz beitragen. Professor Peter Knippertz vom Institut für Meteorologie und Klimaforschung Troposphärenforschung des KIT, einer der Projektverantwortlichen, erklärt abschließend: „Wir schaffen eine innovative, prototypische Plattform, die potenziell von allen Hochwasser-Vorhersagezentren in Deutschland übernommen werden könnte.“

Weitere Informationen zum Thema:

KIT, Institut für Wasser und Umwelt – Hydrologie, Dr. Ralf Loritz
KI-HopE-De – KI-gestützte Hochwasserprognose für kleine Einzugsgebiete in Deutschland