Satellitendaten für bessere Fähigkeiten in der Wasserbewirtschaftung
Bevölkerungswachstum, Klimawandel und großflächige Verschmutzung sind eine Belastung für die Wasserreserven. In vielen Regionen mangelt es an rechtzeitigen, zuverlässigen und verwertbaren Daten für die Entscheidungsfindung in Bezug auf die Wasserqualität und -verfügbarkeit. „Extremwetterereignisse wie schwere Dürren und Regenfälle sind in den vergangenen zwei Jahrzehnten stark angestiegen und haben massive Infrastrukturschäden verursacht“, sagt SWIM(öffnet in neuem Fenster) Projektmitglied Keenan Lucas, technischer Projektkoordinator bei Offshore Monitoring(öffnet in neuem Fenster) in Zypern. „Darüber hinaus sind die Gewässer immer mehr von schädlichen Algenblüten bedroht, die vor allem der Aquakulturindustrie erheblich wirtschaftlich schaden.“
Prädiktive Modellierung und umsetzbare Empfehlungen
Das SWIM-Projekt zielte darauf ab, die Wasserbewirtschaftungsfähigkeiten mit einer „All-in-One“-Plattform zu stärken, die nicht nur Daten anzeigt, sondern auch Prognosemodelle, Echtzeitwarnungen und umsetzbare Empfehlungen bereitstellt. Hierzu wurde ein multidisziplinäres Team aus fünf Ländern zusammengestellt, das Kompetenzen in den Bereichen Erdbeobachtung, IoT-Hardware (Internet der Dinge), Softwaretechnik, Hydrologie und lokale sozioökologische Governance vereint. „Das Projekt nutzte einen Datenverknüpfungsansatz, der eine Vielzahl von Copernicus(öffnet in neuem Fenster) –Satellitenbildern mit genauen Echtzeit-Bodenmessungen von schwimmenden IoT-Sensoren für die Wasserüberwachung kombiniert“, erklärt Lucas. „Für die Verarbeitung dieser immensen Datenmenge wurde maschinelles Lernen genutzt, um die Satellitenmesswerte aktiv anhand der Ground-truth-Daten zu kalibrieren.“ Ein KI-gestütztes Entscheidungshilfesystem (AI-DSS) wurde integriert, um automatische, umsetzbare Warnmeldungen zu generieren. Das gesamte System wurde dann in Szenarien aus der realen Praxis in Kolumbien erprobt, insbesondere am Stausee La Fe (hinsichtlich Wasserqualität und -bilanz) und im Wassereinzugsgebiet Las Palmas (hinsichtlich Naturkatastrophenrisiken). „Das Team arbeitete direkt mit den örtlichen Versorgungsunternehmen und Gemeinden zusammen, um sicherzustellen, dass die Plattform den praktischen und betrieblichen Anforderungen entspricht“, fügt Lucas hinzu.
Multisensor-Datenverknüpfungsansatz
Dieser Pilotversuch hat gezeigt, dass das SWIM-Forschungskonzept in der realen Praxis funktioniert. Der solarbetriebenen WAMO-Boje des Projekts gelang die direkte Übermittlung von Live-Daten zur Wasserqualität an die Plattform, während die Orbiter-App des amerikanischen Partnerunternehmens Rayner Software(öffnet in neuem Fenster) die riesigen Datenmengen des Copernicus-Programms nutzte. Das Projektteam zeigte zudem, dass maschinelles Lernen den Abfluss von Flüssen selbst in Gebieten mit sehr begrenzter lokaler Beobachtung vorhersagen kann. Das Team ist überzeugt davon, dass Versorgungsunternehmen, Aufsichtsbehörden, Notfalleinsatzkräfte, Privatunternehmen, Versicherungsgesellschaften und örtliche Gemeinden gleichermaßen von besseren, rechtzeitigen Informationen über die Vorgänge in einem Wassereinzugsgebiet profitieren können. „Die wahre Stärke dieser Lösung liegt darin, dass sie Technologien kombiniert, die oft getrennt voneinander eingesetzt werden: Satellitenbeobachtung, bodengestützte sensorische Erfassung, maschinelles Lernen und Entscheidungshilfe“, erklärt Lucas.
Satelliten- mit Bodenbeobachtung integrieren
Die weiteren Schritte beinhalten die Weiterentwicklung von einem soliden Prototypen zu einer voll funktionsfähigen Plattform. Dies umfasst den Abschluss der Validierung an den Pilotstandorten, die stärkere Integration von Satelliten- und bodengestützter Beobachtung und die Erbringung des Beweises, dass die wesentlichen Module des Systems unter realen Bedingungen zusammen funktionieren können. „Wir möchten auch die Funktionen der Plattform für die Notfallhilfe erweitern, die Anwendungsfreundlichkeit für verschiedene Arten von Interessengruppen verbessern und die Einbindung von SWIM in bestehende Überwachungssystemen von Versorgungsunternehmen und Behörden vereinfachen“, sagt Keenan. „Parallel dazu kümmern wir uns um die Entwicklung des kommerziellen Fahrplans, die Sicherung passender Finanzierungsmöglichkeiten und den Schutz der wesentlichen Projektinnovationen, damit die Plattform für die Skalierung bereit ist.“
