Alles fließt – aber wohin?
Sie beschäftigen sich mit hydrologischen Modellen. Was versteht man darunter?
Karsten Schulz: Hydrologische Modelle sind im Prinzip mathematische Werkzeuge, um hydrologische Prozesse beschreiben und vorhersagen zu können. Anwendungsbereiche gibt es viele. Wir machen etwa mit unseren hydrologischen Modellen Vorhersagen über Hochwasser oder wie sich die Grundwasserneubildung unter dem Klimawandel ändern wird.
Es geht also um Vorhersagen, Grund- und Oberflächenwasser betreffend?
Ja, aber auch um Verdunstung – also wie viel Wasser in die Atmosphäre verschwindet – oder die Entwicklung der Bodenfeuchte.
Warum sollte man das wissen?
Auch das betrifft viele Ebenen. So kann es etwa für die Energieerzeugung oder Schifffahrt wichtig sein, wie viel Wasser welche Flüsse in den nächsten Tagen führen. Die Bodenfeuchte zu kennen, ist für die landwirtschaftliche Produktion essenziell, um zu wissen, ob Bewässerungsmaßnahmen gesetzt werden müssen. Die hydrologischen Modelle dienen auch dazu, aufzuzeigen, wie sich diese Größen in den nächsten Tagen bis hin zu Dekaden entwickeln, je nach Verfügbarkeit von Klima- oder Wettervorhersagen.
Prof. Karsten Schulz, Leiter des Instituts für Hydrologie und Wasserwirtschaft an der BOKU University
Berechnet wird es mit mathematischen Formeln?
Wir nutzen nicht nur eine, sondern ein ganzes System von Gleichungen, um Vorhersagen treffen zu können. Dazu kommen unterschiedliche Parameter, die notwendig sind. Das sind etwa Eigenschaften des Bodens: Wie gut leitet er Wasser und wie durchwurzelt ist er? Wie sieht die Topografie aus? Diese Größen braucht man für hydrologische Modelle – und zwar an vielen Punkten in der Landschaft. Allerdings kennt man diese nicht genau. Natürlich kann man sie messen, aber eine Messung von Eigenschaften einer Bodensäule kann Tage bis Wochen dauern. Somit gibt es diese Informationen für einige Punkte, für andere versuchen wir, sie aus anderen Informationen abzuleiten. Um darzulegen, wie komplex das Thema ist, nehmen wir Österreich als Beispiel: Für Zufluss- und Wasserhaushaltsprognosen unterteilen wir das Land in ein Quadratkilometer große Flächen. Für jede dieser Flächen benötigt das Modell circa 30 Parameter. Österreich hat etwa 80.000 Quadratkilometer Fläche, somit hat man schnell eine Million dieser Parameter, die man abschätzen muss. Wir haben jetzt ein neues Verfahren mit künstlicher Intelligenz entwickelt, das aus bekannten Gebietseigenschaften, etwa Landnutzung, die mathematischen Gleichungen zur Abschätzung dieser Parameter für jede Fläche durchführen kann. Damit können wir deutlich präziser und besser diese ganzen Wasserhaushaltskomponenten vorhersagen.
KI wird üblicherweise an enorm vielen Daten trainiert. Wie sind Sie vorgegangen?
Zunächst haben wir circa 30 Millionen verschiedene mathematische Gleichungen generiert, die wir in ein neuronales Netz „gepackt“ haben. Über die Wetter- und Abflussdaten von etwa 100 Testgebieten lernt die KI und entwickelt geeignete Formeln, die beschreiben, wie die Parameter mit den Eigenschaften der Landschaft zusammenhängen und sich auf das Abflussverhalten von Wasser auswirken können. Wir setzen die KI hier also als Gleichungsgenerator ein. Der neue Ansatz ist, dass wir das übliche Black-Box-Modell umgehen – also dass man nicht weiß, wie die KI zu ihrem Ergebnis gekommen ist. Bei uns kann man die Gleichungen, die genutzt werden, wie eine Formel extrahieren und darstellen. Das nennt man auch „Explainable KI“.
Befinden Sie sich noch in der Grundlagenforschung?
Wir haben in einer Kooperation mit dem Umweltforschungszentrum in Leipzig die KI für 160 Einzugsgebiete in Deutschland trainiert und getestet und konnten genauere Vorhersagen zum Wasserabfluss zeigen als mit den etablierten Verfahren. Jetzt arbeiten wir gerade daran, es auf Österreich umzumünzen. Das Schöne an unserem Verfahren ist, dass es auf verschiedene Regionen transferierbar ist und sich nicht nur für hydrologische Modelle eignet. Man kann es immer da, wo es um räumliche Fragestellungen mit expliziten Modellen geht, einsetzen. Wir werden es also nun auch im Rahmen von Wetter- und Klimamodellen testen. Ich kann mir unsere Entwicklung aber auch gut im Bereich der Geologie vorstellen, wenn es um Vorhersagen zu Felsstürzen, Muren oder Lawinen geht. Kurz: Wir befinden uns noch in der Grundlagenforschung, die man operationell anpassen muss, die dann aber schon gut angewendet werden kann.