It’s Raining Data:

Benjamin Mewes, Okeanos Smart Data Solutions GmbH

(Titelbild: © AdobStock | 1669045746 | Daeng )

Eine Zukunft, in der Hochwasser nicht mehr ganze Dörfer unvorbereitet trifft, sondern rechtzeitig angekündigt wird: Menschen können ihr Hab und Gut in Sicherheit bringen, Einsatzkräfte sind optimal koordiniert, und Schäden werden deutlich reduziert. Künstliche Intelligenz macht genau dieses Szenario möglich. Sie verwandelt unüberschaubare Datenmengen in klare Warnungen – und schenkt damit vor allem eines: Sicherheit und Zeit, um Leben und Existenzen zu schützen. In der Praxis kommen dabei maschinelle Lernverfahren wie neuronale Netze oder Entscheidungsbäume zum Einsatz, die aus historischen Wetter- und Sensordaten Muster ableiten, um künftige Entwicklungen vorherzusagen.

Künstliche Intelligenz schützt allein niemals gegen Naturgefahren, aber sie stellt ein wichtiges Werkzeug im Kampf gegen deren Auswirkungen dar. Dabei ist sie gleichgestellt mit physikalischer Modellierung, statistischen Berechnungen und ingenieurstechnischen Verfahren. Da eine KI nicht kreativ ist, kann sie nur zwei Vorzüge ausspielen:

• Mustererkennung in komplexen Wirkgefüge
• Zeitgewinn

Hier sei vorangestellt, dass der Einsatz von KI sicherlich nicht ohne Gefahren und Probleme einhergeht. Jedwede Modellierung und Vereinfachung kann ein zu hohes Maß an Vereinfachung mit sich bringen. Es müssen somit Expert:innen die Ergebnisse einordnen und kontinuierlich das Modell in seiner Funktionalität überwachen. In der Regel übernehmen diese Aufgabe spezialisierte Fachleute aus der Hydrologie, Meteorologie oder Datenanalyse, die technische Prognosen mit lokalem Erfahrungswissen kombinieren. Dies mindert – wie bei allen anderen modelltechnischen Ansätzen – das Fehlerpotenzial, und die neuartigen Werkzeuge entfalten ihre volle Kraft.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Analyse sensorbasierter Umweltdaten erweitert die klassischen Methoden der Extremwertstatistik deutlich. Durch die kontinuierliche Erfassung großer, heterogener Datenmengen – etwa zu Niederschlag, Abfluss oder Bodenfeuchte – entstehen hochdimensionale Datensätze, deren komplexe Muster mit herkömmlichen Verfahren nur eingeschränkt abgebildet werden können. KI-Modelle erkennen nichtlineare Zusammenhänge, unterscheiden zuverlässig zwischen regulären Schwankungen und signifikanten Abweichungen und können fehlende oder verrauschte Sensordaten rekonstruieren. Dadurch verbessert sich sowohl die Identifikation hydrologischer Ex-tremwerte als auch die Bewertung der zugrunde liegenden Ursachen. Ein besonderer Vorteil ist die frühzeitige Erkennung von Vorläuferstrukturen, die häufig den Beginn extremer Ereignisse markieren.

Eine Schlüsselrolle spielt dabei die Bodenfeuchte, da sie maßgeblich die Speicher- und Infiltrationseigenschaften des Bodens bestimmt. Sie beeinflusst, wie schnell Oberflächenabfluss entsteht, wie stark ein System auf Starkregen reagiert und wie anfällig eine Region für Dürre ist. Ihre Dynamik ist jedoch räumlich wie zeitlich komplex und wird von zahlreichen Faktoren gesteuert – von der Landnutzung bis zur Verdunstung. KI-gestützte Analysen integrieren Bodenfeuchtesensoren, Fernerkundung und Modelloutputs zu einem konsistenten Bild und erfassen nichtlineare Wechselwirkungen mit anderen Umweltparametern. Damit entstehen präzisere Charakterisierungen von Risikokonstellationen, die eine robustere Einschätzung von Hochwasser- oder Dürreprozessen ermöglichen und Frühwarnsysteme deutlich stärken.

Hystereseeffekte (eine Wirkung, die verzögert gegenüber einer Änderung der Ursache auftritt) in der Bodenfeuchte stellen ein zentrales Phänomen dar, das bei der datenorientierten Analyse hydrologischer Extreme berücksichtigt werden muss.

Ein einfaches Beispiel: Ein ausgetrockneter Boden nimmt den ersten Regen oft nur langsam auf, während ein bereits feuchter Boden mit demselben Messwert deutlich schneller reagiert – genau diese zeitlich verzögerte Reaktion beschreibt die Hysterese.

Sie entstehen aus der unterschiedlichen Beziehung zwischen Wassergehalt und Saugspannung während Benetzungs- und Trocknungsprozessen und führen dazu, dass identische Bodenfeuchtewerte je nach Prozessrichtung unterschiedliche hydrologische Zustände repräsentieren. Dies hat unmittelbare Auswirkungen auf die Modellierung von Infiltration, Retention und Abflussbildung. In Sensordaten zeigt sich die Hysterese beispielsweise in verzögerten Reaktionen zwischen Niederschlagsereignissen und gemessener Bodenfeuchte oder in divergierenden Mustern während Trocken- und Wiederbefeuchtungsphasen. KI-gestützte Verfahren bieten hier einen Vorteil, da sie nicht nur lineare Korrelationen zwischen Input- und Outputvariablen berücksichtigen, sondern auch komplexe, pfadabhängige Zusammenhänge identifizieren können.

Durch die Analyse großer Zeitreihen und die Integration verschiedener Datenquellen lassen sich hysteretische Muster in der Bodenfeuchte systematisch erfassen und in Vorhersagemodelle einbinden. Dies verbessert die Fähigkeit, hydrologische Extremereignisse wie Starkregenabfluss oder Dürreintensität realitätsnäher abzubilden und Unsicherheiten in der Extremwertanalyse zu reduzieren.

Ein prägnantes Anwendungsbeispiel für hysteretische Effekte in der Bodenfeuchte zeigt sich bei Starkregenereignissen. Während der initialen Niederschlagsphase steigt der Wassergehalt im Boden nicht proportional zur einfallenden Regenmenge an, da Infiltration zunächst durch Bodenstruktur, Porensättigung und Kapillarkräfte gesteuert wird. Bei fortgesetzter Niederschlagszufuhr kann es trotz vergleichbarer Bodenfeuchtewerte zu abrupten Änderungen in der Abflussbildung kommen, da der Boden durch Hystereseeffekte einen deutlich reduzierten Aufnahmewiderstand aufweist. Dies führt dazu, dass ein Boden, der in einer Trocknungsphase einen bestimmten Feuchtewert aufweist, hydraulisch anders reagiert als ein Boden mit identischem Feuchtewert in einer Wiederbefeuchtungsphase.

In Sensordaten manifestieren sich diese Unterschiede in charakteristischen, pfadabhängigen Mustern der Bodenfeuchtedynamik. KI-gestützte Analyseverfahren können diese Muster erkennen, indem sie große Zeitreihen aus Bodenfeuchtesensoren, Niederschlagsmessungen und Abflussdaten gemeinsam auswerten. Auf diese Weise lassen sich Szenarien ableiten, in denen bestimmte Bodenfeuchtezustände unter Starkregenbedingungen mit erhöhter Wahrscheinlichkeit zu Oberflächenabfluss und Hochwasser führen. Dies ermöglicht eine differenziertere Vorhersage von Starkregenfolgen und trägt zur Verbesserung von Frühwarnsystemen und Risikobewertungen bei.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Analyse hydrologischer Daten eröffnet nicht nur neue methodische Möglichkeiten zur Erkennung und Charakterisierung extremer Ereignisse, sondern führt auch zu einem signifikanten Zeitgewinn in der Gefahrenabwehr. Klassische Verfahren der Datenaufbereitung und Modellierung sind oft mit erheblichen Rechenzeiten sowie manuellen Abstimmungsprozessen verbunden, sodass kritische Informationen erst mit Verzögerung vorliegen. KI-gestützte Methoden erlauben dagegen die parallele Verarbeitung großer Datenströme aus Sensoren, Fernerkundung und hydrologischen Modellen in Echtzeit oder nahezu Echtzeit.

Durch die automatisierte Erkennung relevanter Muster und Vorläuferstrukturen hydrologischer Extreme können Warnsignale schneller generiert werden, wodurch die Vorwarnzeiten für Starkregen, Hochwasser oder Dürre signifikant verlängert werden. Die dafür genutzten Daten stammen aus einem breiten Netzwerk von Sensoren, Pegelmessstationen und Radarsystemen, die kontinuierlich Umweltdaten liefern. Dadurch kann KI auf Entwicklungen reagieren, lange bevor sie für das menschliche Auge sichtbar werden.

Dieser Zeitgewinn erhöht die Handlungsfähigkeit von Entscheidungsträgern in Wasserwirtschaft, Katastrophenschutz und kommunaler Planung und ermöglicht die frühzeitige Umsetzung von Schutzmaßnahmen. Zudem reduziert die beschleunigte Datenanalyse die Unsicherheit in der Gefahreneinschätzung, da kurzfristige Entwicklungen kontinuierlich nachgeführt und Prognosen dynamisch angepasst werden können. Somit trägt der Einsatz von KI entscheidend dazu bei, die Reaktionsgeschwindigkeit im Umgang mit hydrologischen Gefahren zu steigern und den Schutz von Infrastruktur und Bevölkerung zu verbessern.

Ein technisches Beispiel für den Zeitgewinn durch den Einsatz von KI bei Überflutungsereignissen zeigt sich in der Verarbeitung und Integration kontinuierlicher Sensordatenströme. Während klassische Modelle sequenziell auf Basis von Niederschlagsprognosen, Abflussmodellen und Bodenparametern rechnen, können KI-gestützte Systeme Daten aus Niederschlagsradar, Bodenfeuchtesensoren, Pegelmessungen und urbanen Abwassersystemen parallel in Echtzeit analysieren.

Die Algorithmen sind in der Lage, Anomalien im Datenfluss unmittelbar zu detektieren und diese mit historischen Mustern von Überflutungsereignissen abzugleichen. Dadurch lassen sich kritische Schwellenwerte, etwa ein beschleunigter Pegelanstieg oder eine plötzliche Sättigung der Böden, innerhalb weniger Minuten identifizieren. Dieser Prozess ermöglicht eine frühzeitige Generierung von Warnmeldungen, während klassische Modellierungen in vergleichbarer Situation oft mehrere Stunden benötigen würden. Der datentechnische Vorteil der KI liegt somit in der Kombination von hoher Verarbeitungsgeschwindigkeit, automatisierter Mustererkennung und adaptiver Prognose, wodurch Einsatzorganisationen zusätzliche Vorwarnzeit für operative Maßnahmen im Überflutungsfall gewinnen.

Ein konkreter Datenworkflow zur Überflutungsfrüherkennung verdeutlicht den Zeitgewinn durch KI-gestützte Verfahren. Im ersten Schritt erfassen Sensoren kontinuierlich Niederschlagsintensitäten, Bodenfeuchtewerte und Pegelstände in hochfrequenter zeitlicher Auflösung. Ergänzend liefern Radardaten und Fernerkundungsquellen räumlich differenzierte Informationen zur Ausbreitung von Starkniederschlägen. Diese heterogenen Datenströme werden in einem zentralen Datenknoten gebündelt, wo KI-Algorithmen in Echtzeit Anomalien erkennen und Korrelationen zwischen den Parametern analysieren. Solche zentralen Datenplattformen werden meist von kommunalen Wasserbehörden oder Forschungseinrichtungen betrieben, die auch den Datenschutz und die Qualitätssicherung der Daten überwachen.

Beispielsweise kann eine simultane Erhöhung der Niederschlagsintensität und ein beschleunigter Pegelanstieg im Zusammenspiel mit hoher Bodensättigung als Muster identifiziert werden, das typischerweise einer Überflutung vorausgeht. Die KI vergleicht diese aktuellen Muster mit historischen Ereignisdatenbanken, um die Eintrittswahrscheinlichkeit einer kritischen Situation zu quantifizieren. Auf dieser Basis generiert das System automatisiert Warnmeldungen, die direkt an Leitstellen, Einsatzkräfte und kommunale Entscheidungsträger weitergeleitet werden. Der gesamte Prozess von der Datenerfassung bis zur Warnmeldung kann innerhalb weniger Minuten ablaufen, wodurch im Vergleich zu klassischen Modellketten mehrere Stunden an Reaktionszeit gewonnen werden.

Schon heute liefert KI einen signifikanten Zeitgewinn für die Frühalarmierung von Kommunen bei Hochwassergefahren. Durch die schnelle Musteranalyse in Prozessgrößen auf unterschiedlichen Skalen können Effekte wie der Einfluss der Hysterese in der Bodenfeuchte schneller für lokale Gegebenheiten abgebildet werden als mit klassischen Niederschlags-Abfluss-Modellen.