Stefan Fuchs

Wenn Bäche oder kleine Flüsse in Minuten zu alles mit sich reißenden Gewässern werden, wenn sich Sturzfluten durch kleine Ortschaften wälzen, bedeutet das in der Regel Lebensgefahr. Aber wie die Ahrtalkatastrophe 2021 dramatisch vor Augen geführt hat und man das im Juli 2025 am Guadalupe River in Texas wieder verfolgen konnte, ist eine frühzeitige und ortsgenaue Vor-hersage schwierig. Oft werden die verursachenden Starkregen-Ereignisse durch sehr kleinräumige Gewitter verursacht, deren Zugbahnen nur schwer vorhergesagt werden können. Das vom Bundesforschungsministerium geförderte KI-HopE-De-Forschungsprojekt hat sich deshalb gerade die Hochwasser-Risiken in kleineren Flussgebieten vorgenommen. Ziel ist ein Hochwasservorhersagemodell für das gesamte Bundesgebiet, das 48 Stunden vor dem Ereignis warnen kann. Die Basis bildet eine Vielzahl von Parametern aus über zweitausend Flussgebieten von der Topologie über die Landnutzung bis hin zu den lokalen meteorologischen Bedingungen. Diese Daten fließen nicht in ein traditionelles physikalisch-hydrologisches Modell, sondern bilden die Basis für Lernprozesse der Künstlichen Intelligenz.