Die lückenlose und kleinräumige Erfassung hochvalider meteorologischer Messdaten ist eine entscheidende Voraussetzung für verlässliche Niederschlagsvorhersagen und darauf aufbauender Prozesse. Derzeit stehen derartige Daten vielerorts (z.B. NRW) nicht in der erforderlichen Güte und zeitlichen Aktualität zur Verfügung. Für eine zeitnahe Verfügbarkeit valider Daten für Gefahrenabwehr, etc. bedarf es automatisierter Prüfprozesse, welche übertragbar und auf verschiedensten Systemen anwendbar sind.
Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung von Verfahren zur Plausibilisierung von Niederschlagsdaten unter Einbezug weiterer Klimadaten und Nutzung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) für vorgenannte Anwendungen. In diesem Vorhaben werden erstmalig Daten in hoher Dichte und Verfügbarkeit für die Fläche am Beispiel eines Bundeslandes eingesetzt. Die Verbesserung der Verfahren, der Nutzerprozesse und -akzeptanz werden analysiert und begleitet.
Das Projekt zielt auf die Entwicklung von Methoden zur Plausibilisierung von Niederschlagsdaten unter Verwendung künstlicher Intelligenz zur Verbesserung meteorologischer Vorhersagen und damit verbundener Prozesse ab. Die erfassten meteorologischen Daten werden in eine Cloud übertragen und innerhalb einer Minute automatisch auf Plausibilität geprüft, wodurch eine zeitnahe Nutzung in quasi-Echtzeit ermöglicht wird. Die entwickelten Verfahren und plausibilisierten Daten werden dem LANUV (Landesamt für Natur, Umwelt und Verbraucherschutz) zur Verfügung gestellt und in die Produkte von HST und der hydro & meteo GmbH integriert, um die Klima- und Hochwasservorhersagen zu verbessern.
Durchführung
Die vom LANUV erhobenen Daten werden in eine Cloud überführt, umgehend plausibilisiert (< 1 Minute) und für eine optimale Nutzung in quasi-Echtzeit einer Vielzahl an Anwendungen zugeführt. Die KI-Modelle werden auf Basis historischer Daten und vorhandener Plausibilisierungskenntnisse (manuelle Prüfung, halbautomatische Prüfung in NIKLAS) entwickelt und trainiert, und die Ergebnisse werden mit denen der bisherigen Methodiken verglichen.
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