AlKa-DL: Durchflussvorhersage von alpinen Karstquellen

Karstgrundwasserleiter sind im Alpenraum von immenser Bedeutung. Sie bedecken etwa 56% der Fläche und versorgen einen erheblichen Teil der Bevölkerung mit Trinkwasser (einschließlich Großstädten wie Wien, Graz und Innsbruck). Darüber hinaus sind Karstquellen mit wertvollen Ökosystemen verbunden und tragen zur Wasserkraftgewinnung bei. Jedoch sind genau diese Systeme sehr stark von den Folgen des Klimawandel betroffen. So ist z.B. davon auszugehen, dass dieser dazu führt, dass es zu einer Reduzierung der Schnee- und Eismengen kommt (was wiederum den Wasserhaushalt verschiebt). Verantwortungsvolles und nachhaltiges Wassermanagement in Karstgebieten erfordert präzise Modelle. Moderne Modellierungsansätze für den Abfluss von Karstquellen sind jedoch häufig hoch spezialisiert und aufgrund der Notwendigkeit von manuellen Anpassungen meist standortspezifische Fragen beschränkt. Das Projekt AlKA-DL adressiert diese Herausforderung mit einem innovativen Ansatz: Deep Learning. Deep Learning ist ein Teilgebiet des Maschinellen Lernens, das bereits in vielen Bereichen erfolgreich eingesetzt wird. Es ermöglicht die Entwicklung von datenbasierten Modellen, die mit relativ wenig Vorwissen über die zugrundeliegenden Systeme sehr präzise Ergebnisse liefern können. Wir nutzten Daten aus Karstgebieten in Österreich, der Schweiz, Deutschland, Frankreich, Italien und Slowenien (der Fokus liegt auf dem durch die Alpenkonvention abgegrenzten Berggebiet, das besonders stark vom Klimawandel betroffen ist). Ziel des Projekts ist es, die Eignung von neuen Daten-getriebenen Modellierungsansätzen für die Folgenabschätzung des Klimawandels zu untersuchen. Damit wird AlKA-DL wird kurz- und langfristige prädiktive Modellierungsaufgaben ermöglichen und somit einen wichtigen Beitrag zum nachhaltigen Wassermanagement in Karstgebieten leisten.