Forscher der Uni Hamburg entwickeln Sturmflut-KI
18.2.2025
Sturmfluten stellen eine zunehmende Bedrohung für Küstenregionen dar. Wissenschaftler der Universität Hamburg haben nun eine KI entwickelt, die präzisere Prognosen als bisherige Modelle ermöglicht.
Ein Forscherteam der Universität Hamburg hat eine Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt und trainiert, welche die Häufigkeit und Höhe von Sturmfluten präzise vorhersagen kann. Diese Technologie könnte den Küstenschutz und die Planung von Deichbauten erheblich verbessern, heißt es einer Pressemitteillung.
Unter der Leitung von Dr. Daniel Krieger vom Centrum für Erdsystemforschung und Nachhaltigkeit (CEN) der Universität Hamburg wurde die KI mit umfangreichen Wetterdaten, traditionellen Klimamodellen und historischen Wasserstandsmessungen trainiert. Vor allem untersuchten die Forscher hierfür die Orte Cuxhaven (Deutschland), Esbjerg (Dänemark) und Delfzijl (Niederlande).
Training mit historischen Daten: So funktioniert das Modell
Für die Analyse wurden stündlich gemessene Wasserstände verwendet, die seit Jahrzehnten erhoben werden. Beispielsweise existieren für Cuxhaven rund 700.000 Messwerte seit 1940.
Von der Theorie zur Praxis: Relevanz für den Küstenschutz
Diese präzisen Vorhersagen sind für den Küstenschutz, geplante Deichbauten und die sichere Infrastruktur von Häfen von großer Bedeutung. Bisher konnten Klimamodelle lediglich berechnen, ob in Zukunft mehr Stürme im Bereich der Nordsee entstehen, jedoch nicht, wie sie sich an bestimmten Küstenorten auswirken werden.
Die Vorhersagen der KI werden voraussichtlich besonders für die 2030er Jahre interessante Ergebnisse liefern. Eine interne Klimaschwankung, die derzeit die Auswirkungen des Meeresspiegelanstiegs dämpft, könnte in einigen Jahren ins Gegenteil ausschlagen und zu höheren Sturmfluten führen.
Mit dieser neuen Methode hoffen die Forscher, gezielte und schnelle Prognosen für verschiedene Küstenorte zu liefern. Eine solche Prognose zu berechnen, dauert knapp eine Sekunde und ist damit mehrere Hundert Mal schneller als traditionelle Klimamodelle.
Herausforderungen an das KI-Modell
Die Studie weist darauf hin, dass das Modell nur für Küstenorte mit umfassenden historischen Messdaten zuverlässig trainiert werden kann. Zudem werden komplexe Wechselwirkungen, insbesondere zwischen Gezeiten und Sturmfluten, nicht vollständig erfasst. Auch externe Einflüsse, wie starke Strömungen aus dem Atlantik, können die Genauigkeit der Vorhersagen beeinträchtigen und stellen eine Herausforderung für die Modellierung dar.
Titelbild: Colin Ward / Shutterstock
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