IST Integrierte Analyse schwebstoffdynamischer Prozesse zur Erklärung der Variabilität der Schwebstoff- und Sauerstoffgehalte sowie des Auftretens von Flüssigschlick in der Tideems

Die Variabilität des ästuarinen Schwebstoff- und Sauerstoffhaushaltes und insbesondere das Auftreten von Fluid Mud soll mit einer integrierten Auswertung vorhandener Daten und ergänzender Naturmessungen unter Verwendung von KI-Verfahren untersucht werden.

Vertikale Schwebstoffverteilung in der Unterems bei Weener (km 7,2) während einer Tide. © BfG
Vertikale Schwebstoffverteilung in der Unterems bei Weener (km 7,2) während einer Tide. © BfG

Themenschwerpunkt

Verkehr und Infrastruktur

Projekttyp

BMDV-finanzierte Forschung für Wasserstraßen

Laufzeit

01/2023 - 12/2025

Forschungsart

Angewandte Forschung

Auftraggeber

BMDV

Projektnummer

M39600001226

Projektstatus

Aktiv

Die hohen Schwebstoffgehalte und insbesondere das Auftreten von Flüssigschlick (Fluid Mud) und die dadurch hervorgerufenen Sauerstoffdefizite sind derzeit die entscheidende Ursache für den schlechten ökologischen Zustand der Tideems. Diese Schlickproblematik soll mithilfe verschiedener Maßnahmen im Rahmen des Masterplanes Ems 2050 gelöst werden. In Ästuaren, in denen Fluid Mud auftritt, gibt es allerdings noch große Lücken im Prozessverständnis der Schwebstoffdynamik und deren Interaktion mit dem Sauerstoffhaushalt. Eine besondere Herausforderung stellt hierbei die hohe Variabilität der Flüssigschlickdynamik auf unterschiedlichen räumlichen und zeitlichen Skalen dar, die bisher in Modellstudien nicht abgebildet werden kann und auch messtechnisch bisher nur unzureichend erfasst wurde. Diese Kenntnisse werden jedoch benötigt, um wirkungsvolle Maßnahmen umzusetzen und zu optimieren

Veranlassung

Das Ziel des Projektes ist es, die relevanten Einflussfaktoren zu identifizieren und zu quantifizieren, die für die Variabilität des Schwebstoff- und Sauerstoffgehaltes sowie für das temporäre Auftreten von Flüssigschlick an der Gewässersohle der Tideems verantwortlich sind. Das soll mit einer integrierten Datenanalyse auf verschiedenen Skalen durch die Verschneidung der Analyseergebnisse von kontinuierlich erfassten Schwebstoff-, Sauerstoff- und Strömungsdaten aus Dauermessungen mit den Ergebnissen von ergänzenden vertikal und zeitlich hochaufgelösten Naturmesskampagnen ermöglicht werden. Die so ermittelten Parameter werden verwendet, um die an einer Dauermessstelle auftretenden Schwebstoffgehalte mit einem künstlichen neuronalen Netz (engl.: ANN) zu reproduzieren. Mit dem ANN soll ein Werkzeug bereitgestellt werden, welches Abschätzungen und Prognosen der Entwicklung der Schwebstoffgehalte in der Unterems ermöglicht. Dieses ANN kann dann zur Optimierung und Evaluierung von Maßnahmen zur Reduzierung des Schwebstoffanfalls und zur Verbesserung des Sauerstoffhaushaltes dienen. In einem weiteren Auswerte- und Vorhersageansatz sollen die bestehenden Module des Gewässergütemodells QSim der BfG zum organischen Kohlenstoff und das Sauerstoffmodul auf deren Tauglichkeit zur Anwendung für die Tideems getestet werden.

Ziele

  • verbessertes Prozess- und Systemverständnis der ästuarinen Schwebstoffdynamik beim Auftreten von Flüssigschlick als Grundlage für die Optimierung von Sedimentmanagementkonzepten
  • Identifikation und Quantifizierung der relevanten Einflussfaktoren, die für die Variabilität des Schwebstoff- und Sauerstoffhaushalts sowie der Flüssigschlickdynamik verantwortlich sind
  • ANN stellt ein Werkzeug zur Abschätzung und Prognose der Schwebstoffgehalte dar.
  • ANN soll zur Optimierung und Evaluierung von Maßnahmen zur Reduzierung des Schlickaufkommens eingesetzt werden.

Ausblick auf die nächsten Jahre

  • Optimierung der Dauermesseinrichtung, damit die benötigten Daten in ausreichender räumlicher und zeitlicher Auflösung zur Verfügung stehen
  • im ersten und zweiten Jahr der Projektlaufzeit Ergänzung der Dauermessungen durch Messkampagnen, um insbesondere kleinräumige Effekte am Übergang zwischen Flüssigschlick und freier Wassersäule zu untersuchen
  • Auswahl, Aufbau und Training eines geeigneten ANN

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