Die neue Technologie „Digitaler Zwilling“ der Erde könnte dazu beitragen, wasserbedingte Naturkatastrophen vorherzusagen, bevor sie zuschlagen

Der Wasserkreislauf sieht in der Theorie einfach aus – aber menschliche Einflüsse, der Klimawandel und die komplizierte Geographie führen dazu, dass Überschwemmungen und Dürren in der Praxis weiterhin schwer vorherzusagen sind. Um Wasser auf der Erde zu modellieren, benötigen Sie unglaublich hochauflösende Daten über eine riesige Fläche, und Sie benötigen eine Modellierung, die so ausgefeilt ist, dass sie alles von Schneekappen auf Bergen bis hin zur Bodenfeuchtigkeit in Tälern berücksichtigt. Jetzt haben Wissenschaftler einen gewaltigen Schritt nach vorne gemacht, indem sie die detailliertesten Modelle erstellt haben, die bisher erstellt wurden.

„Die Simulation der Erde mit hoher Auflösung ist sehr komplex, und daher besteht die Idee im Grunde darin, sich zunächst auf ein bestimmtes Ziel zu konzentrieren“, sagte Dr. Luca Brocca vom Nationalen Forschungsrat Italiens, Hauptautor des in veröffentlichten Artikels Grenzen in der Wissenschaft. „Das ist die Idee hinter dem, was wir entwickelt haben – Fallstudien zu digitalen Zwillingen für den terrestrischen Wasserkreislauf im Mittelmeerraum. Unser Ziel ist es, ein System zu schaffen, das es Laien, einschließlich Entscheidungsträgern und Bürgern, ermöglicht, interaktive Simulationen durchzuführen.“

Eine Testumgebung für den Planeten

Im Ingenieurwesen ist ein digitaler Zwilling ein virtuelles Modell eines physischen Objekts, das bis zur Zerstörung getestet werden kann, ohne echten Schaden anzurichten. Ein digitaler Zwilling der Erde, der ständig mit neuen Daten aktualisiert wird, würde es uns ermöglichen, Best- und Worst-Case-Szenarien zu simulieren, Risiken einzuschätzen und die Entwicklung gefährlicher Zustände zu verfolgen, bevor sie eintreten. Solche Informationen sind für eine nachhaltige Entwicklung und den Schutz gefährdeter Bevölkerungsgruppen von entscheidender Bedeutung.

Um ihre digitalen Zwillingsmodelle zu erstellen, nutzten Brocca und seine Kollegen außergewöhnliche Mengen an Satellitendaten und kombinierten neue Erdbeobachtungsdaten, die Bodenfeuchtigkeit, Niederschlag, Verdunstung, Flussabfluss und Schneehöhe messen. Diese neu verfügbaren Daten, die für die Entwicklung der Modelle von entscheidender Bedeutung sind, umfassen Messungen, die räumlich und zeitlich viel häufiger durchgeführt werden: einmal pro Kilometer und einmal pro Stunde.

Wie bei einem Bildschirm mit mehr Pixeln erzeugen diese Daten mit höherer Auflösung ein detaillierteres Bild. Die Wissenschaftler verwendeten diese Daten zur Entwicklung ihrer Modellierung und integrierten die Modellierung anschließend in eine cloudbasierte Plattform, die für Simulationen und Visualisierungen genutzt werden kann. Das ist das ultimative Ziel: ein interaktives Tool, mit dem jeder Risiken wie Überschwemmungen und Erdrutsche kartieren und Wasserressourcen verwalten kann.

„Dieses Projekt ist ein perfektes Beispiel für die Synergie zwischen hochmodernen Satellitenmissionen und der wissenschaftlichen Gemeinschaft“, sagte Brocca. „Kooperationen wie diese, gepaart mit Investitionen in Computerinfrastrukturen, werden für die Bewältigung der Auswirkungen des Klimawandels und anderer menschlicher Auswirkungen von entscheidender Bedeutung sein.“

Menschen helfen, ihre Zukunft zu planen

Die Wissenschaftler begannen mit der Modellierung des Po-Tals und weiteten den digitalen Zwilling dann auf andere Teile des Mittelmeerbeckens aus. Zukünftige Projekte sollen auf ganz Europa ausgeweitet werden, und künftige Kooperationen werden die Anwendung derselben Prinzipien auf der ganzen Welt ermöglichen.

„Die Geschichte begann mit einer Initiative der Europäischen Weltraumorganisation“, sagte Brocca. „Ich sagte, wir sollten von etwas ausgehen, das wir sehr gut kennen. Das Po-Tal ist sehr komplex – wir haben die Alpen, wir haben Schnee, der schwer zu simulieren ist, insbesondere in unregelmäßigem und komplexem Gelände wie Bergen. Dann ist da noch das Tal.“ mit all den menschlichen Aktivitäten – Industrie, Bewässerung. Dann haben wir einen Fluss und extreme Ereignisse – Überschwemmungen, Dürre. Und dann zogen wir ins Mittelmeer, das ein guter Ort ist, um extreme Ereignisse sowohl im Hinblick auf zu viel als auch auf zu wenig Wasser zu untersuchen.“

Der Hauptanwendungsfall der Plattform besteht darin, die Vorhersage von Überschwemmungen und Erdrutschen zu verbessern und das Wasserressourcenmanagement zu optimieren. Damit dies auf einer lokaleren Ebene besser funktioniert, sind detailliertere Daten und eine ausgefeiltere Modellierung erforderlich. Um beispielsweise das Potenzial eines digitalen Zwillings für die Landwirtschaft zu maximieren, sollte die Datenauflösung in Dutzenden von Metern und nicht in Hunderten gemessen werden.

Bekannte Unbekannte

Es bestehen weiterhin weitere Herausforderungen. Dazu gehören Verzögerungen bei der Übertragung von Satellitendaten an das Modell, die Notwendigkeit weiterer Bodenbeobachtungen zur Validierung von Satellitendaten und die zunehmende Komplexität der für die Datenverarbeitung erforderlichen Algorithmen.

Darüber hinaus ist kein Modell perfekt und Satellitendaten können Fehler enthalten: Unsicherheiten müssen ordnungsgemäß charakterisiert werden, damit Benutzer ein genaues Bild von der Zuverlässigkeit des Modells erhalten. Laut Brocca werden künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung dieser Herausforderungen spielen, indem sie die Datenanalyse, -erfassung und -verarbeitungsgeschwindigkeit verbessern und die Datenqualitätsbewertung rationalisieren.

„Die gemeinsamen Bemühungen von Wissenschaftlern, Raumfahrtagenturen und Entscheidungsträgern versprechen eine Zukunft, in der digitale Zwillingserden für die Hydrologie unschätzbare Erkenntnisse für nachhaltiges Wassermanagement und Katastrophenresistenz liefern“, schloss Brocca.

Mehr Informationen:
Ein digitaler Zwilling des terrestrischen Wasserkreislaufs: ein Blick in die Zukunft durch hochauflösende Erdbeobachtungen, Grenzen in der Wissenschaft (2024). DOI: 10.3389/fsci.2023.1190191

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