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Projektvideo

Trockenstress im Sommer 2026

BioWaWi-KI, Tino Wilhelm-Degenhardt, nFK, Boden, Soil moisture
Pflanzenverfügbarer Wasservorrat [% nFK] in verschiedenen Tiefen über fast ein Jahr an drei Standorten im Projektgebiet (Tino Wilhelm-Degenhardt et al. 2026/2027, in preparation)

Die Trockenheit im Sommer 2026 ist deutlich in unseren Messdaten zu erkennen. Seit Mai nimmt der pflanzenverfügbare Wasservorrat stark ab. An einzelnen Standorten reicht die Austrocknung bis in 60 cm Tiefe. Grundlage sind kontinuierliche Bodenfeuchtemessungen, Felduntersuchungen und Laboranalysen. Daraus berechnen wir den Füllstand der nutzbaren Feldkapazität (nFK). Werte unter 30 % zeigen eine stark eingeschränkte Wasserversorgung der Vegetation und zunehmenden Trockenstress.

Das kann besonders feuchteabhängige Arten und Biotope beeinträchtigen. Auch für Wasserversorger ist dies relevant, da ein veränderter Bodenwasserhaushalt wichtige Ökosystemleistungen der Wasserschutzgebiete wie Grundwasserneubildung sowie Filter- und Pufferfunktionen beeinflusst.

BioWaWi-KI

Biodiversität und Wasserversorgung mit KI schützen

Intakte Ökosysteme sind eine wichtige Grundlage für eine sichere Trinkwasserversorgung. Wälder, Wiesen, Feuchtgebiete und Böden bieten nicht nur Lebensraum für zahlreiche Tier- und Pflanzenarten, sondern übernehmen auch wichtige Funktionen im Wasserhaushalt. Sie beeinflussen die Grundwasserneubildung, speichern und filtern Wasser und tragen damit zur Sicherung unserer Wasserressourcen bei. Doch der Klimawandel und Veränderungen der Landnutzung setzen diese Ökosysteme zunehmend unter Druck. Insbesondere längere Trockenperioden können den Wasserhaushalt verändern und empfindliche Arten und Lebensräume gefährden.
Hier setzt das Forschungsprojekt BioWaWi-KI an. Es untersucht, wie Künstliche Intelligenz (KI) dabei helfen kann, die komplexen Zusammenhänge zwischen Wasserhaushalt, Biodiversität und Ökosystemleistungen besser zu verstehen und kritische Veränderungen frühzeitig zu erkennen. Ziel ist es, wissenschaftliche Erkenntnisse in konkrete Entscheidungsgrundlagen für den Schutz und das nachhaltige Management von Wasserschutzgebieten zu überführen.
Als Untersuchungsgebiet dienen die Wasserschutzgebiete der Stadtwerke Bühl am Übergang zwischen Oberrheinebene und Schwarzwald. Die vielfältige Landschaft mit Wäldern, landwirtschaftlich genutzten Flächen, Gewässern und Feuchtbiotopen bietet Lebensraum für zahlreiche, teilweise gefährdete Arten. Gleichzeitig sind die Gebiete von großer Bedeutung für die regionale Trinkwasserversorgung.
BioWaWi-KI baut auf dem Vorgängerprojekt BioWaWi auf und erweitert dessen umfangreiche Untersuchungen durch ein kontinuierliches Umweltmonitoring und den Einsatz moderner KI-Verfahren. Wetter- und Bodenfeuchtemessungen, Grund- und Oberwasserdaten, bodenkundliche Untersuchungen sowie Informationen zu Vegetation, Biotopen und Tierarten werden mit Satellitenbildern, automatisierten Kamerasystemen und hydrologischen Modellen verknüpft. So entsteht eine umfassende Datengrundlage, um Veränderungen in der Landschaft räumlich und zeitlich zu untersuchen.
Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Früherkennung von Trockenstress. Mithilfe von KI sollen Muster und Zusammenhänge in den unterschiedlichen Umweltdaten erkannt werden, die auf kritische Entwicklungen für feuchteabhängige Arten und Biotope hinweisen können. Darauf aufbauend werden Prognosen und Szenarien entwickelt, um beispielsweise die Folgen längerer Dürreperioden oder möglicher Schutzmaßnahmen abzuschätzen.
Die Ergebnisse sollen schließlich in ein KI-gestütztes Frühwarn- und Entscheidungssystem einfließen, das Wasserversorger beim Management ihrer Schutzgebiete unterstützt. Gemeinsam mit den Stadtwerken Bühl und weiteren regionalen Akteuren wird untersucht, wie sich daraus geeignete Maßnahmen zum Erhalt der Biodiversität und wichtiger Ökosystemleistungen ableiten lassen. Die entwickelten Methoden sollen perspektivisch auch auf andere Wasserschutzgebiete und Regionen übertragbar sein.
Damit verbindet BioWaWi-KI Biodiversitätsforschung, Wasserwirtschaft und Künstliche Intelligenz mit einem gemeinsamen Ziel: Veränderungen unserer Ökosysteme frühzeitig verstehen, ihre natürlichen Funktionen erhalten und die Wasserversorgung langfristig sichern.