Christian Hirsch
(Fakultät für Informatik Institut für Technische Informatik)
Räumliche und zeitliche Interpolationsverfahren zur Überwachung der Grundwasserqualität

Grundwasser ist ein wertvolles Gut, welches durch vielfältige Einflüsse wie eine übermäßige Entnah-me oder durch Verunreinigungen wie beispielsweise die Ablagerung von Luftschadstoffen oder die Einleitung von Schadstoffen in landwirtschaftlich genutzten Gebieten stark gefährdet ist. Die quantitative und qualitative Grundwasserbeschaffenheit wird daher mit Hilfe eines Netzwerks von Messstellen dokumentiert und überwacht. Aus den punktuellen Messungen wird dazu im Fall der Schadstoffe eine flächendeckende Belastungskarte generiert, welche das großräumige Belastungsniveau charakterisiert. Diese Belastungskarte zeigt die relevanten Einflussfaktoren auf und dient als Entscheidungshilfe für die Einleitung von entsprechenden Eingriffen und Schutzmaßnahmen. Aus ökonomischen Grün-den und mangelnder Zugänglichkeit können Daten nur an einer verhältnismäßig geringen Anzahl von Messstellen zu weit auseinanderliegenden Zeitpunkten erhoben werden. Um den gewünschten flächendeckenden Verlauf der Schadstoffkonzentration mit einer ausreichenden räumlichen und zeitli-chen Auflösung zu erhalten, müssen die Daten zwischen den räumlichen und zeitlichen Abtastwerten interpoliert werden. Diese Rekonstruktion eines verteilten physikalischen Phänomens ist Gegenstand vieler internationaler Forschungsvorhaben und ist bis heute nicht befriedigend gelöst. In der vorliegenden Diplomarbeit wurden verschiedene moderne stochastische Interpolationsmethoden unter-sucht, die in der Gegenwart von unvermeidbaren Messfehlern und Unsicherheiten in der Prozessmodellierung bessere Ergebnisse liefern als klassische deterministische Ansätze. Insbesondere wurden sowohl modellbasierte als auch datengetriebene Interpolationsverfahren implementiert, verglichen und schließlich vorteilhaft kombiniert. Die modellbasierten Verfahren basieren auf einer detaillierten physikalischen Modellierung der Strömung und des Schadstofftransports im Grundwasser, während die datengetriebenen Verfahren rein auf Messungen des Phänomens beruhen. Die mit den vorgeschlagenen Methoden in Simulationen und Experimenten mit realen Daten erzielten Ergebnisse zeigen eindrücklich den Nutzen der Verwendung physikalischer Modelle und die Berücksichtigung der auftre-tenden Unsicherheiten. Dabei ist der mit der Auswertung verbundene numerische Aufwand sehr gering und damit auch für große Gebiete bei einer hohen Auflösung beherrschbar.

Preisgeld: 1.000 Euro für Christian Hirsch – Diplomarbeit