DELIGHT (Deep-learning-informed Glacio-Hydrological Threat) Framework

Die vom Eli­te­netzwerk Bay­ern ge­för­derte In­ter­nati­onale Nachwuchsfor­schungs­gruppe forscht an der Ent­wicklung einer voll­stän­dig ge­kop­pel­ten Rei­he von Mo­del­len, die den ge­sam­ten hyd­rolo­gi­schen Pfad von ver­glet­scherten Ein­zugsge­bie­ten nachzeichnen, vom Nie­der­schlag über die Glet­scher bis hin zu den Flüs­sen. Ein Drit­tel der Weltbe­völ­ke­rung lebt in Ein­zugsge­bie­ten mit ver­glet­scherten Oberläu­fen und wird folg­lich Ver­än­de­run­gen der Was­ser­men­ge und -qua­lität aus­ge­setzt sein, wenn sich die Glet­scher zu­rück­zie­hen, so­wie der Mög­lich­keit von GLOFs, wenn sich Was­ser in in­stabil ge­stau­te, zu­vor eis­be­deckte Sen­ken füllt.

Eine ge­naue Vor­her­sage die­ser glet­scherhyd­rolo­gi­schen Ge­fah­ren er­for­dert die Mo­del­lie­rung der ge­sam­ten hyd­rolo­gi­schen Pro­zess­ket­te, was bis­her nicht mög­lich war, da die Durchfüh­rung der Si­mu­lati­onen zu lange dau­ern wür­de. Mit dem Auf­kommen des ma­schi­nel­len Ler­nens und der sich dar­aus erge­ben­den Mög­lich­keit, die Mo­del­lie­rung phy­sika­li­scher Sys­teme er­heb­lich zu be­schleuni­gen, wird die­ses grundle­gen­de Hin­der­nis nun be­sei­tigt, so dass erst­mals ge­naue­re Vor­her­sa­gen mög­lich sind.

Die Nachwuchsforschungsgruppe kooperiert mit dem Internationalen Doktorandenkolleg „M³OCCA“ an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg.