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Dr. Eric Pohl ist leitender Wissenschaftler in der Gruppe Alpine Kryosphäre und Geomorphologie am Institut für Geowissenschaften der UNIFR. Als Geoökologe gilt sein Interesse dem Wasser: woher kommt es (Schmelzwasser, Niederschlag) und wie verteilt es sich im Land. Er hat bereits oft in den zentralasiatischen Ländern Kirgisistan und Tadschikistan geforscht und dabei das Schmelzwasser verschiedener Gletscher verfolgt und gemessen. Dieser Forschungserfahrung gekoppelt mit dem Wissen vor und der Unterstützung seiner Kolleg_innen Dr. Martina Barandun, Dr. Tomas Saks und Prof. Dr. Martin Hölzle haben die Universität Freiburg dazu veranlasst, beim Horizon Europe Projekt "WE-ACT" mitzumachen. An diesem vierjährigen Projekt sind 13 verschiedene Institutionen, NROs und KMUs aus Europa und Zentralasien beteiligt. Es befasst sich mit einem entscheidenden Problem für die zentralasiatischen Bergregionen, die mit den Folgen des fortschreitenden Klimawandels zu kämpfen haben: Wie können die oft knappen Wasserressourcen in den gletscher- und schneegespeisten Flusseinzugsgebieten Zentralasiens innerhalb und über die Grenzen hinweg aufgeteilt werden? Welche Mengen sollten für die Wasserkraft und welche für die Bewässerung verwendet werden? Die Projektpartner werden in erster Linie ein zuverlässiges und intuitives Entscheidungshilfesystem (Decision Support System, DSS) entwickeln, das dazu beitragen wird, Wasser den Sektoren zuzuweisen, in denen es am dringendsten benötigt wird, und damit den Wasserstress für die Gemeinden, die Wirtschaft und die Umwelt kurz- und langfristig zu verringern.
Um ein solches System aufzubauen und seine Funktionsfähigkeit zu gewährleisten, benötigt man zuverlässige Daten aus der Echtzeitüberwachung. Dies ist das Kernstück des Projekts, das erste Arbeitspaket, auf das sich alle anderen stützen werden, und an dem Dr. Pohl beteiligt sein wird. Er weiss sehr gut, wie wichtig solch eine Datenerfassung ist und welche Schwierigkeiten damit verbunden sind. Ein mögliches Problem ist der Verlust von Instrumenten und Daten aufgrund von Ereignissen vor Ort. Vor diesem Projekt musste Dr. Pohl jedes Jahr zu den Instrumenten zurückkehren, die er ab 2019 in den zentralasiatischen Gebirgsregionen installiert hatte, um die kleinen Kästen mit den Daten des Vorjahres zu bergen. Im vergangenen Sommer gingen die Instrumente an einem dieser Standorte aufgrund eines veränderten Flusslaufs verloren, zusammen mit den Daten eines ganzen Jahres. Der Verlust von Daten ist für Wissenschaftler, die diese Daten für ihre Forschung benötigen, äusserst frustrierend, und die Finanzierung des EU-Projekts, die die Anschaffung neuer Geräte ermöglicht, die entweder eine Überwachung in nahezu Echtzeit oder eine robuste Dauerinstallation ermöglichen, ist in dieser Hinsicht ein Glücksfall. Damit entfällt die Notwendigkeit, regelmässig den Standort selbst aufzusuchen, und die Unsicherheit, ob die Instrumente noch dort sind, wo sie installiert wurden. Auf lange Sicht dürfte damit auch eine der kompliziertesten Herausforderungen gelöst werden, nämlich die Frage, ob jedes Mal eine ausreichende Anzahl von Eseln zum Transport der Instrumente zur Verfügung steht. Dr. Pohl gesteht, dass die Esel-Logistik nervenaufreibend sein kann, denn Esel sind ein begehrtes und nicht verhandelbares Gut, von dem der Erfolg der Arbeit abhängt. Ihre Verfügbarkeit muss vor der Ankunft mit den Einheimischen geplant werden, die oft schwer zu erreichen sind.
Darüber hinaus werden umfassendere Echtzeitdaten langfristig viel präzisere Vorhersagen ermöglichen. Die Grundidee des DSS besteht darin, alle verfügbaren Datenquellen mit Berechnungen aus numerischen hydrologischen und Wasserbedarfsmodellen zu kombinieren und dabei maschinelles Lernen (künstliche Intelligenz) unter Berücksichtigung der Bedürfnisse der Wasserakteure auf regionaler bis lokaler Ebene einzusetzen. Letztlich soll diese neuartige Verknüpfung von Daten und Methoden es ermöglichen, die richtigen Entscheidungen über die Wasserzuteilung zum frühestmöglichen Zeitpunkt zu treffen, um so die beste Zuteilungsstrategie zu gewährleisten. Das DSS wird eine solche Strategie dank des maschinellen Lernens aller Informationen bereits durch bestimmte Messungen meteorologischer Bedingungen wie Schnee oder Niederschlag, durch den gemessenen Gletscherabfluss oder den Wasserstand eines Stausees oder eines Flusses ermitteln.
Mit diesem Projekt wird es einfacher werden, die schwankende Wasserführung der beiden grenzüberschreitenden Flüsse Syr Darya und Amu Darya in Kirgisistan und Tadschikistan zu verstehen und vorherzusagen. Das DSS, das aus dieser Forschung resultieren wird, wird zu einem besseren System der Wasserzuteilung führen, das grenzüberschreitende politische und wirtschaftliche Spannungen abbauen könnte.
Sind Sie daran interessiert, an einem kollaborativen Projekt von Horizon Europe teilzunehmen? Die Dienststelle Forschungsförderung unterstützt Sie gerne bei diesem Schritt.