KI und künstliche Riffe: Klimaresilienz stärken

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Hochwasser tötet schneller, als Sirenen warnen können. Das Ahrtal 2021 hat das schmerzhaft bewiesen: Innerhalb weniger Stunden rissen Fluten 135 Menschen in den Tod – obwohl Warnungen existierten. Seitdem ist die Frage nicht mehr ob, sondern wie Deutschland Katastrophenschutz und Klimaresilienz neu aufstellen muss. KI, künstliche Riffe und smarte Frühwarnsysteme zeigen dabei einen Weg, der funktioniert.

Warntag 2024: Handy statt Sirene – aber was kommt danach?

Wo früher Sirenen heulten, klingeln heute Smartphones. Beim bundesweiten Warntag am 12. September 2024 löste die Warn-App „Nina“ bundesweit Alarme aus – punktgenau, fast ohne Verzögerung. Das ist ein Fortschritt. Doch der eigentliche Engpass liegt nicht bei der Alarmübermittlung, sondern bei der Vorhersage. Wer früher weiß, hat mehr Zeit zum Handeln. Genau hier setzt die aktuelle Forschungswelle an.

Riesige Magmablasen unter dem Yellowstone Park oder den Kanaren sind tickende Zeitbomben. Ein Auseinanderbrechen von La Palma nach einem Vulkanausbruch soll in nicht allzu langer Zeit zig Meter hohe Flutwellen bis nach New York schicken und die Stadt zerstören – dieses Szenario ist allerdings wissenschaftlich sehr umstritten, zumindest in der Heftigkeit der Auswirkungen.

In Deutschland und Mitteleuropa viel wahrscheinlicher – und immer häufiger – sind riesige Regenmengen und Hochwasserkatastrophen wie die im Ahrtal im Juli 2021 oder wie jüngst in Polen, Tschechien und Österreich. Hinzu kommen extreme Dürren wie 2022 und 2023 in Brandenburg, als Wälder vor Trockenheit brannten.

Wunschdenken oder Realität? KI im Katastrophenschutz

71 Prozent der Deutschen befürworten den Einsatz von KI beim Katastrophenschutz, um bessere Vorhersagen treffen zu können. 64 Prozent vertrauen KI dabei sogar mehr als Menschen. Das ergab eine Bitkom-Umfrage zum bundesweiten Warntag 2024. Der Wunsch ist klar – die Technik zieht nach.

„KI kann riesige Mengen an historischen und aktuellen Wetter- und Umweltdaten auswerten und in Echtzeit analysieren. So lassen sich Muster erkennen, die mit hoher Zuverlässigkeit auf bevorstehende Naturkatastrophen hinweisen können“, sagt Bitkom-Hauptgeschäftsführer Dr. Bernhard Rohleder. „Zudem können KI-gestützte Warnsysteme automatisch Alarme auslösen, was wertvolle Zeit für Schutzmaßnahmen und Evakuierungen schafft.“

Wie KI-Systeme dabei konkret an Entscheidungsgrenzen stoßen und welche organisatorischen Voraussetzungen Behörden dafür brauchen, zeigt auch der Blick auf den zögerlichen KI-Einsatz im Mittelstand: Die technische Machbarkeit ist längst bewiesen – der entscheidende Faktor ist die institutionelle Bereitschaft, KI-Systemen operativen Einfluss zu geben.

Klimawandel fördert „wütende Wasser“

Forschende weltweit arbeiten daran, wie sich Erdbeben, Starkregen und Hochwasser besser vorhersagen lassen. Nils Goseberg, Professor für Hydromechanik am Leichtweiß-Institut für Wasserbau an der TU Braunschweig, leitet das Forschungsprojekt „Angry Waters“ („Wütende Wasser“). Er beschäftigt sich mit extremen Strömungsereignissen – von Tsunamis bis zu Sturzfluten.

Diese Ereignisse können Folge eines Erdbebens und Tsunamis wie in Fukushima oder der japanischen Halbinsel Noto sein, wo am 1. Januar 2024 eine Flutwelle von vier bis sechs Metern Höhe mehrere hundert Meter ins Landesinnere vordrang. Ebenso stehen Dammbrüche wie 2023 im libyschen Darna und immer häufiger Starkregen als Auslöser im Fokus – letztere als direktes Produkt des Klimawandels.

Das Mittelmeer erreichte 2024 Rekordwerte: Der tägliche Mittelwert lag zeitweise bei 30 Grad Celsius. Die gespeicherte Verdunstungswärme sucht ihren Weg – als Starkregen, Sturmtiefs und, wenn auch noch nicht in Hurrikanstärke, als Sommerorkane über Europa. Wärmere Meere bedeuten mehr Energie im System. Und mehr Energie bedeutet intensivere Extremwetterereignisse.

Tsunami-Simulation im Großen Wellenkanal

Am Großen Wellenkanal (GWK+) des Forschungszentrums Küste der Uni Hannover und der TU Braunschweig simuliert Goseberg im Maßstab 1:2, wie Bauwerke großen Strömungen oder Treibgütern standhalten. Der GWK+ misst 300 Meter Länge, fünf Meter Breite und sieben Meter Tiefe – einer der größten Wellenkanäle weltweit. In einem 28 Meter langen Tiefteil haben die Forschenden bis zu zwei Meter Sand aufgeschüttet, um Meeresboden zu imitieren.

Ab 2025 wird daran mit einem Hausmodell und einer Dammbruchklappe simuliert, wie sich eine Wasserwand vergleichbar mit einem Tsunami auf Baustrukturen auswirkt. Die Ergebnisse sollen direkt in Bauvorschriften und Küstenschutzstrategien einfließen.

Parallel läuft seit Herbst 2024 an der Universität Hannover ein Versuch mit Seegras – von Ingenieur Torsten Schlurmann poetisch „Diven des Meeres“ genannt. Seegras stabilisiert Dünen, dämpft Wellenenergie und ist biologisch abbaubar. Ergänzend hält Schlurmann künstliche Riffe für hocheffektiv: Durch ihre spezielle Struktur aus Zylindern und Lamellen können sie bis zu 95 Prozent der Wellenenergie ableiten. Ein fünf Meter hohes Riff mit 1,6 Kilometern Länge kostet schätzungsweise sechs Millionen US-Dollar – vergleichbar günstig oder sogar dreimal billiger als ein konventioneller Deich.

DWD arbeitet an „Sinfonie“ für bessere Gewittervorhersagen

Der Deutsche Wetterdienst (DWD) kämpft mit einem altbekannten Problem: Gewitter entstehen lokal, schnell und unberechenbar. Julia Koch aus der DWD-Forschungsabteilung beschreibt es so: „Wir wissen, dass es im Topf anfängt zu blubbern – aber nicht, wo genau die Blasen aufsteigen.“ Projekt Sinfonie soll das ändern, indem es Nowcasting mit Numerischer Wettervorhersage verknüpft und dabei KI und Big Data Analytics einsetzt.

Konkret bedeutet das: Radar- und Satellitendaten fließen in Echtzeit in KI-Modelle, die lokale Gewitterzellen mit wachsender Präzision antizipieren. Was früher eine mehrstündige Vorlaufzeit brauchte, soll auf Minuten schrumpfen. Das ist kein akademischer Luxus – sondern der Unterschied zwischen einem rechtzeitigen Alarm und einer Katastrophe.

Aktuelle Entwicklung 2025: KI-Wettermodelle überholen klassische Physik-Simulation

Was sich seit der Erstveröffentlichung dieses Artikels fundamental verändert hat: KI-basierte Wettermodelle haben klassische physikalische Simulationen in der Vorhersagegenauigkeit überholt. Googles DeepMind-Modell „GraphCast“ und das europäische Modell „Pangu-Weather“ liefern 10-Tages-Vorhersagen, die mit traditionellen Supercomputer-Modellen mithalten oder diese übertreffen – bei einem Bruchteil des Rechenaufwands. Erstmals können damit auch Extremereignisse wie Hitzewellen oder Starkregenfelder präziser und früher identifiziert werden.

Gleichzeitig rückt die Frage der Klimaresilienz von Infrastruktur in den Fokus der europäischen Förderpolitik. Die Debatte um smarte Frühwarnsysteme und naturnahe Schutzlösungen gewinnt dabei politisch wie technisch an Fahrt – ähnlich wie das Prinzip dezentraler, vernetzter Systeme statt zentraler Strukturen, das auch in anderen Industriebereichen an Bedeutung gewinnt. Wer heute in modulare Schutzinfrastruktur investiert, zahlt weniger als nach der nächsten Flutkatastrophe.

Auch der Blick auf die Energiewende ist in diesem Zusammenhang relevant: Extremwetterereignisse gefährden zunehmend erneuerbare Energieanlagen – von Offshore-Windparks bis zu Solarfeldern. KI-gestützte Resilienzplanung wird damit nicht nur Aufgabe des Katastrophenschutzes, sondern strategische Pflicht für Unternehmen und Kommunen. Wer das noch als reine Behördenaufgabe versteht, unterschätzt das eigene Risiko.

Was jetzt gebraucht wird: Mut und Mittel

Innovative Lösungen – KI-Frühwarnung, künstliche Riffe, Seegras-Dämpfer – klingen gut. Sie stoßen aber immer noch auf bürokratische Widerstände, politisches Zögern und Finanzierungslücken. Das ist das eigentliche Problem. Nicht das fehlende Wissen, sondern der fehlende Wille zur Umsetzung.

Starkwetterereignisse nehmen zu. Die Modelle, die sie vorhersagen, werden besser. Die Bauwerke, die sie abhalten könnten, existieren – zumindest im Wellenkanal. Was fehlt, ist der Schritt vom Labor in die Fläche. Wer wartet, bis die nächste Flut kommt, handelt zu spät.

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Quelle Titelbild: pixabay / distelAPPArath