KI-Lösung für sauberes Badewasser: Wie Echtzeit-Informationen und Sensoren die Wasserqualität verbessern

Der Badeort Combe Martin in Devon, England, möchte die Qualität seines Strandwassers verbessern, um es sowohl für Touristen als auch für Einheimische sicherer zu machen. In den vergangenen Jahren hat die Environment Agency das Wasser der Stadt als "schlecht" eingestuft, was zu Bedenken hinsichtlich der Auswirkungen auf die Gemeinde und den Tourismus führte. Das Problem geht auf Rohabwasser und landwirtschaftliche Düngemittel zurück, die die Wasserwege verschmutzen. Um dieses Problem zu mildern, trainieren CGI und die britische Kartierungsagentur Ordnance Survey ein KI-Modell, um Verschmutzungsgrade durch in den Wasserwegen installierte Sensoren zu erkennen und zu verhindern.

Schlechte Wasserqualität

Man hofft, dass das Projekt die Badewasserqualität des Badeortes Combe Martin reinigen könnte, was schon lange ein Anliegen ist. "Es hat immer an der unteren Grenze in Bezug auf die Wasserqualität gelegen", sagt Andy Bell vom North Devon Biosphere Reserve. Obwohl das Wasser in Combe Martin im letzten Jahr von der Environment Agency als "gut" eingestuft wurde, sagt Herr Bell, dass dies hauptsächlich auf trockenes Wetter zurückzuführen war. Typischer seien die Jahre 2018 und 2019 gewesen, in denen es eine "schlechte" Bewertung erhielt, was bedeutete, dass eine Mitteilung veröffentlicht wurde, in der die Menschen gebeten wurden, nicht zu schwimmen. Herr Bell sagt: "In der Gemeinde besteht große Angst vor den Folgen, wenn der Badewasserstatus widerrufen würde. Das würde sich auf die Cafés, Restaurants und B&Bs auswirken. Die Menschen wollen an einen sauberen Ort kommen, um sich zu erholen." Laut Herrn Bell ist der River Umber der Hauptverursacher der schlechten Wasserqualität in Combe Martin. Er mündet durch einen Korridor aus üppigen grünen Algen am Strandrand ins Meer. Der Umber ist normalerweise kaum mehr als ein Bach, erhält aber sowohl Abwässer aus einer Kläranlage als auch landwirtschaftlichen Abfluss von Bauernhöfen.

Echtzeit-Lösung mittels KI

In Flüssen und Feldern platzierte Sensoren erstellen ein Bild von dem Zustand lokaler Flüsse, Niederschläge und Böden. Sie messen die Wasserqualität anhand von Indikatoren wie Säure- und Ammoniakwerten. Das KI-Modell integriert diese Informationen dann mit Satellitenbildern der lokalen Landnutzung, um ein besseres Verständnis der Verschmutzungsgrade zu erhalten und Echtzeit-Lösungen zu entwickeln. Indem vorhergesagt wird, wann das lokale Flusssystem am empfindlichsten gegenüber Faktoren wie landwirtschaftlichem Abfluss ist, können verschiedene präventive Maßnahmen ergriffen werden, wie beispielsweise Bauern zu empfehlen, die Düngung zu verschieben, um die Wasserverschmutzung zu minimieren. Die Lösung wurde in der Pilotphase im sogenannten North Devon Biosphere Reserve getestet, einem 142 Quadratkilometer großen Schutzgebiet, das sowohl wichtige natürliche Lebensräume als auch landwirtschaftliche Flächen und kleine Städte umfasst. Während des Testlaufs prognostizierte die KI die Verschmutzung mit einer vielversprechenden Genauigkeit von 91,5%. "Wir werden (der KI) die Historie geben", sagte CGIs Chief Sustainability Officer Mattie Yeta. "Wir werden ihr alle geografischen Informationen sowie Datensätze von den Sensoren geben, damit sie lernen und die Vorhersagemechanismen entwickeln kann, um zu informieren, wo diese Vorfälle auftreten und wann sie stattfinden werden." Die Kartierungsagentur Ordnance Survey bietet die Expertise, um diese Informationen mit standortspezifischen Daten und Satellitenbildern zu verknüpfen. "Wir können anfangen, das Modell mit Daten zu trainieren, um zu verstehen, ob ein Verschmutzungsereignis mit einem bestimmten Gebiet in Verbindung gebracht wurde", sagte Donna Lyndsay von Ordnance Survey. "Gab es zum Beispiel ein bestimmtes Regenereignis, das alles weggespült hat?"

Wassersensoren

Die Reinigung des Flusses Umber wird als erster Schritt zur Verbesserung der Wasserqualität am Strand gesehen, und der Schlüssel dazu ist laut dem KI-Projekt eine riesige Menge an Echtzeitinformationen. Ein paar Kilometer flussaufwärts vom Strand von Combe Martin wird ein schwimmender Wassersensor im Fluss installiert. Es handelt sich um eine quadratische schwarze Box mit Solarpaneelen, die mit einem Kabel am Ufer vertäut ist. Sie überträgt automatisch einen Datenstrom über mobile Netzwerke und WLAN in Form von sechs Schlüsselindikatoren für die Wasserqualität, darunter Säure (pH), Ammoniak, die Menge an gelöstem Sauerstoff im Wasser und wie klar das Wasser ist (Trübung). "Es ist ein wirklich guter Überblick über die Wasserqualität", sagte Glyn Cotton, der Geschäftsführer des umweltorientierten Technologieunternehmens Watr, das die Sensoren, die jeweils ca. 2.000 Pfund kosten, für das Projekt liefert. "Wenn weiter flussaufwärts Abwasser abgelassen würde, würden wir Spitzenwerte bei Dingen wie Ammoniak und pH-Wert sehen, und wir könnten das dann mit Temperatur und gelösten Sauerstoffwerten korrelieren." Insgesamt werden im Rahmen des Projektes etwa 50 vernetzte Sensoren in dem Einzugsgebiet eingesetzt, die eine Mischung aus Wasser-, Boden- und Regenmessgeräten darstellen.

Ausblick

Dies ist das neueste Projekt des CGIs Sustainability Exploration Environmental Data Science (SEEDS) Programms, einer Forschungsinitiative, die dazu gedacht ist, das Denken und die Praxis rund um die Nachhaltigkeit in Zusammenarbeit mit Akademikern und den Vereinten Nationen herauszufordern. Über die Zukunft dieses Projekts sagte Mattie Yeta, die für die Nachhaltigkeit von CGIs Geschäft in Großbritannien verantwortlich ist: "Wir fangen hier (in North Devon) sehr klein an... aber die Idee ist definitiv, dies zu vergrößern und in verschiedene Teile Großbritanniens auszurollen."