IoT-Gewässergüte-Monitoring mittels KI-basierter Hauptionenzerlegung aus Leitfähigkeitsdaten im Erfteinzugsgebiet

Die Anforderungen an das Monitoring von Wassermengen und Wassergüte werden immer größer, was häufig mit steigenden Kosten für Laboranalysen und umfangreicher Sensorik einhergeht. Umgekehrt wird aber selten der volle Informationsgehalt bereits erhobener Parameter in Gänze analysiert. Die elektrische Leitfähigkeit (englisch: electrical conductivity, EC) ist ein solcher arameter, welcher die Summe der im Wasser gelösten Ionen widerspiegelt und gleichzeitig ein integriertes Signal des Abflussgeschehens darstellt.

In dieser Studie zeigen wir die Entwicklung eines KI-basierten Systems, welches gemessene Wasserstände und Daten der elektrischen Leitfähigkeit online in kontinuierliche Abfluss- und hydrochemische Signaturen umwandelt. Am Beispiel des Einzugsgebiets der oberen Erft zeigen wir, dass das System eine flächendeckende und kostengünstige Ergänzung zur kontinuierlichen Betrachtung des ökologischen Zustands eines Gewässers darstellt.Das resultierende IoTSondenprodukt ist in der Lage, auch ohne buliche Veränderungen am Gewässer unterschiedliche hydrochemische Parameter zu erfassen, zu überwachen und somit den Ansprüchen eines modernen Gewässergütemonitorings gewahr zu werden.



Copyright: © Springer Vieweg | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
Quelle: Wasserwirtschaft - Heft 07-08 (August 2023)
Seiten: 4
Preis inkl. MwSt.: € 10,90
Autor: Dipl.-Geogr. Marcel Delker
Dr. Benjamin Mewes
Daniel Bittner
Sebastian Pauly
Antje Pohl

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