Wenn Wissenschaften gemeinsame Sache machen: Hydrologie und Data Science gegen Cyanobakterien
Der Kontext
Cyanobakterien – auch als Blaualgen bekannt – vermehren sich, wenn besonders günstige Bedingungen zusammentreffen: viel Wärme, Licht, Nährstoffe und stehendes Wasser. Durch Klimawandel und verstärkte menschliche Aktivität in Gewässernähe treten sogenannte „Algenblüten“ immer häufiger auf und dauern immer länger an.
Die Problematik
Diese Algenblüten sind nicht nur ein ästhetisches Problem, sondern stellen ein ernstzunehmendes Risiko dar. Sie setzen gefährliche Toxine (Cyanotoxine) frei, die Auswirkungen haben auf
- Menschliche Gesundheit: Sie verursachen Hautreizungen, Magen-Darm-Beschwerden, neurologische Beeinträchtigungen – bis hin zu schweren Vergiftungen.
- Tiergesundheit: Tödliche Vergiftungen bei Hunden, Nutz- und Wassertieren werden immer wieder gemeldet.
- Wirtschaft: Sperrung von Badestellen, Einbußen im Tourismus, erhöhte Kosten für die Trinkwasseraufbereitung sowie Auswirkungen auf Fischerei und Landwirtschaft.
- Ökosysteme: Abnahme des gelösten Sauerstoffs, erhöhte Sterblichkeit von Fischen und anderen Wasserlebewesen sowie langfristige Störungen der Nahrungsketten.
„Die heute vorhandenen klassischen Überwachungsmethoden ermöglichen lediglich, das Vorhandensein von Cyanobakterien festzustellen, wenn sie bereits sichtbar sind. Dann ist es aber häufig schon zu spät, die Bevölkerung wirksam zu schützen, wirtschaftliche Schäden zu begrenzen und die Umwelt zu bewahren.“
Ein Paradigmenwechsel ist daher dringend erforderlich: weg von einer reaktiven, hin zu einer prädiktiven Herangehensweise.
Die Lösung
Das Team von WaterShed Monitoring setzte auf neue Technologien, um ein Tool zur frühzeitigen Vorhersage von Cyanobakterienblüten zu entwickeln. Der Einsatz künstlicher Intelligenz zur Auswertung umfangreicher Datensätze eröffnet völlig neue Möglichkeiten für die Überwachung von Wasserressourcen.
Zusammen mit den Datenwissenschaftlern der SCALIAN-Gruppe, einem Ingenieur- und Beratungsunternehmen, wollten die Wasserexperten eine zugängliche, prädiktive Lösung entwickeln, um einen Vorhersagedienst für Gesundheitsbeamte, Strandbetreiber und Nutzer von Wasserflächen zu bieten, deren Wasser zur Trinkwassergewinnung, zum Angeln, zum Baden, zum Tränken von Vieh oder zur Bewässerung verwendet wird. Zukünftig sollte niemand mehr von der Ausbreitung von Cyanobakterien überrascht werden.
Mit Unterstützung des Centre national d’études spatiales (CNES) und der Europäischen Weltraumorganisation (ESA) wurde 2021 eine Machbarkeitsstudie durchgeführt. Die Ergebnisse waren vielversprechend: Sie bestätigten sowohl das Marktpotenzial als auch die technologische Umsetzbarkeit des Projekts.
Nerthus, die neu entwickelte Lösung, setzt auf ein System künstlicher Intelligenz, um Informationen aus unterschiedlichen terrestrischen und satellitengestützten Datenquellen zu extrahieren. Deep Learning liefert dann einen ersten Indikator für das mögliche Auftreten von Cyanobakterienblüten in einem geografischen Zielgebiet.
„ Es ist wie eine Wettervorhersage – nur eben für Cyanobakterien. Wenn bekannt ist, wann diese Bakterien voraussichtlich auftreten, gibt das den Beteiligten Zeit, ihre Schutzpläne und Maßnahmen zur Schadensbegrenzung umzusetzen, bevor es zu spät ist. Nur so kann einer Exposition von Mensch und Tier gegenüber Cyanobakterien-Toxinen und deren Folgen vorgebeugt werden.“
Das Ergebnis
Seit 2022 arbeiten die Teams von Watershed Monitoring und Scalian gemeinsam an der Serienfertigung von Nerthus. Die KI-Modelle werden kontinuierlich mit zusätzlichen Datenquellen angereichert, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Prognosen weiter zu erhöhen. Auch eine benutzerfreundliche Weboberfläche wurde entwickelt, über die Nutzer mit wenigen Klicks die Prognosen für die ausgewählten Gewässer abrufen können.
Die ersten Betatests wurden im Sommer 2025 bei Partnern in Kanada und Europa gestartet. Diese Tests im praktischen Betrieb sind ein wichtiger Meilenstein: Sie ermöglichen es, die Relevanz der angebotenen Funktionen zu bewerten, die Effizienz des Systems unter realen Bedingungen zu testen und Rückmeldungen von den Nutzern einzuholen. Diese Rückmeldungen sind wertvoll, da die Partner die Ergonomie der Benutzeroberfläche weiter verbessern und an den Vorhersagemodellen feilen können. Sie belegen auch das wachsende Interesse der Beteiligten, denn diese entdecken ein Tool mit dem Potenzial, die Gewässerbewirtschaftung grundlegend zu verändern.
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