Das Projekt

Was SLRE ist, wie Digitaler Zwilling, Storylines und Interaktiver Lösungsraum zusammenwirken und wer dahintersteht.

Über SLRE

Transfer by Design

Digitaler Zwilling

Systemwissen

Hydro-Ökonomie
Hydrologische Modellierung

Storylines

Zielwissen

Anwendung in der Praxis
Konkurrierende Bedarfe

Interaktiver Lösungsraum

Transformationswissen

Relevante, umsetzbare Informationen
Robust bewertete Lösungen

Jeder Teil von SLRE erzeugt eine eigene Art von Wissen: der Digitale Zwilling Systemwissen, die Storylines Zielwissen, der Interaktive Lösungsraum Transformationswissen.

Solution Lab Rur Erft (SLRE) ist ein Verbundprojekt für Forschung, Entwicklung und Co-Design in der Region Rur und Erft. Getragen von der Helmholtz-Wasserinitiative, führt SLRE wissenschaftliche Modellierung, digitale Infrastruktur und praktische Erfahrung von Beteiligten aus Verwaltung, Wasserwirtschaft, Landwirtschaft und angrenzenden Bereichen zusammen. Das Projekt übersetzt komplexe hydrologische Fragen in verständliche Storylines, mit denen sich mögliche Zukünfte erkunden, Risiken vergleichen und robuste Handlungsoptionen finden lassen. Der Schwerpunkt liegt auf extremen Wasserereignissen wie mehrjährigen Dürren, Hochwasser und schnellen Abflussereignissen sowie darauf, wie diese Phänomene Grundwasser, Oberflächenwasser, Landwirtschaft, Ökosysteme und die Wasserverteilung beeinflussen.

SLRE ruht auf drei Teilen: dem Digitalen Zwilling, den gemeinsam entwickelten Storylines und dem Interaktiven Lösungsraum. Der Digitale Zwilling schafft die technische Grundlage und verbindet Modelle, Daten, Emulatoren, Datenbanken und Visualisierungen. Die gemeinsam entwickelten Storylines sorgen dafür, dass Fragen, Prioritäten und Erfahrungen der Beteiligten bestimmen, was untersucht wird. Der Interaktive Lösungsraum ist der gemeinsame Ort, an dem diese Elemente für Austausch, Interaktion und gemeinsame Deutung der Ergebnisse zusammenkommen, wobei KI-Agenten das Gespräch zwischen den Menschen im Raum und den Modellen führen. SLRE folgt damit einem Transfer-by-Design-Ansatz: Wissenstransfer ist von Beginn an Teil des Projekts.

SLRE verbindet interdisziplinäre Wissenschaft mit einem klaren regionalen Fokus und schafft so einen praktischen Rahmen für Wissenstransfer in wasserbezogenen Entscheidungen. Das Projekt greift die zentralen Herausforderungen der Region Rur und Erft auf und zeigt zugleich, wie digitale Werkzeuge und die Zusammenarbeit mit den Beteiligten eine widerstandsfähige Wasserwirtschaft unter veränderten Klimabedingungen tragen. Der Ansatz ist über einzelne Einzugsgebiete hinaus skalierbar und lässt sich auf nationaler, kontinentaler und sogar globaler Ebene anwenden sowie auf andere Modelle und andere Gruppen von Beteiligten übertragen. So ist SLRE zugleich regionales Lösungslabor und Testfeld für künftige Formen der interaktiven Umweltmodellierung.

Wie es funktioniert

Digitaler Zwilling

Die folgenden Modelle bilden den Kern des Digitalen Zwillings von SLRE. Dieses Ensemble ist auf Steuerung von außen ausgelegt: die Fragen, die Beteiligte mitbringen, die Eingriffe, die sie untersuchen möchten, und die im Co-Design entwickelten Storylines bestimmen, was gerechnet wird, in welcher Auflösung und mit welchen Annahmen. Ziel ist ein Modellsystem, das auf Entscheidungen aus der Praxis genauso reagiert wie auf wissenschaftliche Fragestellungen.

Klima

Regionale Klimamodellierung
Integrierte Klimadienstleistungen
Numerische Wettervorhersage
Vorhersage

Hydrologie an der Oberfläche und im Untergrund

Bodenwassergehalt
Grundwasserneubildung
Abfluss und Durchfluss
Bewässerungsbedarf

Hydraulik

Überflutungsfläche
Überflutungstiefe
Wirkungskarten

Landwirtschaft

Pflanzenertrag
Anpassung der Anbaukulturen

Sozioökonomie

Agentenbasierte Modellierung
Adaptive Landnutzungsentscheidungen
Bewässerungsbedarf
Bewässerte Fläche

Storylines

Austausch zwischen dem SLRE-Team und den Beteiligten — Storylines entstehen im Gespräch mit den Menschen, die die Ergebnisse nutzen.

Wasserwirtschaft beginnt mit Fragen, und in SLRE kommen sie von den Menschen, die täglich mit Wasser arbeiten: Landwirtschaft, Wasserbehörden, Kommunen und Regionalplanung. Wir fragen, was sie wissen müssen, und ihre Antworten entscheiden, wofür die Modelle eingesetzt werden.

Eine Storyline ist eine dieser Fragen, so aufgeschrieben, dass ein Modell sie beantworten kann. Sie benennt die Bedingungen, die die Region nicht steuern kann, etwa mehrere trockene Jahre oder steigenden Bewässerungsbedarf, und die Optionen, über die sie entscheiden kann, etwa neue Speicher, geänderte Entnahmeregeln oder eine Priorität für die Bewässerung. Zum Beispiel: Was geschieht nach mehreren trockenen Jahren mit Grundwasser und Erträgen, wenn die Bewässerung weiter wächst, und was ändert eine künstliche Grundwasseranreicherung für die Betriebe flussabwärts?

Storylines entstehen in Workshops und in kleineren Runden, und sie werden überarbeitet, wenn die Gruppe mehr weiß. Das meinen wir mit Transfer-by-Design. Die Fragen kommen aus der Praxis, und die Menschen, die sie gestellt haben, bleiben beteiligt, während sie beantwortet werden. So fließt die Arbeit in Entscheidungen zurück, die die Region tatsächlich treffen kann.

Interaktiver Lösungsraum

Im Interaktiven Lösungsraum wird eine Storyline mit den Modellen durchgearbeitet. Es gibt ihn als physischen Besprechungsraum und als digitale Arbeitsumgebung, und eine Sitzung heißt meist eine Gruppe vor einem Bildschirm, begleitet von jemandem aus dem Projektteam.

Die Gruppe ändert etwas und schaut, was daraus folgt. Eine Fruchtfolge, eine Wehrstellung, eine Obergrenze für die Entnahme in einer Trockenphase: Jede Änderung wird eingegeben, die Modelle rechnen, und das Ergebnis erscheint auf den Karten und Diagrammen vor der Gruppe. Agentenbasierte Bausteine zeigen, wie einzelne Betriebe oder Akteure reagieren, sodass sich die Kette von einer Entscheidung bis zur Wirkung auf Wasser und Ertrag Schritt für Schritt verfolgen lässt, bis zur Zahl in der abschließenden Tabelle.

Fragen lassen sich auch in Alltagssprache stellen. KI-Agenten geben sie an die Modelle weiter, bringen die Antwort zusammen mit der Storyline zurück, zu der sie gehört, und halten sichtbar, welches Modell und welche Annahmen sie hervorgebracht haben. Die Modelle selbst lassen sich austauschen: ein detailliertes für einen einzelnen Standort, ein schnelles für das ganze Land, in der Cloud oder auf den Rechnern in Jülich.

Eine Sitzung endet meist mit einer genaueren Frage, einer überarbeiteten Storyline oder einer Notiz dazu, was die Modelle noch nicht abbilden. Diese Schleife zwischen den Menschen, die entscheiden, und den Modellen, die rechnen, ist der Zweck des Raums.