BigData@Geo 2.0 - From Data to Action mittels KI und Web-Lösungen im Nexus Klimawandel - nordbayerischer Agrarsektor
Zunehmende Veränderungen der Umweltsituation stellen Verantwortliche in Land- und Forstwirtschaft vor neue Herausforderungen. Kompetente Entscheidungen zum Umgang mit den sich verändernden Umweltbedingungen können nur getroffen werden, wenn ausreichend Wissen über die Gegenwart und Zukunft von Naturressourcen und Naturrisiken in der betroffenen Region vorliegt. In der Praxis ist der Abruf dieses Wissens jedoch oft umständlich, unübersichtlich oder unverständlich. Das Projekt BigData@Geo 2.0, welches im Zeitraum von 2023 bis 2027 durch den Europäischen Fonds für Regionale Entwicklung (EFRE) gefördert wird, zielt auf eine maßgeblich erhöhte Resilienz von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) im nordbayerischen Agrarsektor durch einfach zugängliche, maßgeschneiderte und räumlich wie betrieblich detailliert aufgeschlüsselte Anpassungsmaßnahmen im regionalen Klimawandel ab.
Im Vorgängerprojekt BigData@Geo haben Mitarbeitende der Julius-Maximilians-Universität Würzburg von 2017 bis 2022 unter Anwendung von innovativen Verfahren der Modellierung und Künstlichen Intelligenz (KI) ein interaktives webbasiertes Nutzerportal entwickelt und leicht zugänglich bereitgestellt, welches für den Agrarsektor in der Region Unterfranken relevante Indikatoren zum Klimawandel verfügbar macht. Dazu gehört zum Einen ein interaktiver Klimaatlas Klimaatlas, welcher Projektionen aus Erdmodellen für die Region Unterfranken übersichtlich darstellt. Des Weiteren wurden ein regionaler Klimabericht und eine zugehörige intelligente Suchfunktion erarbeitet, mit der natürlichsprachlich formulierte Fragen bezüglich des Klimaberichts direkt beantwortet werden können. So wurde die Möglichkeit einer langfristigen und nachhaltigen Planung für die 15 kooperierenden KMU stark vereinfacht und die Zukunftsfähigkeit der regionalen Wirtschaft unterstützt (mehr zum Vorgängerprojekt hier)
Das Bayerische Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst (StMWK) hat nun die Förderung eines weiteren Projekts - BigData@Geo 2.0 - über den EFRE bewilligt. In diesem Nachfolgeprojekt werde von 2023 bis 2027 die vorangegangenen Arbeiten verbessert und ausgebaut werden, sodass basierend auf den vorherigen Ergebnissen ein praxisnahes, nutzerfreundliches Unterstützungssystem für betriebliche Entscheidungen im Anpassungsprozess an den Klimawandel aufgebaut wird. Hierbei wird das Ziel verfolgt, sinnvolle und praxisrelevante Informationen für eine größere Anzahl an KMU sowie hinsichtlich weiterer Anbaukulturen bereitzustellen und neben Unterfranken auch die Regionen Ober- und Mittelfranken einzubeziehen.
Dafür werden wissenschaftlich und methodisch gut abgesicherte, neuartige Module entwickelt, die die sich verändernden Klimaindikatoren wie Hitzestress, Trockenstress, UV-Belastung, Spätfrost und Starkregenereignisse in betriebsrelevante Kennwerte wie Pflanzengesundheit, Stressfaktoren von Nutzpflanzen, Risikoexposition, Ernteerträge und Einkommen nutzerfreundlich übersetzen. Somit können betriebsrelevante Kennwerte wie Pflanzengesundheit, Ernteertrag und Einkommen über die zukünftigen Jahrzehnte abgeschätzt werden. Der wissenschaftlich-methodische Ansatz basiert auf einer völlig neuartigen KI-gestützten Kombination von Big Data-Anwendungen aus den Bereichen der hochaufgelösten Klimamodellierung und der drohnen- und satellitengestützten Erdbeobachtung, welche mit betrieblichen Daten der KMU, statistischen Datensätze der bayerischen Landesämter, sowie webbasierten Informationen insbesondere aus sozialen Netzwerken, vervollständigt werden.

Projektdetails
- Drittmittelgeber
Europäische Union - Fonds für regionale Entwicklung - Laufzeit
05/2023 - 04/2028 - Projektleitung
Univ.-Prof. Dr. Heiko Paeth, Professur für Physische Geographie (Klimatologie)
Univ.-Prof. Dr. Andreas Hotho, Lehrstuhl für Informatik X
Univ.-Prof. Dr. Stefan Dech, Lehrstuhl für Fernerkundung - Projektmanagement
Katharina Pröstler (Professur für Klimatologie) - Projektverwaltung
Dipl.-Math. Lena Hettinger (Lehrstuhl für Data Science)
Sabine Oppmann (Professur für Klimatologie) - Projektmitarbeiter
Dr. Mirjana Bevana (Lehrstuhl für Fernerkundung)
Florian Gallusser, M.Sc. (Lehrstuhl für Data Science)
Armin Hofmann, M.Sc. (Professur für Klimatologie)
Dr. Luzia Keupp (Professur für Klimatologie)
apl. Prof. Dr. Christof Kneisel (Professur für Klimatologie)
Dr. Anna Krause (Lehrstuhl für Data Science)
Dr. Felix Pollinger (Professur für Klimatologie)
Dr. Martin Wegmann (Lehrstuhl für Fernerkundung) - ehemalige Projektmitarbeiter
Pascal Janetzky, M.Sc. (Lehrstuhl für Data Science)
Dr. Praveen Rai (Professur für Klimatologie)
Dr. Sarah Schönbrodt-Stitt (Lehrstuhl für Fernerkundung)
Dr. Katrin Ziegler (Professur für Klimatologie) - Projektwebsite
http://bigdata-at-geo.eu/