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Niederschlagsabflussmodellierung, Niederschlagsabflussvorhersage & Wasserstandsvorhersage

In dem Projekt wurden ML-Methoden angewendet um die Niederschlags-Abfluss-Prozesse im Rheineinzugsgebiet zu modellieren und unter der expliziten Berücksichtigung von Wettervorhersagen beim Training Abfluss- und Wasserstandsvorhersagen zu erstellen.

Quellstand geprüft 18. Juli 2026, 22:41MaKI-Originalquelle ↗Datenschema ki-verwaltungsradar.internal.v1
MaKI-KennungBD20242518521BehördeBundesanstalt für GewässerkundeStatusEntwicklungOriginalprofil öffnen ↗
Quellenbasiertes Dossier

Niederschlagsabflussmodellierung, Niederschlagsabflussvorhersage & Wasserstandsvorhersage

In dem Projekt wurden ML-Methoden angewendet um die Niederschlags-Abfluss-Prozesse im Rheineinzugsgebiet zu modellieren und unter der expliziten Berücksichtigung von Wettervorhersagen beim Training Abfluss- und Wasserstandsvorhersagen zu erstellen.

Entwicklung
Behörde
Bundesanstalt für Gewässerkunde
Verwaltungsebene
Bund
Ressort
Bundesministerium für Verkehr
Risikoeinordnung
Minimales RisikoSelbstauskunft im MaKI-Profil, keine i6eal-Bewertung
KI-Methode
Deep Learning · Machine Learning
Einsatzbereich
Forschung · Mobilität
Governance-Matrix

Veröffentlicht, geplant oder offen

Die Matrix trennt veröffentlichte Angaben, geplante Prüfungen, nicht erforderliche Angaben und unbekannte Felder. Es gibt bewusst keinen Gesamtscore.

RisikoeinordnungMinimales Risiko
GrundrechtebetrachtungNicht erforderlich
DatenschutzangabeNicht erforderlich
AuftragnehmernutzungIntern und Extern
EingriffsmöglichkeitenNicht erforderlich
ProjektlinkNicht veröffentlicht
Veröffentlichter Kontext

Betroffene Gruppen und Risikomaßnahmen

Betroffene Gruppen
Nicht erforderlich
Risikomaßnahmen
Nicht erforderlich
Beschriebene Schadensrisiken
Nicht erforderlich
Zeitachse

Projekt- und Veröffentlichungsdaten

  1. Projektstart
  2. Erstmals veröffentlicht
  3. Zuletzt veröffentlicht
MaKI-KennungBD20242518521
Aussagebasisveröffentlichtes Behördenprofil
Quellstand16. Dez. 2025, 13:55