Das datengetriebene Verfahren optimiert Grundwassermessnetze basierend auf ihrem Informationsgehalt. Es identifiziert redundante Messstellen oder Positionen für neue Messstellen und ermöglicht so ein effizientes Wassermanagement.

Die informationsbasierte Messnetzoptimierung unterstützt Betreiber von Grundwassermessnetzen dabei, bestehende Strukturen datenbasiert zu bewerten, gezielt anzupassen und für zukünftige Überwachungsaufgaben weiterzuentwickeln. Ziel ist ein ausgewogenes Messnetz mit möglichst hohem Informationsgehalt bei zugleich geringem Wartungs- und Betriebsaufwand.

Grundlage des Verfahrens ist die Methode „Sparse Sensor Placement Optimization for Reconstruction“ (SSPOR), umgesetzt mit PySensors. Historische Ganglinien, z.B. des Grundwasserstandes, werden analysiert, um wiederkehrende Muster und besonders aussagekräftige Dynamiken zu erkennen. Anschließend werden die Messstellen mithilfe einer Dimensionsreduktion und QR-Faktorisierung nach ihrem Beitrag zum Gesamtsystem gerankt. Rang 1 kennzeichnet dabei eine besonders informative Messstelle.

Auf Basis des Rankings lässt sich untersuchen, welche Standorte für die Beschreibung des Grundwassersystems besonders wichtig sind und welche Ganglinien durch höher priorisierte Messstellen rekonstruiert werden können. Der berechnete Rekonstruktionsfehler ermöglicht eine transparente Bewertung möglicher Netzreduktionen und des damit verbundenen Informationsverlustes. Dadurch können verschiedene Szenarien – beispielsweise der Erhalt von 25, 50 oder 75 Prozent der höchstplatzierten Messstellen – systematisch verglichen werden.

Die Ergebnisse unterstützen die Auswahl repräsentativer Teilmessnetze, die Priorisierung von Standorten für neue Sensoren oder Datenlogger, die Anpassung von Beprobungsintervallen und die Planung gezielter Messkampagnen. Zugleich liefert das Ranking Einblicke in die Dynamik des Systems: Besonders informative Messstellen zeigen im Beispiel des Grundwasserstandes häufig schnelle Reaktionen, ausgeprägte Schwankungen sowie Einflüsse von Oberflächengewässern oder anthropogenen Eingriffen. Bei einer Übertragung auf räumliche Rasterdaten kann das Verfahren zudem zur Identifikation geeigneter Positionen für zusätzliche Messstellen eingesetzt werden.

Demonstriert wurde der Ansatz an Grundwasserstandsmessnetzen bereits mehrmals. Im LURCH-Projekt KIMoDIs wurde der Einsatz für die multivariate Optimierung eines Messnetzes für mehr als nur einen Parameter demonstriert, indem eine kombinierte Optimierung eines Grundwasserstands und Grundwassertemperatur-Messnetzes entwickelt wurde.

Voraussetzung für den Einsatz sind räumlich und zeitlich ausreichend verfügbare sowie lückenlos aufbereitete Eingangsdaten. Da das bestehende Messnetz als Gesamtsystem betrachtet wird, ersetzt die Methode keine risikobasierte oder zustromorientierte Standortbewertung, sondern ergänzt diese um eine objektive, informationsbasierte Entscheidungsgrundlage.