Deutsch-brasilianisches Mobilitätsvorhaben zum robotischen Binnengewässer-Monitoring in den Tropen. Prototypentests in Brasilien

Ziel des Mobilitätsvorhabens ist die Zusammenarbeit der TU Freiberg mit der brasilianischen Forschungseinrichtung EMBRAPA Amazonas Ocidental zur gemeinsamen Weiterentwicklung einer robotischen Plattform für die Messung von Gewässerdaten. Ziel ist die autonome, robuste, multisensorische Erfassung gewässer-relevanter Parameter unter feucht-tropischen Bedingungen. Dazu sind drei Forschungsaufenthalte in Amazonien geplant. Im Rahmen des Projekts wird die erfolgreiche Zusammenarbeit mit EMBRAPA fortgesetzt und intensiviert. EMBRAPA bringt Infrastrukturen vor Ort und Logistik in das Projekt ein (Fahrzeuge, Werkstatt, Genehmigungen, Kontakte zu Landbesitzern). Die brasilianischen Partner haben großes Interesse an den Projektergebnissen. Die zu entwickelnden Komponenten sollen in Routinen brasilianischer Fachbehörden eingesetzt werden. Eine voll funktionale Plattform wäre die Basis für größere Forschungsprojekte und für die Praxis weltweit – und soll sich kommerzialisieren lassen. Beispiel: Feuchtgebiete und Stillgewässer zeigen die deutlich höchste Respiration (Atmung) mit den Treibhausgasen CO2, CH4 und N2O unter allen kontinentalen Landnutzungsformen; tropische Gewässer tragen mit 34 % überproportional bei (Oertel et al. 2016). Senken- bzw. Quellfunktionen von Gewässern zu verstehen und korrekt bestimmen zu können, ist wesentliche Voraussetzung für gezieltes Gewässermanagement – auch im Sinne von Klimamitigation. Jede Erwärmung eines Wasserkörpers führt nicht nur im jahreszeitlichen Zyklus, sondern mittelfristig durch Klimawandel ganzjährig, zu deutlich intensiveren Zersetzungsprozessen am Gewässergrund und in der Wassersäule. Dieses reale Risiko gilt es besser zu verstehen. Studien unter extremeren Klimabedingungen sind äußerst hilfreich, um zukünftiges Verhalten hier besser einschätzen – und darauf reagieren zu können. Ein zweiter Aspekt liegt darin, dass Datenqualität oft von einer hohen Frequenz der Datenakquise abhängt. Hierzu testen wir neue KI-basierte Ansätze.