Speicher und Brunnen werden für Jahrzehnte gebaut, doch vielen kleineren Wasserversorgern stehen nur monatliche Bedarfswerte zur Verfügung. Stuttgarter Forschende wollen diese schmale Datenbasis mit Erkenntnissen vergleichbarer Regionen verbinden – damit sich mögliche Ausbauentscheidungen auch unter unsicheren Klimabedingungen besser abwägen lassen.
Reicht der vorhandene Wasserspeicher auch 2040 oder 2050 noch aus? Wer heute einen zusätzlichen Brunnen oder eine Verbindung zum benachbarten Versorgungsnetz plant, muss weit vorausdenken. Die örtlichen Daten geben dafür oft wenig her: Nach einer Stuttgarter Projektbeschreibung erfassen viele lokale Wasserversorger Verbrauch und verfügbares Wasserangebot nur monatlich. Zugleich verändern sich die Bedingungen, unter denen ihre Anlagen künftig arbeiten müssen.
Forschende der Universität Stuttgart entwickeln deshalb Verfahren, die kurze lokale Zeitreihen mit Informationen anderer Versorgungssysteme verknüpfen sollen. Die Hochschule stellte die Arbeit am 8. September vor. Ziel ist eine belastbarere Grundlage für langfristige Infrastrukturentscheidungen: Versorger sollen mehrere plausible Entwicklungen prüfen können, statt sich auf eine scheinbar exakte Bedarfszahl verlassen zu müssen.
Was sich aus anderen Versorgungsgebieten lernen lässt
Vergangene Verbrauchswerte allein reichen für einen Blick über Jahrzehnte nicht aus. Das Klima verändert sich; auch Bevölkerungszahl, Wirtschaft und Verbrauchsverhalten können sich anders entwickeln als bisher. Kurzfristige Wasserbedarfsprognosen mit maschinellem Lernen sind bei ausreichender Datenlage bereits etabliert. Die schwierigere Aufgabe besteht darin, aus wenigen Beobachtungen langfristige Entwicklungen abzuleiten, obwohl sich die zugrunde liegenden Zusammenhänge verändern können.
Der Stuttgarter Ansatz führt dafür Informationen aus unterschiedlichen Kommunen, Zeiträumen und Klimaregionen zusammen. Eine kurze örtliche Messreihe bildet womöglich nur wenige unterschiedliche Bedingungen ab. Daten vergleichbarer Versorgungssysteme könnten zusätzliche Muster erkennen lassen. Diese sollen mit den lokalen Besonderheiten verbunden werden. Einer Gemeinde einfach den Verbrauchsverlauf einer anderen zuzuweisen, würde dem Planungsproblem nicht gerecht.
Fehlende Messungen lassen sich damit aber nicht ohne Weiteres ersetzen. Ein Monatswert zeigt weder den genauen Tagesverlauf noch die stärkste Belastung an einem heißen Nachmittag. Die Forschenden untersuchen, wie sich Wissen zwischen Versorgungssystemen übertragen lässt – nicht, wie sich sämtliche Datenlücken nachträglich schließen lassen.
Für die Planung müssen außerdem zwei Größen auseinandergehalten werden: Der Bedarf beschreibt, wie viel Wasser benötigt wird, das Dargebot das verfügbare Wasserangebot. Hinzu kommen dessen Nutzbarkeit und die Leistungsfähigkeit des Verteilnetzes. Das Umweltbundesamt verweist auf lokale Engpässe früherer Trockenjahre, bei denen unter anderem hohe Nutzung zu bestimmten Tageszeiten die Verteilungssysteme an ihre Grenzen brachte.
Eine bundesweite Wasserbilanz beantwortet solche örtlichen Fragen nicht. Das gilt auch beim Blick darauf, was Deutschlands Wasserspeicher über die Reserven verraten: Großräumige Beobachtungen zeigen regionale Veränderungen, sagen aber noch nicht, welche Verhältnisse an einem einzelnen Brunnen herrschen oder wie sich der Bedarf einer Kommune entwickeln wird.
Welche Ausbauoption hält mehrere Entwicklungen aus?
Die Modelle sollen mehrere plausible Zukunftsszenarien vergleichbar machen. Kurzzeitige Wetterschwankungen und langfristige Klimaszenarien werden dabei getrennt betrachtet. Gesellschaftliche, technische und wirtschaftliche Veränderungen gehen als Annahmen ein. Das ist für die Einordnung der Ergebnisse wichtig: Das Modell kennt die künftige Bevölkerungsentwicklung oder das Verbrauchsverhalten nicht, sondern berechnet mögliche Folgen der gewählten Annahmen.
Der Planungsnutzen lässt sich am Speicher erklären: Reicht seine Kapazität nur, wenn der Bedarf kaum wächst, oder auch unter ungünstigeren Bedingungen? Entsprechend ließen sich ein zusätzlicher Brunnen oder eine Verbindung zu einem benachbarten Versorgungsnetz prüfen. Entscheidend wäre dann, welche Option unter mehreren plausiblen Entwicklungen ihren Zweck erfüllt – und unter welchen Voraussetzungen sie an Grenzen stößt.
Dazu müssen die Berechnungen ihre Unsicherheit angemessen abbilden. Ein enger Zahlenbereich hilft wenig, wenn die tatsächliche Entwicklung später häufig außerhalb liegt. Wie verlässliche Unsicherheitsintervalle für die Risikobewertung entstehen können, gehört ausdrücklich zu den Forschungsfragen. Gemeint ist also eine Orientierung für langfristige Entscheidungen, keine Wettervorhersage für einen bestimmten Sommertag im Jahr 2050.
Reale Betriebsdaten, noch kein fertiges Werkzeug
Die Forschenden arbeiten bereits mit realen Verbrauchs- und Betriebsdaten, gemeinsam mit RBS wave, EnBW und kommunalen Wasserversorgern in Baden-Württemberg. Hinter der Arbeit stehen zwei laufende Vorhaben: eines mit Finanzierung durch EnBW, das andere durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft. Die Versorgungspraxis liefert damit Daten für die Entwicklung; ein verlässlich eingeführtes Planungswerkzeug im Regelbetrieb ist das noch nicht.
Die vorliegenden Mitteilungen nennen weder quantitative Vorhersagefehler noch eine unabhängige externe Modellvalidierung. Für den praktischen Einsatz muss sich zeigen, wie gut die Übertragung zwischen Orten funktioniert und ob die Unsicherheitsbereiche tatsächliche Entwicklungen angemessen erfassen. Daran entscheidet sich, ob die Szenarien Versorgern bei einer konkreten Abwägung helfen: Welcher Speicher, Brunnen oder Netzanschluss ist auch dann sinnvoll, wenn Klima, Bevölkerung und Verbrauch anders verlaufen als zunächst angenommen?
Quellen und weiterführende Informationen
- Universität Stuttgart: Mit Simulationen die Trinkwasserversorgung von morgen planen, Mitteilung vom 8. September 2026.
- Universität Stuttgart: Maschinelles Lernen für die Planung der Wasserversorgungsinfrastruktur angesichts des Klimawandels, Projektbeschreibung MA-LE-WA-CLI.
- Universität Stuttgart: Data-driven, Long-term Forecasting of Water Demand in the Face of Climate Change, Projektbeschreibung LONG-WAT.
- Umweltbundesamt: Trockenheit in Deutschland – Fragen und Antworten, 5. August 2026.
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