Die wissenschaftlichen und technischen Ziele des Gesamtprojekts umfassen die Entwicklung eines KI-basierten Monitoring-, Datenmanagement- und Informationssystems zur i) kurz- (saisonal), mittel- (1-10 Jahre) und langfristigen (bis 2100) Vorhersage von Grund­wasser­­ständen und -versalzung, basierend auf Klimavorhersagen und -projektionen, ii) Frühwarnung vor Grundwasserniedrigständen und -versalzung und den damit verbundenen Schäden und iii) intelligenten Planung von Gegenmaßnahmen, wie z.B. der Steuerung von Grundwasserentnah­men mittels eines Szenarien-Tools;

Der Ansatz wird in drei Pilotgebieten demonstriert, jeweils mit spezifischem Fokus und Maßstab (überregional, regional bis lokal, lokal): i) im Land Brandenburg, unter groß­räumiger Betrachtung aller Aspekte wie Entnahmen für die Trinkwasserversorgung, Industrie sowie die Landwirtschaft, zeitlich hochaufgelöstem Monitoring der Bewässerungslandwirtschaft auf Bun­des­­­landebene sowie Gefahr durch Tiefenversalzung infolge Übernutzung, ii) im Einzugsgebiet der Harzwasserwerke (Niedersachsen) mit Fokus auf problema­tische Auswirkungen niedriger Grund­­wasserstände auf schützenswerte Fließgewässer, grund­wasserabhängige Landöko­systeme und die Moorwiedervernässung und iii) am Beispiel Lange­oog mit Betrachtung der touristisch bedingten starken Variabilität des saisonalen Wasserbedarfs an der Küste bei zunehmender saisonaler Trockenheit sowie Gefährdung der Trinkwasserversorgung durch Versalzung.