Internationale wissenschaftliche Austauschveranstaltung im Rahmen des LOC3G-Projekts erfolgreich an der Technischen Universität Clausthal ausgerichtet

Die Tribhuvan University gehört zu den traditionsreichsten, größten und einflussreichsten Universitäten Nepals und ist eine der zentralen Institutionen des nepalesischen Hochschul- und Wissenschaftssystems. Seit vielen Jahren übernimmt sie landesweit eine bedeutende Aufgabe in der Hochschulbildung und in der Ausbildung qualifizierter Fachkräfte. Mit rund 400.000 Studierenden entfallen etwa 80 Prozent aller Hochschulstudierenden Nepals auf die Universität. Damit nimmt sie eine herausragende Stellung für Bildung, Forschung und gesellschaftliche Entwicklung des Landes ein. Die dortige Forschung in den Bereichen Geologie, Ingenieurgeologie und Geogefahren ist auf die komplexen geologischen Bedingungen des Himalaya, die Prävention schwerwiegender Naturkatastrophen, den Ausbau der Infrastruktur und die nachhaltige regionale Entwicklung ausgerichtet. Sie hat zahlreiche Fachkräfte für die Bewertung geologischer Risiken, die Sicherheit von Bauvorhaben in Gebirgsregionen sowie den Aufbau von Katastrophenvorsorge- und Risikominderungssystemen in Nepal ausgebildet. Darüber hinaus leistet sie einen wichtigen wissenschaftlichen Beitrag zum internationalen Verständnis und zur Erforschung geologischer Naturgefahren im Himalaya.

Der vollständige Titel des LOC3G-Projekts lautet „Localization in Geophysics, Geohazards and Geoengineering“, auf Deutsch „Lokalisierung in Geophysik, Geogefahren und Geoingenieurwesen“. Es handelt sich um ein internationales Kooperationsprojekt, das im Rahmen der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen der Europäischen Union gefördert wird. Im Mittelpunkt stehen lokalisierte Verformungsprozesse in komplexen geologischen Umgebungen. Hierzu werden Mehrskalen- und Mehrfeldmodellierungen mit experimentellen Untersuchungen, geologischen Erkundungen und ingenieurpraktischen Anwendungen verknüpft, um Methoden zur Erkennung von Geogefahren, zur Risikobewertung und zur Vorhersage der Sicherheit ingenieurtechnischer Anlagen weiterzuentwickeln. Das Projekt vereint Partner aus zahlreichen Hochschulen, Forschungseinrichtungen und Ingenieurunternehmen in Europa und Asien. Durch den gegenseitigen Austausch von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern, gemeinsame Forschungsarbeiten, wissenschaftliche Schulungen, Doktorandenschulen und Geländeerkundungen fördert LOC3G die Zusammenarbeit zwischen unterschiedlichen Fachdisziplinen, Regionen und Forschungstraditionen.

Als wichtiger Projektpartner beteiligt sich die Technische Universität Clausthal aktiv an den Forschungsarbeiten von LOC3G und fördert kontinuierlich die vertiefte Zusammenarbeit mit den internationalen Partnern in den Bereichen Sicherheit untertägiger Bauwerke, Prävention und Beherrschung von Geogefahren, Energiegeologie sowie numerische Simulation gekoppelter Mehrfeldprozesse. Der Besuch von Professor Thapa war daher nicht nur mit einem Fachvortrag für Studierende und wissenschaftliche Mitarbeitende verbunden, sondern bildete zugleich einen wichtigen Bestandteil des kontinuierlichen Austauschs zwischen den europäischen und südasiatischen Partnern im Rahmen von LOC3G. Dadurch wurden die Kooperationsbeziehungen des Projektteams in der Geogefahrenforschung, der ingenieurgeologischen Erkundung, der numerischen Modellierung, der Anwendung künstlicher Intelligenz und der Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses weiter gestärkt.

Professor Michael Z. Hou moderiert die Veranstaltung und blickt auf die bisherige Zusammenarbeit mit Nepal zurück

Professor Michael Z. Hou vom Institut für unterirdische Energiesysteme der Technischen Universität Clausthal moderierte die wissenschaftliche Austauschveranstaltung und hieß Professor Thapa herzlich willkommen. Professor Hou forscht seit vielen Jahren auf den Gebieten der unterirdischen Energiegewinnung, der Geotechnik, der Felsmechanik, gekoppelter Mehrfeldprozesse, der unterirdischen Energiespeicherung, der Geothermie und der geologischen Speicherung von Kohlendioxid. Er verfügt über umfassende Forschungserfahrung und ein breit aufgestelltes internationales Kooperationsnetzwerk in den Bereichen unterirdische Energiesysteme und Ingenieurgeologie.

In den vergangenen Jahren hat Professor Hou die wissenschaftlichen Beziehungen zwischen der Technischen Universität Clausthal und den internationalen Kooperationspartnern des LOC3G-Projekts aktiv vorangetrieben. Im Rahmen akademischer Besuche reiste er auch nach Nepal, wo er an wissenschaftlichen Austauschaktivitäten sowie an ingenieurgeologischen Geländeuntersuchungen im Himalaya teilnahm. Diese Besuche vertieften das gemeinsame Verständnis der komplexen geologischen Verhältnisse, der ingenieurgeologischen Bedingungen und der mit Geogefahren verbundenen Herausforderungen in der Himalaya-Region. Gleichzeitig schufen sie eine solide Grundlage für zukünftige gemeinsame Forschungsarbeiten, den Austausch von Studierenden und Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern sowie weitere Projektkooperationen.

Professor Hou betonte während der Veranstaltung, dass die Prävention von Geogefahren, die Sicherheit unterirdischer Bauwerke und die energiegeologische Forschung in hohem Maße auf interdisziplinäre Perspektiven und internationale Zusammenarbeit angewiesen seien. Vor dem Hintergrund häufig auftretender Geogefahren in Gebirgsregionen, einer Zunahme extremer Wetterereignisse sowie steigender Sicherheitsanforderungen beim Ausbau der Infrastruktur komme einer stärkeren Verknüpfung von Geologie, Geotechnik, numerischer Modellierung, künstlicher Intelligenz und Katastrophenmanagement eine besondere Bedeutung zu. Der Besuch von Professor Thapa eröffne neue Möglichkeiten, die Zusammenarbeit im Rahmen des LOC3G-Projekts weiter zu vertiefen, die gemeinsamen Forschungsnetzwerke auszubauen und die Förderung junger Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler zu stärken.

Aktuelle Forschungsfragen zu Geogefahren in der Himalaya-Region

In seinem Vortrag stellte Professor Thapa auf der Grundlage seiner langjährigen Forschungsarbeiten und Geländeuntersuchungen im nepalesischen Himalaya systematisch den komplexen tektonischen Hintergrund der Region, die Eigenschaften dynamischer Gebirgssysteme und die Entstehungsmechanismen typischer Geogefahren vor. Der nepalesische Himalaya liegt in einem der tektonisch aktivsten Gebirgsgürtel der Erde. Infolge des Zusammenwirkens von Plattenkollision, tektonischer Hebung, Starkregen, Flusserosion, seismischer Aktivität und menschlichen Baumaßnahmen ist die Region dauerhaft Risiken wie Hangrutschungen, Felsstürzen, Murgängen, der Aufstauung von Flusstälern und komplexen Kaskaden von Gebirgsgefahren ausgesetzt.

Professor Thapa erläuterte, dass Geogefahren im Himalaya erhebliche räumliche Unterschiede und eine hohe Prozesskomplexität aufweisen. Ihre Entstehung und Entwicklung werden gemeinsam durch die Topografie und geomorphologische Struktur, die lithologische Zusammensetzung, tektonische Störungszonen, Niederschlagsmuster, Landnutzung und Straßenbauaktivitäten beeinflusst. Eine wissenschaftlich fundierte Erkennung und Risikobewertung von Geogefahren in dieser Region erfordere daher die Verknüpfung traditioneller geologischer Geländeuntersuchungen und ingenieurgeologischer Analysen mit Fernerkundung, geografischen Informationssystemen, numerischen Simulationen und datengetriebenen Methoden. Nur durch die integrierte Auswertung unterschiedlicher Informationsquellen lasse sich der Komplexität der Prozesse angemessen Rechnung tragen.

Im Zusammenhang mit der Erkennung und Prognose geologischer Risiken in Gebirgsregionen präsentierte der Vortrag einen vollständigen Forschungsablauf, der von der Erstellung eines Rutschungsinventars, Geländeuntersuchungen, der Ableitung topografischer Einflussgrößen und der Aufbereitung geologischer Karten bis hin zu Multimodellanalysen und der Erstellung von Risikokarten reicht. Damit wurde ein systematischer Forschungsansatz verdeutlicht, der die Identifizierung beobachtbarer Phänomene, die Analyse der zugrunde liegenden Mechanismen, die modellgestützte Prognose und das Risikomanagement miteinander verbindet.

Auf methodischer Ebene stellte Professor Thapa insbesondere die integrierte Anwendung räumlicher GIS-Analysen, dreidimensionaler geologischer Modellierung, numerischer Finite-Elemente-Simulationen und maschineller Lernverfahren in der Erforschung von Hangrutschungen vor. Der Vortrag zeigte den Aufbau einer Geogefahrendatenbank auf der Grundlage von Fernerkundungsbildern, topografischen und geologischen Karten, Daten aus Geländeuntersuchungen sowie Rutschungsinventaren. Darüber hinaus wurden Methoden zur Ableitung und Verarbeitung zentraler Einflussfaktoren erläutert. Dazu zählen Hangneigung, Exposition, Höhenlage, Geländekrümmung, Landnutzung, ingenieurgeologische Bedingungen, die Entfernung zu Straßen und Fließgewässern, der topografische Feuchteindex, Vegetationsindizes und der Fließenergieindex.

Mithilfe automatisierter Werkzeuge wie ArcGIS ModelBuilder überführte das Forschungsteam komplexe und wiederkehrende Arbeitsschritte der räumlichen Datenverarbeitung in wiederverwendbare Arbeitsabläufe. Dadurch konnte die Effizienz von Analysen für unterschiedliche Regionen, Szenarien und Einflussfaktoren erheblich gesteigert werden. Zugleich wurde deutlich, dass eine verlässliche Datenerhebung, der systematische Aufbau von Datenbanken und ein sorgfältiges Feature Engineering wesentliche Grundlagen für die Zuverlässigkeit intelligenter Prognosemodelle für Geogefahren darstellen.

Im Bereich der numerischen Simulation stellte Professor Thapa die Anwendung der Grenzgleichgewichtsmethode beziehungsweise Limit-Equilibrium-Methode, der Finite-Elemente-Methode und der Partikel-Finite-Elemente-Methode bei der Analyse der Hangstabilität und der Simulation von Rutschungsbewegungen vor. Durch Simulationen der Sicherheitsfaktoren und der Rutschungsbewegungen bei unterschiedlichen Hanghöhen, Wassergehalten und Materialparametern lassen sich das mechanische Verhalten eines Hanges vor und nach dem Stabilitätsverlust, die Entwicklung der Rutschgeschwindigkeit sowie die Ablagerungsprozesse untersuchen. Die entsprechenden Modelle tragen damit wesentlich zum Verständnis der physikalischen Mechanismen von Hangrutschungen bei.

Im Hinblick auf den Einsatz maschineller Lernverfahren erläuterte Professor Thapa die Anwendung logistischer Regression, zufälliger Wälder, Support-Vector-Maschinen und künstlicher neuronaler Netze zur Bewertung der Rutschungsanfälligkeit. Die Leistungsfähigkeit der verschiedenen Modelle wurde mithilfe von ROC-Kurven, AUC-Kennzahlen und Kreuzvalidierungsverfahren verglichen. Ergänzend wurden Methoden der erklärbaren künstlichen Intelligenz, der sogenannten Explainable Artificial Intelligence, einbezogen. Mithilfe von Werkzeugen wie SHAP wurde untersucht, welchen Beitrag ingenieurgeologische Bedingungen, der topografische Feuchteindex, die Hangneigung, die Entfernung zu Straßen, Flusserosion und Landnutzung zu den Modellergebnissen leisten. Auf diese Weise lassen sich die Transparenz der maschinellen Lernverfahren und ihre Vertrauenswürdigkeit für ingenieurpraktische Anwendungen erhöhen.

Neben den unterschiedlichen Modellierungsverfahren berichtete Professor Thapa auch über praktische Erfahrungen Nepals mit der Überwachung und Frühwarnung vor Geogefahren sowie mit der gemeindebasierten Katastrophenvorsorge. Er stellte den Aufbau von Frühwarnsystemen für Hangrutschungen in Gebirgsgemeinden vor. Diese umfassen die Erfassung von Gefahreninformationen, die Bewertung unterschiedlicher Risikostufen, die mobile Verbreitung von Warnmeldungen sowie Reaktionsmechanismen auf kommunaler Ebene.

Der Vortrag machte deutlich, dass die Geogefahrenforschung nicht bei der Erstellung von Risikokarten oder der Berechnung von Modellkennzahlen stehen bleiben darf. Ergebnisse mit tatsächlichem Anwendungswert müssen vielmehr in verständliche, vermittelbare und praktisch umsetzbare Warninformationen und Managementmaßnahmen überführt werden. Die Verbindung wissenschaftlicher Modelle mit realen Frühwarnsystemen, Mechanismen der Beteiligung lokaler Gemeinschaften und konkreten Abläufen des Katastrophenmanagements stellt daher einen entscheidenden Schritt dar, um Forschungsergebnisse in die Praxis zu übertragen.

Intensive Diskussionen fördern interdisziplinäre Perspektiven und den Austausch mit Nachwuchswissenschaftlerinnen und Nachwuchswissenschaftlern

In der anschließenden Diskussionsrunde tauschten sich die teilnehmenden Studierenden und Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler intensiv über die Generalisierbarkeit maschineller Lernmodelle, die Bedeutung von Datenqualität und Feature Engineering für intelligente Prognosen, mögliche Wege zur Verknüpfung traditioneller numerischer Simulationen mit datengetriebenen Methoden, die Interpretierbarkeit von Modellen sowie die Übertragbarkeit geologischer Frühwarnsysteme auf unterschiedliche Regionen aus.

Professor Michael Z. Hou wies auf der Grundlage seiner Erfahrungen in der Geotechnik, bei unterirdischen Energiesystemen, in der Untersuchung gekoppelter Mehrfeldprozesse und in internationalen Forschungskooperationen darauf hin, dass die Entstehung und Entwicklung von Hangrutschungen einen komplexen, durch zahlreiche Faktoren gesteuerten Prozess darstellen. Ein Verständnis allein auf der Grundlage oberflächennaher Faktoren wie Hangneigung, Topografie, Niederschlag und Landnutzung sei nicht ausreichend. Vielmehr müssten auch langfristig und in der Tiefe wirkende Einflussgrößen umfassend berücksichtigt werden. Dazu zählen die regionale tektonische und geologische Struktur, die stratigrafischen Verhältnisse, die lithologische Zusammensetzung, die Ausbildung von Störungszonen, Grundwasserbewegungen und ingenieurtechnische Eingriffe.

Insbesondere in Gebirgsregionen wie dem Himalaya, die durch intensive tektonische Aktivität, stark ausgeprägte Höhenunterschiede und häufige Extremniederschläge gekennzeichnet sind, bestimmen die tektonisch-geologischen Bedingungen häufig die grundlegende Stabilität eines Hanges und seine potenziellen Versagensmechanismen. Klimawandel und extreme Wetterereignisse können die Risiken von Hangrutschungen, Murgängen und anderen Naturgefahren zusätzlich auslösen oder verstärken. Bei der Erkennung von Rutschungsrisiken, der Entwicklung intelligenter Prognoseverfahren und dem Aufbau von Frühwarnsystemen müsse daher die integrierte Analyse des tektonisch-geologischen Hintergrundes, der ingenieurgeologischen Bedingungen, der Folgen des Klimawandels und der hydrogeologischen Prozesse weiter gestärkt werden.

Im Zusammenhang mit der Überwachung und Frühwarnung vor Geogefahren schlug Professor Hou darüber hinaus vor, traditionelle Geländeuntersuchungen und bodengestützte Messungen künftig verstärkt mit Drohnen, satellitengestützter Fernerkundung, faseroptischer Messtechnik, bodengestützten Sensoren und weiteren Verfahren der Umweltüberwachung zu kombinieren. Auf diese Weise könne ein integriertes, kontinuierliches und mehrskaliges Überwachungssystem für Geogefahren in Gebirgsregionen aufgebaut werden, das satelliten-, luft-, boden- und untergrundgestützte Beobachtungen miteinander verbindet.

Drohnen können beispielsweise für hochauflösende Geländeaufnahmen, schnelle Untersuchungen nach Katastrophenereignissen und die detaillierte Erfassung lokaler Gefahrenbereiche eingesetzt werden. Die satellitengestützte Fernerkundung ermöglicht die langfristige und kontinuierliche Überwachung großräumiger Bodenverformungen, geomorphologischer Veränderungen, Veränderungen der Vegetationsbedeckung und potenzieller Risikogebiete. Faseroptische Messverfahren können Informationen über Verschiebungen, Verformungen und Spannungsänderungen innerhalb von Hängen und an besonders kritischen Stellen liefern. Bodengestützte Sensoren und lokale Messsysteme ermöglichen wiederum die kontinuierliche Erfassung von Niederschlagsmengen, Grundwasserfließgeschwindigkeiten, Porenwasserdrücken, Temperaturveränderungen und weiteren hydrogeologischen Parametern.

Durch die Kombination luftgestützter Fernerkundung, satellitengestützter Beobachtungen, lokaler Messungen und unterirdischer Überwachungsdaten kann der Entwicklungsprozess eines Hanges von langsamen Verformungen bis hin zum endgültigen Stabilitätsverlust und Versagen umfassender beschrieben werden. Dies schafft eine verlässlichere Datengrundlage für die Erkennung von Rutschungsrisiken, die Analyse der zugrunde liegenden Prozesse und die Ableitung von Frühwarnentscheidungen.

Im Hinblick auf zukünftige Prognosemethoden regte Professor Hou an, Daten aus unterschiedlichen Überwachungssystemen, tektonisch-geologische Modelle, ingenieurgeologische Parameter, Informationen zum Klima und zu extremen Wetterereignissen sowie numerische Finite-Elemente-Simulationen in einem einheitlichen Analysekonzept zusammenzuführen. Auf dieser Grundlage könnten integrierte Prognosemodelle entwickelt werden, die über eine stärkere physikalische Fundierung und eine bessere ingenieurwissenschaftliche Interpretierbarkeit verfügen.

Durch die Zusammenführung von Informationen über tektonisch-geologische Bedingungen, Grundwasserveränderungen, Starkregenereignisse, Verschiebungen und Verformungen von Hängen, Spannungsentwicklungen sowie historische Rutschungsinventare könne nicht nur die Prognosegenauigkeit maschineller Lernmodelle verbessert werden. Gleichzeitig lasse sich vermeiden, dass die Modelle ausschließlich statistische Zusammenhänge abbilden. Gerade bei der Erforschung komplexer Geogefahren in Gebirgsregionen sollten datengetriebene Methoden, das Verständnis physikalischer Mechanismen, numerische Simulationen und Messungen vor Ort einander ergänzen. Auf diese Weise könnten Prognosemodelle über die reine Ausgabe einer Risikostufe hinausentwickelt werden und künftig auch zum Verständnis des Gefahrenverlaufs, zur Festlegung von Warnschwellen und zur Unterstützung ingenieurtechnischer Präventionsentscheidungen beitragen.

Professor Hou machte außerdem deutlich, dass vor dem Hintergrund des globalen Klimawandels und der angestrebten Klimaneutralität die Verbindungen zwischen der Geogefahrenforschung, der Sicherheit unterirdischer Energiesysteme, der Erschließung geothermischer Ressourcen, der geologischen Speicherung von Kohlendioxid und der langfristigen Stabilität unterirdischer Bauwerke zunehmend enger werden.

Einerseits kann der Klimawandel zu einer Zunahme von Starkregenereignissen, extremen Wetterlagen und Veränderungen der hydrogeologischen Bedingungen führen und damit das Risiko von Hangrutschungen, Murgängen und Hanginstabilitäten in Gebirgsregionen erhöhen. Andererseits erfordern auch Projekte zur Erschließung unterirdischer Energieressourcen, zur Nutzung von Geothermie und zur geologischen Speicherung von Kohlendioxid ein umfassendes Verständnis der unterirdischen Gesteinsstrukturen, des Gebirgsspannungszustandes, der Strömungsprozesse und der langfristigen Stabilität.

Die Verbindung von Geogefahrenbewertung, Sicherheitsbewertung unterirdischer Energiesysteme, intelligenten Überwachungstechnologien und numerischen Simulationsverfahren kann daher nicht nur die Frühwarnfähigkeit in Gebirgsregionen verbessern, sondern auch einen wichtigen Beitrag zur sicheren Energiegewinnung und zur Sicherheit ingenieurtechnischer Anlagen unter komplexen geologischen Bedingungen leisten.

In der Diskussion befassten sich die Teilnehmenden zudem eingehend mit dem praktischen Nutzen maschineller Lernverfahren in ingenieurgeologischen Anwendungen. Einerseits ermöglichen maschinelle Lernmodelle die schnelle Erkennung potenzieller Risikogebiete über große Flächen hinweg und bieten einen flexiblen Rahmen für die Zusammenführung von Fernerkundungs-, Gelände-, geologischen, hydrologischen und Landnutzungsdaten. Andererseits hängen die Prognoseergebnisse in hohem Maße von der Qualität des Rutschungsinventars, dem Verständnis des geologischen Hintergrundes, der räumlichen Stichprobenstrategie und der Auswahl beziehungsweise Konstruktion der Umweltfaktoren ab. Ohne fundierte geologische Geländeuntersuchungen, zuverlässige Messdaten und praktische Ingenieurerfahrung können solche Modelle daher nur begrenzt eigenständig eingesetzt werden.

Die Diskussion zeigte, dass in der Geogefahrenforschung eine engere Verbindung zwischen datengetriebenen Methoden und dem Verständnis physikalischer Mechanismen erforderlich ist. Maschinelles Lernen, erklärbare künstliche Intelligenz, Finite-Elemente-Simulationen, tektonisch-geologische Analysen, integrierte satelliten-, luft-, boden- und untergrundgestützte Überwachung sowie die Anforderungen der ingenieurtechnischen Praxis müssen systematisch miteinander verknüpft werden. Auf diese Weise kann sich die Forschung von einer reinen Bewertung der Modellleistung hin zur Erklärung von Prozessen, zum Risikomanagement und zur praktischen Anwendung weiterentwickeln.

Der Vortrag umfasste zahlreiche Ebenen, darunter geologische Geländeuntersuchungen, GIS-Analysen, numerische Simulationen, maschinelles Lernen, erklärbare künstliche Intelligenz und praktische Frühwarnsysteme. Damit bot die Veranstaltung Nachwuchswissenschaftlerinnen und Nachwuchswissenschaftlern mit unterschiedlichen fachlichen Hintergründen eine wertvolle Gelegenheit zum interdisziplinären Austausch. Durch den Vortrag und die anschließende Diskussion vertieften die Teilnehmenden nicht nur ihr Verständnis der komplexen Geogefahren in der Himalaya-Region. Sie gewannen zugleich weitergehende Einblicke in das Zusammenwirken tektonisch-geologischer Bedingungen, extremer Wetterereignisse, von Grundwasserprozessen, Daten aus unterschiedlichen Überwachungssystemen und intelligenten Algorithmen bei der Erforschung komplexer geologischer Systeme.

Ausblick: Internationale Zusammenarbeit und Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses weiter ausbauen

Zum Abschluss des Vortrags dankte Professor Michael Z. Hou Professor Thapa im Namen des LOC3G-Projektteams für seinen aufschlussreichen Vortrag und den intensiven wissenschaftlichen Austausch. Anschließend besichtigte Professor Thapa gemeinsam mit Professor Hou und Mitgliedern des Forschungsteams das Umfeld des Instituts für unterirdische Energiesysteme. Dabei erhielt er weitere Einblicke in die Forschungsarbeiten des Instituts zur unterirdischen Energiegewinnung, zur Nutzung geothermischer Energie, zur geologischen Speicherung von Kohlendioxid und zu experimentellen Untersuchungen in der Geotechnik. Beide Seiten erörterten darüber hinaus ihre bisherigen Forschungsgrundlagen, mögliche zukünftige gemeinsame Forschungsprojekte, den Austausch von Studierenden sowie die Entwicklung langfristiger Kooperationsmechanismen.

Die internationale wissenschaftliche Austauschveranstaltung vertiefte nicht nur das Verständnis der teilnehmenden Studierenden und Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler für die Eigenschaften geologischer Naturgefahren im nepalesischen Himalaya und die aktuellen Forschungsentwicklungen auf diesem Gebiet. Sie erweiterte zugleich die wissenschaftlichen Beziehungen zwischen der Technischen Universität Clausthal und der Tribhuvan University.

Die Veranstaltung verdeutlichte die wichtige Rolle des LOC3G-Projekts bei der Förderung der Mobilität von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern, der interdisziplinären Zusammenarbeit, dem Ausbau internationaler Forschungsnetzwerke und der Qualifizierung des wissenschaftlichen Nachwuchses. Auch zukünftig werden beide Seiten internationale Kooperationsplattformen wie LOC3G nutzen, um ihre Zusammenarbeit in den Bereichen Risikobewertung von Geogefahren, Sicherheit unterirdischer Energiesysteme, intelligente Prognoseverfahren, erklärbare künstliche Intelligenz, numerische Simulation und Förderung junger Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler weiter zu vertiefen und auszubauen. Gemeinsam wollen sie die Entwicklung der entsprechenden Fachgebiete vorantreiben und mit wissenschaftlichen Erkenntnissen zur Sicherheit ingenieurtechnischer Anlagen und zur Prävention von Katastrophenrisiken unter komplexen geologischen Bedingungen beitragen.