Im Rahmen unterschiedlicher Forschungsprojekte erfassen Wissenschaftler:innen des GEOMAR die Verteilung dieser Altlasten aus dem Zweiten Weltkrieg, untersuchen deren Auswirkungen auf die Umwelt und tragen zur Entwicklung von Möglichkeiten für die Bergung und Räumung bei.

CONMAR
Der 2022 im Rahmen der Forschungsmission „Schutz und nachhaltige Nutzung mariner Räume“ der Deutschen Allianz Meeresforschung (DAM) gestartete Forschungsverbund CONcepts for conventional MArine Munition Remediation in the German North and Baltic Sea (CONMAR, Konzepte zur Sanierung konventioneller Munitionsaltlasten in Nord- und Ostsee) will neues Wissen über Risiken, Strategien und Handlungsansätze für den Umgang mit Munitionsaltlasten liefern. Das bis 2024 laufende, am GEOMAR koordinierte Projekt wird mit 4,8 Millionen Euro vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert.
 

ProBaNNt
Das von 2021 bis 2024 laufende Projekt ProBaNNt (Professional intelligent munitions assessment using 3D reconstructions and Bayesian Neural Networks, Professionelle Kampfmittel-Analyse mittels 3D-Rekonstruktionen und Bayesschen Neuronalen Netzwerken) zielt darauf ab, Entscheidungen bei der marinen Kampfmittelräumung zu verbessern. Informationen über bereits erfolgreich abgeschlossene Räumungen werden in einer Datenbank gesammelt. Im Einsatz vor Ort sollen eine einfach zu bedienende Software und KI-Algorithmen helfen, die praktikabelste Räumungsoption für ein bestimmtes Munitionsobjekt an einem bestimmten Ort zu identifizieren. ProBaNNt wird im Rahmen der Maritimen Forschungsstrategie vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz gefördert.

AMMOTRACe
Das Projekt AMMOTRACe zielt darauf ab, neue Ansätze für Messungen an Bord von Schiffen und vor Ort zu entwickeln, um Munitionsverbindungen und chemische Kampfstoffe in Küstensystemen in Echtzeit zu erkennen. Das Projekt mit einer Laufzeit von 2021 bis 2024 wird durch das MarTERA-ERA-NET Cofund-Programm von Horizont 2020 der Europäischen Kommission finanziert.

BASTA
Von 2019 bis 2022 entwickelten Forschende des GEOMAR, des Marine Institute Flandern (VLIZ), des Softwareentwicklers EGEOS GmbH und des belgischen Vermessungsdienstleisters G-Tec SA im Projekt BASTA (Boost Applied munition detection through Smart data inTegration and AI workflows, Verbesserte Erkennung angewandter Munition durch intelligente Datenintegration und KI-Workflows) Methoden zur Erhebung, Verarbeitung und Interpretation von Daten über Munitionsaltlasten im Meer. Das Projekt wurde durch den Europäischen Meeres- und Fischereifonds (EMFF) im Rahmen des Programms „Blue Labs“ mit knapp einer Million Euro gefördert.
 

ExPloTect
Von 2019 bis 2022 wurden im Projekt ExPloTect (Ex-situ, near-real-time exPlosive compound deTection in seawater, Ex-situ, Nahezu-Echtzeit-ExPlosivstoffabbau in Meerwasser) Technologien entwickelt, um aus Munition stammende Chemikalien im Meerwasser nachzuweisen. Die Analyse in Echtzeit unterstützt Untersuchungen zur Kartierung am Meeresboden. Das Projekt wurde für durch den Europäischen Meeres- und Fischereifonds (EMFF) im Rahmen des Programms „Blue Labs“ mit knapp 900.000 Euro gefördert.
 

UDEMM und RoBEMM
Von 2016 bis 2019 untersuchten Forschende des GEOMAR gemeinsam mit Kolleg:innen der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (CAU) und des Leibniz-Instituts für Ostseeforschung Warnemünde (IOW) im Projekt UDEMM (Umweltüberwachung vor, während und nach der DElaboration von Munition im Meer) Auswirkungen von Munitionsaltlasten unter Wasser. UDEMM stand in enger Verbindung zum Technologieprojekt RoBEMM (Robotergestütztes Unterwasser-Bergungs- und Entsorgungsverfahren mit der Technologie zur Beseitigung von Kampfmitteln im Meer, insbesondere in küstennahen und flachen Gewässern). So konnten Empfehlungen für eine wirtschaftlich tragfähige und umweltfreundliche Methode zur in-situ Delaborierung von potentiell gefährlichen Minen und anderen Sprengstoffen zu erzielt werden. UDEMM wurde über das Nationale Förderprogramm Forschung für nachhaltige Entwicklung (FONA) des Bundesforschungsministeriums 1,6 Millionen Euro gefördert.