Im Forschungsprojekt wurden KI-Methoden des Maschinellen Lernens genutzt, um Ursachen der Vulnerabilität des Grundwassers gegenüber Pflanzenschutzmitteln (PSM) zu untersuchen. Der Bericht enthält Analysen zu Grundwassermonitoring- und Geodaten für mehr als 26.000 Messtellen sowie Darstellungen der Modellergebnisse. Robuste Random Forest Modelle und Neuronale Netze konnten für mobile bis sehr mobile Abbauprodukte von langjährig verwendeten PSM-Wirkstoffen erstellt werden. Für diese Stoffgruppe wurden der Einfluss der jeweiligen landwirtschaftlichen Nutzung und die Filtertiefe der Messtellen als die entscheidenden Einflussgrößen für PSM-Konzentrationen im Grundwasser identifiziert.
