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Herausgeber
Quelle
Schlagwörter
Pflanzenschutzmittel, Grundwasser, Monitoring, Vulnerabilität, Künstliche Intelligenz
Förderkennzeichen (FKZ)
3720 23 401 0
Forschungskennzahl
Zitation
Cooke, A.-K., Dorau, K., Erkens, E., Joger, F., Willkommen, S., & Broda, S. (2026). Grundwasservulnerabilitätsbewertung im Zulassungsverfahren von Pflanzenschutzmitteln (FARM). Umweltbundesamt. https://doi.org/10.60810/openumwelt-8222
Zusammenfassung deutsch
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.