Publikation:
Grundwasservulnerabilitätsbewertung im Zulassungsverfahren von Pflanzenschutzmitteln (FARM)

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dc.contributor.authorCooke, Anne-Karin
dc.contributor.authorDorau, Kristof
dc.contributor.authorErkens, Ephraim
dc.contributor.authorJoger, Felix
dc.contributor.authorWillkommen, Sandra
dc.contributor.authorBroda, Stefan
dc.date.issued2026
dc.description.abstractIm 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.de
dc.format.extent226
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.60810/openumwelt-8222
dc.identifier.urihttps://openumwelt.de/handle/123456789/11289
dc.language.isoger
dc.publisherUmweltbundesamt
dc.relation.isOrgUnitOfDeutschland. Umweltbundesamt. Fachgebiet IV.1.3-2 - Umweltexposition und Grundwasserrisiken Pflanzenschutzmittel
dc.relation.ispartofseriesTexte
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
dc.source.urihttps://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/11850/publikationen/2026-06/88_2026_Texte_bf.pdf
dc.subjectPflanzenschutzmittel
dc.subjectGrundwasser
dc.subjectMonitoring
dc.subjectVulnerabilität
dc.subjectKünstliche Intelligenz
dc.subject.ddc500 Naturwissenschaften und Mathematik
dc.subject.ubaThemeChemikalien
dc.subject.ubaThemeBoden | Fläche
dc.subject.ubaThemeWasser
dc.titleGrundwasservulnerabilitätsbewertung im Zulassungsverfahren von Pflanzenschutzmitteln (FARM)de
dc.typeForschungsbericht
dspace.entity.typePublication
local.accessRights.dnbfree
local.audienceWissenschaft
local.bibliographicCitation.number88/2026
local.identifier.fundingIndicator3720 23 401 0
local.identifier.standardizedFundingIndicator37202340
local.ingest.needsManualMetadataChecktrue
local.researchtypeREFOPLAN-BMUV
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