Description: 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.
Global identifier:
Doi(
"10.60810/openumwelt-8222",
)
Tags: Pflanzenschutzmittel ? Grundwassermessstelle ? Messstation ? Vulnerabilität ? Pflanzenschutzmittelwirkstoff ? Landwirtschaftliche Nutzung ? Landwirtschaftlicher Betrieb ? Pflanzenschutzmittelzulassung ? Chemikalien ? Künstliche Intelligenz ? Monitoring ? Grundwasser ? Geodaten ? Forschungsprojekt ? Wasser ? 500 Naturwissenschaften und Mathematik ? Boden | Fläche ?
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Language: Deutsch
Issued: 2026-01-01
Last harvest: 26.06.2026 07:05
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