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Nationwide estimation of groundwater nitrate concentrations using machine learning
Knoll, Lukas
Gießen (Deutschland)
Selbstverlag
2021, IX,117 S., Abb., Tab., Lit., graf. Darst., Kt.
Sprache: Deutsch; Englisch
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[Quelle: http://d-nb.info]
Die Nitratbelastung des Grundwassers ist seit Jahrzehnten ein bekanntes Problem, doch die Diskussion über Ursachen und mögliche Lösungen wird heute sehr kontrovers geführt. Um den guten Zustand der Wassersysteme in Europa wiederherzustellen, wurde die EU-Wasserrahmenrichtlinie umgesetzt, die unter anderem eine Reduzierung der Nitrateinträge in das Grundwasser fordert. Um dies zu erreichen, müssen harmonisierte und transparente Ansätze zur Bewertung der Qualität von Grundwasserkörpern und klar definierte Regelungen für die Umsetzung von Minderungsmaßnahmen geschaffen werden. Wichtige Aspekte, die bei der Entwicklung von Maßnahmenplänen berücksichtigt werden müssen, sind die Abschätzung der Stickstoffeinträge in den Untergrund, die räumliche Verteilung der Nitratkonzentrationen im Grundwasser und das natürliche Nitratreduktionspotentials des Grundwasserleiters. Für die Modellierung der Grundwasserqualität auf landesweiter Ebene haben sich datengestützte Ansätze, insbesondere Machine Learning Verfahren, bewährt. In dieser Dissertation wird ein Ansatz zur großräumigen Regionalisierung von Grundwassernitratkonzentrationen in Abhängigkeit von räumlichen Umweltparametern entwickelt. In einem ersten Schritt werden verschiedene Ansätze zur Verknüpfung von Punktinformationen aus Messstellen mit flächendeckend verfügbaren Geodaten am Beispiel des Bundeslandes Hessen in Deutschland, untersucht. Vier Machine Learning Verfahren, die auf unterschiedlichen statistischen Modelltypen basieren, werden hinsichtlich ihrer Vorhersageleistung verglichen. Es kann gezeigt werden, dass ein 1.000 m Kreisbuffer das Einzugsgebiet einer Messstelle vereinfacht beschreiben kann und für die Zusammenfassung der Faktoren, die die Nitratkonzentration im Grundwasser beeinflussen, verwendet werden kann. Das Random Forest Modell übertrifft die klassische multiple lineare Regression, einfache Klassifikations- und Regressionsbäume sowie Boosted Regression Trees. In einem zweiten Schritt wird der Ansatz dann auf die gesamte Bundesrepublik Deutschland übertragen. Basierend auf dem Grundwassermessnetz der Wasserrahmenrichtlinie wird ein Random Forest Modell trainiert und die Nitratkonzentrationen im Grundwasser für eine Gitterkarte mit der Auflösung 1 km x 1 km abgeschätzt. Mit einem R² von 0,52 kann eine gute Vorhersagelseistung erreicht werden, wobei die Redoxbedingungen, die hydrogeologischen Einheiten und der Anteil an Ackerland als die einflussreichsten Prädiktoren für die Abschätzung der Nitratkonzentration im Grundwasser identifiziert werden können. Durch die Verwendung von Quantile Random Forest für eine Unsicherheitsanalyse werden mit einem mittleren Vorhersageintervall von 53 mg NO3-/l große Unsicherheiten ermittelt. Der dritte Teil dieser Arbeit befasst sich schließlich mit der Abschätzung der Nitratreduktion im Grundwasser. Die geschätzte räumliche Verteilung der Nitratkonzentrationen im Grundwasser wird zusammen mit Daten zum Stickstoffüberschuss in einem vereinfachten konzeptionellen Ansatz zur Abschätzung der integrierten Nitratreduktion in der ungesättigten Zone und im Grundwasserkörper verwendet. Die ermittelten Nitratreduktionsraten liegen im Mittel bei 57 % und variieren stark von keiner Reduktion bis zu einem Abbau von 100 % mit überwiegend hohen Reduktionsraten in Norddeutschland und geringeren Reduktionsraten im mittleren und südlichen Teil Deutschlands. Das Nitratreduktionsvermögen ist stark von den hydrogeologischen Bedingungen abhängig, wobei die Reduktionsraten in porösen Grundwasserleitern und unter anaeroben Bedingungen deutlich höher sind als in klüftigen verfestigten Grundwasserleitern und unter aeroben Bedingungen. Mit dem hier vorgestellten Gesamtansatz können räumliche Vorhersagen auf der Basis frei verfügbarer Geodaten erfolgen, was einen wichtigen Beitrag zur großräumigen Bewertung der Grundwasserqualität liefert und bei der Planung von Minderungsmaßnahmen genutzt werden kann.
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Siehe auch: Eggers, B., Geologisch-hydrogeologische Kriterien zur Einschaetzung potentieller Gefaehrdungsmoeglichkeiten des Grundwassers durch Altablagerungen in Niedersachsen. Teil 1., Best.-Nr. T 2020.
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