Abteilung Wasserressourcen und Trinkwasser

Hohe Nitratwerte im Grundwasser sind seit Jahrzehnten ein Thema in der europäischen Gesellschaft. Dennoch gehört Nitrat nach wie vor zu den Stoffen, die in europäischen und schweizerischen Grundwasserleitern am häufigsten die Richtwerte überschreiten. In diesem Projekt verwenden wir einen Machine Learning Ansatz, um die Nitratwerte im Grundwasser räumlich und zeitlich für die gesamte Schweiz zu modellieren. Die datengestützte räumliche Modellierung untersucht die individuellen Beiträge der vielfältigen Faktoren, die ein Gebiet anfälliger für Nitratverschmutzung machen, darunter anthropogene und ökologische Faktoren wie Landnutzung, Stickstoffdeposition aus der Atmosphäre, Klima und Bodeneigenschaften. Die zeitliche Modellierung zielt darauf ab, die Hauptursachen für die Veränderungen der Nitratkonzentrationen in der Schweiz in den letzten 20 Jahren zu verstehen und Prognosen für die Zukunft zu erstellen.