Nicht jeder Schadstoff ist menschengemacht. Manche kommen von Natur aus im Gestein und damit auch im Grundwasser vor. So etwa Fluorid, das in grösseren Mengen aufgenommen toxisch wirkt und dazu führt, dass Knochen und Gelenke degenerieren. Neben der Geologie ist vor allem das Klima ein entscheidender Faktor für die Fluoridanreicherung im Grundwasser. Besonders hoch sind die Konzentrationen in trockenen, heissen Regionen: Zum einen weil höhere Temperaturen die Verwitterung und damit die Auflösung von Fluorid aus dem Gestein begünstigen, und zum anderen, weil das Fluorid länger im Grundwasser verbleibt, da sich dieses aufgrund der geringen Niederschlagsmengen nur sehr langsam erneuert. Die Vermutung liegt nahe, dass sich mit dem Klimawandel und der fortschreitenden Wüstenbildung in vielen Teilen der Erde auch das Fluorid-Problem verschärfen könnte.

Erschwerend hinzu kommt, dass Fluorid oft unentdeckt bleibt, weil es geruchlos und unsichtbar ist. Nur Wasseranalysen geben Aufschluss über zu hohe Konzentrationen. In vielen Ländern des globalen Südens wird das Grundwasser jedoch kaum getestet, und nicht wenige Menschen beziehen das Wasser direkt von einer Grundwasserpumpe. «Die Risikogebiete sind daher nicht flächendeckend bekannt, es gibt viele Lücken», sagt Joel Podgorski, der bei der Eawag zu Wasserressourcen und Trinkwasser forscht. «Diese Lücken wollten wir mit unserer Arbeit schliessen, um eine Grundlage für ein besseres Grundwasser-Monitoring zu schaffen.»

Machine-Learning schliesst Wissenslücken

Dazu haben Joel Podgorski und sein Kollege Michael Berg ein auf Machine-Learning basiertes Modell entwickelt. Ausgehend von bestimmten Bodeneigenschaften sowie topografischen, geologischen und klimatischen Faktoren berechnet dieses Modell die Wahrscheinlichkeit, mit der der Fluoridgehalt über dem gesundheitlich relevanten Grenzwert von 1,5 Milligramm pro Liter liegt. Voraussetzung dafür, dass das Modell tatsächlich richtig funktioniert, sind genügend Messdaten, um den Computeralgorithmus zu trainieren. «Unser erster Versuch vor einigen Jahren scheiterte noch daran, dass wir zu wenig Messdaten für ein verlässliches Modell hatten», erzählt Podgorski. Mittlerweile würden aber immer mehr Länder ihre Daten öffentlich zugänglich machen. Deshalb konnten die beiden Forscher eine Datenbank von 400'000 Fluoridmessungen im Grundwasser erstellen – den bisher grössten globalen Datensatz.