Es wurde ein auf Random Forest (RF) basierendes Modell entwickelt, mit dem es möglich ist, bundesweit die Nitratkonzentrationen im oberflächennahen Grundwasser Deutschlands zu berechnen. Grundlage des Modells ist ein deutschlandweiter Datensatz von mehr als 10.000 Messstellen mit Messwerten aus dem Zeitraum 2016 bis 2020, der bei den Wasserwirtschaftsverwaltungen der Bundesländer im Zusammenhang mit einem vorausgegangenen Projekt des Umweltbundesamtes (UBA 2026) recherchiert worden war.
Das Modell ist ein leistungsfähiges Werkzeug zur flächendeckenden Abbildung großräumiger Muster der Nitratbelastung im oberflächennahen Grundwasser . Es erreicht eine Testgüte von r²=0,532 und ist damit robust und leistungsfähig. Für die Prognosen haben sich die Einflussgrößen Eisen und Sauerstoff (Redoxparameter) sowie der Anteil landwirtschaftlicher Nutzfläche als relevante Größen erwiesen. Die Fähigkeit des Modells, die hydrogeochemischen Muster der Nitratbelastung korrekt zu erfassen, konnte durch die Analyse der Partial Dependence Plots bestätigt werden. Insbesondere der abrupte Abfall der Nitratkonzentrationen mit steigenden Eisenkonzentrationen fungiert als klarer Indikator dafür, dass das RF-Modell den dominanten Treiber des Prozesses, nämlich die Denitrifikation in reduzierenden, anoxischen Milieus der oberflächennahen Grundwasserleiter, erkannt hat. Die vergleichende Analyse der Regionalisierungsverfahren zeigt, dass der entwickelte IDW-RF-Ansatz zur flächenhaften Regionalisierung der punktuell (diskret) vorliegenden hydrochemischen Indikatorparameter (Eisen, Sulfat und Sauerstoff) im Vergleich zu Kriging-RF und zu externen Referenzmodellen die höchste räumliche Variabilität und Plausibilität und die größte Übereistimmung mit den tatsächlich gemessenen Konzentrationen an den Grundwassermessstellen aufweist. Dies führte zur Abgrenzung von mehr als doppelt so vielen Hotspots (Konzentrationen > 50 mg/l) wie beim Kriging-Verfahren, was die Bedeutung dieser Interpolationsmethode für die Abbildung lokaler Extreme unterstreicht. Im Vergleich zu bisherigen, ausschließlich auf geostatistischen Verfahren basierenden Lösungen kann das Modell die räumliche Varianz und die Einflussfaktoren der Nitratbelastung des Grundwassers besser erkennen. Somit kann es zukünftig im Rahmen der Düngeverordnung zur Ausweisung nitratbelasteter Gebiete verwendet werden und liefert flächenschärfere Kongruenzen zu den Eintragsgebieten der Stickstofffrachten.
