Nitrat im Grundwasser ist ein Problem in Deutschland.
Der massive Einsatz von Düngemitteln in der Landwirtschaft, aber auch
die Massentierhaltung führen zu regelmäßigen Überschreitungen der
zulässigen Grenzwerte.
Nur der kleine Inselstaat Malta hat in der EU eine vergleichbar hohe
Belastung.
Das wiegt schwer, denn 70 Prozent des Trinkwassers werden hierzulande
aus Grundwasser gewonnen.
Und Nitrat kann von den kommunalen Wasserversorgern nur durch
kostspielige Filterung entfernt werden.
Ein vom Bundesumweltministerium gefördertes Forschungsprojekt will nun
mit künstlicher Intelligenz gegen Nitrate im Grundwasser vorgehen.
Am Karlsruher Institut für Technologie trainiert man dafür die
selbstlernenden Computerprogramme.
Bis 2023 soll in zwei Pilotregionen in Baden-Württemberg und
Niedersachsen ein hochmodernes und weitgehend automatisiertes
Überwachungssystem für Nitrat im Grundwasser aufgebaut werden.
Zum Teil ist es in den Pilotregionen so, dass die Wasserversorger
schon seit vielen Jahren mit schwankenden Nitratkonzentrationen im
Grundwasser zu kämpfen haben.
Die Reduzierung von Nitrat im Grundwasser ist nur unter hohem Aufwand
und hohen Kosten möglich.
Das Ziel soll es sein, dass der Eintrag des Nitrats so kontrolliert
und geregelt werden kann, dass gar nicht erst diese Verfahren
notwendig sind.
Jonas Weiß forscht am Institut für angewandte Geowissenschaften des
KIT.
Hier entwickelt man selbstlernende Computerprogramme für die
Überwachung des Grundwassers.
Spätestens seit Deutschland vom Europäischen Gerichtshof wegen zu
hoher Nitratwerte verurteilt wurde, reichen die bisherigen
Kontrollverfahren nicht mehr aus.
Der Stand der Technik, wie das bis heute noch größtenteils passiert,
ist, dass Grundwasserkörper meist zweimal pro Jahr beprobt werden und
anschließend im Labor analysiert.
Es ist noch sehr selten, dass Nitrat über automatisierte Sensoren
überwacht wird.
In den Pilotregionen soll sich das bald ändern.
Künstliche Intelligenz macht's möglich.
Künstliche Intelligenz wird ja in sehr vielen Bereichen schon seit
Jahren zur Mustererkennung verwendet.
Und was wir hier machen, ist ja auch das Muster der Nitratverteilung
vorherzusagen.
In einem ersten Schritt räumlich vorherzusagen und im nächsten Schritt
dann zeitlich vorherzusagen.
Kommunale Wasserversorger erhalten auf diese Weise wichtige
Informationen.
Wann wird wo eine bestimmte Nitratkonzentration zu erwarten sein oder
wann und wo wird ein Nitratgrenzwert überschritten?
Für Anwender soll es so sein, dass sie, wenn in einer bestimmten
Region um einen Brunnen die Nitratkonzentration erhöht sein wird, dass
sie diesen Brunnen nicht benutzen werden, sondern ihr Trinkwasser aus
anderen Vorkommen fördern.
Das NIMO 4.0 Forschungsprojekt soll aber darüber hinaus auch
Grundlagenforschung möglich machen.
Wir kennen ja für eine bestimmte Messstelle nicht nur zu diesem
bestimmten Zeitpunkt die Nitratkonzentration, sondern wir kennen ja
auch noch darüber hinaus die Grundwasserbeschaffenheit, aber auch die
Landnutzung und die Standorteigenschaften.
Das Machine Learning Verfahren kann so aus den gegebenen Eigenschaften
und dem daraus resultierenden Nitratwert eine Verknüpfung herstellen.
Und so kann künstliche Intelligenz auch gezielt zur Senkung der
Nitratbelastung beitragen.
Man wird vorhersagen können, aus welchen Quellen oder von welchen
Standorten hohe Nitrateinträge stammen und muss dann den Dialog zu den
Landwirten suchen und dort auch über nachhaltige Düngung und
sinnvollere Düngemethoden sprechen.