Die Untersuchung von Pflanzenschutzmittelrückständen im Grundwasser liefert zentrale Hinweise auf die Wechselwirkungen zwischen landwirtschaftlicher Nutzung und Bewirtschaftung, hydrologischen Prozessen und stofflichen Belastungen. Gleichzeitig stellt die starke Überlagerung verschiedener Einflussfaktoren, von Bewirtschaftungsänderungen über Witterungseffekte bis hin zu Langzeiteinflüssen aus der ungesättigten Zone, eine wesentliche Herausforderung dar. Daher erfordert die Analyse von Monitoringdaten leistungsfähige und effiziente statistische Ansätze. Multivariate statistische Ansätze sind hierbei besonders wertvoll, um komplexe Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge zu erfassen und sich überlagernde Prozesse voneinander abzugrenzen.

In diesem Projekt wurden Daten des Sondermessprogramms des Landesamts für Umwelt Schleswig-Holstein mit monatlichen Messungen verschiedener Nährstoffe, verschiedener Pflanzenschutzmittelwirkstoffe und deren Metaboliten an 20 Grundwassermessstellen in landwirtschaftlich geprägten Einzugsgebieten für den Zeitraum 2019–2024 ausgewertet. Die Analyse zielte darauf ab, Zusammenhänge zwischen Landbewirtschaftung, hydrologischen- und meteorologischen Prozessen zu identifizieren. Hierzu wurden Angaben zur Flächenbewirtschaftung, Grundwasserganglinien und meteorologische Variablen herangezogen. Zur Untersuchung der Ursache-Wirkungsbeziehung kamen multivariate statistische Verfahren und Machine-Learning-Ansätze zum Einsatz.

Mittels Support-Vector-Machine Modellen erwies sich die Dynamik des Grundwasserstands als wichtiger Prädiktor für die Stoffkonzentrationen im Grundwasser. Dieser Zusammenhang wurde mittels kanonischer Korrelationsanalyse näher untersucht. Dabei wurden Zeitreihen der Grundwasserdynamik und Stoffkonzentrationen aller Messstellen auf wenige Zeitreihen reduziert, die eine hohe Korrelation zwischen den hydrologischen und grundwasserchemischen Datensätzen aufweisen und einen Großteil der Varianz erklären. Die Analyse offenbarte ausgeprägte saisonale und überjährige Muster sowie eine enge Kopplung zwischen Konzentrationsmustern und Grundwasserganglinien.

Die Ergebnisse zeigen, dass die zeitliche Dynamik der Stoffkonzentrationen im Grundwasser maßgeblich durch die De- und Remobilisierungsprozesse in der ungesättigten Zone geprägt wird. Diese Prozesse überlagern kurzfristige Bewirtschaftungseinflüsse und müssen bei der Interpretation von Monitoringdaten zwingend berücksichtigt werden. Durch den Einsatz geeigneter statistischer Verfahren, wie der kanonischen Korrelationsanalyse, können diese Effekte identifiziert werden. Damit entsteht eine wichtige Grundlage für die Auswertung von Monitoringdaten und die Entwicklung nachhaltiger Bewirtschaftungsstrategien.