Im Zulassungsverfahren für Pflanzenschutzmittel (PSM) gewinnen zielgerichtete Monitoringstudien zunehmend an Bedeutung. Voraussetzung dafür sind belastbare Einschätzungen zur Vulnerabilität von Standorten und Messstellen gegenüber Einträgen von PSM-Wirkstoffen und ihren Abbauprodukten ins Grundwasser. Ziel des Projektes war es, zu identifizieren, welche Standortfaktoren die Vulnerabilität maßgeblich bestimmen und wie sich diese quantifizieren, klassifizieren und räumlich vorhersagen lässt.

Dazu wurden Grundwasserqualitätsdaten der 13 Flächenbundesländer harmonisiert und mit Informationen zu Stoff- und Standorteigenschaften verknüpft. Die daraus entstandene Datenbank umfasst über 26.000 ausgewertete Messstellen und mehr als 500 Stoffe. An 58 % der Messstellen wurden mindestens einmal Wirkstoffe oder Metaboliten nachgewiesen, an rund 20 % Überschreitungen des Grenzwertes von 0,1 µg L⁻¹ festgestellt.

Zur Identifikation relevanter Einflussgrößen und zur räumlichen Prognose wurden Klassifikationsmodelle auf Basis von Random Forest und neuronalen Netzen angewendet. Aufgrund des hohen Zensurgrades – über 95 % der Messwerte lagen unterhalb der Bestimmungsgrenze – wurden Konzentrationsklassen als Zielvariablen definiert. Für acht mobile und persistente Metaboliten konnten robuste Modelle (Macro-F1 > 0,7) trainiert werden. Die landwirtschaftliche Nutzung, insbesondere die Hauptkultur im Umfeld der Messstelle, erwies sich als wichtigstes Merkmal, gefolgt von Filtertiefe, Sandgehalt und Grundwasserneubildung. Hydrogeologische Parameter, wie Hohlraumart und hydraulische Leitfähigkeit der Aquifere, zeigten dagegen einen deutlich geringeren Einfluss. In erweiterten Modellansätzen erwiesen sich Nitrat-, Sulfat- und Kaliumgehalte im Grundwasser als Indikatoren landwirtschaftlicher Aktivität und somit als ergänzende Prädiktoren.

Die Ergebnisse verdeutlichen, dass sich die Vulnerabilität des Grundwassers gegenüber PSM-Einträgen mit hoher Persistenz und Mobilität in Deutschland stärker durch landnutzungsbezogene als durch intrinsisch hydrogeologische Faktoren erklären lässt. Für die Planung künftiger Nachzulassungsmonitoring-Studien wird empfohlen, standortbezogene, großmaßstäbliche Daten und Modelle sowie lokale Fachkenntnis einzubeziehen. Die teilweise heterogenen analytischen Bestimmungsgrenzen und der hohe Zensurgrad der Monitoringdaten erschweren jedoch die bundesweite Vergleichbarkeit; eine Harmonisierung würde die Aussagekraft und Modellierbarkeit künftig weiter verbessern.