Multiorder Hydrologic Position for Europe (EU-MOHP) – ein neuer Grundlagendatensatz für machine learning Anwendungen in der Hydrogeologie

Maschinelles Lernen (ML) gewinnt in den Geowissenschaften insbesondere durch die zunehmenden und erschwinglichen Rechenleistungen zunehmend an Bedeutung. In der Hydrogeologie, wo die zu modellierenden Prozesse teilweise oder vollständig unter der Erdoberfläche ablaufen, ist die Anwendung von ML jedoch aufgrund von fehlenden oder verrauschten Daten eingeschränkt. Der hier vorgestellte Datensatz EU-MOHP v013.1.0, inspiriert von einem Konzept entwickelt von Belitz et al. (2019), schließt diese Lücke ein Stück weit. Der Datensatz liefert skalenübergreifende Informationen über die hydrologische Position eines geographischen Punktes innerhalb seines jeweiligen Flussnetzes oder Einzugsgebietes als gerasterte Flächeninformation. Er umfasst die "lateral position" (LP) als relatives Maß für die Position zwischen einem Fließgewässer und seiner Einzugsgebietsgrenze, "divide stream distance" (DSD) als Summe der Entfernungen zum nächstgelegenen Fließgewässer und Einzugsgebietsgrenze sowie "stream distance" (SD) als absolutes Maß für die Entfernung zum nächstgelegenen Fließgewässer. Diese drei Maße werden für verschiedene hydrologische Ordnungen berechnet, um unterschiedliche räumliche Maßstäbe abzubilden. So wird jeder Punkt einer Fläche in einen hydrologischen Kontext eingebettet. Die räumliche Ausdehnung des Datensatzes umfasst große Teile des Europäischen Wirtschaftsraums (EEA39). Obwohl es viele potenzielle Anwendungsfälle gibt, dient dieser Datensatz in erster Linie als wertvolle statische Umweltvorhersagevariable für ML-gestützte hydrogeologische und hydrologische Modellierung, wie z. B. bei der Regionalisierung hydrogeochemischer Parameter.