Offentlige data kan forudsige vandkvalitet vha. machine learning

I Danmark er der i øjeblikket stor fokus på fund af pesticider i drikkevandet.
For at hjælpe forsyninger, kommuner og stat med at beskytte og udnytte vores drikkevandsressourcer bedst har vi udviklet et online værktøj, som kan bruges til planlægningen. Opgaven har krævet tæt samarbejde mellem fagspecialister i grundvand og IT. Dette er en historie om rejsen fra rådata til slutbruger.

Der er anvendt et data warehouse, som samler miljødata på tværs af forskellige datakilder. Herfra kan data kombineres efter behov og beregninger kan struktureres for at sikre hastighed, kvalitetssikring, reproducerbarhed og det gør det muligt at lave avancerede analyser.

Vi har anvendt machine learning til at udvikle en model, som kan forudsige risikoen for fund af pesticider i grundvandet i hele landet og i dybden. Resultatet er blevet visualiseret i GIS og publiceret på en hjemmeside med fri adgang for alle. Flere forsyninger har allerede testet værktøjet og forudsiger at de vil bruge det i deres strategiarbejde for drikkevandsressourcen i fremtiden.