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https://github.com/correctiv/grundwasser-data:\r\n\r\nGrundwasser 
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https://github.com/correctiv/grundwasser-data:\r\n\r\nGrundwasser 
            
24
Daten\r\nDas Grundwasser in Deutschland sinkt dramatisch. CORRECTIV 
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Daten\r\nDas Grundwasser in Deutschland sinkt dramatisch. CORRECTIV 
            
25
hat erstmals f\u00fcr Daten von rund 6.700 Grundwassermessstellen 
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hat erstmals f\u00fcr Daten von rund 6.700 Grundwassermessstellen 
            
26
einen \u00dcberblick erstellt und sie im Vergleich 
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einen \u00dcberblick erstellt und sie im Vergleich 
            
27
ausgewertet.\r\n\r\nMethodik\r\nGrundlage unserer Analyse sind 
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ausgewertet.\r\n\r\nMethodik\r\nGrundlage unserer Analyse sind 
            
28
Rohdaten von Grundwassermessstellen aus 13 Bundesl\u00e4ndern. Wir 
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Rohdaten von Grundwassermessstellen aus 13 Bundesl\u00e4ndern. Wir 
            
29
haben die Daten durch eine Kombination aus Scraping, also dem 
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haben die Daten durch eine Kombination aus Scraping, also dem 
            
30
Herunterladen von Daten von den Webseiten der Beh\u00f6rden, und 
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Herunterladen von Daten von den Webseiten der Beh\u00f6rden, und 
            
31
Presseanfragen gesammelt. Die von uns ausgewerteten 
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Presseanfragen gesammelt. Die von uns ausgewerteten 
            
32
Grundwassermessstellen liegen in unterschiedlichen Tiefen.\r\n\r\nIn 
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Grundwassermessstellen liegen in unterschiedlichen Tiefen.\r\n\r\nIn 
            
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einigen Bundesl\u00e4ndern werden die Grundwasserst\u00e4nde 
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einigen Bundesl\u00e4ndern werden die Grundwasserst\u00e4nde 
            
34
t\u00e4glich gemessen. In anderen wird jede zweite Woche oder einmal 
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t\u00e4glich gemessen. In anderen wird jede zweite Woche oder einmal 
            
35
im Monat gemessen. Um die Daten zu normalisieren, haben wir f\u00fcr 
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im Monat gemessen. Um die Daten zu normalisieren, haben wir f\u00fcr 
            
36
jede Messstelle den durchschnittlichen Grundwasserstand f\u00fcr jeden 
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jede Messstelle den durchschnittlichen Grundwasserstand f\u00fcr jeden 
            
37
Monat zwischen 1990 und 2021 berechnet. Wenn f\u00fcr eine Messstelle 
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Monat zwischen 1990 und 2021 berechnet. Wenn f\u00fcr eine Messstelle 
            
38
weniger als 95 Prozent der Monatsdaten zur Verf\u00fcgung standen, 
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weniger als 95 Prozent der Monatsdaten zur Verf\u00fcgung standen, 
            
39
haben wir sie aus unserer Analyse ausgeschlossen. In Bremen, Hamburg 
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haben wir sie aus unserer Analyse ausgeschlossen. In Bremen, Hamburg 
            
40
und dem Saarland war nach diesem Kriterium die Datenlage nicht 
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und dem Saarland war nach diesem Kriterium die Datenlage nicht 
            
41
ausreichend f\u00fcr unsere Auswertung.\r\n\r\nZus\u00e4tzlich 
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ausreichend f\u00fcr unsere Auswertung.\r\n\r\nZus\u00e4tzlich 
            
42
f\u00fchrten wir einen halbautomatischen Test auf Datengenauigkeit 
42
f\u00fchrten wir einen halbautomatischen Test auf Datengenauigkeit 
            
43
durch. Daf\u00fcr haben wir das Changepoint package in R verwendet. 
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durch. Daf\u00fcr haben wir das Changepoint package in R verwendet. 
            
44
Wir untersuchten f\u00fcr jede Messstelle sprunghafte 
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Wir untersuchten f\u00fcr jede Messstelle sprunghafte 
            
45
Ver\u00e4nderungen im Werteverlauf, was auf Fehler in den Daten 
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Ver\u00e4nderungen im Werteverlauf, was auf Fehler in den Daten 
            
46
hindeuten kann. Wenn beispielsweise eine Messstelle ausgetauscht wird 
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hindeuten kann. Wenn beispielsweise eine Messstelle ausgetauscht wird 
            
47
und die Messungen nicht f\u00fcr die neue H\u00f6he neu kalibriert 
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und die Messungen nicht f\u00fcr die neue H\u00f6he neu kalibriert 
            
48
werden, kann es den Anschein haben, dass der Grundwasserspiegel 
48
werden, kann es den Anschein haben, dass der Grundwasserspiegel 
            
49
pl\u00f6tzlich gestiegen ist. Anschlie\u00dfend haben wir die Daten 
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pl\u00f6tzlich gestiegen ist. Anschlie\u00dfend haben wir die Daten 
            
50
f\u00fcr jede Messstelle, bei der solche Spr\u00fcnge identifiziert 
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f\u00fcr jede Messstelle, bei der solche Spr\u00fcnge identifiziert 
            
51
wurden, visuell \u00fcberpr\u00fcft und die fehlerhaften Stationen aus 
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wurden, visuell \u00fcberpr\u00fcft und die fehlerhaften Stationen aus 
            
52
unserer Analyse entfernt.\r\n\r\nSchlie\u00dflich berechneten wir den 
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unserer Analyse entfernt.\r\n\r\nSchlie\u00dflich berechneten wir den 
            
53
32-Jahres-Trend mithilfe des Mann-Kendall-Trendtests, der auf 
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32-Jahres-Trend mithilfe des Mann-Kendall-Trendtests, der auf 
            
54
langfristig steigende oder fallende Trends pr\u00fcft. Wir haben die 
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langfristig steigende oder fallende Trends pr\u00fcft. Wir haben die 
            
55
Trend-Free Pre-Whitening-Variante des Tests verwendet. Die Analyse 
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Trend-Free Pre-Whitening-Variante des Tests verwendet. Die Analyse 
            
56
ergab den Trend als Ver\u00e4nderung in Metern pro Monat. Um die Daten 
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ergab den Trend als Ver\u00e4nderung in Metern pro Monat. Um die Daten 
            
57
zu normalisieren, teilten wir dann f\u00fcr jede Messstelle den Trend 
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zu normalisieren, teilten wir dann f\u00fcr jede Messstelle den Trend 
            
58
durch den Werteumfang der Messstelle (Differenz zwischen dem 
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durch den Werteumfang der Messstelle (Differenz zwischen dem 
            
59
h\u00f6chsten und dem niedrigsten Monatsmittelwert) und rechneten ihn 
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60
auf ein Jahr hoch, um den Trend in Prozent pro Jahr ausdr\u00fccken zu 
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