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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 
            
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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 
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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 
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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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h\u00f6chsten und dem niedrigsten Monatsmittelwert) und rechneten ihn 
            
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auf ein Jahr hoch, um den Trend in Prozent pro Jahr ausdr\u00fccken zu 
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