Tato diplomová práce řeší komplexní geoinformatický úkol aplikovaný na problematiku kontaminace podzemních vod. Hlavním cílem je zpracování dostupných dat a provedení celkové analýzy situace na zájmové oblasti případové studie se zaměřením na predikci, vzájemné vztahy a prostorové charakteristiky jevů. Práce byla řešena na dvou ukázkových lokalitách, které se lišily technologiemi dekontaminace a zaměřením analýzy v první lokalitě byl kladen důraz na atributovou složku dat, v druhé lokalitě na prostorovou složku. Během řešení byly otestovány různé geostatistické přístupy ke zpracování dat, jakými jsou například základní popisné statistické charakteristiky, korelační výpočty, testování statistických hypotéz, lineární a nelineární modely pro časovou predikci, shluková analýza nebo prostorové interpolace. Důraz byl kladen na vhodnou grafickou vizualizaci výsledků v podobě grafů nebo datových náhledů. Zjištěné výstupy práce byly řádně okomentovány. Závěr práce hodnotní kvalitu používaných dekontaminačních technologií a stav zkoumané lokality v čase posledních dostupných dat. Byla zjištěna silná účinnost čištění podzemní vody a dobrá funkčnost celého systému. Pomocí predikovaných hodnot byl stanoven předpokládaný výhled do blízké budoucnosti. Zároveň práce ukázala vhodnost zkoumaných metod pro daný typ úkolu, kde se některé velice osvědčily, a jiné byly pro tento typ dat spíše nevhodné.This diploma thesis deals with complex geoinformatics task applied on issue of groundwater contamination. Main goal is processing of available data, performance of comprehensive analysis of situation in case area with a focus on future prediction, relationships between phenomena and spatial distribution and characteristics. Thesis solved two sample locations, that differed in decontamination technologies and orientation of used analysis first location was concentrate on attribute part of data and second on spatial component. Various geostatistical approaches were applied on data processing, e.g. descriptive statistical characteristics, correlation calculations, statistical hypothesis testing, linear and nonlinear models for time prediction, clustering or spatial interpolation. Emphasis was placed on a suitable graphic visualization of the results, as graphs or data views. Detected outputs of the analysis has been properly commented. Finally, the work evaluate quality of the used decontamination technologies and state of sample location at the time of the latest available data. Strong groundwater decontamination efficiency and good functionality of entire system has been detected. Using the predicted values, predictions to near future have been determined. Thesis also demonstrated appropriateness of different research methods for this type of tasks some of them were very suitable, another seemed to be inappropriate.