Verwendung von Kanalnetzcharakteristiken zur Ableitung von optimierten punkt-basierten Monitoringsystemen - INCIDENT

Description: Der Schutz von Oberflächen- und Grundwasserkörpern gegen potentielle Verunreinigungen (z.B. Xenobiotika) hat an Bedeutung entscheidend zugenommen. Der Einfluss dieser Substanzen auf Umwelt und Mensch können nach wie vor nicht umfassend erfasst werden und liegen daher im Fokus aktueller Forschung. Ein signifikantes Gefährdungspotential geht von Leckagen in Kanalnetzen aus. Aufgrund der hohen Bandbreite an Kanalzuständen (z.B. Alter) und den einhergehenden verschiedenen Schadbildern von Kanalrohren, birgt die zeitlich und räumlich hochvariable Exfiltration von Schadstoffen ein zunehmendes Kontaminationsrisiko. Kanalnetzleckagen und die zeitlich-räumliche Verteilung der Schadstoffe in vadoser und gesättigter Zone hängen sowohl von Untergrundeigenschaften als auch der geometrischen Struktur der Kanalnetze ab. Aufgrund der primär vertikalen Fließprozesse in der ungesättigten Zone, nehmen wir an, dass kanalnetzbürtige Schadstofffahnen von multiplen, kleinskaligen Kanalnetzdefekten die Grundwasseroberfläche als eindimensionale, horizontale Linienquellen erreichen. Aufgrund von sich überlagernden Prozessen und externen Stressoren ist es nicht praktikabel, jeden individuellen Kanaldefekt zu detektieren. Wir gehen davon aus, dass zur Ableitung und Ausweisung von potentiell durch Kanalleckagen gefährdeten Gebieten die Erfassung von Linienquellen und den daraus resultierenden Schadstofffahnen durch Grundwassermonitoring zielführend ist. Oft unterliegen urbane Grundwassermonitoringsysteme finanziellen und örtlichen Einschränkungen. Daher ist es nötig, die Anzahl und räumliche Verteilung der zur hinreichenden Erfassung von kanalbürtigen Schadstoffen benötigten Grundwasserbeobachtungsstellen zu evaluieren. Wir behaupten, dass (neben Untergrundeigenschaften) v.a. die Kanalnetzgeometrie einen signifikanten Einfluss auf die Schadstoffverteilung hat. Folglich sollte es möglich sein, kanalbürtige Schadstofffahnen mit Hilfe der kombinierten Nutzung von Grundwassermonitoring, Kanalnetzwerk- und Gebietseigenschaften zu erfassen und zu lokalisieren. Mittels der Eigenschaften und der räumlichen Verteilung von Linienquellen (hier Kanalnetzwerk) wird es überdies möglich sein, bereits existierende, punkt-basierte Monitoringsysteme (hier im Grundwasser) zu optimieren. Die zentrale Zielstellung dieses Antrags ist die Quantifizierung der Vorhersagefähigkeit, mit welcher ein gegebenes Grundwassermonitoringsystem Kanalnetzabschnitte als Quellen für Untergrundverunreinigungen unter Nutzung von Monte-Carlo- Modellansätzen zu lokalisieren vermag. Konzepte der Mehrzieloptimierung ermöglichen damit die Ableitung optimierter Grundwassermonitoringkonzepte für gegebene Kanalnetzstrukturen mit einer definierten Genauigkeit bzw. tolerierbaren Unsicherheit.

SupportProgram

Origins: /Bund/UBA/UFORDAT

Tags: Grundwassermonitoring ? Kanalisation ? Messstellennetz ? Schadstoffbelastung ? Gewässerüberwachung ? Grundwasserzustand ? Prognose ? Geoinformation ? Ungesättigte Zone ? Abwasserleitung ? Quantitative Analyse ? Schadstoffausbreitung ? Wassergefährdende Stoffe ? Xenobiotikum ? Grundwasser ? Linienquelle ? Bewertung ? Gefährdungspotenzial ? Grundwasserkörper ? Leckage ? Ökologischer Faktor ? Rohrleitung ? Schadstoffquelle ? Standortbedingung ? Ausbreitungsvorgang ? Wasserwirtschaft ? Schadstoff ? Neuartige Materialien ? Eintrittswahrscheinlichkeit ? Gefährdetes Gebiet ? Numerische (un-)gesättigte Transportmodellierung ? Untergrund [Boden] ? Abwasserexfiltration ? Wahrscheinlichkeitsrechnung ? Infiltrationswasser [eindringendes Wasser] ? Mehrzieloptimierung ?

Region: Sachsen

Bounding boxes: 10.96785° .. 10.96785° x 47.85761° .. 47.85761°

License: cc-by-nc-nd/4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO) (Mitwirkende)
• Deutsche Forschungsgemeinschaft (Geldgeber*in)
• Eidgenössische Anstalt für Wasserversorgung, Abwasserreinigung und Gewässerschutz (Mitwirkende)
• Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung GmbH - UFZ, Department Monitoring- und Erkundungstechnologien (Betreiber*in)
• Purdue University Lafayette, Lyles School of Civil Engineering (Mitwirkende)
• Technische Universität Dresden, Fachrichtung Hydrowissenschaften, Institut für Siedlungs- und Industriewasserwirtschaft (Mitwirkende)
• Technische Universität Dresden, Fachrichtung Hydrowissenschaften, Institut für Grundwasserwirtschaft (Mitwirkende)
• Technische Universität Dresden, Institut für Grundwasserwirtschaft, Juniorprofessur für Schadstoffhydrologie (Mitwirkende)
• Umweltbundesamt (Bereitsteller*in)

Time ranges: 2018-01-01 - 2021-12-31

Alternatives

• Language: Englisch/English
  Title: Utilising sewer network characteristics for the identification of optimised point-based monitoring systems - INCIDENT
  Description: The protection of surface and groundwater bodies against potential impacts by various influencing components has become increasingly challenging due to emerging contaminants such as xenobiotics. The effects of these substances on the environment and human life are still not quantifiable and are therefore of focus in current scientific research. A strong potential for safety hazards is provided by sewer leakage. Due to the high span width of sewer age and the associated various sewer failure types, the spatiotemporally highly variable exfiltration of contaminants of various species may provide long-term impact on our ecosystems. Sewage exfiltration and the spatiotemporal distribution of the resulting contaminants within the vadose and saturated zone depend on underground properties as well as properties and the geometrical layout of sewer network systems. Due to the generally vertical flow direction in the unsaturated zone, we hypothesise that sewage contaminant plumes from multiple, small-scale sewer leakages reach the aquifer surface as one- dimensional horizontal line sources of groundwater contamination. It is practically unfeasible to identify or quantify every single leak due to several overlapping processes and external impacts with different spatial and temporal scales. However, we suppose that the field-scale identification of such line sources and their subsequently emerging groundwater plumes via groundwater monitoring will be sufficient for estimating regions of hazardous potential. Often, the monitoring system of urban groundwater resources is restricted from financial constraints and land use of urban environments. Therefore, it must be evaluated, which amount and spatial distribution of groundwater observation points are required for successfully detecting sewer- borne contamination sources. We hypothesise that, among other system characteristics such as the vadose zone, sewer network geometry has a fundamental influence on contaminant source distribution. Therefore, it will be possible to identify and localise sewer-borne contaminant plumes from groundwater monitoring by acknowledging known sewer network properties and basic site information. Moreover, we will be able to use the characteristics of the spatial distribution of line sources (here: sewer networks) to propose new or optimise existing point-based monitoring networks (here: groundwater sampling). The overall objective of this proposal is to quantify the prediction capability with which a given groundwater monitoring system can locate sewer pipe segments as sources of sub-surface contamination utilising Monte-Carlo modelling approaches. This will avail to deduct optimised groundwater monitoring concepts from a given sewer network layout with a desired accuracy and defined acceptable uncertainty by means of multi- objective optimisation. https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1079390

Resources

• Webseite zum Förderprojekt

  https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/402833446 (Webseite)

Status

Aktiv

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