Der deutschlandweite Datensatz enthält Informationen zum mittleren (2016-2018) Phosphoreintrag über Kleinkläranlagen in Gewässer (in kg/a). Zu den Kleinkläranlagen zählen alle individuellen Abwasserbehandlungssysteme mit einer Ausbaugröße ≤ 50 Einwohnerwerten. Grundlage für die Berechnung sind statistische Daten zu an Kleinkläranlagen angeschlossenen Einwohnern auf Gemeindeebene. Der Datensatz liegt vor: Auflösung: MoRE-Modellgebiete (Analysegebiete) Eine grundsätzliche Beschreibung des methodischen Vorgehens und der genutzten Modelleingangsdaten findet sich in (Fuchs, S.; Brecht, K.; Gebel, M.; Bürger, S.; Uhlig, M.; Halbfaß, S. (2022): Phosphoreinträge in die Gewässer bundesweit modellieren – Neue Ansätze und aktualisierte Ergebnisse von MoRE-DE. UBA Texte | 142/2022 (Link siehe INFO-LINKS)). Die simulierten Daten sind keine absolut gültigen Ergebnisse, sondern stehen im Kontext erforderlicher methodischer Annahmen bei der Erstellung und Verarbeitung. Sie sind u.a. von im angewandten Modell geltenden Annahmen, der Modellstruktur, der Parameterschätzung, der Kalibrierungsstrategie und der Qualität der Antriebsdaten abhängig.
Verschiedene Abwasserreinigungsverfahren - ob physikalischer, biologischer, chemischer oder kombinierter Art - verlangen einen unterschiedlichen Aufwand an Energieeinsatz. Bisher sind allumfassende Energiebilanzen fuer die gaengigen Verfahren kaum bekannt. Diese Arbeit soll ausgehend von physikalischen, biochemischen und chemischen Grundprozessen ein Instrumentarium liefern, mit dem gezielte Hinweise fuer Entwurf und Betrieb von Abwasserbehandlungsanlagen hinsichtlich rationellen Energieeinsatzes gegeben werden koennen.
Gemische organischer Spurenstoffe, die durch menschliche Aktivität entstehen und in die Umwelt gelangen, sind ein großes ökologisches Risiko. Die biologische Abwasserbehandlung leistet einen wichtigen Beitrag, den Eintrag solcher Spurenverunreinigungen in die Umwelt zu verringern, doch variiert die Reinigungsleistung stark zwischen einzelnen Schadstoffen und Abwasserbehandlungsanlagen. Obwohl mikrobieller Abbau das Potenzial hat, Spurenstoffe aus der Umwelt zu entfernen, sind die schadstoffabbauenden mikrobiellen Stämme und Enzyme in komplexen biologischen Systemen wie Belebtschlamm meist unbekannt. Zudem gibt es klare Hinweise auf eine Auswirkung der behandelten Abwässer auf die Ökologie der stromabwärts gelegenen Biofilm-Gemeinschaften, die aber noch wenig untersucht sind. Ziel des geplanten Projektes ist es, die Biotransformation von Schadstoffen in der biologischen Abwasserbehandlung und in deren Vorflutern auf Ebene der mikrobiellen Gemeinschaften, Stämme und Enzyme besser zu verstehen. Wir gehen davon aus, dass die Zusammensetzung bakterieller Gemeinschaften und die chemischen Strukturen der Schadstoffe die beiden Hauptursachen für die beobachteten Unterschiede des Schadstoffabbaus zwischen bakteriellen Gemeinschaften sind. Als Folge davon erwarten wir, dass Bioindikatoren identifiziert werden können, welche die Variabilität der Biotransformation zwischen mikrobiellen Gemeinschaften auf molekularer Ebene erklären können. Um diese Hypothese zu testen, werden wir zunächst einen Feldversuch durchführen, um die Variabilität zwischen Kläranlagen und ihrer Umgebung in Bezug auf die mikrobielle Zusammensetzung und die Biotransformationskapazität systematisch zu quantifizieren. Danach werden wir sequenz- und aktivitätsgelenkte Laborexperimente durchführen, um Bakterienstämme und Enzyme zu identifizieren, die für die Biotransformation von Spurenstoffen im Belebtschlamm verantwortlich sind. Letztlich werden wir die durch die Laborexperimente gewonnenen Erkenntnisse dazu nutzen um Bioindikatoren zu identifizieren, welche die Biotransformation in natürlichen und technischen mikrobiellen Gemeinschaften erklären können. Die in diesem Projekt gewonnenen molekularen Erkenntnisse können dazu beitragen, das Entfernen von Spurenstoffen in Kläranlagen zu optimieren und so die Auswirkungen auf die nachgelagerten Umweltkompartimente zu minimieren, die Entwicklung besser abbaubarer Chemikalien zu unterstützen und die Methoden für die chemischen Risikobewertung zu verbessern. Darüber hinaus wird das Projekt eine Reihe von Ressourcen hervorbringen, darunter die erste bakterielle Stammsammlung aus Belebtschlamm, umfangreiche Daten zu Biotransformationsraten, sowie validierte Enzyme zur Biotransformation. Diese Ergebnisse und Ressourcen werden für weitere Forschungsprojekte zur Verfügung stehen, und insgesamt zu einem verbesserten Verständnis der Biotransformationsprozesse während der Abwasserreinigung und in der natürlichen Umwelt beitragen.