In this report, nonlinear hierarchical models and their use for the kinetic evaluation of chemical degradation data are presented. These models allow for a joint evaluation of multiple data sets, directly resulting in overall degradation parameters and their statistical distribution. Common problems occurring in the separate kinetic evaluation of each dataset with subsequent amalgamation of the kinetic parameters can thereby be avoided. After a short general introduction to nonlinear hierarchical models, it is described how an R markdown template in combination with a newly developed spreadsheet file for entering data, both recently added to the mkin R package, can be used for this purpose. Veröffentlicht in Texte | 151/2023.
Derzeit werden chemische Abbaudaten ausgewertet, indem verschiedene nichtlineare Regressionsmodelle einzeln auf die verfügbaren Datensätze angewandt werden. In vielen Fällen können dabei einige der Abbauparameter nicht für alle Datensätze verlässlich bestimmt werden. Die aktuell gültigen regulatorischen Leitlinien empfehlen in solchen Fällen die Verwendung von mehr oder weniger willkürlich gewählten Standardwerten für diese Parameter. Des Weiteren ergeben oft unterschiedliche Modelle die beste Anpassung in den verschiedenen Datensätzen, so dass mittlere Modellparameter mit Hilfe von Behelfslösungen mit schwacher wissenschaftlicher Grundlage bestimmt werden müssen. Beide Probleme können vermieden werden, wenn hierarchische nichtlineare Modelle verwendet werden, bei denen Parameterverteilungen an die Gesamtheit der Daten angepasst werden. In diesem Bericht wird eine kurze Einführung in diesen Modelltyp gegeben. Weiterhin wird die Verwendung einer R markdown Vorlage und einer Tabellenkalkulationsdatei für die Eingabe von Daten beschrieben. Beide Dateien wurden kürzlich in das R-Paket mkin integriert und erleichtern damit die Anwendung dieser Methode auf neue Daten. Um hierarchische kinetische Modelle in der regulatorischen Auswertung von Abbaudaten zu etablieren, müsste ein Leitfaden erarbeitet werden, in dem erläutert wird, wie die Ergebnisse der hierarchischen Abbaukinetiken in den verschiedenen regulatorischen Anwendungsbereichen verwendet werden sollten. Quelle: Forschungsbericht
Background For evaluating the fate of xenobiotics in the environment, a variety of degradation or environmental metabolism experiments are routinely conducted. The data generated in such experiments are evaluated by optimizing the parameters of kinetic models in a way that the model simulation fits the data. No comparison of the main software tools currently in use has been published to date. This article shows a comparison of numerical results as well as an overall, somewhat subjective comparison based on a scoring system using a set of criteria. The scoring was separately performed for two types of uses. Uses of type I are routine evaluations involving standard kinetic models and up to three metabolites in a single compartment. Evaluations involving non-standard model components, more than three metabolites or more than a single compartment belong to use type II. For use type I, usability is most important, while the flexibility of the model definition is most important for use type II. Results Test datasets were assembled that can be used to compare the numerical results for different software tools. These datasets can also be used to ensure that no unintended or erroneous behaviour is introduced in newer versions. In the comparison of numerical results, good agreement between the parameter estimates was observed for datasets with up to three metabolites. For the now unmaintained reference software DegKinManager/ModelMaker, and for OpenModel which is still under development, user options were identified that should be taken care of in order to obtain results that are as reliable as possible. Based on the scoring system mentioned above, the software tools gmkin, KinGUII and CAKE received the best scores for use type I. Out of the 15 software packages compared with respect to use type II, again gmkin and KinGUII were the first two, followed by the script based tool mkin, which is the technical basis for gmkin, and by OpenModel. Conclusions Based on the evaluation using the system of criteria mentioned above and the comparison of numerical results for the suite of test datasets, the software tools gmkin, KinGUII and CAKE are recommended for use type I, and gmkin and KinGUII for use type II. For users that prefer to work with scripts instead of graphical user interfaces, mkin is recommended. For future software evaluations, it is recommended to include a measure for the total time that a typical user needs for a kinetic evaluation into the scoring scheme. It is the hope of the authors that the publication of test data, source code and overall rankings foster the evolution of useful and reliable software in the field. © The Author(s) 2018
In the kinetic evaluation of chemical degradation data, degradation models are fitted to the data by varying degradation model parameters to obtain the best possible fit. Today, constant variance of the deviations of the observed data from the model is frequently assumed (error model "constant variance"). Allowing for a different variance for each observed variable ("variance by variable") has been shown to be a useful refinement. On the other hand, experience gained in analytical chemistry shows that the absolute magnitude of the analytical error often increases with the magnitude of the observed value, which can be explained by an error component which is proportional to the true value. Therefore, kinetic evaluations of chemical degradation data using a two-component error model with a constant component (absolute error) and a component increasing with the observed values (relative error) are newly proposed here as a third possibility. In order to check which of the three error models is most adequate, they have been used in the evaluation of datasets obtained from pesticide evaluation dossiers published by the European Food Safety Authority (EFSA). For quantitative comparisons of the fits, the Akaike information criterion (AIC) was used, as the commonly used error level defined by the FOrum for the Coordination of pesticide fate models and their USe(FOCUS) is based on the assumption of constant variance. A set of fitting routines was developed within the mkin software package that allow for robust fitting of all three error models. Comparisons using parent only degradation datasets, as well as datasets with the formation and decline of transformation products showed that in many cases, the two-component error model proposed here provides the most adequate description of the error structure. While it was confirmed that the variance by variable error model often provides an improved representation of the error structure in kinetic fits with metabolites, it could be shown that in many cases, the two-component error model leads to a further improvement. In addition, it can be applied to parent only fits, potentially improving the accuracy of the fit towards the end of the decline curve, where concentration levels are lower. Quelle: http://www.mdpi.com
According to a UBA study, water bodies can be sources of greenhouse gases and thus contribute to climate change. In our surface waters carbon and nitrogen can be transformed into carbon dioxide, methane and nitrous oxide. The type of gas that is produced, results from various biological and chemical decomposition processes of organic material. In heavily anthropogenically modified surface water, conditions are created that favour the release of greenhouse gases. Waters that have been modified by humans therefore emit more greenhouse gases. River restoration and the reconnection of floodplains can help to reduce the greenhouse gas emissions of our surface waters.
Anthropogenic organohalogens (AOHs) are toxic and persistent pollutants that occur ubiquitously in the environment. An unneglectable portion of them can convert into nonextractable residues (NER) in the natural solid substances. NER-AOHs are not detectable by conventional solvent-extraction, and will get remobilized through changes of surrounding environment. Consequently, the formation and fate of NER-AOHs should be investigated comprehensively. In this study, solvent extraction, sequential chemical degradation and thermochemolysis were applied on different sample matrices (sediments, soils and groundwater sludge, collected from industrial areas) to release extractable and nonextractable AOHs. Covalent linkages were observed most favorable for the hydrophilic-group-containing monocyclic aromatic AOHs (HiMcAr-AOHs) (e.g. halogenated phenols, benzoic acids and anilines) incorporating into the natural organic matter (NOM) as NER. Physical entrapment mainly contributed to the NER formation of hydrophobic monocyclic aromatic AOHs (HoMcAr-AOHs) and polycyclic aromatic AOHs (PcAr-AOHs). The hypothesized remobilization potential of these NER-AOHs follow the order HiMcAr-AOHs > HoMcAr-AOHs/ aliphatic AOHs > PcAr-AOHs. In addition, the NOM macromolecular structures of the studied samples were analyzed. Based on the derived results, a conceptual model of the formation mechanisms of NER-AOHs is proposed. This model provides basic molecular insights that are of high value for risk assessment and remediation of AOHs. © 2019 Elsevier B.V. All rights reserved.
Nonextractable residues (NER) are pollutants incorporated into the matrix of natural solid matter via different binding mechanisms. They can become bioavailable or remobilize during physical-chemical changes of the surrounding conditions and should thus not be neglected in environmental risk assessment. Sediments, soils, and groundwater sludge contaminated with DDXs (DDT, dichlorodiphenyltrichloroethane; and its metabolites) were treated with solvent extraction, sequential chemical degradation, and thermochemolysis to study the fate of NER-DDX along different environmental aquatic-terrestrial pathways. The results showed that DDT and its first degradation products, DDD (dichlorodiphenyldichloroethane) and DDE (dichlorodiphenyldichloroethylene), were dominant in the free extractable fraction, whereas DDM (dichlorodiphenylmethane), DBP (dichlorobenzophenone), and DDA (dichlorodiphenylacetic acid) were observed primarily after chemical degradation. The detection of DDA, DDMUBr (bis(p-chlorophenyl)-bromoethylene), DDPU (bis(p-chlorophenyl)-propene) and DDPS (bis(p-chlorophenyl)-propane) after chemical treatments evidenced the covalent bindings between these DDXs and the organic matrix. The identified NER-DDXs were categorized into three groups according to the three-step degradation process of DDT. Their distribution along the different pathways demonstrated significant specificity. Based on the obtained results, a conceptual model of the fate of NER-DDXs on their different environmental aquatic-terrestrial pathways is proposed. This model provides basic knowledge for risk assessment and remediation of both extractable and nonextractable DDT-related contaminations. © 2019 American Chemical Society
Erosionsschutz und Pufferzonen Ein Blühstreifen am Ackerrand verringert die Abschwemmung von Boden ins Wasser und auch die Abschwemmung von Düngemitteln und darin möglicherweise enthaltenen Tierarzneimitteln. Maßnahmen, die den Boden vor Erosion schützen, haben weitere positive Effekte. Sie fördern die Bodenfruchtbarkeit und den landwirtschaftlichen Ertrag. Pufferzonen mindern die Auswaschung von Nährstoffen und Pflanzenschutzmitteln und den Eintrag von Tierarzneimitteln in Gewässern. Aufgrund ihrer vielfältigen Wirkungen werden sie im Rahmen der gemeinsamen Agrarpolitik gefördert. Erosionsschutz steigert landwirtschaftlichen Ertrag und verringert Tierarzneimitteleinträge Maßnahmen des Erosionsschutzes verhindern den Abtrag fruchtbarer humoser Ackerkrume durch Wasser- und Winderosion und haben somit positive Auswirkungen auf den Erhalt der Bodenfruchtbarkeit und die Funktionalität von Böden. Ein intakter, gesunder Boden zeichnet sich durch eine natürliche Bodenstruktur, einen standortangepassten Humusgehalt und eine hohe mikrobielle Aktivität aus – Eigenschaften, die einerseits den landwirtschaftlichen Ertrag steigern und andererseits Rückhalt und Abbau von Stoffen wie Tierarznei- und Pflanzenschutzmitteln fördern. Zudem mindern Maßnahmen des Erosionsschutzes die Abschwemmung von Düngemitteln und den darin enthaltenen Tierarzneimitteln in oberirdische Gewässer. Maßnahmen des Erosionsschutzes sind bekannt, werden verbreitet eingesetzt und z. T. auch in Agrarumweltmaßnahmen- und Greening-Maßnahmenprogrammen gefördert. Weniger bekannt sind ihre positiven Auswirkungen auf die Reduktion von Tierarzneimitteln in der Umwelt. Beispiele dieser Maßnahmen sind: Rückstände auf den Feldern belassen: Ernterückstände und Zwischenfruchtreste, die auf dem Feld verbleiben, verbessern die Bodenqualität und geben dem Boden Stabilität. Sie bilden eine mechanische Barriere, die die Geschwindigkeit des Oberflächenabflusses verringert, womit Bodenerosion verringert wird; Rückstände auf den Feldern belassen: Ernterückstände und Zwischenfruchtreste, die auf dem Feld verbleiben, verbessern die Bodenqualität und geben dem Boden Stabilität. Sie bilden eine mechanische Barriere, die die Geschwindigkeit des Oberflächenabflusses verringert, womit Bodenerosion verringert wird; Erosionsschutzstreifen (auch bekannt als „ökologische Vorrangflächen“ oder „Pufferstreifen“): Bepflanzte Streifen an den unteren Rändern landwirtschaftlicher Nutzflächen mindern die Fließgeschwindigkeit des Oberflächenabflusses, wodurch eine Verlagerung der partikelgebundenen Tierarzneimittel in Oberflächengewässer verringert wird; Erosionsschutzstreifen (auch bekannt als „ökologische Vorrangflächen“ oder „Pufferstreifen“): Bepflanzte Streifen an den unteren Rändern landwirtschaftlicher Nutzflächen mindern die Fließgeschwindigkeit des Oberflächenabflusses, wodurch eine Verlagerung der partikelgebundenen Tierarzneimittel in Oberflächengewässer verringert wird; Direktsaat oder verringerte Bodenbearbeitung: Diese Maßnahme schützt die Rhizosphäre der zuvor angebauten Kultur, wodurch ihre bodenstützende Struktur erhalten bleibt und der Bodenabtrag verringert wird; Direktsaat oder verringerte Bodenbearbeitung: Diese Maßnahme schützt die Rhizosphäre der zuvor angebauten Kultur, wodurch ihre bodenstützende Struktur erhalten bleibt und der Bodenabtrag verringert wird; Fruchtfolge mit mehrjährigen Kulturen oder Zwischenfruchtanbau: Durch die dauerhafte Bedeckung des Bodens durch Pflanzen können Bodenpartikel und daran anhaftende Tierarzneimittel weniger stark abgetragen werden; Fruchtfolge mit mehrjährigen Kulturen oder Zwischenfruchtanbau: Durch die dauerhafte Bedeckung des Bodens durch Pflanzen können Bodenpartikel und daran anhaftende Tierarzneimittel weniger stark abgetragen werden; Hangparallele Fahrgassen: Fahrgassen, die für die Pflegemaßnahmen auf den Feldern befahren werden, sind ein Hauptpfad für den Abtransport von Wasser, Boden, Gülle und gelösten Tierarzneimitteln. Ihre Minderung bzw. ihre hangparallele Ausrichtung können diesen Abtransport verringern; Hangparallele Fahrgassen: Fahrgassen, die für die Pflegemaßnahmen auf den Feldern befahren werden, sind ein Hauptpfad für den Abtransport von Wasser, Boden, Gülle und gelösten Tierarzneimitteln. Ihre Minderung bzw. ihre hangparallele Ausrichtung können diesen Abtransport verringern; Hecken oder Baumreihen zwischen den Äckern: Diese Strukturen setzen lokal die Windgeschwindigkeit und damit die Erosionskraft des Windes herab. Hecken oder Baumreihen zwischen den Äckern: Diese Strukturen setzen lokal die Windgeschwindigkeit und damit die Erosionskraft des Windes herab. Maßnahmen des Erosionsschutzes mindern den Abtransport von Bodenpartikeln auf verschiedene Art und Weise. Einige Maßnahmen fördern eine bessere Bodenstruktur, z. B. indem sie die Rhizosphäre, also die Zone um das Wurzelwerk der Pflanzen, schützen. Oberbodenpartikel sind in diesem Falle besser mit dem Bodenkörper verbunden und ihre Erosion z. B. durch Wasser oder Wind wird erschwert. Andere Maßnahmen leisten Erosionsschutz, indem sie die Intensität des Oberflächenabflusses verringern, z. B. durch den Verbleib von Ernterückständen auf den Feldern oder durch bewachsene Streifen an Ackerrändern. Wenn durch ein gestärktes Wurzelwerk der Abtransport von Bodenpartikeln vermindert wird, werden Tierarzneimittel, die an Bodenpartikel adsorbiert sind, nicht abfließen, sondern verbleiben längere Zeit auf dem Acker, so dass sich die Wahrscheinlichkeit ihres mikrobiellen oder chemischen Abbaus erhöht (siehe: Eintrag und Vorkommen von Tierarzneimitteln in der Umwelt ). Maßnahmen, die die Abflussintensität mindern, verlangsamen sowohl den Oberflächenabfluss partikelgebundener Tierarzneimittel als auch die Verlagerung von im Sickerwasser gelösten Tierarzneimitteln. Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass sich gelöste Tierarzneimittel an Bodenpartikeln anlagern. Die längere Verweilzeit des Wassers in den Bodenhorizonten der landwirtschaftlichen Nutzflächen erhöht die Wahrscheinlichkeit des Abbaus der gelösten Tierarzneimittel. Zudem verstärken diese Maßnahmen die Bodeninfiltration und dadurch die Interaktionen der gelösten Tierarzneimittel in den einzelnen Bodenhorizonten, was wiederum zu erhöhter Adsorption und erhöhtem biologischem und chemischen Abbau führen kann. Pufferzonen fördern Biodiversität und verringern Tierarzneimitteleintrag Mit Pufferzonen sind natürlich belassene oder mit Gras oder Blühpflanzen bepflanzte Streifen an den Rändern landwirtschaftlicher Flächen („Ackerrandstreifen“ bzw. „Blühstreifen“) wie auch Streifen unmittelbar neben und entlang von oberirdischen Gewässern („Gewässerrandstreifen“ oder „Gewässerschutzstreifen“) gemeint. Dank ihrer positiven Auswirkungen werden diese seit einigen Jahren als Maßnahmen für den Erhalt von Biodiversität und für den Schutz gegen Wassererosion und darüber hinaus zum verbesserten biologischen Abbau von Pflanzenschutzmitteln und Tierarzneimitteln eingesetzt. Blühstreifen werden vor allem zu Biodiversitätszwecken angelegt. Eine angepasste Blühpflanzenmischung und die Kontinuität des Anbaus sind aus Sicht der Biodiversität wichtige Aspekte. Eine gute Blühpflanzenmischung fördert auch eine vielfältige mikrobielle Fauna im Boden der Streifen, was wiederum den Abbau von Tierarzneimitteln fördert. Gewässerschutzstreifen unterscheiden sich von Ackerrandstreifen hauptsächlich in ihrer Platzierung. Sie werden zudem in der Regel breiter angelegt als Ackerrandstreifen und können auch Büsche und Bäume aufweisen. Da sich die Anlage dieser Pufferstreifen häufig nach den dafür gezahlten Förderungen als Agrarumweltmaßnahme richten, sind die Mindestbreiten der Streifen von Bundesland zu Bundesland unterschiedlich. Wie Erosionsschutzmaßnahmen sind auch Pufferzonen weitverbreitet und werden vielerorts schon umgesetzt. Dauerhaft bewachsene Pufferstreifen werden in Agrarumweltmaßnahmen- und Greening-Maßnahmenprogrammen gefördert. Die Funktionsweise von Pufferzonen ähnelt der von Maßnahmen des Erosionsschutzes. Sie mindern die Einträge von Tierarzneimitteln und weiteren organischen Schadstoffen (wie z. B. Phosphor) in Gewässern, indem sie: die Infiltration erhöhen, und somit die Boden-Wasser-Interaktionen steigern, was zu einer Sorption an Bodenpartikeln oder aber einem mikrobiellen Abbau von Tierarzneimitteln führen kann; die Infiltration erhöhen, und somit die Boden-Wasser-Interaktionen steigern, was zu einer Sorption an Bodenpartikeln oder aber einem mikrobiellen Abbau von Tierarzneimitteln führen kann; die Abflussgeschwindigkeit mindern, was die Erosion partikelgebundener Wirkstoffe verringert; die Abflussgeschwindigkeit mindern, was die Erosion partikelgebundener Wirkstoffe verringert; die Vielfalt der bodenmikrobiotischen Gemeinschaften fördern, die Tierarzneimittel abbauen können; die Vielfalt der bodenmikrobiotischen Gemeinschaften fördern, die Tierarzneimittel abbauen können; diejenigen Bodeneigenschaften fördern, die zu einer verstärkten Sorption und Retention von Tierarzneimitteln führen; diejenigen Bodeneigenschaften fördern, die zu einer verstärkten Sorption und Retention von Tierarzneimitteln führen; die Sorption der Tierarzneimittel an Grashalmen und Rasenfilz ermöglichen . die Sorption der Tierarzneimittel an Grashalmen und Rasenfilz ermöglichen . Die Aufenthaltsdauer des Wassers in den Streifen ist entscheidend, um diese Prozesse zur Entfaltung zu bringen. Die Pufferzonen sind nur dann wirksam, wenn der Abfluss im Streifen flach ist und kein konzentrierter Rinnenabfluss entsteht. Durch Ackerrandstreifen werden organische Chemikalien effektiver abgebaut als durch Gewässerrandstreifen . Denn Ackerrandstreifen halten den belasteten Oberflächenabfluss (runoff) in direkter Nähe zur landwirtschaftlichen Fläche zurück. Die Pflege der Streifen (Mähen, ggf. Beseitigung von Sediment) ist sinnvoll, um den langsamen Abfluss „in der Fläche“ zu erhalten und somit den schnellen Abfluss durch Wasserrinnen zu vermeiden. Darüber hinaus wird die Effektivität bepflanzter Feldstreifen von folgenden Faktoren beeinflusst: Wirkstoffeigenschaften (z.B. schwach oder stark sorbierend), Pflanzenmischung, Bodeneigenschaften, Streifenbreite und -platzierung, Landschaftsstruktur, Klima und Wetter . Infografik: Tierarzneimittel in der Umwelt: Abbau, Verlagerung und Verbleib (function($, d) { $(document).ready(function() { var lastFocusElement; // init $('#interactive-tool-items-item-content-marker-26046').tooltip({ placement: 'auto', html: true, trigger: 'click', container: '.interactive-tool', template: '<div id="interactive-tool-marker-tooltip-26046" class="tooltip interactive-tool-marker-tooltip" data-style="' + $('#interactive-tool-items-item-content-marker-26046').attr('style') + '"><div class="tooltip-content tooltip-content-color-ci-blue"><a class="tooltip-close" href="#" arial-label="' + Drupal.t('Close tooltip') + '">X</a><div class="tooltip-inner" tabindex="0"></div></div></div>' }); var innerText = $('#interactive-tool-items-item-content-marker-26046').data('original-title'); // @debug: innerText = atob(innerText); innerText = decodeURIComponent(atob(innerText)); $('#interactive-tool-items-item-content-marker-26046').attr('data-original-title', innerText); $('#interactive-tool-items-item-content-marker-26046').attr('aria-label', Drupal.t('Open tooltip')); 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marker.tooltip('hide').removeClass('open'); }); } // Bind own click event for marker. marker.unbind("click keydown").on('click keydown', function(e) { if (e.which != 1 && e.which != 13 && e.which != 32) { return; } // Get last element with focus. lastFocusElement = document.activeElement; // Add open class. var self = $(this); // Hide tooltip and remove open marker icon. if (self.hasClass('open')) { marker.tooltip('hide').removeClass('open'); // Show tooltip and set open marker icon. } else { // Remove all other Tooltips. $('.interactive-tool-marker-tooltip').fadeOut().remove(); // Reset all other marker to non-open. $('.interactive-tool-items-item-content-marker.open').removeClass('open'); marker.tooltip('show').addClass('open'); /* $('html, body').animate({ scrollTop: $(".interactive-tool:eq(0)").offset().top }, 500); */ } // Call Spamspan to reformat emailaddresses Drupal.behaviors.spamspan.attach(); var marker_tooltip = $('#interactive-tool-marker-tooltip-26049'); marker_tooltip.on('keydown', function(e) { // Add Listener on ESC to close Tooltip if (e.which == 27) { marker_tooltip.find('.tooltip-close').trigger('click'); } }) marker_tooltip.find('.tooltip-inner').focus(); // Hide tooltips with tooltip open link. marker_tooltip.find('.tooltip-close').on('click', function(e) { e.preventDefault(); // Hide tooltip and remove open marker icon. marker.tooltip('hide').removeClass('open'); // Put focus on element before overlay was opened. lastFocusElement.focus(); }); }); // Bind resize event. $(window).on('resize', function() { var marker_tooltip_resize = $('#interactive-tool-marker-tooltip-26049'); if (marker_tooltip_resize.hasClass('in') == true) { marker.tooltip('show'); } }); }, 1000); }); })(jQuery, Drupal); (function($, d) { $(document).ready(function() { var lastFocusElement; // init $('#interactive-tool-items-item-content-marker-26050').tooltip({ placement: 'auto', html: true, trigger: 'click', container: '.interactive-tool', template: '<div id="interactive-tool-marker-tooltip-26050" class="tooltip interactive-tool-marker-tooltip" data-style="' + $('#interactive-tool-items-item-content-marker-26050').attr('style') + '"><div class="tooltip-content tooltip-content-color-ci-blue"><a class="tooltip-close" href="#" arial-label="' + Drupal.t('Close tooltip') + '">X</a><div class="tooltip-inner" tabindex="0"></div></div></div>' }); var innerText = $('#interactive-tool-items-item-content-marker-26050').data('original-title'); // @debug: innerText = atob(innerText); innerText = decodeURIComponent(atob(innerText)); $('#interactive-tool-items-item-content-marker-26050').attr('data-original-title', innerText); $('#interactive-tool-items-item-content-marker-26050').attr('aria-label', Drupal.t('Open tooltip')); // Set timeout on page load (wait for image). var interactive_tool_marker_to_init_26050 = false; if (interactive_tool_marker_to_init_26050) { clearTimeout(interactive_tool_marker_to_init_26050); } // Init marker. interactive_tool_marker_to_init_26050 = setTimeout(function() { // Get marker. var marker = $('#interactive-tool-items-item-content-marker-26050'); // Show tooltip on page load. if (marker.hasClass('tooltip-visible') == true) { marker.tooltip('show').addClass('open'); var marker_tooltip = $('#interactive-tool-marker-tooltip-26050'); // Hide tooltips with tooltip close link. marker_tooltip.find('.tooltip-close').on('click', function(e) { e.preventDefault(); marker.tooltip('hide').removeClass('open'); }); } // Bind own click event for marker. marker.unbind("click keydown").on('click keydown', function(e) { if (e.which != 1 && e.which != 13 && e.which != 32) { return; } // Get last element with focus. lastFocusElement = document.activeElement; // Add open class. var self = $(this); // Hide tooltip and remove open marker icon. if (self.hasClass('open')) { marker.tooltip('hide').removeClass('open'); // Show tooltip and set open marker icon. } else { // Remove all other Tooltips. $('.interactive-tool-marker-tooltip').fadeOut().remove(); // Reset all other marker to non-open. $('.interactive-tool-items-item-content-marker.open').removeClass('open'); marker.tooltip('show').addClass('open'); /* $('html, body').animate({ scrollTop: $(".interactive-tool:eq(0)").offset().top }, 500); */ } // Call Spamspan to reformat emailaddresses Drupal.behaviors.spamspan.attach(); var marker_tooltip = $('#interactive-tool-marker-tooltip-26050'); marker_tooltip.on('keydown', function(e) { // Add Listener on ESC to close Tooltip if (e.which == 27) { marker_tooltip.find('.tooltip-close').trigger('click'); 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var innerText = $('#interactive-tool-items-item-content-marker-26081').data('original-title'); // @debug: innerText = atob(innerText); innerText = decodeURIComponent(atob(innerText)); $('#interactive-tool-items-item-content-marker-26081').attr('data-original-title', innerText); $('#interactive-tool-items-item-content-marker-26081').attr('aria-label', Drupal.t('Open tooltip')); // Set timeout on page load (wait for image). var interactive_tool_marker_to_init_26081 = false; if (interactive_tool_marker_to_init_26081) { clearTimeout(interactive_tool_marker_to_init_26081); } // Init marker. interactive_tool_marker_to_init_26081 = setTimeout(function() { // Get marker. var marker = $('#interactive-tool-items-item-content-marker-26081'); // Show tooltip on page load. if (marker.hasClass('tooltip-visible') == true) { marker.tooltip('show').addClass('open'); var marker_tooltip = $('#interactive-tool-marker-tooltip-26081'); // Hide tooltips with tooltip close link. marker_tooltip.find('.tooltip-close').on('click', function(e) { e.preventDefault(); marker.tooltip('hide').removeClass('open'); }); } // Bind own click event for marker. marker.unbind("click keydown").on('click keydown', function(e) { if (e.which != 1 && e.which != 13 && e.which != 32) { return; } // Get last element with focus. lastFocusElement = document.activeElement; // Add open class. var self = $(this); // Hide tooltip and remove open marker icon. if (self.hasClass('open')) { marker.tooltip('hide').removeClass('open'); // Show tooltip and set open marker icon. } else { // Remove all other Tooltips. $('.interactive-tool-marker-tooltip').fadeOut().remove(); // Reset all other marker to non-open. $('.interactive-tool-items-item-content-marker.open').removeClass('open'); marker.tooltip('show').addClass('open'); /* $('html, body').animate({ scrollTop: $(".interactive-tool:eq(0)").offset().top }, 500); */ } // Call Spamspan to reformat emailaddresses Drupal.behaviors.spamspan.attach(); var marker_tooltip = $('#interactive-tool-marker-tooltip-26081'); marker_tooltip.on('keydown', function(e) { // Add Listener on ESC to close Tooltip if (e.which == 27) { marker_tooltip.find('.tooltip-close').trigger('click'); } }) marker_tooltip.find('.tooltip-inner').focus(); // Hide tooltips with tooltip open link. marker_tooltip.find('.tooltip-close').on('click', function(e) { e.preventDefault(); // Hide tooltip and remove open marker icon. marker.tooltip('hide').removeClass('open'); // Put focus on element before overlay was opened. lastFocusElement.focus(); }); }); // Bind resize event. $(window).on('resize', function() { var marker_tooltip_resize = $('#interactive-tool-marker-tooltip-26081'); if (marker_tooltip_resize.hasClass('in') == true) { marker.tooltip('show'); } }); }, 1000); }); })(jQuery, Drupal);
Das Projekt "Bestimmung des chemischen Abbaus der Stickoxide in der Atmosphaere" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Kernforschungsanlage Jülich GmbH, Institut für Chemie durchgeführt. Es wird vorgeschlagen, in einer Reihe von Feldmesskampagnen die wichtigsten in den NOx-Abbau eingehenden Spurenstoffe, insbesondere OH, zu messen, die Bedeutung der chemischen Reaktionspfade aufzuklaeren, daraus die Modellrechnung zu ueberpruefen und semiempirische Beziehungen fuer die OH-Konzentration sowie fuer die NOx-Abbaurate bzw. HNO3-Bildungsrate bei Tag und bei Nacht in Abhaengigkeit von den wichtigsten chemischen und physikalischen Parametern abzuleiten. Langfristig soll dann die schwierige und komplizierte direkte Bestimmung der chemischen NOx-Abbau- und HNO3-Bildungsraten ersetzbar gemacht werden durch das einfachere Messproblem, die Kohlenwasserstoffe, Ozon, NO2, sowie die Ultraviolettstrahlung von der Sonne zu ueberwachen. Messungen, wie sie auch von Ueberwachungsaemtern durchgefuehrt werden koennen.
Das Projekt "Quellen und Senken von Peroxiden in kondensierender Atmosphaere" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Ludwig-Maximilians-Universität München, Meteorologisches Institut durchgeführt. Chemische Reaktionen in kondensierender Atmosphaere. Gegenwaertig wird die Atmosphaere durch zunehmende Verunreinigungen stark belastet, das beispielsweise Waldschaeden und auch Gesundheitsschaeden beim Menschen zur Folge haben kann. Eine wesentliche Rolle beim Umsatz der Schadstoffe in Wolken- und Nebeltropfen spielen dabei Peroxide. Das Ziel des beantragten Projektes ist es, den Einfluss meteorologischen Vorgaengen in der Grenzschicht auf die Produktion und den Abbau von Wasserstoffperoxid in Nebeltropfen experimentell zu untersuchen und zu bilanzieren. Die Produktion wird abhaengig von der Ozonphotolyse und heterogenen Quellen untersucht, der chemische Abbau als Funktion des Fluessigwassergehaltes, der Ionenbilanz und der Konzentration von Schwefelverbindungen. Die Messungen werden auch zum Vergleich mit Ergebnissen luftchemischer Modelle ausgewertet.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 29 |
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