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Durch DynaDeep wird ein Verständnis der Funktionsweise und Relevanz des Land-Meer Übergangs im Untergrund von Hochenergiestränden gewonnen werden. Wir nehmen an, dass dieser einen hoch dynamischen Bioreaktor und einzigartiges mikrobiologisches Habitat darstellt und Netto-Stoffflüsse in Richtung Meer stark beeinflusst. Um dieses Ziel zu erreichen werden sechs Teilprojekte gemeinsam Felduntersuchungen und experimentelle Arbeiten durchführen und diese mit mathematischen Modellen integrativ kombinieren. P1 wird Grundwasserströmungs- und -transportprozesse als Funktion hydro- und morphodynamischer Randbedingungen untersuchen. Wir postulieren, dass die gegenwärtigen Konzepte zur Grundwasserströmung und Salzverteilung in subterranen Ästuaren unter Tideeinfluss für Hochenergiebedingungen nicht anwendbar sind. Stattdessen erwarten wir dynamische und variable Änderungen von Salinitäten, Fließrichtungen und Aufenthaltszeiten. P1 wird die Strandmorphologie mit Hilfe von Kameraaufnahmen, Laserscannern und Drohnen untersuchen und diese mit numerischen Modellen kombinieren, um typische Adaptionszeiten und -skalen der Strandmorphologie abzuleiten. Durch nicht-invasive geophysikalische Methoden werden die Salzverteilungsmuster im Untergrund zu verschiedenen Zeiten abgeleitet werden. Umwelttracer werden genutzt, um Aufenthaltszeiten im Untergrund zu bestimmen. Morphologische, hydro(geo)logische und geophysikalische Daten des STE Online Observatory dienen der Erstellung numerischer Modelle, die Grundwasserströmung und Salztransport abbilden. Die Kenntnis der Verteilung von Wasserkörpern und -grenzflächen, Fließgeschwindigkeiten, Aufenthaltszeiten und des Ausmaßes der Mischung im Untergrund bildet die Grundlage für die biogeochemischen Untersuchungen in den Teilprojekten P2-P6.
Die Messung von Substanz-spezifischer Stabilisotopenfraktionierung in Grundwasserschadstoffen (Compound-Specific Isotope Analysis, CSIA) ist ein etablierter Indikator für Abbau stromabwärts von Kontaminationsquellen in Altlasten. Laufende Forschungsarbeiten konzentrieren sich darauf, diesen Ansatz nun auch für diffuse (d.h. nicht Punktquellen) Kontaminanten wie das Pestizid Atrazin im niedrigen µg/L bis sub-µg/L Konzentrationsbereich vorzuspuren. Hier bietet CSIA einen machtvollen Ansatz, Abbau sogar über Zeitskalen sichtbar zu machen, die sonst Untersuchungen gar nicht zugänglich wären, oder wenn fluktuierende Konzentrationen eine Abschätzung erschweren. Der Ansatz beruht auf der Beobachtung, dass sich Isotopenwerte von Atrazin während Biotransformation ändern und somit ein Konzentrations-unabhängiges Indiz für Abbau liefern. Für einen Durchbruch von Spurenschadstoff CSIA im Feld sind jedoch kritische methodologische Fortschritte nötig. (1) Niedrige Schadstoffkonzentrationen (sub-µg/L) in Grundwasser treten in Gegenwart viel höherer Konzentrationen (mg/L) von gelöstem organischen Kohlenstoff (DOC) auf, was selektive und sensitive Spurenschadstoff CSIA stark limitiert. Mit Bakkours Expertise in selektiven Anreicherungs- und Aufreinigungstechniken zielen wir auf entscheidende Verbesserungen für empfindliche CSIA von Spurenschadstoffen in Grundwasserproben. (2) Isotopenfraktionierung in Laborexperimenten wird typischerweise bei viel höheren Konzentrationen (mg/L) als im Grundwasser (sub-µg/L) bestimmt. Mit Elsners Expertise in Chemostat und Fed-Batch Experimenten werden wir Isotopenfraktionierung von Atrazin im niedrigen Konzentrationsregime hinterfragen, als belastbare Basis für Feldinterpretationen. (3) Um als Indikator für Spurenschadstoffabbau zu dienen, müssen die Abbau-induzierten Änderungen in Isotopenwerten größer sein als die Bandbreite in kommerziellen Produkten. In Israel, wo Atrazin noch routinemäßig eingesetzt wird, werden wir daher in einer gemeinsamen Anstrengung Atrazinisotopenwerte (d13C, d15N) im Küstenaquifer analysieren und mit kommerziellen Atrazinprodukten vergleichen. (4) Um solche Isotopen-basierten Feldergebnisse kritisch zu hinterfragen, nutzen wir Bernsteins Expertise in mikrobiologischen Methoden der Hydrologie. Die vereinten Fortschritte werden es uns ermöglichen, die Anwendbarkeit von Spurenschadstoff CSIA für niedrige Konzentrationen im Grundwasser grundlegend zu erforschen.
Hochwasser ist eine der größten Naturgefahren. Beobachtung, Vorhersage und Frühwarnung von Hochwasserereignissen ist daher essentiell für die Schadensminderung. Neben Niederschlagseigenschaften sind die Vorfeuchtebedingungen ein wichtiger Faktor für die Abflussbildung und somit für die Ausprägung von Hochwasserereignissen. Seit 2002 wurde es mit der Satellitenmission GRACE (Gravity Recovery and Climate Experiment) und deren Nachfolger GRACE Follow-On (GRACE-FO, ab 2018) möglich, Anomalien der terrestrischen Wasserspeicherung (Terrestrial Water Storage, TWS) aus den zeitlichen Veränderungen des Erdschwerefeldes zu beobachten. Dies eröffnet die Möglichkeit, die Feuchtebedingungen vor und während Hochwasserereignissen zu erfassen. Die Nutzung dieser Daten war bisher jedoch wegen ihrer geringen Auflösung (monatlich, 250 - 300 km) stark eingeschränkt. Daher ist es das Ziel dieses Projektes, die Vorhersage und Beobachtung von Hochwasserereignissen mit täglicher zeitlicher Auflösung und auf 50 km räumlicher Auflösung herunterskalierten globalen TWS-Datensätzen von GRACE/GRACE-FO zu verbessern. Im ersten Schritt werden tägliche Schwerefelder mit einem Kalman-Filter Ansatz erzeugt. Diese Verbesserung gegenüber den Standard-Schwerefeldprodukten geht jedoch mit einer schlechteren räumlichen Auflösung einher. Mit neuen Methoden des Maschinellen Lernens (ML), die TWS-Daten von GRACE/GRACE-FO mit simulierten TWS-Daten hydrologischer Modelle kombinieren, werden hochauflösende TWS-Daten erzeugt. Für die Hochwasserwarnung und -beobachtung werden zudem ML-Methoden zur Erzeugung von TWS-Daten in Echtzeit und zu ihrer Vorhersage entwickelt. Auf Basis der hochauflösenden TWS-Anomalien wird ein Vorfeuchteindex als ein Indikator zur Frühwarnung bei hochwasserträchtigen Bedingungen der Wasserspeicherung in Einzugsgebieten abgeleitet. Der Nutzen des Indizes wird im Vergleich mit anderen Hochwasserfaktoren für verschiedene Umweltbedingungen in Einzugsgebieten mit einer Größe von wenigen 10.000 km² bis einigen Millionen km² weltweit analysiert. Ein ML-Ansatz zur Hochwasservorhersage wird unter Nutzung von Vorfeuchteindex, Niederschlagsvorhersagen und andere Hilfsdaten entwickelt. Die schwerebasierten TWS-Anomalien werden zudem in ein bestehendes Hochwasservorhersagemodell für ausgewählte Einzugsgebiete in Niedersachen integriert. Die Vorhersagegüte des ML-Ansatzes und des Hochwassermodells werden auf der regionalen Skala über die Analyse von Hochwasserereignissen der Vergangenheit und einen Vergleich mit dem bestehenden Hochwasservorhersagesystem evaluiert. Der neue Ansatz hat ein großes Potenzial zur Verbesserung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Hochwasservorhersagen. Weiterhin können auch andere Anwendungen von den hochauflösenden TWS-Daten profitieren, wie zum Beispiel bei der Beobachtung von Grundwasser- oder Bodenfeuchtedynamiken.
Gewässerrenaturierungsprojekte zielten bisher hauptsächlich darauf ab, natürliche lokale Habitatbedingungen wiederherzustellen und dadurch die Biodiversität zu erhöhen. Dieser habitatbasierte Ansatz auf lokaler Ebene vernachlässigt den starken Einfluss von großräumigen Umweltfaktoren. Außerdem sind die gesellschaftlichen Bedürfnisse und der Nutzen von Renaturierungen bislang kaum untersucht und ihre Beziehung zum lokalen und regionalen Umweltkontext unklar. In letzter Zeit wurden Konzepte zu den relevanten räumlichen Skalen für die Gewässerrenaturierung entwickelt, diese wurden aber noch nicht an großen Datensätzen getestet. Das COSAR-Projekt untersucht den Einfluss des gegenwärtigen und historischen räumlichen Kontextes von Renaturierungsprojekten auf die ökologischen und gesellschaftlichen Renaturierungsergebnisse. Die Projektpartner kombinieren ihre vorhandenen ökologischen Monitoringdaten von 200 Restaurierungsprojekten aus Mittel- und Nordeuropa. Zusätzlich werden Social-Media-Posts von renaturierten Standorten analysiert, um Rückschlüsse auf Ökosystemleistungen und die Interaktion der Menschen mit renaturierten Standorten zu ziehen. Das Projekt besteht aus drei Arbeitsschritten. Erstens definieren und quantifizieren wir ökologische und gesellschaftliche Indikatoren für den Erfolg von Renaturierungen und untersuchen ihre Synergien und Zielkonflikte. Zweitens kontextualisieren wir die ökologischen und gesellschaftlichen Restaurierungsergebnisse mit biotischen und abiotischen Umwelt- und sozioökonomischen Daten auf verschiedenen räumlichen Skalen, um die relevanten Treiber und Skalen zu identifizieren, die den Renaturierungserfolg fördern oder verhindern. In diesen Analysen berücksichtigen wir auch historische Umweltbedingungen. Drittens entwickeln und verbreiten wir ein interaktives Online-Werkzeug, das während der Restaurierungsplanung genutzt werden kann, um das in den ersten beiden Stufen gewonnene Wissen auf eigene Restaurierungsszenarien anzuwenden. Zusätzlich stellen wir Faktenblätter zur Verfügung und zeigen Best-Practice-Beispiele für die Renaturierungsplanung auf. Wir wenden einen transdisziplinären Ansatz an und legen großen Wert auf die Einbindung von Stakeholdern in allen Projektphasen. Diese Stakeholder vertreten verschiedene Interessengruppen aus allen am Projekt beteiligten Nationalitäten. Sie helfen bei der Identifizierung der relevanten Erfolgsindikatoren, gestalten den Fokus der Kontextanalysen, geben Ratschläge, um die Relevanz und Benutzerfreundlichkeit der Projektergebnisse sicherzustellen und fungieren als Botschafter bei der Verbreitung der Projektergebnisse. Mit diesem Projektdesign stellen wir neues Wissen und Werkzeuge zur Verfügung, um den ökologischen und gesellschaftlichen Nutzen von Renaturierungsprojekten zu fördern, die Planung vielversprechender Renaturierungsprojekte zu erleichtern um die Ziele der Wasserrahmenrichtlinie und die Sustainable Development Goals 3, 6, 14 &15 zu erreichen.
Distickstoffoxid (N2O; Lachgas) ist ein starkes Treibhausgas und eine ozonabbauende Substanz. Während des letzten Jahrhunderts ist die atmosphärische Konzentration von N2O als Folge der Erfindung der menschengemachten Stickstofffixierung (des Haber-Bosch-Prozesses) und der Intensivierung der landwirtschaftlichen Düngung ständig angestiegen, was zu einem starken anthropogenen Ungleichgewicht im globalen biogeochemischen Stickstoffkreislauf geführt hat. Obwohl erkannt wurde, dass N2O-Emissionen eine wichtige Rolle beim Klimawandel spielen, blieben entsprechende Strategien zur Emissionsminderung weitgehend unerforscht. Das Ziel dieses interdisziplinären und kollaborativen Projekts ist die Untersuchung von N2O-atmenden Bakterien (NrB) und deren Anwendbarkeit zur Verminderung von N2O-Emissionen aus Kläranlagen. Die beiden Hauptziele sind (i) die Identifizierung der am besten geeigneten NrB für diese Aufgabe und (ii) der Einsatz dieser Organismen unter kontinuierlichen Bedingungen, die für die Abwasserbehandlung realistisch sind. Das Arbeitsprogramm beinhaltet eine gründliche mikrobiologische Charakterisierung von repräsentativen NrB in Kurzzeit-Experimenten, einschließlich der Untersuchung der Lachgasatmung bei Anwesenheit von gelöstem Sauerstoff und dem Einfluss anderer relevanter Faktoren, wie der Kohlenstoffquelle oder der Abwassermatrix. Geeignete NrB sollen in Langzeitexperimenten Abwasser-ähnlichen Bedingungen ausgesetzt werden. Diese Studien sollen in Laborreaktoren durchgeführt werden und beinhalten unter anderem die Exposition zu wechselnden Bedingungen, z. B. dynamische Veränderungen der Konzentration des gelösten Sauerstoffs. Das Projekt wird eine Eignungsbewertung hinsichtlich der Verwendung von NrB unter Abwasserbedingungen und der Implementierung von NrB in Abwasserbehandlungssystemen liefern. Es wird weiterhin dazu beitragen, die noch nahezu unerforschte natürliche Ressource der N2O- atmenden Bakterien zu nutzen.
In aquatischen Ökosystemen ist der Nährstoffkreislauf eine entscheidende Ökosystemfunktion. Sowohl Stickstoff (N) als auch Phosphor (P) sind essentielle Nährstoffe für aquatische Lebensformen, doch im Übermaß verursachen Stickstoff und Phosphor Eutrophierung. Eutrophierung ist eine globale Beeinträchtigung des Ökosystems, bei der ein Überschuss an Nährstoffen die Struktur und Funktion von Süßwasserökosystemen verändert. Die wichtigsten Auswirkungen der Eutrophierung sind eine übermäßige Zunahme der Algenbiomasse und -produktivität, eine Beeinträchtigung der physikalisch-chemischen Wasserqualität (d. h. Zunahme von Farbe, Geruch und Trübung), anoxische Gewässer, Fischsterben und Einschränkungen der Wassernutzung für Erholungszwecke. Die Eutrophierung ist seit den späten 1980er Jahren in ganz Europa als erhebliches Umweltproblem erkannt worden und stellt auch heute noch eine Herausforderung dar. Um ein gesundes Ökosystem zu erhalten, sollte der Phosphorgehalt im Wasser kontrolliert werden. Phosphor wird nicht vollständig aus dem aquatischen Ökosystem entfernt, sondern von einem Kompartiment (d. h. Wasser) in ein anderes (d. h. Flussbettsubstrate und/oder Biota) immobilisiert. Bei dieser P-Immobilisierung spielen mikrobielle Biofilme eine Schlüsselrolle, indem sie gelösten Phosphor aus dem Wasser einschließen. Dieser Einschluss kann in zwei verschiedenen Pools erfolgen (d. h. intrazellulär oder extrazellulär). Das Wissen über die biologischen Mechanismen des Biofilm-P-Einschlusses in aquatischen Ökosystemen ist jedoch nach wie vor begrenzt. Außerdem kann die Fähigkeit von Biofilmen, P einzuschließen, von ihren Stoffwechselprofilen abhängen. Genauer gesagt bestimmt der C-bezogene Stoffwechsel die Fähigkeit von Biofilmen, organische Verbindungen zu mineralisieren und für ihr Wachstum zu nutzen, und der P-bezogene Stoffwechsel ist mit ihrer Fähigkeit verbunden, verschiedene P-Quellen aufzunehmen. Aus diesem Grund erwarte ich, dass die Fähigkeit aquatischer Ökosysteme, P aus aquatischen Ökosystemen aufzunehmen, von der Struktur und Aktivität der Biofilme abhängt. Das Hauptziel dieses Projekts ist es, zu verstehen, wie Energiequellen in Flussökosystemen die Wege der P-Einlagerung innerhalb von Biofilmen beeinflussen. Insbesondere soll (i) geklärt werden, wie die Kombination von autotrophen und heterotrophen Energiequellen (d. h., (ii) die Auswirkung autotropher und heterotropher Energiequellen auf den C- und P-Stoffwechsel in Biofilmen und ihre Verbindung zu den P-Einlagerungspools zu testen und (iii) die Muster der intrazellulären P- und extrazellulären P-Einlagerungswege in Biofilmen und die Stoffwechselprofile mit den Längsgradienten des Lichts und der Qualität des gelösten Sauerstoffs in Flussökosystemen zu verknüpfen.
Methan (CH4) ist ein potentes Treibhausgas, das zur globalen Erwärmung beiträgt und eine wichtige Rolle in der Atmosphärenchemie spielt. Aquatische Systeme wurden kürzlich als bedeutende Quellen von CH4 identifiziert, die bis zu 50 % zu den globalen CH4-Emissionen ausmachen. Es besteht jedoch weiterhin erhebliche Unsicherheit über das Ausmaß dieser Emissionen, insbesondere über deren räumliche und zeitliche Treiber. Dies gilt besonders für CH4-Emissionen aus den aquatischen Systemen der Arktis, die bisher kaum untersucht wurden. Um das Verständnis des globalen CH4-Budgets zu verbessern, ist es daher entscheidend die Quellen von CH4 in aquatischen Systemen genau zu charakterisieren und zu klassifizieren. Aktuelle Methoden zur Klassifizierung von CH4-Quellen nutzen stabile Isotopenverhältnisse wie stabile Kohlenstoff- (delta13C) und Wasserstoff- (delta2H) Isotopenwerte von CH4 (13C vs. 2H Diagramme) sowie geochemische Bernard-Verhältnisse, welche die molaren Verhältnisse von CH4 zu Ethan und Propan gegen delta13C-CH4 Werte darstellt (Bernard-Diagramme). Beide Diagramme werden verwendet, da verschiedene CH4-Quellen durch spezifische Bereiche von delta13C- und delta2H-CH4-Werten sowie Bernard-Verhältnissen charakterisiert sind. Eine wesentliche Einschränkung ergibt sich aus der CH4-Oxidation (MOx) durch methanotrophe Bakterien, die in aquatischen Umgebungen weit verbreitet sind. Dieser Prozess verändert die CH4-Konzentrationen und stabilen Isotopenwerte sowie die Ethan- und Propankonzentrationen, wobei die Oxidation dieser Gase bezüglich der CH4-Quellenklassifizierung bisher unberücksichtigt bleibt. Dies kann zu einer erschwerten Klassifizierung von CH4-Quellen bis hin zu Fehlinterpretationen führen. Ein vielversprechender neuer Parameter, um die Klassifizierung von CH4-Quellen in dieser Hinsicht zu verbessern, ist der sogenannte Delta(2,13)-Parameter, der auf den delta13C- und delta2H-Werten von CH4 basiert, jedoch zusätzlich für die durch MOx verursachte Isotopenfraktionierung korrigiert. Derzeit beeinträchtigen jedoch die begrenzte Nutzung des Delta(2,13) Parameters sowie fehlendes Wissen über potenzielle Einflussfaktoren seine Zuverlässigkeit und erfordern eine systematische Untersuchung. Das Ziel von AMIOX ist es, das Verständnis des aquatischen CH4-Kreislaufs zu vertiefen, indem die Klassifizierung von CH4-Quellen und -Senken in gemäßigten und arktischen aquatischen Systemen verbessert wird. Dies soll durch die Einführung des neuen Delta(2,13)-Parameters in Kombination mit Bernard- und 13C vs. 2H-CH4 Diagrammen erreicht werden. Um diese Ziele zu erreichen, werde ich den Einfluss von MOx auf die Delta(2,13)-Werte und Bernard-Verhältnisse durch drei weit verbreitete methanotrophe Spezies in Laborstudien unter verschiedenen Umweltbedingungen untersuchen. Schließlich werde ich die erworbenen Erkenntnisse im Feld anwenden, um das Verständnis des CH4-Kreislaufs in Seen in gemäßigten Breiten in Deutschland und arktischen Seen in Grönland zu verbessern.
Das Vorkommen von organischen Mikroverunreinigungen (OMP) in Gewässern ist aufgrund ihrer potenziellen Bedrohung für die Umwelt und die menschliche Gesundheit sehr kritisch. Kläranlagenabläufe sind eine der Hauptquellen für OMPs; deshalb werden derzeit neue rechtliche Rahmenbedingungen diskutiert und verschiedene Technologien zur Reduktion von OMPs untersucht. Granulierte Aktivkohlefilter (GAK) haben sich als geeignete Technologie zur Entfernung von OMP aus Kläranlagenabläufen etabliert. Neben der adsorptiven Entfernung sind GAK-Filter auch in der Lage, organische Stoffe und OMPs biologisch zu entfernen. Die Phänomene, die diesen adsorptiven und biologischen Abbau steuern, sowie die Synergien zwischen diesen beiden Mechanismen sind von großer Bedeutung, jedoch sind die Prozesse sehr komplex. Zum einen handelt es sich bei Abwässern um Multikomponentengemische, die schwer zu charakterisieren sind, und zum anderen sind die verschiedenen Wechselwirkungen zwischen GAK, Biofilm, OMP und organischen Stoffen nur schwer experimentell zu erfassen. Mathematische Modelle sind ein leistungsfähiges Instrument zur Überwindung solcher experimentellen Hindernisse, zur Analyse verschiedener Szenarien und zur Unterstützung der Planung weiterer Experimente. Anhand von Versuchsdaten wurde ein erstes mathematisches Modell entwickelt, das die Entfernung von gelöstem organischem Kohlenstoff in einem biologisch aktiven GAK-Filter zufriedenstellend beschreiben kann. Dieses Projekt zielt darauf ab, dieses Modell zu verbessern und um neue Schlüsselmerkmale zu erweitern, die für eine weitere Anwendung erforderlich sind. Insbesondere sollen drei Hypothesen getestet werden: (i) Ist es möglich, die Porengrößenverteilung in das Modell aufzunehmen? Die Porengrößenverteilung ist ein Schlüsselparameter für die Charakterisierung der verschiedenen GAK-Typen, daher ist ihre Implementierung in das Modell unerlässlich. Die herkömmlichen Ansätze erfordern jedoch Parameter, die schwer zu bestimmen sind. (ii) Könnte eine mikrobielle Gemeinschaft, die den Stickstoffzyklus einschließt, die Qualität des Modells verbessern? Auf der Grundlage experimenteller Belege, die den biologischen Abbau von OMPs mit der Aktivität von Nitrifikanten in Verbindung bringen, zielt das Projekt darauf ab, co-metabolische Prozesse zu implementieren und ihre Auswirkungen auf die globalen Modellierungsergebnisse zu bewerten. (iii) Wie können einzelne OMPs in das Modell einbezogen und ihr Verhalten zufriedenstellend wiedergegeben werden? Die Vorhersage des Abbaus einzelner OMPs ist von großer Bedeutung. Daher werden exemplarisch vier OMPs in das Modell aufgenommen und als Stellvertreter für den Abbau weiterer OMPs verwendet. Da die mechanistische Beschreibung der OMPs sehr kompliziert werden kann, wird der Ansatz des mechanistischen Modells mit Methoden des maschinellen Lernens kombinieren.
The proposed project is a research cooperation between the TU Dresden’s chair of Urban Water Management and the chair of Hydrobiology. The project aims to detect and quantify the contribution of a city’s sewer system on the spread, dynamics and seasonality of antibiotics and antibiotic resistance genes within an urbanized water body. Antibiotic resistance represents a high risk to human health as well as the public health system, due to their presence in, or acquisition by, pathogenic and/or opportunistic bacteria occurring in the environment. One among other emission sources of resistant strains into the environment is the sewer network, which should be exemplary investigated at our study site, the Lockwitzbach catchment within the city of Dresden. Six monitoring stations are already in operation there, equipped with online sensors for water quantity. Four out of six are recording water quality, including auto samplers. Two of the stations are dedicated to river monitoring, four further stations were mounted within the sewer system at rain water outlets and at a combined sewer overflow (CSO) structures, draining into Lockwitzbach. This monitoring network will be used and enhanced for the detection and sampling of specific contributions from the urban drainage network on the presence and dispersion of antibiotic resistances. Event-based and seasonal sampling campaigns coupled with analysis on chemical and microbiological parameters should be performed on water and biofilm samples to detect contribution patterns from the sewer outlets together with seasonal trends in composition and presence of antibiotic resistance in the bacterial community. Furthermore, emission pathways and the remaining of heavy metals from the sewer network, that also select for antibiotic co-resistancence, will be under examination. A particle transport model for the sewer catchment will be coupled with a hydraulic model for stream and sewer network and calibrated to predict gained water quality parameters as well as antibiotic resistant gene discharge patterns. Different treatment methods will be implemented in the model and evaluated. These results will yield valuable information on possible emission scenarios and pathways, as well as their importance on the spread of antibiotic resistance in the aquatic environment.
Fließgewässerbegleitende Feuchtgebiete sind wichtige Quellen für gelösten organischen Kohlenstoff (DOC) im Gebietsabfluss. Während der letzten Jahrzehnte stiegen in vielen nördlichen Einzugsgebieten die DOC Konzentrationen im Abfluss, mit Folgen für die Gewässergüte und Kohlenstoffspeicherung in den Gebieten. Mögliche Ursachen der DOC Trends werden derzeit intensiv diskutiert. In Böden ist organischer Kohlenstoff (C) häufig mit Oxiden/Hydroxiden des Eisens (Fe) assoziiert, was C unter oxischen Bedingungen immobilisiert. Unter anoxischen Bedingungen kann C durch reduktive Auflösung der Fe-Phasen und/oder eine redoxbedingte Erhöhung des pH remobilisiert werden. Diese Vorgänge wurden zwar im Labor - vor allem für Mineralböden - untersucht, jedoch ist die Bedeutung für organisch geprägte Böden sowie die DOC-Dynamik im Gebietsabfluss noch weitestgehend unklar. Wir führen dies auf mangelnde Untersuchungen zurück, welche diese Prozesse in Einzugsgebieten von der DOC-Quelle bis ins Gewässernetz mit geeigneten experimentellen und Modelltechniken verfolgen. Ziel des Projektes ist daher ein Prozessverständnis der Interaktionen von DOC, Fe und pH für Einzugsgebiete zu entwickeln, die durch einen wesentlichen Anteil gewässerbegleitender Feuchtgebiete geprägt sind. Die zentrale Hypothese ist, dass der mobilisierbare DOC-Pool in gewässerbegleitenden organischen Böden hauptsächlich durch Redoxprozesse beeinflusst wird, insbesondere durch Fe-Reduktion sowie durch redoxbedingte Änderungen des pH. Wir postulieren einen Zusammenhang der DOC-Dynamik im Gebietsabfluss und der Änderung der Grundwasserstände/Bodentemperaturen in den Feuchtgebieten, weil letztere die Redoxbedingungen maßgeblich beeinflussen. Im Projekt wird ein kombinierter Ansatz verfolgt, mit (A) experimentellen Untersuchungen entlang von Transekten aus den Feuchtgebieten bis ins Gewässer, wobei molekulare DOC Signaturen als Tracer für Mobilisierungsprozesse verwendet werden und (B) der Anwendung von neueren Methoden zur Detektion kausaler Wechselwirkungen aus Monitoringdaten. Das Projekt ist vorwiegend im Krycklan Einzugsgebiet in Nordschweden geplant, für das lange Zeitreihen sowie eine sehr gute Infrastruktur existieren. Das Prozesswissen aus Krycklan soll mit Hilfe von Bayes'schen Netzen auf deutsche Einzugsgebiete übertragen werden, wo komplementäre Studien durchgeführt werden und Kooperationen bestehen. Das 3-jährige Forschungsprojekt soll mit einem Doktorand*innen in einer Kooperation der Uni Münster, der Berliner Hochschule für Technik (BHT), des UFZ Leipzig/Magdeburg, der Schwedischen Uni für Agrarwissenschaften in Umeå und der Uni Bayreuth durchgeführt werden. Während die/er Doktorand*in für die experimentellen und die Laboruntersuchungen zuständig ist, obliegen PI Selle (BHT) die Modellierungsarbeiten und die Übertragung der Erkenntnisse aus Schweden auf deutsche Einzugsgebiete; gemeinsam wird schließlich eine Integration und Synthese von Projektergebnissen erreicht.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 192 |
| Wissenschaft | 116 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 192 |
| License | Count |
|---|---|
| Offen | 192 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 189 |
| Englisch | 187 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Webseite | 192 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 192 |
| Lebewesen und Lebensräume | 170 |
| Luft | 128 |
| Mensch und Umwelt | 192 |
| Wasser | 192 |
| Weitere | 192 |