Other language confidence: 0.9785777236474584
Die stetig wachsende Bevölkerung führt zu einem steigenden Bedarf an Frischwasser und die Entnahme von Grundwasser ist eine der wichtigsten Quellen diesen Bedarf zu decken. Engpässe in der Frischwasserversorgung haben die Suche Nachweis von frischem Grundwasser unter dem heutigen Meeresboden angetrieben. Die Rolle glazialer Strukturen, welche während der Vergletscherungen entstanden sind, ist jedoch im Hinblick auf das Vorkommen frischen Grundwassers noch wenig bekannt. Insbesondere sogenannte Tunneltäler (TT), welche sich unter den Eisschilden bildeten, könnten von besonderer Relevanz sein. Ihre Ausmaße (bis zu 5 km breit, 400 m tief, 100te km lang) spiegeln die gewaltigen Schmelzwassermengen wider, die den Untergrund unter den Eisschilden durchspülten. Ihre Entstehung und Füllung resultierte in stark durchlässigen Sanden und Kiesen im unteren Teil und feinkörnigen Ablagerungen im oberen Teil dieser Strukturen. Diese Konfiguration begünstigt eine Rolle als bevorzugte Fließwege für offshore Grundwasser. Zur Untersuchung des Potenzials von TT als bevorzugte Fließwege für offshore frisches Grundwasser (OFG), verfolgt dieses Projekt folgende Ziele: (O1) Durch die Kombination von elektromagnetischen und seismischen Daten wollen wir ein strukturgebundenes Widerstandsmodell für mehrere TT erstellen; (O2) Wir wollen die Salzgehaltswerte für verschiedene Architekturen und Tiefen von TT abschätzen; (O3) Aufbauend auf den ersten beiden Zielen wollen wir die Ergebnisse für das gesamte Arbeitsgebiet in ein detailliertes lithologisches 3D-Modell extrapolieren. Die sich daraus ergebende Salzgehaltsverteilung im Untergrund wird dazu beitragen, die Ober- und Untergrenzen des Volumens frischen Grundwassers abzugrenzen und die Grundlage für ein detailliertes Grundwassermodell schaffen. Folgende Schritte sind dazu nötig: (S1) Kartierung und Charakterisierung der räumlichen Heterogenität von TT anhand vorhandener seismischer Daten; (S2) Erstellung eines lithologischen Modells für den Untergrund zwischen Amrum und Helgoland von 0 bis 400 m Tiefe; (S3) Identifizierung vielversprechender Standorte und Durchführung von CSEM-Messungen (Controlled Source Electromagnetic) zur Untersuchung der Verteilung des elektrischen Widerstands im Untergrund (TT); (S4) Kombination von Widerstandsmessungen mit Mehrkanal-Seismikdaten (MCS) zur Ableitung des Salzgehalts der Porenflüssigkeit; (S5) Extrapolation der Ergebnisse für das gesamte lithologische Modell. Tunneltäler existieren in ehemals vergletscherten Regionen weltweit. Gelingt uns der Nachweis von OFG in Tunneltälern, hätte dies erhebliche Implikationen für bisher unbekannte Süßwasserverteilungen und hydrologische Systeme. Die uns zur Verfügung stehenden Daten bieten eine einzigartige Möglichkeit zur Integration von CSEM- und seismischen Messungen bei begrenztem Aufwand. Die Ergebnisse des Projekts werden einen neuen Blick auf offshore Gletscherlandschaften und ihre Rolle im pleistozänen Wasserkreislauf erlauben.
Die mikrobielle Biomasse im Untergrund leistet einen wesentlichen Beitrag zum Umsatz von Elementen, Nährstoffen und Schadstoffen in Böden und Grundwasser. Mikroben katalysieren Umsatzreaktionen und bauen dabei potentiell umweltschädliche, gelöste Stoffe wirksam ab. Veränderungen der Menge und Aktivität mikrobieller Biomasse sind eng mit der Effizienz der biologischen Abbauprozesse verbunden. Daher ist die Überwachung ihres Verhaltens der Schlüssel zu einem besseren Verständnis von Abbaureaktionen und der Vorhersagekraft von Wasserqualitätsmodellen. Die Messung von Mikroben ist jedoch nicht einfach, und traditionelle Methoden sind durch die schlechte Zugänglichkeit des Untergrunds begrenzt. Die Probenahme beruht daher auf invasiven Verfahren. Sogenannte nicht-invasive Methoden bieten die Möglichkeit Mikroben in den komplexen Umgebungen, in denen sie leben, z. B. in Böden und Grundwasser, zu überwachen. Sie liefern indirekte Informationen über dynamische Prozesse in Echtzeit und ohne Zerstörung des Beobachtungsobjektes. Insbesondere die spektrale induzierte Polarisation (SIP) ist, aufgrund der Eigenschaften von geladenen Bakterienoberflächen, sensitiv gegenüber mikrobiellem Wachstum in Böden. Offene Fragen zu den genauen Mechanismen, die zu den Signalen aus mikrobiellem Wachstum und mikrobieller Aktivität führen, bleiben jedoch unbeantwortet, was die Anwendung von SIP außerhalb des Bereichs der angewandten Geophysik erschwert. Das vorgeschlagene Projekt zielt darauf ab, das SIP-Signal von Bakterienzellen zu isolieren und die kombinierten Auswirkungen von Zelldichte und -aktivität mit der Größe und den spektralen Eigenschaften der SIP-Signale zu verbinden. Die vorgeschlagenen Arbeiten werden gezielte mikrobielle Wachstumsexperimente unter statischen (Batch), gut durchmischten (Retentostat) und Durchflussbedingungen kombinieren. In den Experimenten werden die Signale von Bakterienzellen in verschiedenen Stoffwechselzuständen quantifiziert, die von vorhanden und inaktiv bis hin zu aktiv und wachsend reichen. Durch die Durchführung von Messungen an Zellen in Abwesenheit anderer geladener Medien (z. B. Sediment) wird das Projekt den getrennten Beitrag der Abundanz gegenüber der Aktivität von Zellen isolieren. Das Upscaling von Batch-Inkubationen zu Durchflusssystemen wird durch systematische Experimente von zunehmender Komplexität durchgeführt. Experimente der höchsten Komplexitätsstufe in natürlichen porösen Medien werden von Daten aus den Vorläuferexperimenten profitieren. Diese werden es ermöglichen, mikrobielle elektrische Signale von den Signalen des Sediments zu separieren. Die vorgeschlagene Arbeit wird letztlich die Anwendbarkeit von SIP als nicht-invasives Überwachungsverfahren verfeinern, das den Sprung von einem vielversprechenden, von Geophysikern vorgestelltes Verfahren zu einer robusten geophysikalischen Methode schaffen kann, die von Biogeochemiker:innen, Geomikrobiolog:innen und Hydro(geo)log:innen angewandt wird.
Wissenschaftlicher Kontext: Das Schneewasseräquivalent ist eine wesentliche Klimavariable und hat entscheidende Bedeutung für den Wasserkreislauf und das Wohlergehen von Milliarden Menschen weltweit. Die mengenmäßige und raumzeitliche Abschätzung des Schnees gilt derzeit als eine der wichtigsten Herausforderungen der alpinen Hydrologie. Zudem ist es sehr schwierig, andere Komponenten alpiner Wasserspeicher, z.B. Karstspeicher, und die Beziehungen zwischen Niederschlag, Evapotranspiration, Speicher, interner Flüsse und Abfluss zu erfassen. Innovation: Das Zugspitze Geodynamic Observatory Germany (ZUGOG) mit seiner weltweit einmaligen Installation eines Supraleitgravimeters auf der Zugspitze über einem gut instrumentierten, hochalpinen, schneereichen Einzugsgebiet, wird als neuartiges hydrologisches Sensorsystem zur direkten, integralen und nicht invasiven Beobachtung des Schwereeffekts von Wasserspeichervariationen eingesetzt. Aufgrund der geologischen Situation, ist dieses Einzugsgebiet ein natürliches Lysimeter, das detaillierte Analysen der Massenbilanz ermöglicht. Ziel: Wir werden diese einzigartige instrumentelle Konstellation mit detaillierten physikalisch-basierten Schneedecken- sowie karst-hydrologischen Modellen kombinieren, um die raumzeitliche Dynamik der hydrologischen Prozesse zu beschreiben. Die übergeordnete Forschungsfrage ist, inwieweit dies zu einem verbesserten Verständnis und einer genaueren Quantifizierung der hydrologischen Prozesse und Speicher in alpinen Einzugsgebieten beitragen kann, dessen Erkenntnisse sich auch auf andere Regionen weltweit übertragen lassen. Ansatz: Wichtige Schritte sind: i) die Bereitstellung von schnee-hydro-meteorologischen Beobachtungen für Anfangs- und Randbedingungen zur Modellierung, Kalibrierung und Validierung; ii) die Verbesserung der gravimetrischen Modellierung und die Ausweitung gravimetrischer Beobachtungen innerhalb des Testgebiets; iii) die Entwicklung eines Schnee-Hydro-Gravimetrie-Modellsetups zur Beschreibung der raumzeitlichen hydrologischen Massenvariationen und der korrespondierenden gravimetrischen Signale, unter Einbeziehung der Abschätzung von Unsicherheiten zur Modellkonditionierung, und iv) einer Synthese zur Beurteilung inwieweit die gravimetrischen Signale einen Mehrwert für die alpinen Hydrologie darstellen. Primär beteiligte Wissenschaftler: Eine erfolgreiche Umsetzung dieses stark interdisziplinären Projekts beruht auf intensiver Zusammenarbeit. Diese Konstellation umfasst die Expertise zum alpinen hydrologischen Monitoring und zur Modellierung sowie Unsicherheitsabschätzung von Modellparametern der BOKU Wien, die Expertise der Technischen Universität Berlin und des GFZ Potsdam zur Ableitung gravimetrischer Signale, die auf kleine Änderungen in der Hydrosphäre reagieren, sowie das langjährige lokale hydro(geo)logische Wissen und die Betreuung des Sensornetzwerks durch die Universität Augsburg.
Sauberes Süßwasser als Ressource gerät zunehmend unter Druck aufgrund erhöhter Variabilität in den hydro-meteorologischen Bedingungen und anthropogener Verschmutzung. Während der Schutz von Wassermenge und Wasserqualität oft als separate Ziele behandelt werden, gibt es klare Hinweise darauf, dass die zunehmende Variabilität der hydro-meteorologischen Bedingungen auch die Wasserqualität beeinflusst, auch über zusätzliche Verschmutzung hinaus. Forschung zu dem Zusammenhang zwischen den Variationen der hydro-meteorologischen Bedingungen und der Wasserqualität wird jedoch oft durch eine niedrige zeitliche Auflösung der Wasserqualitätsdaten oder eine begrenzte Anzahl von Einzugsgebieten mit hochfrequenten Daten erschwert. In diesem Projekt planen wir die Nutzung und Erweiterung eines zusammengestellten Datensatzes von hochfrequenten Wasserqualitätsparametern aus bereits über 70 Stationen in Deutschland, welcher vielfältige Einzugsgebietseigenschaften abdeckt, ebenso wie Zeitreihen von bis zu 20 Jahren. Die Wasserqualitätsparameter dieses Datensatzes reichen von Parametern, deren zeitliche Dynamiken hauptsächlich durch den hydrologischen Transport kontrolliert werden, bis zu solchen, deren Dynamiken von tageszeitlichen Schwankungen in Temperatur und Licht abhängen. Unser Ziel ist es, diese Daten weiter auszubauen, sie zusätzlicher Qualitätskontrollen zu unterziehen und zu homogenisieren, um letztendlich räumliche und zeitliche Muster in den Wasserqualitätsparametern zu identifizieren und ihren Zusammenhang mit der hydro-meteorologischen Variabilität und extremen Bedingungen erklären zu können. In einem ersten Schritt werden wir hierfür den Mehrgewinn von hochfrequenten Messungen im Vergleich zu interpolierten Produkten aus niederfrequenten Messungen sorgfältig testen und bewerten. In einem zweiten und dritten Schritt möchten wir den Zusammenhang zwischen Wasserqualitätsdynamiken und Hochwasserbedingungen (z. B. Abflussereignisse) sowie zwischen Niedrigwasserbedingungen (z. B. Dürren und Nachdürreperioden) analysieren. Zu guter Letzt planen wir eine separate Analyse aller Zeitreihen von mehr als 10 Jahren, mit dem Ziel Trends in der Dynamik der Wasserqualität zu identifizieren, welche durch Veränderungen der hydro-meteorologischen Bedingungen induziert werden. Die Bearbeitung der genannten Ziele soll es uns ermöglichen, unser Verständnis der komplexen Zusammenhänge zwischen hydro-meteorologischen Bedingungen, Wasserqualitätsdynamiken, Einzugsgebietseigenschaften und deren Anfälligkeit für zunehmende Schwankungen und extreme hydro-meteorologische Bedingungen über Deutschland hinaus erheblich zu verbessern.
LakeLink wird untersuchen, wie klimabedingte Veränderungen physikalischer Prozesse mit der biologischen Produktivität in einem großen, tiefen oligotrophen Alpensee zusammenhängen. Der Issyk-Kul (Kirgisistan) ist ein wichtiges Seeökosystem, das ein ideales Modellsystem darstellt, da die biologische Produktion in der pelagischen Zone aufgrund der Entkopplung von Licht an der Oberfläche und Nährstoffen im Sediment gering ist. Daher ist die biologische Produktion auf einen schmalen ufernahen Bereich beschränkt und wird durch komplexe hydrodynamische Prozesse moduliert, die auf klimatische Faktoren reagieren. LakeLink zielt darauf ab, quantitative Zusammenhänge zwischen physikalischen Prozessen und der benthischen Produktion herzustellen, um ein allgemeines mechanistisches Verständnis der Reaktion großer, oligotropher alpiner Seen auf den Klimawandel zu gewinnen. Unsere Kernhypothese lautet: Benthische Gemeinschaften am Boden leisten einen entscheidenden Beitrag zur Primärproduktion in tiefen oligotrophen Seen. Damit ist der Wasser-Sediment-Austausch von gelösten und suspendierten Stoffen, angetrieben durch physikalische Prozesse wie interne Wellen, bodennahe Schwerkraftströmungen und Upwelling, der Hauptnährstofflieferant und damit der Regulator der primären und heterotrophen Produktion in diesem Seentyp. LakeLink baut auf ersten gemeinsamen Pilotstudien der deutschen und kirgisischen Teams am Issyk-Kul auf und ist als erstes gezieltes Forschungsprojekt konzipiert, das in dem neu gegründeten deutsch-kirgisischen limnologischen Feldlabor LILA (Lake Issyk-Kul Environmental Lab) durchgeführt wird und den Startschuss für langfristige Forschungen zu klimabedingten Veränderungen in tiefen, alpinen Seenökosystemen Zentralasiens gibt. Wir werden die physikalischen und biogeochemischen Variablen im Littoral und in den oberen Bodensedimenten kontinuierlich überwachen und dabei verschiedene Zeitskalen abdecken, von tageszeitlich bis hin zu saisonal und zwischen den Jahreszeiten. Regelmäßige Probenahmen von Wasser und Sedimenten werden die Nährstoffverfügbarkeit sowie die Aktivität und Vielfalt von Primärproduzenten und heterotrophen Bakterien am Sediment quantifizieren. Diese in-situ-Messungen werden durch Laborexperimente mit natürlichen Seesedimenten ergänzt, um Veränderungen der Nährstoff- und Lichtverfügbarkeit sowie ihre Auswirkungen auf die benthische Nettoproduktion und den Kreislauf organischer Substanzen zu messen. Ein an den Issyk-Kul angepasstes dreidimensionales Zirkulationsmodell und ein seeweites Modell nullter Ordnung werden verwendet, um diagnostische numerische Experimente durchzuführen, die das physikalische Regime des Sees simulieren und die biologische Reaktion auf die für verschiedene regionale Klimamuster prognostizierten Klimaveränderungen abschätzen. Die Quantifizierung physikalisch-biologischer Wechselwirkungen in großen, tiefen Seeökosystemen und ihre Reaktionen auf klimatische Einflüsse sind die Hauptergebnisse des Projektes.
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.
Die rasche Verstädterung und das Bevölkerungswachstum haben in den heutigen Gesellschaften neue Probleme geschaffen. Zu diesen Problemen gehören die Verknappung der Trinkwasserressourcen, Schwierigkeiten bei der Abfallbewirtschaftung, Luftverschmutzung, Verkehrsstaus und eine sich verschlechternde und veraltete Infrastruktur. Neben der zunehmenden Dringlichkeit einer nachhaltigen Entwicklung haben Fortschritte in der Mathematik und im Data Science das Konzept der "Smart Cities" zur Lösung dieser Probleme hervorgebracht. Die Versorgung der Menschen mit einer sicheren, zuverlässigen und kostengünstigen Trinkwasserversorgung ist von größter Bedeutung für die Gesundheit in der Gesellschaft, die Wirtschaft und die Politik. Daher ist der Zugang zu sauberem Wasser und sanitären Einrichtungen als eines der 17 Ziele in der Agenda 2030 für nachhaltige Entwicklung der Vereinten Nationen enthalten (https://sdgs.un.org/goals). In diesem Zusammenhang sind die Wasserversorgungsnetze (WDN) das Herzstück jeder intelligenten Stadt und erfordern neue Überlegungen und Entwicklungen, um intelligenter verwaltet und betrieben zu werden. Eines der Hauptprobleme in WDNs sind Lecks im System. Leckagen führen zu einem spürbaren Verlust von sauberem Wasser, was zu umgekehrten Leckagen, Verunreinigungen durch Grundwasser und ernsthaften Betriebsschwierigkeiten führen kann. Eine frühzeitige Leckerkennung spart Wasser und verhindert, dass sich kleine Lecks zu Wassereinbrüchen ausweiten. Daher sind Einrichtungen zur frühzeitigen Leckerkennung für jedes intelligente WDN unerlässlich, um Verluste und die Gefahr von Leckagen zu verringern. SMARTWINE zielt darauf ab, das Potenzial einer Kombination aus maschinellem Lernen (ML), Graphentheorie und Optimierungstechniken zu erforschen und zu nutzen, um zuverlässige, schnelle und einfach zu bedienende Methoden zur Echtzeit-Leckerkennung und Alarmierung in WDNs zu entwickeln.
Gesellschaftliche Relevanz: Die Versorgung der Bevölkerung mit ausreichend Wasser in guter Qualität wird eine der großen Herausforderungen in der nahen Zukunft sein. Landnutzung und Klimawandel verschärfen dieses Problem. Wir haben nur begrenzte Möglichkeiten, neues Wasser bereitzustellen oder Wasser in Stauseen für Zeiten von Wasserknappheit aufzubewahren. Eine kluge Nutzung und Bewirtschaftung der Wasserressourcen scheinen die vielversprechendsten Instrumente zur Entschärfung der Situation. Daher wurden numerische Modelle für Seen eingesetzt, die sich jedoch immer noch an Ozeanannahmen orientieren. Infolgedessen sind simulierte Strömungen im tiefen Wasser von Seen nahe der Temperatur der maximalen Dichte (d. h. nahe 4 °C) fehlerhaft oder unrealistisch. Wir haben bessere Kenntnisse über die physikalischen Eigenschaften von Seewasser. Numerische Seemodelle könnten also wesentlich verbessert werden. Unsere Hypothese ist es, dass das Einbringen von Thermobarizität in numerische Modelle die bekannten Probleme behebt und so die entscheidenden Effekte weit besser dargestellt werden können. Wissenschaftliche Herausforderung: Thermobare Effekte kontrollieren die Tiefenzirkulation in tiefen Seen in der gemäßigten und subpolaren Klimazone. Obwohl das Thema in letzter Zeit in der Ozeanographie an Interesse gewonnen hat, wurden die Merkmale in tiefen Seen bislang nicht richtig behandelt. Per Definition geht die praktische physikalische Größe der potentiellen Dichte verloren, wenn thermobare Effekte dominieren. Dies erschwert die Darstellung von Stabilitätsbetrachtungen. Wir sind jedoch überzeugt, dass die Beschreibung thermobarer Effekte deutlich verbessert werden kann. Wir schlagen vor, ausgehend von den Grundlagen thermodynamischer Ansätze über Stabilitätsbetrachtungen bis hin zu vereinfachter Modellierung die Implementierung der thermobaren Effekte in numerischen Modellen vorzunehmen, um die Auswirkungen in einigen prominenten Fällen zu demonstrieren. Wir sind überzeugt, dass wir mit unseren vereinten Kompetenzen neue Ansätze finden, um thermobare Effekte zu verstehen und zu kommunizieren. Mit unserer Erfahrung werden wir effektive numerische Ansätze finden, um dieses Thema grundlegend zu bearbeiten und neue Lösungsansätze zu bieten. Schließlich werden wir DELFT3D (DELTARES) einsetzen, um thermobare Effekte in einigen tiefen Seen zu simulieren und zu demonstrieren. Wir erwarten, dass dieses Projekt die Perspektive einer zukünftigen fruchtbaren Zusammenarbeit eröffnet.
Die Klimakrise verändert zunehmend die räumliche und zeitliche Verfügbarkeit von Grundwasser, der wichtigsten globalen Süßwasserressource. Das quantitative Verständnis der Interaktion von Grundwasser und Klima, vor allem auf nationaler und kontinentaler Skala, ist wichtig für ein optimal angepasstes Grundwassermanagement. Bisher ist das Wissen über die großskalige Sensitivität der Grundwasserressourcen auf den Klimawandel jedoch sehr limitiert. Das Ziel des hier vorgestellten Projektes ist die Erforschung der Auswirkungen des Klimawandels und der damit einhergehenden Umweltveränderungen auf den quantitativen Zustand von Grundwasserressourcen auf national-kontinentaler Skala. Etablierte prozessbasierte Modelle (PBMs) zur hydro(geo)logischen Modellierung auf großer Skala (meist „Global Hydrological Models“ - GHMs) sind starke Vereinfachungen der Realität und unterliegen daher deutlichen Limitationen und Unsicherheiten. Im Gegensatz zu anderen PBMs, weisen GHMs daher begrenzte physikalische Konsistenz und Interpretierbarkeit auf und ihre Anwendung kann zu irreführenden Schlussfolgerungen über die Verfügbarkeit von Grundwasser vor dem Hintergrund des Klimawandels führen. Vor allem die Übertragbarkeit auf datenarme Regionen ist nur eingeschränkt möglich. In den letzten Jahren haben sich Deep Learning (DL) Modelle als präziser und leicht übertragbarer alternativer Ansatz in der Modellierung von Wasserressourcen etabliert. Für die Modellierung von Oberflächengewässern wurde zudem gezeigt, dass DL auch spezialisierte PBMs übertreffen kann. Das vorgeschlagene Projekt möchte sich die gewonnenen Erkenntnisse zunutze machen und ein DL-Modell zur Untersuchung der Sensitivität von Grundwasser auf den Klimawandel auf kontinentaler Skala aufbauen. Hierfür wird ein „big data“ Ansatz gewählt, der Daten von >2200 Einzugsgebieten in Nordamerika nutzt (Erweiterung denkbar). Ein solches Modell kann lernen, Wissen über verschiedene Regionen zu transferieren, gewinnt somit stark an Generalisierungsfähigkeit (z.B. auf datenarme Regionen) und schlussendlich an Vertrauenswürdigkeit. Weiterhin soll das Problem von fehlenden, interpretierbaren und physikalisch konsistenten Modellen im nationalen Maßstab angegangen werden, indem physikalisches Wissen und Prozesse in die DL-Modelle eingebaut werden. Durch diese Ansätze soll ein plausibles, interpretierbares und vor allem vertrauenswürdiges Modell entstehen, welches sich zur Untersuchung von Klimawandelszenarien eignet. Die genannten Aspekte sind hierbei besonders kritisch, da für Zeiträume in der Zukunft keine Validierung möglich ist. Das entwickelte Modell dient anschließend der Beantwortung der übergeordneten Fragestellung, und die Auswirkungen des Klimawandels auf die Grundwasserressourcen werden anhand der Daten von Klimamodellen auf Basis von RCP bzw. SSP Szenarien untersucht. Weiterhin werden spezialisierte Untersuchungen (Szenarien) zum Einfluss einzelner Einflussfaktoren (z.B. Landnutzung) durchgeführt.
Wasserlösliche Polymere (WSPs) werden in großen Mengen produziert (1.000-1.000.000 Tonnen pro Jahr, je nach Polymer) und haben zahlreiche Anwendungen, die einen Eintrag in die aquatische Umwelt zur Folge haben können. In den wenigen Fällen in denen Konzentrationen zumindest abgeschätzt werden konnten wurde je nach Polymer und Nähe zu einer Quelle von Konzentrationen im µg/L bis mg/L Bereich berichtet. Dennoch sind zu wenige Informationen zu ihrem Vorkommen und Verhalten in der aquatischen Umwelt verfügbar, um eine Bewertung ihrer Umweltrelevanz vornehmen zu können. Dies liegt zum einen daran, dass spurenanalytische Methoden für WSPs in komplexen Umweltmatrizes noch nicht etabliert sind und zum anderen daran, dass die in Studien zum Abbau verwendeten analytischen Methoden oft nur die Betrachtung eines Primärabbaus oder des Grades der Mineralisierung zuließen. In vielen Fällen fanden Transformationsprodukte wenig oder keine Beachtung. Für andere WSPs fehlen solche Studien noch komplett. Auf Basis des Literaturstandes untersucht PolyAqua das Umweltvorkommen und Umweltverhalten (Biotransformation, gebildete Transformationsprodukte und Sorption) von 5 ausgewählten Polymeren (Polyethyleneoxid - PEO, Polyvinylpyrrolidone - PVP, Polydiallyldimethylammonium chlorid - PolyDADMAC, Polyacrylsäure - PAA und Polyacrylamid - PAM) in drei Arbeitspaketen. Im Arbeitspaket 1 werden spurenanalytische Methoden für WSPs entwickelt und somit der Grundstein für die weitere Untersuchung gelegt. Es werden verschiedene analytische Methoden betrachtet, die bereits vereinzelt für WSPs angewendet wurden oder auf die Übertragbarkeit von Mikro- oder Nanoplastik auf WSPs schließen lassen. In Arbeitspaket 2 werden die Biotransformation und das Sorptionsverhalten der ausgewählten WSPs in Laborstudien untersucht. Die vorrausgegangenen Arbeiten werden in Arbeitspaket 3 auf reale Systeme übertragen (Oberflächenwässer und potentielle Quellen wie kommunale Kläranlagen). In diesem Arbeitspaket wird ein Umweltmonitoring für die ausgewählten WSPs und deren in Arbeitspaket 2 identifizierten Transformationsprodukte durchgeführt das nicht nur die wässrige Phase, sondern auch feste Phasen wie Sediment, Schwebstoffe und Klärschlamm untersucht. Dieses Monitoring dient zur Bestätigung der in Arbeitspaket 2 erzielten Ergebnisse in realen Systemen. Die kombinierten Ergebnisse zeigen, in welchen Mengen WSPs in die aquatische Umwelt eingeleitet werden. Zudem verdeutlichen sie, wie sich die WSPs zwischen verschiedenen Phasen verteilen und welche Rolle Transformationsprozesse für ihr Umweltverhalten spielen.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 192 |
| Wissenschaft | 105 |
| 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 | 169 |
| Luft | 127 |
| Mensch und Umwelt | 192 |
| Wasser | 192 |
| Weitere | 192 |