Das zunehmende weltweite Auftreten großer Hochwässer innerhalb der letzten Jahre führte zu einem starken Anstieg vieler Hochwasserwahrscheinlichkeitskurven (hier als Step change bezeichnet) und führt zu der Frage, ob Hochwässer sich verändert haben. Oft werden Klimaänderung und der Verlust der Speicherfähigkeit unserer Böden durch menschliche Eingriffe für diese Veränderung verantwortlich gemacht. Jedoch können auch bei sich nicht veränderten Bedingungen immer wieder große Hochwässer auftreten, die als extrem erscheinen, da sie noch vorher nicht beobachtet werden. Die Frage ob sich Hochwasserprozesse verändern oder nicht, ist essentiell für zuverlässige Vorhersagen des zukünftigen Hochwasserrisikos und grundlegend für viele Entscheidungen, z.B. in der Risikovorsorge, Wasserwirtschaft, Stadt- und Raumplanung oder der Versicherungswirtschaft. Ziel des Projekts ist es, zu erforschen, ob die Wechselwirkungen zwischen Klima und Landschaft in Flussgebieten extreme Hochwässer innerhalb kurzer Perioden hervorrufen können, auch wenn keine Veränderungen der äußeren Einflussfaktoren (z.B. Niederschläge) auftreten. Als Indikator für mögliche Veränderungen in der Genese extremer Hochwässer wird in diesem Projekt das Auftreten bzw. die Lage des step change, d.h. eines plötzlichen starken Anstiegs der Hochwasserwahrscheinlichkeitskurve, gewählt. Methoden zur objektiven Bestimmung der Lage des step change in Hochwasserwahrscheinlichkeitskurven werden entwickelt und es wird untersucht, ob das Auftreten von step changes in den Zeitreihen vieler Gebiete weltweit nur als Artefakt zu kurzer Datenreihen erklärt werden kann. In einem weiteren Schritt wird untersucht, welche Klima- und Landschaftscharakteristiken das Auftreten und die Position von step changes in den Hochwasserwahrscheinlichkeitskurven beeinflussen. Dies erfolgt mit Hilfe eines kürzlich entwickelten vereinfachten stochastischen Modells von Niederschlag-Abflussprozessen, welches zuverlässig die Entstehung von Hochwasserabflüssen in verschiedenen Klima- und Landschaftseinheiten weltweit wiedergeben kann. Auf Basis von Modellsimulationen wird ein Index abgeleitet, der anzeigt ob das Zusammenspiel von sich verändernden Klima- und Landschaftscharakteristiken zu step changes führt. Die Güte des Indexes die Position von step changes vorherzusagen, wird anhand einer Vielzahl unterschiedlicher Gebiete weltweit verifiziert. Auch wird der Index auf Gebiete übertragen, in denen bisher noch keine extremen Hochwasserereignisse beobachtet wurden oder keine Beobachtungsreihen verfügbar sind. Ebenso werden mögliche Änderungen des Indexes aufgrund von Klimaänderungen analysiert. Das Projekt hilft das Zusammenspiel von Klima- und Landschaftsfaktoren bei der Entstehung von extremen Hochwasserereignissen besser zu verstehen und gibt an, wie lange ein bestimmtes Gebiet beobachtet werden muss, um eine zuverlässige Abschätzung auch extremer Hochwasserabflüsse ableiten zu können.
Der Anstieg der Konzentrationen von gelöstem organischem Kohlenstoff (DOM) konnte in vielen Oberflächengewässern der temperierten Zonen der Nordhemisphäre nachgewiesen werden. Der Anstieg der DOM-Konzentrationen wird größtenteils auf die schnellere Zersetzung organischer Substanz und den erhöhten Austrag von DOM aus den Böden der Gewässereinzugsgebiete, hier speziell aus Torfmooren, in Flüsse und Seen zurückgeführt. Neben der Bedeutung des DOM im globalen Kohlenstoffkreislauf, auch im Zusammenhang mit Klimaveränderungen, verursacht die 'Gewässerverbraunung' Probleme im Zusammenhang mit der Trinkwassergewinnung. So vermindern hohe DOM-Gehalte, oft auch verbunden mit erhöhten Einträgen DOM-gebundener Schwermetalle, die Trinkwasserqualität und Erhöhen die Kosten der DOM-Entfernung. Obwohl die DOM-Zusammensetzung ein Schlüsselparameter für das Umweltverhalten von DOM ist, ist die Bedeutung seiner molekularen Zusammensetzung in Verbindung mit Landnutzung, Liefergebietsvegetation, Moorhydrologie und Schwermetalltransport kaum verstanden. Zusätzlich sind viele Waldgebiete und Moore in Mittelgebirgen aufgrund von jahrhundertelangem Bergbau oft mit Schwermetallen (Pb, Hg, Zn, etc.) und Arsen belastet. Im vorgeschlagenen Projekt soll das Phänomen des DOM-Anstiegs in Trinkwasserreservoiren am Beispiel der Eckertalsperre und seinem Liefergebiet im Harz untersucht werden. Der Anstieg der DOM-Konzentrationen wird dort bereits seit mehr als 10 Jahren beobachtet. Obwohl allgemein davon ausgegangen wird, dass eine erhöhte Torfzersetzung in Mooren die erhöhten DOM- und Schwermetallausträge verursacht, konnte dieses bisher nicht direkt nachgewiesen werden. Im Rahmen des vorgeschlagenen Projektes soll die molekulare Zusammensetzung von DOM im Eckertalstausee und seiner Zuflüsse, die sowohl schwermetallkontaminierte Moorgebiete als auch Waldböden entwässern, über einen Zeitraum von 12 Monaten regelmäßig zu untersuchen. Ziel ist es, die saisonale und räumlich Variabilität der Austräge und Quellen von DOM und seine Rolle als Transportmedium für Spurenstoffe als Funktion der molekularen DOM-Zusammensetzung zu verstehen. Anders als in früheren Studien wird der Schwerpunkt der Bestimmung der molekularen DOM-Zusammensetzung auf Festphasenanalysen mittel Pyrolyse-GC-MS und Thermally assisted Hydrolysis and Methylation -GC-MS unterstützt von spektroskopischen Methoden und Spurenelementanalysen liegen. Das beantragte Projekt soll somit, durch die Nutzung des Eckertalstausee-Systems als natürliches Labor, durch die Identifizierung der wichtigsten DOM-Quellen und deren chemischer Variabilität eine Lücke im Verständnis des biogeochemischen Verhaltens von DOM in der Umwelt schließen.
Agriculture is the major contributor of nitrogen to ecosystems, both by organic and inorganic fertilizers. Percolation of nitrate to groundwater and further transport to surface waters is assumed to be one of the major pathways in the fate of this nitrogen. The quantification of groundwater and associated nitrate flux to streams is still challenging. In particular because we lack understanding of the spatial distribution and temporal variability of groundwater and associated NO3- fluxes. In this preliminary study we will focus on the identification and quantification of groundwater and associated nitrate fluxes by combining high resolution distributed fiber-optic temperature sensing (DTS) with in situ UV photometry (ProPS). DTS is a new technique that is capable to measure temperature over distances of km with a spatial resolution of ca1 m and an accuracy of 0.01 K. It has been applied successfully to identify and quantify sources of groundwater discharge to streams. ProPS is a submersible UV process photometer, which uses high precision spectral analyses to provide single substance concentrations, in our case NO3-, at minute intervals and a detection limit of less than 0.05 mg l-1 (ca.0.01 mg NO3--Nl-1). We will conduct field experiments using artificial point sources of lateral inflow to test DTS and ProPS based quantification approaches and estimate their uncertainty. The selected study area is the Schwingbach catchment in Hessen, Germany, which has a good monitoring infrastructure. Preliminary research on hydrological fluxes and field observations indicate that the catchment favors the intended study.
Grundwasserversalzung ist eines der größten Probleme die mit dem klimatisch bedingten Meeresspiegelanstieg assoziiert werden, trotzdem wird dieses Problem aufgrund seines langsames Voranschreitens bedingt durch die geringen Fließgeschwindigkeiten im Untergrund von Gesellschaft und Entscheidungsträgern weitgehend übersehen. Aufgrund dieser Tatsache kann man auch von einer schleichenden Katastrophe sprechen, die große Unsicherheiten bezüglich des zu erwartenden Ausmaßes birgt und zu Herausforderungen bezüglich der gesellschaftlichen Reaktionen führt. Es ist jedoch wichtig, die Anfälligkeit des Grundwassersystems für eine Versalzung sowie dessen zu erwartendes Ausmaß als Folge des Meeresspiegelanstiegs zu verstehen, um effektive Managementstrategien und Gegenmaßnahmen zu entwerfen. Das Projekt zielt darauf ab, die Reaktionen der Küstenaquifere Nord-West-Deutschlands auf den innerhalb des SPP prognostizierten Meeresspiegelanstieg zu identifizieren. Zu diesem Zweck werden großskalige numerische Dichteströmungsmodellierungen angewandt, mit Hilfe derer zunächst die gegenwärtigen und später basierend auf verschiedenen Szenarien die zukünftigen Strömungsverhältnisse abgebildet werden sollen. Darüber hinaus sollen die sozioökonomischen Folgen der zu erwartenden Grundwasserversalzung untersucht werden, um anschließend geeignete Gegenmaßnahmen mit den betroffenen Akteuren zu aufzuzeigen. Besonderer Fokus liegt dabei auf den Wahrnehmungsmustern, dem Wissen und Lernprozessen von relevanten gesellschaftlichen Akteuren sowie den Kosten von Anpassungsmaßnahmen. Die Ziele der Projektes beziehen sich auf die generellen SPP Ziele die natürlichen und gesellschaftlichen Folgen von Küstensystemen auf den zukünftigen Meeresspiegelanstieg festzustellen sowie Anpassungsstrategien zum Meeresspiegelanstieg unter den gegebenen technischen, ökonomischen, kulturellen, gesellschaftlichen, sozialen und politischen Zwängen auszuloten.
Wasser-Nahrungsmittel-Energie Nexus ist zentral für eine nachhaltige Entwicklung. Deswegen benötigt die Gesellschaft ein besseres Umweltverständnis, um eine effiziente und sichere Interaktion bereitzustellen und Allgemeinwohl und Nachhaltigkeit im Ressourcenmanagement zu maximieren. Simulationen der genau kalibrierten Modelle bieten eine einzigartige Möglichkeit das Verhalten der nicht linearen Strömungen in geologischen Formationen, wie z.B. Multi-Phasen Fluss im zerklüfteten porösen Medium, gekoppelte Hydrosystem Modelle und Multi-Komponenten reaktive Transport im porösen Medium vorherzusagen. Aufgrund der Rauheit oder Fehlen der vorhandenen Daten und hohen Kosten der numerischen Simulation stellt diese Problemklasse nach wie vor eine Herausforderung auch für moderne Methoden der Quantifizierung der Unsicherheiten und maschinellen Lernens (ML) dar. Das vorliegende Projekt beabsichtigt sich mit dieser Herausforderung am Beispiel der Modellierung von Kohlenstoffdioxidspeicherung (CO2) in geologischen Formationen zu befassen. Die Problematik der CO2-Speicherung ist äußerst repräsentativ für eine große Klasse von Untergrundproblemen aufgrund der Struktur der involvierten Mehrphasenströmung. Weit verbreiteten ML Methoden scheinen geeignet zu sein, solche nicht linearen Probleme zu lösen. Klassische ML Methoden erfordern jedoch immense Datenmengen, sowohl die der Modelparameter als auch die der Model Response. Unglücklicherweise können viele Anwendungen in den Geowissenschaften nur eine limitierte Anzahl an Datensätzen bereitstellen. Im aktuellen Projekt beabsichtigen wir eine ML Methode zu entwickeln, welche dazu in der Lage sein wird die lokale Nichtlinearität des physikalischen Problems auch im Falle der nur geringen Menge der verfügbaren Daten adaptiv zu approximieren. Das Projekt beabsichtigt die Relation zwischen der Bayes'schen Inferenz und Informationstheorie in ihrer Zielorientierten Ausprägung zu nutzen, um die Nichtlinearität des physikalischen Problems unter Verwendung der Beobachtungsdaten und Simulationsergebnisse adaptiv zu lokalisieren. Dabei folgen wir dem aktuellen Trend in der stochastischen Modellreduktion und trainieren eine mathematisch optimale Response Surface unter Verwendung von limitierten Informationsmenge von dem ursprünglichen CO2 Modell in Bezug auf Beobachtungsdaten. Wir beabsichtigen eine Multi-Adaptivität Methode für polynomielles Chaos zu entwickeln, welche eine sparse, auf Bayes'schen Theorie basierende Rekonstruktion mit informationstheoretischen Argumenten erweitert. Kombination von Bayes'schen Inferenz mit Informationstheorie wird helfen die Response Surface adaptiv zu verbessern, dabei werden die relevanten Informationen iterativ in die adaptive Response Surface integriert. Wir erwarten, dass die vorgeschlagene Bayes'sche sparse2 Multi-Adaptivität Konzept einen physikalisch-basierten Weg für andere ML Methoden eröffnet, und äußerst nützlich für verschiedene umweltwissenschaftliche Probleme sein wird.
Chlorinated ethylenes are prevalent groundwater contaminants. Numerous studies have addressed the mechanism of their reductive dehalogenation during biodegradation and reaction with zero-valent iron. However, despite insight with purified enzymes and well-characterized chemical model systems, conclusive evidence has been missing that the same mechanisms do indeed prevail in real-world transformations. While dual kinetic isotope effect measurements can provide such lines of evidence, until now this approach has not been possible for chlorinated ethylenes because an adequate method for continuous flow compound specific chlorine isotope analysis has been missing. This study attempts to close this prevalent research gap by a combination of two complementary approaches. (1) A novel analytical method to measure isotope effects for carbon and chlorine. (2) A carefully chosen set of well-defined model reactants representing distinct dehalogenation mechanisms believed to be important in real-world systems. Isotope trends observed in biotic and abiotic environmental dehalogenation will be compared to these model reactions, and the respective mechanistic hypotheses will be confirmed or discarded. With this hypothesis-driven approach it is our goal to elucidate for the first timdehalogenation reactions.
Die Umsetzung von Schadstoffen in Auensedimenten hängt insbesondere von den vorherrschenden geochemischen Gradienten ab, die wiederum von hydrogeologischen Faktoren wie variabler Grundwasserfließrichtung, Konnektivität der Grundwasserfließpfade zu Drainagegräben und der Verweilzeit des Wassers unter gegebenen geochemischen Bedingungen bestimmt werden. In dem Projekt werden Methoden entwickelt, mit deren Hilfe Fließpfade und Aufenthaltszeiten bestimmt sowie Sedimentstrukturen und Hydrofazies charakterisiert werden können. Die Daten sind Voraussetzung zur Bewertung der hydrochemischen Daten und finden Verwendung in den Grundwasser- und Einzugsgebietsmodellen.
Für die mathematische Beschreibung anaerober Prozesse wurde von der IWA das Anaerobic Digestion Modell No. 1 (ADM1) entwickelt. Das ADM1 berücksichtigt einen allgemein gültigen Satz von Substraten und biochemischen Prozessen und wurde zunächst für die anaerobe Schlammstabilisierung entwickelt. Für die kinetischen Parameter werden Größenordnungen vorgegeben, die jedoch hohe Schwankungen aufweisen. Kalibrierte Stoffdaten und Angaben für die Zulaufcharakterisierung und -fraktionierung unterschiedlicher Abwässer fehlen. Eine Abbildung von reaktorspezifischen Bedingungen zur Behandlung industrieller Abwässer (z.B. für UASB-Reaktoren oder EGSB-Systeme) erfordert den Aufbau von mehrstufigen angepassten Modellen, die neben dem vierstufigen Prozess auch die entsprechenden verfahrenstechnischen Stufen abbilden. Die Ziele des Vorhabens sind:1.Modellentwicklung für verfahrenstechnische Varianten der anaeroben Industrieabwasserbehandlung zur verbesserten Abbildung aller Umsetzungsprozesse (z.B. UASB-Reaktor, zweistufiger Prozess; Verlängerungsphase des Antrages: EGSB-Reaktors, Modellkalibrierung, Übertragbarkeit auf großtechnische Anlagen),2. Bestimmung der wesentlichen Modellparameter und ihren Schwankungsbreiten durch Sensitivitätsanalysen, Kalibrierung und Validierung der Modelle mit Daten aus anaeroben Batchuntersuchungen und kontinuierlich betriebenen anaeroben Laborversuchen,3. Ermittlung von abwasser- und biomassenspezifischen Stoffdaten für eine Fraktionierung der Inhaltsstoffe industrieller Abwässer und von kinetischen Parametern der Biomasse im Rahmen von Laboruntersuchungen zur Anpassung des ADM1.
Groundwater contamination by organic compounds represents a widespread environmental problem. The heterogeneity of geological formations and the complexity of physical and biogeochemical subsurface processes, often hamper a quantitative characterization of contaminated aquifers. Compound specific stable isotope analysis (CSIA) has emerged as a novel approach to investigate contaminant transformation and to relate contaminant sources to downgradient contamination. This method generally assumes that only (bio)chemical transformations are associated with isotope effects. However, recent studies have revealed isotope fractionation of organic contaminants by physical processes, therefore pointing to the need of further research to determine the influence of both transport and reactive processes on the observed overall isotope fractionation. While the effect of gasphase diffusion on isotope ratios has been studied in detail, possible effects of aqueous phase diffusion and dispersion have received little attention so far.The goals of this study are to quantify carbon (13C/12C) and, for chlorinated compounds, chlorine (37Cl/35Cl) isotope fractionation during diffusive/dispersive transport of organic contaminants in groundwater and to determine its consequences for source allocation and assessment of reactive processes using isotopes. The proposed research is based on the combination of high-resolution experimental studies, both at the laboratory (i.e. zero-, one- and two-dimensional systems) and at the field scales, and solute transport modeling. The project combines the expertise in the field of contaminant transport with the expertise on isotope methods in contaminant hydrogeology.
Die landwirtschaftliche Bewässerung gehört zu den größten Wasserverbrauchern weltweit. Bei hydrologischen und wasserwirtschaftlichen Studien, z.B. Klimafolgenabschätzungen, spielt die Bewässerung aufgrund ihres Einflusses auf die Wasserbilanz eine wesentliche Rolle. Der Bewässerungsbedarf kann durch höheren Bedarf an Nahrungsmitteln sowie Klimaänderungen regional stark ansteigen. Geringe Wasserverfügbarkeit kann die weitere Entwicklung der bewässerten Landwirtschaft limitieren. Daher ist eine zuverlässige Prognose des künftigen Bewässerungsbedarfs eine wesentliche Planungs- und Entscheidungsgrundlage für Landwirtschaft und Wasserwirtschaft. Die Bewässerung auf der regionalen Maßstabsebene (Flusseinzugsgebiete oder Bewässerungsprojekte von mehreren 100 km2 bis zu größer als 100.000 km2) kann in agrar-hydrologischen Flussgebietsmodellen wie SWAT simuliert werden. Vorhergehende Arbeiten zeigten sowohl das Potential, aber auch Defizite dieser Modelle im Vergleich zu Modellen auf der Feldskala. Der Modellunsicherheit in der Simulation der Bewässerungsmengen wurde auf beiden Skalen bisher wenig Beachtung geschenkt. Dies mag an vielen Faktoren liegen, u.a. auch der schlechten Verfügbarkeit von langjährigen Aufzeichnungen über die tatsächlich erfolgte Bewässerung und deren Steuerung. In diesem Vorhaben sollen sowohl die Parameterunsicherheit als auch die strukturelle Unsicherheit von agrar-hydrologischen Modellen für die Feldskala als auch die regionale Skala untersucht werden. Dazu werden Daten von langjährig betriebenen Versuchsfeldern zur Bewässerung in drei Ländern unterschiedlicher Klimazonen verwendet: Deutschland (Versuchsfelder Hamerstorf in Niedersachsen, humid), Indien (Versuchsfelder des IIT Kharagpur, Monsun) und USA (Versuchsfelder des USDA in Texas, semi-arid). Für das Modell SWAT werden Untersuchungen zur Parameterunsicherheit zu Bodenfeuchte, Bewässerung und Ertrag durchgeführt. Auf der Feldskala werden mehrere agrar-hydrologische Modelle gerechnet. Aus den Erkenntnissen der Feldskala sollen die Bewässerungsroutinen in SWAT verbessert werden, wobei auch Bodenfeuchte und Pflanzenwachstum als relevante Prozesse für die Triggerung der automatischen Bewässerung betrachtet werden. Mit dem Ziel, Prognosen des Bewässerungsbedarfs zu verbessern und mit Unsicherheitsinformationen zu versehen, wird für die Untersuchungsflächen ein Ensemble aus mehreren Modellen und mehreren Parametersätzen (Super-Ensemble) generiert. Dieses wird kalibriert und dadurch auf die besten Mitglieder reduziert (Sub-Ensemble). Anwendungen des Ensembles sind auf der langfristigen strategischen Ebene Klimafolgenschätzungen, auf der kurz- bis mittelfristigen operationellen Ebene die Bewässerungsberatung. Für letztere soll untersucht werden, ob die seit kurzem verfügbaren sub-saisonalen (S2S) Ensemblevorhersagen des ECMWF eine Verlängerung des Vorhersagezeitraums des Bewässerungsbedarfs auf bis zu einen Monat erlauben.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 623 |
| Type | Count |
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| Förderprogramm | 623 |
| License | Count |
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| offen | 623 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 442 |
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| Resource type | Count |
|---|---|
| Keine | 18 |
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| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 605 |
| Lebewesen und Lebensräume | 499 |
| Luft | 387 |
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| Wasser | 608 |
| Weitere | 623 |