Art-Areal-Modelle (SDMs; ‚Species Distribution Models‘) modellieren die Verbreitung von Taxa basierend auf den Umweltbedingungen. Biotische Interaktionen und die Ausbreitung/Zugänglichkeit über räumliche Skalen hinweg werden jedoch selten berücksichtigt. Das Projekt A15 zielt auf ein besseres Verständnis, wie biotische Interaktionen und die Intensität von Stressfaktoren die Verbreitung von Kieselalgen, Wirbellosen und Fischen beeinflussen, unter Verwendung von Joint Species Distribution Models (JSDMs). Diese Modelle werden Ausbreitungs- und Konnektivitäts-Informationen einbeziehen, um ihre Genauigkeit zu verbessern.
Die Interpretation der Messergebnisse eines Cosmic Ray Neutron Sensing (CRNS)-Detektors benötigt ein tiefgreifendes Verständnis der zugrunde liegenden physikalischen Prozesse. In diesem Zusammenhang haben sich Monte-Carlo-basierte Vielteilchensimulationen, z.B. MCNPX, als sehr hilfreich erwiesen. Die allgemein akzeptierten Transferfunktionen um aus einer Neutronendichte die Bodenfeuchte zu berechnen, wurden semi-empirisch für idealisierte Bedingungen ermittelt. Die Effekte von Bodenbeschaffenheit, Vegetation und Schneebeschaffenheit werden teilweise durch Hinzufügen phänomenologisch motivierter Parameter berücksichtigt. Allerdings gibt es dazu bisher keine tiefergreifenden theoretischen Untersuchungen und Validierungen. Wir haben daher das Monte-Carlo Werkzeug namens URANOS entwickelt, welches speziell auf die Anforderungen der Umweltphysik und CRNS zugeschnitten wurde. Der benötigte Rechenaufwand konnte durch effektive, problemspezifische Methoden im Vergleich zu herkömmlichen Vielteilchensimulationen stark reduziert werden. In den letzten Jahren konnten wir damit das Verständnis der Signal-Reichweite-Beziehung deutlich verbessern und eine analytische Beschreibung unter Berücksichtigung von Umweltfaktoren herleiten. Das Hauptziel dieses Teilprojektes ist es, die Änderung des CRNS-Signals, hervorgerufen durch verschiedene Umweltfaktoren und Bodenstrukturen innerhalb des Einflussbereichs, zu verstehen. Dabei handelt es sich um folgende Faktoren: Bodenbeschaffenheit, vertikale Wasserverteilung in Boden und Luft, Landnutzung, Schneebedeckung, Bewuchs, und durch solches abgefangenes Wasser bei Regenfällen sowie generelle räumliche Inhomogenität. Um dies zu erreichen werden wir versuchen, Korrekturfunktion basierend auf physikalischen Modellen zu verwenden, um die wachsende Anzahl von empirischen und standortspezifischen Näherungen überflüssig zu machen. Zusätzlich werden die Neutronensimulationen benötigt, um den Einfluss verschiedener Detektoranordnungen zu untersuchen. Unverzichtbar sind die Neutronensimulationen für die Verbesserung bezüglich energieabhängiger Gewichtung und Weiterentwicklung der Neutronendetektoren sowie energiebereichsspezifischer Abschirmung. Des Weiteren werden sie für konzeptionelle Untersuchungen des Einflusses der Vegetation und weiterer Wasserspeicher benötigt. Für die Großversuchskampagne werden wir 3D-Modelle der Sensor-Standorte erstellen und die simulierten Messsignale den Arbeitsbereichen Großflächiges CRNS-Netzwerk und Mobiles CRNS zu Verfügung stellen. Schließlich können zusammen mit den Arbeitsbereichen Hydrologische Modellierung und Grundwasserneubildung räumlich-zeitliche Modellrechnungen durchgeführt werden um komplexe Zusammenhänge im Wasserhaushalt der Umwelt zu verstehen. Für die Weiterentwicklung des URANOS-Programms für den Einsatz im CRNS-Bereich benötigen wir die Vorschläge und Rückmeldungen der Nutzer.
Der vorliegende Forschungsantrag adressiert die Verbesserung von Starkregen- und Überflutungsvorhersagen insbesondere in urbanen Gebieten. Gegenüber rein physikalisch basierten Modellansätzen sollen in dieser Arbeit datengetriebene Modellansätze aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere des Maschinellen Lernens (ML), weiterentwickelt und angewendet werden. Die Ziele dieses Forschungsantrags resultieren aus den im KIWaSuS-Projekt identifizierten Defiziten der aktuellen ML-Modelle im Anwendungskontext des Nowcastings. Es sollen daher in den Themenfeldern Niederschlags- und Überflutungsvorhersage grundlagenwissenschaftliche Untersuchungen durchgeführt werden, auf deren Basis ein vorwettbewerblicher Prototyp entwickelt werden kann, der beide Komponenten beinhaltet. Dabei steht bei den ML-Modellen zur Niederschlagsvorhersage die Qualitätsverbesserung (Generalisierungsfähigkeit) und die Vertrauenswürdigkeit der Vorhersagen im Vordergrund. Dafür sollen bisher genutzte ML-Modellstrukturen erweitert werden, um spezifische wasserwirtschaftliche Anforderungen besser berücksichtigen (Fusion multimodaler Sensordaten) und eine Unsicherheitsquantifizierung für die hochdimensionalen zeitlichen Datensequenzen räumlich und zeitlich verteilter Zeitreihen (z. B. Radardaten) ermöglichen zu können. Bei den Modellen zur Überflutungsvorhersage werden dagegen primär Methoden zur Skalierung und Generalisierung der Modelle auf größere Gebiete untersucht. Dabei soll u.a. geprüft werden, ob die Methode des aktiven Lernens zu einer Verbesserung führt. Nach einer zunächst separaten Entwicklung beider Modelltypen soll am Ende eine hydro-meteorologische Modellkette aufgebaut werden, in der beide Vorhersagemodelle gekoppelt werden.
Aquatische Pilze (AF) steuern wichtige Ökosystemprozesse, die unterstützende, fördernde und regulierende Dienste leisten. Sie sind für den Nährstoffkreislauf, den Abbau von Schadstoffen und die Kontrolle von Algenblüten verantwortlich. Jedoch werden sie nicht in routinemäßige Programme zur Überwachung der biologischen Vielfalt einbezogen. MoSTFun ist eine paneuropäische Initiative, die die Fachkenntnisse von acht europäischen Partnern, der IUCN Species Survival Commission und GEOBON-Spezialisten zusammenbringt, um die Überwachung von AF und ihren Leistungen in den meisten europäischen aquatischen Ökosystemen, von Süßwasser über Brackwasser bis hin zu Küstengewässern zu entwickeln. MoSTFun zielt darauf ab, die vorhandenen Ressourcen mit einem kosteneffizienten Ansatz zu nutzen: Gefrierschränke, Archive und Datenlager sind ungenutzte Quellen für Proben und Daten (THEMA3). Durch seine Partnerschaften und Kooperationen hat MoSTFun einen beispiellosen Zugang zu Daten und Proben aus Programmen zur biologischen Vielfalt und langfristigen Forschungsinitiativen. Dies wird MoSTFun in die Lage versetzen, Wissenslücken zur AF-Diversität in ganz Europa zu schließen (THEMA2). Erstens werden wir modernste -Omik-Technologien und Probenahmestrategien optimieren und anwenden (WP4), um standardisierte Daten zur AF-Diversität und aus bestehenden DNA-Archiven und Fallstudien in wenig untersuchten Gebieten wie Gletschern, Küstengebiete und Ästuaren zu erstellen (WP1,2). Wir werden auch öffentliche Biodiversitäts- und Gendatenbanken durchforsten, um das Potenzial der bereits verfügbaren Ressourcen zu verstehen und die AF-Diversität aus verschiedenen Datenquellen zu entschlüsseln (WP1). Durch die Kombination und Integration neu generierter und ausgewerteter Daten mit Daten aus verfügbaren Datenspeichern (einschließlich Umweltvariablen), Erdbeobachtungs- (EO, Satellit) und GIS-Daten sowie mit dem von Interessenvertretern gewonnenen Wissen werden wir Pipelines für die Datenintegration entwickeln, die für die Modellierung von Mustern der biologischen Vielfalt in Raum und Zeit erforderlich sind, und schließlich einen neuen Satz wichtiger Biodiversitätsvariablen definieren (WP3). Dies wird die Nützlichkeit und das Potenzial für ein globales Verständnis der biologischen Vielfalt und der wichtigsten von AF erbrachten Leistungen aufzeigen. Optimierte Methoden werden weiter getestet (WP4), um sie bei der Überwachung eines neuen globalen Gesundheitsproblems einzusetzen, i.e. der Ausbreitung von Resistenzgenen gegen Fungizide in der Umwelt (WP4). Unter Einbeziehung der Interessengruppen (alle WPs), unterstützt durch ein Knowledge-to-Action Hub (WP5), werden wir die effektivsten Strategien und Werkzeuge für die Überwachung der biologischen Vielfalt in Gewässern in ganz Europa bewerten und entwickeln (THEMA1). MoSTFun gehören interdisziplinäre Experten an, die den Austausch von komplementären Fähigkeiten und Fachwissen, die Ausbildung und Mobilität von Nachwuchsforschern fördern.
Flache Süßwasser-Lebensräume bieten wichtige Ökosystem-Funktionen, sind aber von multiplen Stressoren bedroht. Während die Reaktion auf den globalen Klimawandel wahrscheinlich eher graduell ist, sind abrupte Veränderungen möglich, wenn kritische Schwellenwerte durch zusätzliche Effekte lokaler Stressoren überschritten werden. Die Analyse dieser Effekte ist komplex, da Stressoren additiv, synergistisch oder antagonistisch wirken können. CLIMSHIFT zielt auf ein mechanistisches Verständnis von Stressor-Interaktionen, die auf flache aquatische Ökosysteme wirken. Diese sind aufgrund ihrer hohen Oberfläche-zu-Volumen-Verhältnisse, der großen Ufer-Grenzfläche und der Grundwasser-Konnektivität besonders anfällig für Klimaerwärmung und Stoffeinträge aus landwirtschaftlichen Einzugsgebieten. Die komplexen Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Primärproduzenten sowie assoziierten Konsumenten führen zum Auftreten stabiler Regime, und multiple Stressoren können nichtlineare Übergänge zwischen diesen Regimen auslösen, mit weitreichenden Folgen für entscheidende Ökosystemprozesse und -funktionen. Unsere Haupthypothese ist, dass erhöhte Temperaturen die negativen Auswirkungen der landwirtschaftlichen Stoffeinträge, die Nitrat, organische Pestizide und Kupfer enthalten, verstärken. Submerse Makrophyten, Periphyton und Phytoplankton als Primärproduzenten werden kombiniert mit Schnecken, die Periphyton und Pflanzen fressen, sowie benthischen und pelagischen Phytoplankton-Filtriern, Dreissena und Daphnien. Wir testen unterschiedliche Expositionsszenarien auf zwei räumlichen Skalen, Mikrokosmen im Labor und Mesokosmen im Freiland, um Effekte auf individueller, gemeinschaftlicher und ökosystemarer Ebene zu verstehen. Während des gesamten Projekts werden die Experimente durch Modellierungen ergänzt, um kritische Schwellwerte zu simulieren und Stress-Interaktionen vorherzusagen. Die Modellentwicklung wird in Zusammenarbeit mit allen Arbeitspaketen durchgeführt, um empirische Ergebnisse zu integrieren, unterschiedliche räumliche und zeitliche Skalen zu verknüpfen und Ergebnisse zu extrapolieren. Wir erwarten, dass kombinierte Stressoren zu plötzlichen Verschiebungen der Gemeinschaftsstruktur führen. Submerse Makrophyten werden voraussichtlich durch Phytoplankton oder benthische Algen ersetzt, mit Konsequenzen für wichtige Ökosystemfunktionen. Die Stärke unseres Antrages liegt darin, dass ökotoxikologische Stressindikatoren der Organismen wie Wachstum und Biomarker mit funktionalen Gemeinschafts-/Ökosystemansätzen kombiniert werden, die den Metabolismus und die Dynamik des Ökosystems betrachten. Das kombinierte Know-how von 5 Laboren mit komplementärem Fachwissen und allen notwendigen Einrichtungen wird die spezifische Projektfähigkeit sicherstellen. Unsere Ergebnisse sollen dazu beitragen, safe operating spaces/sichere Handlungsräume für eine nachhaltige Landwirtschaft und das Management von flachen aquatischen Ökosystemen in einer sich verändernden Welt zu definieren.
Mit der Unterzeichnung des UNEP Minamata Vertrages in 2013 haben Regierungen weltweit die Gefahr und Toxizität von Quecksilber (Hg) anerkannt und Maßnahmen zur Kontrolle und Reduzierung von Hg festgelegt. Obwohl Quecksilber in der Umweltforschung schon seit Jahrzehnten ein wichtiges Thema ist, gibt es noch offene Fragen zu den grundlegendsten Prozessen im globalen Hg Kreislauf und auch bezüglich der Transformation von Hg Spezies. Der Anteil von Hg aus hydrothermalen Quellen könnte einer der bedeutsamsten, natürlichen Beiträge zum globalen Hg Kreislauf sein, jedoch unterscheiden sich die Schätzungen um mehrere Größenordnungen von 20 bis 2000 t pro Jahr. Es gibt, wenngleich widersprüchliche, Daten über Hg Konzentrationen in hydrothermalen Quellen in der Tiefsee, wogegen hydrothermale Quellen in flacher, küstennaher Umgebung bisher jedoch ignoriert wurden. Gerade diese haben jedoch einen großen Einfluss auf die chemische Zusammensetzung der biologisch wichtigen Küstengewässer. Hydrothermale Quellen setzen nicht nur giftige Verbindungen frei, wie z.B. Schwefelwasserstoff und Arsenverbindungen, sondern liefern auch Nährstoffe wie Eisen und Kohlenstoffverbindungen und sind dadurch eine ökologische Nische für Organismen. Obwohl einige Studien diese hydrothermalen Systeme im Flachwasser als eine mögliche Quelle für Hg thematisierten waren die Ergebnisse nicht zufriedenstellend. Ein Grund könnte die herausfordernde Matrix der hydrothermalen Lösungen sein, sowie eine unzureichende Datenlage um Aussagen über den Gesamteintrag von Hg zu treffen. Noch wichtiger als die Gesamtmenge des Hg Eintrages ist die Verteilung der individuellen Hg-Spezies. Eine fundamentale Transformation ist die Methylierung von Quecksilber (MeHg) und die daraus resultierende Verstärkung der Toxizität. MeHg bioakkumuliert und biomagnifiziert sich innerhalb der marinen Nahrungskette und damit auch letztlich im Menschen. Die Methylierung von Quecksilber ist ein ozeanweites Phänomen. Die niedrigen Konzentrationen von Hg im offenen Gewässer machen das genaue Erforschen dieser biologisch-chemischen Reaktion jedoch schwierig. Hier können hydrothermale Quellen im Flachwasser als natürliche Laboratorien genutzt werden um die Umwandlungsraten von Hg-Spezies und deren Abhängigkeit von Umwelt Faktoren zu bestimmen. Dementsprechend schlagen wir vor, die Speziierung und den Eintrag von Hg für Flachwasser-Hydrothermalsysteme zu bestimmen, um damit bessere Schätzungen für den globalen Quecksilber Kreislauf zu bekommen. Die geplante Arbeit besteht aus 4 Teilen: (1) Probenahme an ausgewählten Standorten, (2) Vollständige Charakterisierung der freigesetzten Hg-Spezies (anorganisches Hg, MeHg und elementares Hg), (3) Bestimmung der Methylierungsrate und (4) eine Schätzung der mengenmäßigen Freisetzung von totalem und methyliertem Hg.
Gletscher sind bedeutende Speicher organischen Kohlenstoffs (OC) und tragen zum Kohlenstofffluss vom Festland zum Meer bei. Aufgrund des Klimawandels wird eine Intensivierung dieser Flüsse erwartet. Der Export von OC aus Gletschern wurde weltweit in verschiedenen Regionen quantifiziert, trotzdem liegen keine vergleichbaren Daten für Island vor, obwohl sich dort die größte europäische außerpolare Eiskappe befindet. Um die globalen Prognosen der glazialen Kohlenstofffreisetzung zu verbessern, ist es das Ziel dieses Pilotprojektes, den Export von gelöstem und partikulärem organischen Kohlenstoff (DOC, POC) aus Islands Gletschern erstmalig zu quantifizieren und neue Kooperationen mit isländischen Wissenschaftler/innen für gemeinsame zukünftige Forschungsprojekte aufzubauen. Hierzu werden 4 Feldkampagnen zu unterschiedlichen Jahreszeiten sowie Treffen mit isländischen Kollegen/innen durchgeführt. In jeder Feldkampagne werden von 23 Gletschern der Eiskappen Vatnajökull, Langjökull, Hofsjökull, Myrdalsjökull und Snaeellsjökull Eisproben entnommen, um die biogeochemische Diversität des glazialen OC zu charakterisieren sowie dessen Export in Verbindung mit Massenbilanzen zu quantifizieren. In Gletscherbächen werden Wasserproben entnommen, um den Austrag von OC direkt am Gletschertor zu bestimmen sowie die Kohlenstoffflüsse entlang von 6 Gletscherbächen mit unterschiedlicher Länge (2 km bis 130 km) beginnend am Gletschertor bis zur Mündung zu untersuchen. Wie sich der Gletscherrückgang langfristig auf ein Gletscherbachökosystem auswirkt, wird durch die taxonomische Bestimmung von Makroinvertebraten im Vergleich zur Bestimmung von Prof. Gíslason aus dem Jahre 1997 beurteilt. Gleichzeitig werden in diesem Gletscherbach Wasserproben zum eDNA-Barcoding entnommen, um eine rasche und gering invasive Methode zur laufenden Beobachtung des zukünftigen Einflusses der Gletscherrückgang zu entwickeln. Vor Ort werden Wassertemperatur, elektr. Leitfähigkeit, pH-Wert, gelöster Sauerstoff, Trübung und Chlorophyll alpha gemessen. Innovative Labormethoden (HPLC, DNA-Barcoding, Picarro, GC, TOC) werden zur Analyse des OC im Eis und Wasser (DOC, DIC, POC, Fluoreszenz, Absorption), der Nährstoffe (P-PO4, N-NO3, N-NO2, N-NH4), stabiler Isotope (18O, 2H), Chlorophyll alpha, CO2 und aquatischen Organismen eingesetzt. Die Anwendung statistischer Methoden (Faktorenanalyse, Hauptkomponentenanalyse) basierend auf Anregungs- und Emissionsmatrizen erlauben die Quellen des OC im Gletschereis sowie -schmelzwasser zu bestimmen und die räumliche Vielfalt des OC zu erklären. Das gewonnene Wissen wird zur Verbesserung globaler Prognosen glazialer Kohlenstofffreisetzung beitragen sowie einen intensiven Einblick in das glaziale Ökosystem geben. Für die antragstellenden Nachwuchswissenschaftler/innen entstehen vielversprechende Kooperationen mit isländischen Wissenschaftlern/innen, fokussierend auf die zeitlichen sowie räuml. Aspekte der glazialen Kohlenstoffflüsse sowie das Ökosystem Gletscher
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.
Langsame Diffusionsprozesse von Schadstoffen in geringdurchlässigen wasser-gesättigten Gesteinen sind ein wesentlicher Grund für den beschränkten Erfolg vieler Untergrundsanierungen. Zu den immer noch wichtigsten Schadstoffen im Grundwasser zählen die chlorierten Lösemittel, die trotz jahrzehntelanger Sanierungsanstrengungen inzwischen lange Fahnen im urbanen Raum ausbilden. Eine langsame Diffusion bedingt aber auch lange Aufenthaltszeiten in der Gesteinsmatrix und damit können langsame abiotische Abbaumechanismen zum Tragen kommen, die auf Fe2+-haltige Mineralien wie z.B. Eisensulfide, Magnetit oder Phyllosilikate zurückgehen, und bei der Einschätzung des natürlichen Abbaupotentials berücksichtigt werden sollten. Ziel dieses Vorhabens ist es daher, die Transformation von Tri- und Perchlorethen während der Diffusion in Gesteinsproben geklüfteter Aquifere und Aquitarde zu quantifizieren. Weil die Reaktionsraten der Ausgangssubstanzen sehr wahrscheinlich zu klein sind, um im Labor gemessen werden zu können, liegt der Fokus auf der Bestimmung von Transformations- und Abbauprodukten (bspw. teil-chlorierte Ethene, Azetylen, Ethan). Die Experimente zur reaktiven Diffusion müssen mit intakten Gesteinsproben durchgeführt werden, da beim Zerkleinern reaktive Mineralober-flächen (z.B. bei Quarz und Pyrit) entstehen könnten, die zur Dehalogenierung der Ausgangssubstanzen führen könnten. Im Unterschied zu früheren Studien sollen hier die für die Reaktivität verantwortlichen spezifischen Minerale in der Gesteins-matrix identifiziert werden. Die Ergebnisse sind nicht nur für das Langzeitverhalten von chlorierten Lösemitteln im Grundwasser, sondern generell auch für die Endlagerung von radioaktiven Abfällen oder die chemische Verwitterung (Oxidation) von reduzierten Gesteinen relevant.
Oxidationsverfahren werden seit Jahrzenten in der Wasseraufbereitung z.B. zur Desinfektion eingesetzt. In den letzten Jahren wird zudem Ozon als mögliche Aufbereitungsstufe für den Abbau von Schadstoffen in der Abwasseraufbereitung diskutiert und z. T. eingesetzt. Da Schadstoffe in der Regel nicht mineralisiert werden, kommt es zur Bildung einer Vielzahl von Transformationsprodukten, die in manchen Fällen eine größere toxische Wirkung haben können als ihre Ausgangssubstanzen. Diese Transformationsprozesse sind sehr komplex und wurden in den letzten Jahren intensiv in definierten Reinstwassersystemen untersucht. Hauptbestandteile der Wassermatrix wie z. B. organisches Material können jedoch ebenfalls in die Reaktionen eingreifen und ggf. die Bildung von Tranformationsprodukten beeinflussen. Dies ist möglich, da die Komplexen Transformationsprozesse häufig über die Bildung reaktiver Zwischenstufen geschieht. Das sind Übergangsprodukte wie N-zentrierte Radikale (Aminylradikale), die z.B. bei der Ozonung gebildet werden können. Die Reaktion dieser Radiale ist jedoch bisher kaum untersucht, so dass es schwer ist Transformationsreaktionen in Realsystemen vorherzusagen. Das vorliegende Projekt beschäftigt sich mit dem Einfluss von Matrixkomponenten auf Transformationsprozesse. Dabei sollen die Reaktionen reaktiver Zwischenstufen mit Modelverbindungen untersucht werden, die bestimmte funktionelle Gruppen des organischen Materials repräsentieren, wie z.B. phenolische Verbindungen. Im weiteren Projektverlauf soll der Einfluss komplexerer Substanzen wie Huminsäuren untersucht werden. Die Ergebnisse sollen dazu beitragen Transformationsprozesse in realen Systemen besser zu verstehen und somit die Vorhersage von ggf. problematischen Transformationsprodukten zu erleichtern.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 836 |
| Kommune | 3 |
| Land | 5 |
| Wissenschaft | 798 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 836 |
| License | Count |
|---|---|
| Offen | 836 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 632 |
| Englisch | 614 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Keine | 19 |
| Webseite | 817 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 819 |
| Lebewesen und Lebensräume | 733 |
| Luft | 530 |
| Mensch und Umwelt | 836 |
| Wasser | 821 |
| Weitere | 836 |