Organische Spurenstoffe (TrOCs) sind eine vielfältige Gruppe von Chemikalien wie Arzneimittel, Pestizide, Körperpflegeprodukte. In vielen Tieflandbächen, in die gereinigtes Abwasser eingeleitet wird, treten hohe TrOC-Belastungen auf. Diese Bäche sind oft durch Feinsedimente gekennzeichnet, in denen Wasserströmung über kleine Bettformen Druckunterschiede erzeugt, so dass Wasser ins, im und aus dem Bachbett fließt (hyporheischer Austausch). Biotransformations- und Sorptionsprozesse verringern die TrOC-Konzentrationen im Porenwasser stärker als im Oberflächenwasser. Bei vielen Verbindungen sind diese Prozesse redoxabhängig, d.h. die Verweildauer des Wassers in bestimmten Redoxzonen des Betts ist für die TrOC-Abnahme entscheidend. Bisherige Forschungen zu Fließgewässern haben sich fast ausschließlich auf stationäre Sohlformen konzentriert, obwohl Sohlformen in Fließgewässern häufig in Bewegung sind. Ihre Bewegung beeinflusst Fließwege, Fluxe und Redoxzonen im Sediment. Das Projekt zielt darauf, die Auswirkungen von sich bewegenden Sohlformen auf die TrOC-Abnahme zu untersuchen. Außerdem soll erforscht werden, wie dynamische Fließregime die Flussbettmobilität und die TrOC-Abnahme beeinflussen. Dazu werden Felduntersuchungen mit Fließrinnenexperimenten und Modellierungen kombiniert. Die Felduntersuchungen erfolgen in einem kleinen Fließgewässer mit sandigem Flussbett und hoher Spurenstoffbelastung (gereinigtes Abwasser). Der Versuchsaufbau ermöglicht eine Variation der Fließgeschwindigkeit und damit der Bewegung der Sohlformen. Planare 2D-Optoden erlauben eine Identifikation der Redoxzonierung und damit eine redoxspezifische Beprobung der TrOC-Konzentrationen. Experimente in einer einzigartigen Fließrinne an der Ben-Gurion Universität erlauben eine systematische Variation der Sohlformgeschwindigkeit, ein dynamisches Abflussregime und geben so einen Einblick in die Schlüsselprozesse, die die TrOC-Abnahme kontrollieren. Nach der Zugabe der TrOC werden Zeitreihen ihrer Abnahme im Oberflächenwasser gemessen. Die Redoxzonen im Sediment werden durch planare 2D-Optoden identifiziert und beprobt. Um die Ergebnisse zu verallgemeinern, wird ein reaktives Spurenstoff-Transportmodell für beliebig geformte, instationäre Bettformen entwickelt. Dabei wird auf Basis vorhandener Fließrinnen-Datensätze maschinelles Lernen zur Vorhersage der Fluxverteilungen im Gewässerbett eingesetzt. Strömungs- und Reaktionsparameter werden anhand von Fließgewässer- und Erpe-Datensätzen kalibriert und dann wird eine Monte-Carlo / Maschinenlernen-Studie durchgeführt, um die Reaktionsrate des Gesamtsystems anhand der beobachteten Parameter vorherzusagen. Durch die Verbesserung des mechanistischen Verständnisses der Spurenstoffabnahme in Fließgewässern soll diese Forschung die langfristigen Vorhersagen über den Verbleib von TrOCs in Fließgewässern verbessern und Sanierungsstrategien zur Verbesserung der Wasserqualität in Gewässersystemen vorantreiben.
Das sogenannte Retracking von Einzelwellenformen in der Satellitenaltimetrie über Küstenzonen und Binnengewässern hat seine Grenzen erreicht und bietet im Durchschnitt eine Genauigkeit im Dezimeterbereich. Durch die Analyse von Variationen der Rückstreuleistung entlang der Bin-Koordinate suchen die vorhandenen Retracking-Methoden nach einem Retracker-Offset in der Wellenform. Dies führt zu einer starken Abhängigkeit des Retrackingverfahrens von Messrauschen. Mit dem Start der operativen Sentinel-3-Serie sind wesentlich robustere Algorithmen erforderlich, um hochpräzise Wasserstandsschätzungen über Binnen- und Küstengewässern zu erhalten. Daher ist das Hauptziel dieses Forschungsprojekts, einen solchen robusten Algorithmus zu entwickeln und damit die altimetrische Wasserstandsbestimmung über Binnengewässern und Küstenregionen zu verbessern. Um ein robustes Wellenform-Retracker zu erhalten, ist es unser Ziel, das einen Stapel von benachbarten Wellenform erzeugen (das sogenannte Radargram) und schließlich einen Stapel von Radargrammen in der Zeit zu verwenden, den sogenannten Radargrammstapel, für den wir der raum-zeitlichen Variation der zurückgestreuten Leistung profitieren. Der Radargrammstapel erleichtert die Erkennung von Mustern wie Retracking-Gate, Off-Nadir-Muster (z.B. Parabel), oder Küstenlinien. Anstelle eines Retracking-Gates, als Punkt in einer einzelnen Wellenform, kann in einem Radargrammstapel eine Oberfläche, die sogenannte Retracker-Fläche/Mannigfaltigkeit, bestimmt werden. In diesem Forschungsprojekt wird zunächst die raumzeitliche Entwicklung von Satellitenaltimeterbeobachtungen über Wasserobjekten analysiert und werden Muster in Radargrammstapeln charakterisiert. Um ein Retracker-Fläche und die zugehörige Unsicherheit zu definieren, wird anschließend ein Conditional Random Fields (CRF)-Modell entwickelt. Das CRF-Modell profitiert von bedingten Modellen in den Querschnitten Bin-Raum, Bin-Zeit und Raum-Zeit. Anschließend wird eine maximale a-posteriori-Lösung gefunden, die die Retracking- Fläche ergibt. Zu diesem Zweck wird das Problem als Minimierung einer Energiefunktion formuliert, für die die Leistung verschiedener Klassen von Optimierungstechniken untersucht wird. Schließlich werden Wasserstandszeitreihen mit In-situ-Daten validiert und mit der Leistung bestehender Retrackers verglichen. Im Rahmen dieser Studie werden die Altimetrie-Daten aus den drei Missionen Jason-2&3 und Sentinel 3 verwendet. Zur Validierung werden mehrere Fallstudien ausgewählt. Die Idee des Wellenform-Retracking durch Analyse des raumzeitlichen Verhaltens in einer 3D-Datenstruktur wird in diesem Vorschlag zum ersten Mal formuliert und wurde in der Altimetrieforschung bisher nicht berücksichtigt. Dies eröffnet neue Wege für eine wesentlich genauere Abschätzung des Wasserspiegels für operative Missionen und für künftige Missionen über Binnen- und Küstengewässern.
Die Hydrologie der Landoberfläche wirkt an der Schnittstelle zwischen Boden, Vegetation und Atmosphäre. Sie hat dadurch Auswirkungen auf Nahrungsmittelproduktion, Wasserverfügbarkeit und Extremereignisse, wie Dürren und Überschwemmungen. Die Wechselwirkungen zwischen Land (Hydrologie) und Atmosphäre (Wetter) sind bisher nur ungenügend verstanden. Es ist insbesondere unklar, ob sich die Einflüsse der Landoberfläche auf Vegetation und Wetter durch die globale Erwärmung verstärken werden. Darüber hinaus ist nur wenig bekannt bezüglich des Übergangs von einem energielimitierten Regime, wo die Atmosphäre (Temperatur und Einstrahlung) das Land (Vegetationsproduktivität, Bodenfeuchte) beeinflusst, hin zu einem wasserlimitierten Regime, wo das Land (auch) die Atmosphäre beeinflusst. Um das Verständnis der Land-Atmosphäre-Wechselwirkungen zu verbessern, wird ein multivariater Ansatz mit der Analyse von Daten über Bodenfeuchte, Matrixpotential, Bruttoprimärproduktion, Verdunstung, Temperatur und Landoberflächencharakteristiken vorgeschlagen. Mit dieser umfassenden Methodik werden Land-Atmosphäre-Wechselwirkungen in Bezug auf ihre kurz- und langfristige Variabilität, sowie auf ihre Veränderungen im Kontext des Klimawandels untersucht. Ausserdem werden potentiell stark betroffene Regionen bestimmt. Desweiteren wird ein kritischer Bereich der Bodenfeuchte und/oder des Matrixpotentials identifiziert und charakterisiert, ab dem eine Wasserlimitierung von Vegetation oder Evapotranspiration auftritt. Ein Ergebnis dieser Analyse wird die Identifizierung eines dritten charakteristischen Matrixpotentials neben dem permanenten Welkepunkt und der Feldkapazität sein. Als Grundlage für diese Untersuchungen wird mittels eines Landoberflächenmodells von geeigneter Komplexität ein langfristiger, qualitativ hochwertiger hydrologischer Datensatz berechnet, welcher anhand von multivariaten Beobachtungen kalibriert wird. Dabei werden auch die Unsicherheiten des Datensatzes, sowie der multivariaten Beobachtungen, thematisiert. Die Resultate dieser Arbeit können helfen das Management von Wasserressourcen zu verbessern. Beispielsweise können Prognosen des Matrixpotentials in Verbindung mit dem identifizierten kritischen Bereich für eine intelligente Bewässerung von Pflanzen und Feldern verwendet werden. Eine Analyse von langfristigen Trends in Matrixpotential-, Bodenfeuchte- und Abflussdaten kann als Grundlage für langfristige Anpassungsmaßnahmen dienen. In einer weiteren Analyse werden Größenordnungen und Auftrittshäufigkeiten von Extremereignissen, wie Dürren und Überschwemmungen untersucht und in Verbindung mit entstandenen Sach- und Personenschäden gebracht. Diese Arbeit trägt zu den Millenniums-Entwicklungszielen der Vereinten Nationen bezüglich der Bekämpfung von Hunger und einer nachhaltigeren Wassernutzung, den 'Europa 2020' Zielen der EU Kommission bezüglich nachhaltiger Energienutzung, und zum 'grand challenge' Wasserverfügbarkeit des Weltklimaforschungsprogramms bei.
Poröse Medien bieten exzellente Lebensbedingungen für Bakterien, da ihr Lebensraum geschützt ist aber trotzdem eine kontinuierliche Nahrungezufuhr möglich ist. Folglich existieren Mikroorgansimen in vielen natürlichen und technischen porösen Medien und haben dort einen großen Einfluss. Wenn diese für technische oder industrielle Anwendungen genutzt werden, ist es sehr wichtig die Wechselwirkungen zwischen Strömung, Transport und mikrobiologischen Prozessen zu verstehen. In der Literatur ist eine Vielzahl von Modellierungsmethoden vorhanden, jedoch sind diese in der Regel unter einphasigen Strömungsbedingungen entwickelt worden. Es ist schwierig mikrobiologische Prozesse in den natürlichen und komplexen Porenstrukturen von Gesteinen (wie z.B. Anhaften/Ablösen und Bildung von Biofilmen) zu beobachten und demzufolge sind diese Prozesse unzureichend erforscht. In diesem Projekt werden künstliche Strukturen geschaffen, die den Porenstrukturen des Gesteins nachempfunden sind und dafür benutzt, das Verhalten von Bakterien in mit zwei Phasen gesättigten porösen Medien zu untersuchen. Diese transparenten sozusagen zweidimensionalen Mikromodelle erlauben eine direkte Beobachtung der mikrobiologischen Prozesse, wie z.B. Wachstum, Transport und Anhaftung/Ablösung von Bakterien, durch mikroskopische Auswertungen. Die Bakterien, die für die experimentellen Untersuchungen eingesetzt werden, gehören zu der Klasse der methanogenen Archaeen. Die detaillierte Interpretation der experimentellen Ergebnisse durch Bilddatenverarbeitung erlaubt es, zeitlich und räumlich aufgelöste Datensätze für die Anzahl, Struktur und Bewegung der Bakterien zu erzeugen. Aus diesen Datensätzen wird ein verbessertes mathematisches Modell entwickelt, welches das Wachstum und die Bewegung von Bakterien in mit zwei Phasen gesättigten porösen Medien beschreibt. Das Modell soll das bakterielle Wachstum unter nicht-nährstofflimitierten Bedingungen, das Vorhandensein von verschiedenen bakteriellen Strukturen (Plankton und Biofilm), die individuellen Bewegungseigenschaften und die Anhaftungs- und Ablösevorgänge berücksichtigen. Um das neu entwickelte Modell zu testen und zu parametrisieren, wird es auf Basis eines diagonal-impliziten Runge-Kutta-Verfahrens, welches für die stark nicht-linearen Quellterme gut geeignet ist, numerisch umgesetzt. Die Anwendung des theoretischen Modells bezieht sich auf die Technologie der Untergrundmethanisierung, in welcher das injizierte Gasgemisch aus Wasserstoff und Kohlenstoffdioxid durch mikrobiologische Reaktionen in Methan umgewandelt wird.
In Innenräumen findet sich eine Vielzahl von Chemikalien, die aus Gegenständen, Materialien oder durch menschliche Aktivitäten freigesetzt werden und ein Risiko für aquatische Ökosysteme darstellen können, falls entsprechende Chemikalien in den Wasserkreislauf gelangen. Wir stellen die Hypothese auf, dass aromatische Amine (AA), die aus Innenräumen emittiert werden, in Oberflächengewässer eingetragen werden und dort signifikant zur Belastung und der damit verbundenen Mutagenität beitragen. Gewaschene Textilien, die durch Emissionsquellen in Innenräumen mit AA kontaminiert sind, wirken als Überträger dieser Substanzen in Abwässer. Die Berücksichtigung dieses Übertragungsweges kann uns helfen, das Auftreten von AA ohne klare Emissionsquellen in Oberflächengewässern besser zu verstehen. In vielen Studien wird berichtet, dass AAs, welche in Innenräumen beispielweise durch Rauchen und Grillen von Fleisch entstehen, die Hauptursache für Mutagenität in Oberflächengewässern und häuslichen Abwässern sind. Sie können durch gasförmige und Partikeldepostion auf Textilien adsorbiert werden. Daher wollen wir den Übertragungsweg von AA aus Innenräumen in Oberflächengewässer im Hinblick auf die folgenden vier Aspekte untersuchen: (i) Stoffgruppen-spezifisches Non-target-Screening zum Nachweis der gesamten Verbindungsklasse in allen Matrizes entlang des dargestellten Expositionspfades, d.h. in Extrakten von Textilien, Staub, Waschwasser, Abwasser und Oberflächenwasser; (ii) Instrumente zum Monitoring aromatischer Amine aus Abwässern und Oberflächengewässern mittels selektiver Anreicherung, um ihren Verbleib in Kläranlagen und das damit verbundene Risiko für Wasserorganismen zu entschlüsseln; (iii) Charakterisierung der Aufnahme AA durch Textilien durch gasförmige und Partikeldeposition und ihre Verteilung in Innenräumen durch Expositionsexperimente im Labor und realen Innenräumen und (iv) Anwendung aller entwickelten Instrumente und Methoden in Kombination mit diagnostischen Mutagenitätstests zur Aufklärung der angenommenen Emissionswege. Hierbei werden Textilbelastung in Innenräumen mit verschiedenen AA-Quellen berücksichtigt, Waschexperimente durchgeführt und Proben aus Kläranlagen und Abwasserauffangbecken entnommen, um die quellenbezogenen Muster und die wichtigsten AA zu identifizieren, die die beobachtete mutagene Aktivität verursachen. Mit diesem Ansatz wollen wir die Kenntnislücke zwischen Innenraumexpsosition und der Umweltexposition schließen. In diesem Projekt wird das Fachwissen eines deutschen und eines tschechischen Forschungsinstituts kombiniert. Es umfasst das Target-, Suspect- und Non-target-Screening nach organischen Schadstoffen in komplexen Umweltmischungen, die Detektion von Mutagenität und den zugrundeliegenden Chemikalien in Oberflächenwasser mit wirkungsorientierter Analytik und passiver Probenahme in verschiedenen Umweltmatrizes, sowie die Berücksichtigung von Verteilungsmechanismen von Verbindungen in Innenräumen.
The accurate estimation of nitrous oxide (N2O) emissions and monitoring of nitrate (NO3) leaching in agricultural catchments are critical for contemporary environmental science and policymaking. These issues contribute to climate change and groundwater pollution, necessitating a thorough understanding of underlying processes to develop effective mitigation strategies. Our research aims to develop a robust upscaling procedure for N2O emissions and NO3 leaching at the catchment scale, where mitigation actions are finally applied. This involves an integrated approach spanning three scientific disciplines: 1. Field and laboratory measurements: Utilizing local chamber-based and laboratory-based measurements to assess microbial N cycling fluxes and process rates, providing essential data for process understanding. 2. Remote sensing: Leveraging satellite data with unprecedented spatiotemporal resolution to gather catchment-scale information on geomorphology, topography, land use, standing biomass, and soil water status, enhancing our understanding of the catchment environment. 3. Modelling: Employing a fusion of machine learning techniques and mechanistic modeling, we aim to integrate all information from the collected datasets, facilitating the upscaling of N2O emissions and NO3 leaching to the entire catchment scale. Our work program comprises two interrelated work packages focusing on data collection and modeling. WP 1 Data Collection: Creation of a comprehensive dataset, including N2O and NH3 emissions, NO3 leaching, soil d15N isotopic composition, site preference and d15N-N2O, and lab-based measurements of N process rates such as gross nitrification. This dataset will provide a deeper understanding of microbial N-cycling processes such as nitrification and denitrification and their roles in N2O production and NO3 leaching. Hot spot monitoring: Continuous measurements at model-guided identified N2O emission hot spots, covering potential hot moments such as freeze-thaw periods and fertilization events. WP 2 Modeling: Machine Learning: Extracting knowledge from all collected data to create models predicting N2O emissions and NO3 leaching. Mechanistic modelling: Improving a state-of-the-art biogeochemical model that includes a spatially explicit hydrology model for the lateral flow of water and nutrients. Improving will be particularly based on incorporating isotopic data and an isotopic tracing model. Combining machine learning and mechanistic models to benefit from each other, with mechanistic models enhancing machine learning through providing additional data and machine learning to identify and improve structural deficiencies of the mechanistic model. This interdisciplinary proposal seeks to advance our understanding of N2O emissions and NO3 leaching at the catchment scale, ultimately providing valuable insights for environmental assessment and mitigation strategies in agricultural landscapes.
Das Eis der höchsten Alpengipfel enthält bislang nicht untersuchte, aber überaus wertvolle Klimainformationen. Die interne Altersstruktur der Gipfelgletscher resultiert aus der Reaktion auf Klimabedingungen, die sie Masse gewinnen, verlieren oder stagnieren lassen. Dieses Klimaarchiv ist noch unerforscht, aber akut bedroht von der gegenwärtigen Erwärmung und Extremereignissen. Zum Beispiel ist unzureichend verstanden wie Klimafluktuationen der letzten 1000 Jahre, speziell die so genannte "kleine Eiszeit", die Gipfelgletscher beeinflusst haben. Um diese Frage zu beantworten braucht es Altersinformation über die Gletscherschichtung. Da Abzählen von Jahresschichten nicht möglich ist, muss die Datierung über radiometrische Verfahren erfolgen. Im Altersbereich zwischen 100 und 1000 Jahre vor heute hat nur das Radioisotop des Edelgases Argon, 39Ar, eine passende Halbwertszeit von 269 Jahren, um als Datierungswerkzeug eingesetzt werden zu können. Allerdings ist das Vorkommen von 39Ar in der Natur so gering, dass 1 kg modernes Eis nur etwa 10.000 Atome an 39Ar beinhaltet. Technische Durchbrüche in der Messung von 39Ar in einer Atomfalle (ArTTA) haben es ermöglicht, die benötigte Probenmenge von Tonnen auf ein paar Kilogramm zu reduzieren. Erst dadurch wird die Anwendung zur Gletschereisdatierung durchführbar. Dieses Projekt wird die Methode der ArTTA Datierung für Gletschereis entwickeln, validieren und zur Entschlüsselung neuartiger Klimaarchive anwenden. Bereits bestehende Forschung an der ÖAW und der Uni Heidelberg bieten eine einzigartige Möglichkeit, dieses Vorhaben umzusetzen. Eine in Zusammenarbeit durchgeführte Pilotstudie hat bereits die Machbarkeit des Vorhabens belegt. Daran anschließend soll nun systematisch das Potential der Methode beurteilt werden. Zur Validierung werden Gletscher mit bereits bekannter Altersinformation und zusätzliche radiometrische Datierungen (z.B. über 14C) eingesetzt. Das 39Ar-Datierungsverfahren wird exemplarisch angewendet, um die Klimainformation in der Altersstruktur eines Gipfelgletschers zu rekonstruieren. Die Kenntnis der heutigen Energie- und Massenbilanz ermöglicht die Zuordnung von Akkumulationsänderungen der Vergangenheit zu den ursächlichen Klimaänderungen. Ihre Infrastruktur und hohe Informationsdichte machen die Alpen ein ideales Forschungsfeld für dieses Vorhaben. Schlussendlich wird das 39Ar-Datierungsverfahren für die Paläoklimaforschung erschlossen, mit einem möglicherweise ähnlichen Innovationsschub wie die Anwendung von 14C zur Eisdatierung. Den Einfluss vergangener Klimaschwankungen auf Gipfelgletscher besser zu verstehen wird auch ihre Zukunft besser vorhersagbar machen, mit direkter Relevanz zur Adaption an die sich ändernden Klimabedingungen, aber auch als Beitrag zum Verständnis kleinräumiger Klimaschwankungen und zur Bewusstseinsbildung im Hinblick auf den Klimawandel im Alpenraum.
Unser Projekt fokussiert sich auf die Effekte individueller Merkmalsvariation (phänotypischer Plastizität) und genetischer Merkmalsvariation (polyklonale Systeme) auf Populations-, Gemeinschafts- und Merkmalsdynamiken, in bi- und tritrophischen System, mit Algen, herbivore Ciliaten und ihren Räubern (karnivore Ciliaten). In unserem System wirkt phänotypische Plastizität auf zwei Ebenen. Die herbivoren Ciliaten (Euplotes aediculatus und E. octocarinatus) können phänotypisch plastische Verteidigungen gegen ihre Räuber ausbilden, die aber einen Trade-off zwischen Verteidigung und Konkurrenzstärke bedingen. Wir werden dabei verschiedene Euplotes-Stämme, die sich in ihren Reaktionsnormen der Plastizität, ihrer Wachstumsrate und ihrer Konkurrenzstärke unterscheiden, in mono- und polyklonalen Experimenten, untersuchen. Dementsprechend betrachten wir Merkmalsdynamiken auf der Ebene der Plastizität und auch über die selektionsbedingte Verschiebung der klonalen Zusammensetzungen. Darüber hinaus verwenden wir Prädatoren, die entweder ihrerseits mit phänotypisch plastischen Merkmalen induzierbare Verteidigungen der Beute, zumindest teilweise, ausgleichen können (Lembadion bullinum), oder Räuber, die nicht plastisch reagieren (Stenostomum sphagnetorum). Mit unserem System testen wir folgende Hypothesen:1. Variationen von Merkmalen in Form klonspezifischer Reaktionsnormen (phänotypische Plastizität) auf der Konsumenten- fördert die Stabilität und Beständigkeit der trophischen Ebenen in einem tri-trophischen System.2. Polyklonale Konsumentensysteme mit klonspezifischen Reaktionsnormen der Merkmale erhöhen die Stabilität im Vergleich zu monoklonalen Systemen. 3. Merkmalsvariation auf der Konsumentenebene kann die trophischen Dynamiken in einem tritrophischen System, in Abhängigkeit der Geschwindigkeit der Anpassung, stärker stabilisieren als Merkmalsvariation auf zwei trophischen Ebenen (Räuber und Beute).Unser Projekt kombiniert empirische Experimente mit mathematischer Modellierung. Es ist eng mit anderen Projekten im SPP vernetzt, hat aber das Alleinstellungsmerkmal, dass wir das einzige tritrophische System mit Plastizität auf der Prädatorenebene betrachten. Unser Projekt wird, durch die Kombination experimenteller Ansätze und mathematischer Modellierung, zu einem tieferen Verständnis ökologischer Prozesse im generellen, sowie von Räuber-Beute- und Nahrungsnetz-Dynamiken führen.
Das Projekt ILACPR leistet einen Beitrag zum Ziel eines SPP durch die Nutzung der Radar-Polarimetrie zur quantitativen Prozess- und Modellbewertung, und wird neue Erkenntnisse zum Einfluss anthropogener Landnutzungs- und Landbedeckungsänderungen auf mikrophysikalische und makrophysikalische (dynamische) Wolkenmechanismen liefern. Erste numerische Modellierungsstudien zu einem sommerlichen Konvektionsereignis bei denen Aerosole und Landbedeckung großräumig gestört wurden deuten darauf hin, dass die Reaktion des Systems auf diese Antriebe bezüglich Oberflächenniederschläge gering ist. Jedoch unterscheiden sich die mikrophysikalischen/makrophysikalischen Wege, die als ein gepuffertes System auf Änderungen des Antriebs wirken. Polarimetrische Radarmessungen in Kombination mit solchen numerischen Modellrechnungen erlauben die Untersuchung von Puffermechanismen, die durch Wechselwirkungen zwischen Land, Aerosolen, Wolken und Niederschlagsprozessen entstehen. Die Polarimetrie ermöglicht es uns, die Entwicklung der mikrophysikalischen und makrophysikalischen Prozesse für simulierte und beobachtete Niederschlagswolken zu untersuchen. So sollten sich modifizierte Niederschlagserzeugungsprozesse durch sogenannte polarimetrische Fingerabdrücke identifizieren und quantifizieren lassen und uns somit die Validierung der modellierten Rückkopplungsprozesse zwischen der Oberflächenfluss-Partitionierung und der Aerosol-Wolken-Wechselwirkung ermöglichen. Die Terrestrial Systems Modeling Platform (TerrSysMP) wird genutzt werden, um den Einfluss von Landnutzungsänderungen auf die Aerosolverteilung und Land-Aerosol-Wolken-Niederschlag-Wechselwirkungen zu untersuchen. Weil TerrSysMP derzeit die Rückkopplung zwischen Landbedeckung, Atmosphärenchemie und Aerosolen ignoriert, wird das Atmosphärenmodell um ein chemisches Transportmodell (CTM) erweitert. Multiple Ensemble-Simulationen des Tagesgang werden mit unterschiedlichen meteorologischen Einstellungen werden mit TerrSysMP und TerrSyMP-CTM über dem nordwestlichen Teil Deutschlands, angrenzend an die Niederlande, Belgien, Luxemburg und Frankreich durchgeführt. Die gemeinsame Analyse von beobachteten und synthetischen polarimetrischen Fingerabdrücken für mikrophysikalische und makrophysikalische Prozesse, wie Verdunstung, Riming/Aggregationen, Aufwind-Abwind-Intensitäten wird auf Modellszenarien mit und ohne CTM basieren und es ermöglichen die gekoppelten Auswirkungen der anthropogenen Landnutzung und der Aerosole auf die Entwicklung von Niederschlag-erzeugenden Systemen besser zu verstehen.
Ziel des Vorhabens ist die deutliche Verbesserung der Geräteausstattung des Verbundlabors zur Untersuchung des Umweltverhaltens von anthropogenen Stoffen in Gewässer-, Boden- und Vegetationskompartimenten. Ausgehend von aktuellen Forschungsprojekten steht das Umweltverhalten von Polymeren, insbesondere Mikroplastik im Fokus. Die neuen Geräte sollen von verschiedenen Akteuren genutzt wer-den, neben forschungsstarken Professuren, Nachwuchsforschende, wissenschaftliche Mitarbeitende und Promovierende, die in Projekten zu Mikroplastik, Bodenkunde, Wasserwesen und Vegetationstechnik tätig sind. Mit der Forschung zur Mikroplastik, der Entwicklung der Mikroplastikanalyse durch Elektroseparation in Verbindung mit der Differenzkalorimetrie und eines neuen Herstellverfahrens für Mikroplastikstandards und -referenzmaterialien hat die HTWD bereits ein Alleinstellungsmerkmal erreicht, was sich in Patenten und Publikationen widerspiegelt. Die Geräteauswahl ist primär auf die Weiterentwicklung der Mikroplastikforschung und ihrer Anwendungsbreite ausgerichtet, soll aber ebenso Projekte zur Untersuchung anderer anthropogener Stoffe und zum Umweltverhalten von Polymerwerkstoffen fördern. Die Mikroplastik-Verbundforschung der HTWD wurde ausgehend von fakultätsübergreifenden Lehrangeboten entwickelt und bildet den Kern des Verbundlabors, dessen Gründung die Hochschulleitung initial durch Sondermittel unterstützt hat. Mikrowellenaufschluss, Durchflusszentrifuge, TED-GC-MS, Durchflusszytometer und Thermowaage sollen nun vorhandene Lücken in der Probenvorbereitung und -aufbereitung schließen, neue Möglichkeiten für die Analytik bei hohem Probendurchsatz bieten und verbesserte Nachweisgrenzen für Mikro- und Nanoplastik ermöglichen. Der Ausbau stärkt die Umweltforschung im Bereich Materialforschung, Böden, Wasser und Vegetation, um das Verhalten anthropogener Stoffe in komplexen Umweltkompartimenten besser zu verstehen und die Auswirkungen menschlicher Eingriffe in die Umwelt sinnvoll zu gestalten. Die synergistische, fakultätsübergreifende Forschung zu Fragen der produktiven Land- und Gewässernutzung, der Energieproduktion, der Kontamination von Böden und Gewässern und der Rolle der Vegetation als anzeigendes, verbindendes und gestaltendes Element soll neue Erkenntnisse und Technologien für eine nachhaltige Entwicklung generieren. Eine moderne analytische Ausstattung ist dazu unerlässlich. Deren Beschaffung übersteigt die Möglichkeiten der Hochschule und kann nicht auf anderem Weg finanziert werden. Die HTWD kann durch die beantragte Ausstattung Alleinstellungsmerkmale weiterentwickeln und die Vorteile der fakultätsübergreifenden Kooperation demonstrieren. Offenheit zur interdisziplinären Zusammenarbeit ist ebenso gelebte Praxis wie die Berücksichtigung neuer Schwerpunkte und aktueller Trends, eine bevorzugte Förderung junger Wissenschaftler und Begleitung durch Maßnahmen für chancengerechte Forschung, um eine nachhaltige Zukunftsfähigkeit zu gewährleisten.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 836 |
| Kommune | 3 |
| Land | 5 |
| Wissenschaft | 760 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 836 |
| License | Count |
|---|---|
| Offen | 836 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 632 |
| Englisch | 614 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Keine | 19 |
| Webseite | 817 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 660 |
| Lebewesen und Lebensräume | 733 |
| Luft | 530 |
| Mensch und Umwelt | 836 |
| Wasser | 821 |
| Weitere | 836 |