Die Kontamination des Untergrunds durch nicht mischbare Schwerphasen (DNAPLs) birgt nachteilige Auswirkungen auf Mensch und Umwelt und gefährdet die Sicherheit von Grundwasserressourcen. ‚Natural Attenuation‘ von wassergelösten DNAPLs ist ein typischer Sanierungsansatz bei DNAPL-Schadensfällen. Dennoch bleibt das Schicksal von derartigen Standorten trotz einer Reihe von Untergrund-Erkundungstechnologien als langfristige Kontaminationsherde unklar. Grund hierfür sind unzureichende Daten und Kenntnisse über Quellzonen. Zusätzlich können Klimawandel und anthropogene Aktivität gemeinsam neue Gefahrenpotenziale schaffen. Letztere induzieren hydraulische und thermische Stressoren, welche potenziell die Quellzonen beeinflussen. Ein solides Verständnis der Prozesse, die mit der Bildung von DNAPL-Quellzonen unter sich ändernden Bedingungen verbunden sind, ist entscheidend, um eine effiziente Bewertung kontaminierter Standorte sicherzustellen. Das Projekt ReCAp zielt darauf ab, die transiente Dynamik der DNAPL-Quellzonenbildung systematisch zu untersuchen, um die Relevanz sich ändernder externer Stressoren im Vergleich zu anderen Systemeigenschaften zu bewerten. Durch den Einsatz experimenteller und modellbasierter Methoden wird ein vereinfachtes Dreiphasen-Strömungssystem im Labormaßstab evaluiert (physische Aquifermodelle). Sich ändernde externe Stressoren (hydraulisch, thermisch) werden durch Signalvariationen (Grundwasserstand, Untergrundtemperatur) nachgebildet. Dazu werden hydrologische Mess- und Klimaprojektionsdaten repräsentativer Standorte analysiert, um eine Reihe von Simulationsszenarien im Labormaßstab zu definieren. ‘Reflective Optical Imaging‘ in Kombination mit einem Bildverarbeitungs- und Analyse-Framework dient der Generierung experimenteller Beobachtungsdaten für die Phasensättigungsverteilung. Letztere Daten werden zur Kalibrierung eines numerischen Mehrphasenströmungsmodells verwendet, das in der Softwaresuite TOUGH implementiert ist. Hierzu wird eine Zielfunktion mit unterschiedlichen Kriterien bezüglich Proxy-Quellzoneneigenschaften definiert und an einen semi-automatischen inversen Modellierungsansatz (z. B. PEST++) gekoppelt. Eine statistische Analyse unter Variation von Messunsicherheits-behafteten Parametern wird abschließend durchgeführt, um die Relevanz sich ändernder externer Stressoren im Vergleich zu den Eigenschaften des Untergrunds und der Fluide abzugrenzen. Die wissenschaftlichen Ergebnisse sollen nicht nur für ein verbessertes Verständnis der Quellzonenbildung unter sich ändernden Systembedingungen sorgen, sondern auch zur Optimierung von Labormethoden zur Visualisierung der Phasenmigrationsdynamik beitragen. In Zukunft können die Projektergebnisse die Grundlage für die Entwicklung prozessgesteuerter Modelle sein, die sorgfältig anhand robuster Beobachtungsdaten im Labormaßstab verifiziert werden.
Sediment erosion and transport is critical to the ecological and commercial health of aquatic habitats from watershed to sea. There is now a consensus that microorganisms inhabiting the system mediate the erosive response of natural sediments ('ecosystem engineers') along with physicochemical properties. The biological mechanism is through secretion of a microbial organic glue (EPS: extracellular polymeric substances) that enhances binding forces between sediment grains to impact sediment stability and post-entrainment flocculation. The proposed work will elucidate the functional capability of heterotrophic bacteria, cyanobacteria and eukaryotic microalgae for mediating freshwater sediments to influence sediment erosion and transport. The potential and relevance of natural biofilms to provide this important 'ecosystem service' will be investigated for different niches in a freshwater habitat. Thereby, variations of the EPS 'quality' and 'quantity' to influence cohesion within sediments and flocs will be related to shifts in biofilm composition, sediment characteristics (e.g. organic background) and varying abiotic conditions (e.g. light, hydrodynamic regime) in the water body. Thus, the proposed interdisciplinary work will contribute to a conceptual understanding of microbial sediment engineering that represents an important ecosystem function in freshwater habitats. The research has wide implications for the water framework directive and sediment management strategies.
Binnengewässer sind wichtiger Teil des globalen Kohlenstoffkreislaufs, da sie der terrestrischen Biosphäre entstammende Biomasse (organisches Material, OM) aufnehmen und umsetzen. Gelöstes OM beeinflusst Farbe und Zustand der Gewässer und subventioniert als Energieträger das aquatische Nahrungsnetz. Der Umsatz des OM wird von dessen oxidativer Mineralisation getrieben, daher wird die Sauerstoffverfügbarkeit als kritischer Einflussfaktor gesehen. Jedoch findet auch in sauerstofffreien, anoxischen Zonen rege Produktion, Mineralisation und Transformation von OM statt. Die chemische Zusammensetzung des OM wird in anoxischen Zonen auf spezifischen Reaktionspfaden transformiert. Zu diesen Pfaden gehört (1.) der bevorzugte Abbau von energiereichen OM-Fraktionen, (2.) die Anreicherung von mikrobiellem OM, sowie (3.) der Einbau von anaerob entstandenem Wasserstoff in OM. Anoxische Zonen sind in kontinentalen und marinen Gewässern bereits heute weit verbreitet. Ihre weitere Ausdehnung ist vorhergesagt. Trotzdem ist unklar, unter welchen Bedingungen die anoxischen Reaktionspfade aktiviert werden und wie sie gemeinsam den Kohlenstoffkreislauf und aquatische Ökosystemfunktionen beeinflussen. Ziel dieses Projekts ist es daher, das Zusammenspiel anoxisch ablaufender OM Transformationen aufzuklären. Zu diesem Zweck entwickeln wir eine OM Charakterisierung basierend auf der (Gibbs-) Energie seiner molekularen Bestandteile. Die Energieeigenschaften des OM dienen als Bezugssystem, mit dem sich aktive Reaktionspfade einschließlich ihre spezifischen Einflussfaktoren unterscheiden lassen. Auf Grundlage dieses Bezugssystems können wir die orts- und substratspezifischen Faktoren identifizieren, die mit der molekulare OM Zusammensetzung variieren. Entlang aquatischer Netzwerke werden wir dann analysieren, wie anoxische Zonen einen spezifischen Fingerabdruck im OM formen. Die Ergebnisse dieses Projekts werden eine neuartige, energiezentrierte Charakterisierung von organischem Material begründen. Damit können wir langfristig unser Verständnis des Umweltverhaltens von OM, insbesondere unter anoxischen Bedingungen, verbessern.
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.
Das Wasserfahrzeug als Messgeräteplattform besteht aus einem durch zwei Motoren angetriebenen Katamaran. Das Sensorpaket beinhaltet Messtechnik zur gleichzeitigen Erfassung der Gewässergüte (Multiparametersonde), der Gewässertopografie (Vertikal-Echolot, Seitensichtsonar) sowie hochaufgelöster Strömungsverhältnisse im Fließquerschnitt (9-strahlige Akustik-Doppler-Sonde). Weiter ist ein LiDAR-Sensor zur Erfassung und Kartierung der Ufervegetation bzw. Bebauung an und in Gewässerrandstreifen vorgesehen. Für eine georeferenzierte Datenerfassung soll die Messgeräteplattform mit einem GNSS-Empfänger (RTK-Genauigkeit) ausgestattet werden und ergänzend eine Zielmarke erhalten, sodass ein Tracking über Kopter und Vermessungsdrohnen (UAVs) ermöglicht wird. Mit den Messgeräten sollen Forschungsfragen in den Handlungsfeldern „Digitalisierung der Wasserwirtschaft“, „Resilienz gegenüber Hoch- und Niedrigwasserereignissen“ und „Neue Verfahren zur Datenerhebung in der Wasserwirtschaft“ beantwortet werden. Grundlegend wird mit dem Großgerät die Aufnahme von Messdaten angestrebt, die möglichst viele gewässerbezogene Parameter enthalten. So soll eine Datenbasis geschaffen werden, welche die Grundlage für die Beantwortung der folgenden Forschungsfragen darstellt: - Inwiefern sind datengetriebene Modelle in der Lage, strukturelle Veränderungen im Gewässer abzubilden und diese auf Wasserstand-Abfluss-Beziehungen zu übertragen bzw. ebendiese zu aktualisieren? - Lassen sich räumliche und raumzeitliche (Auto-) Korrelationen von Niederschlag- und Abflussdaten mittels maschineller Lernverfahren (ML) (insbesondere Long Short-Term Memory-Methoden) modellieren und welchen Einfluss haben Menge und Qualität der Eingangsdaten auf die Genauigkeit der Systemantwort „Abfluss“? - Wann und wo finden Sedimentationsprozesse in Speichersystemen (z. B. Talsperren) statt und können diese durch gezielte Bewirtschaftungspläne verhindert werden? - Welche Auswirkungen hat die Volumenänderung auf die Bewirtschaftung von Speichersystemen und die Bereitstellung bzw. Aufrechterhaltung der Wasserversorgung?
Im Fokus unseres Teilprojektes steht die Untersuchung der Effekte von Merkmalsvariabilität auf die Dynamiken innerhalb von Räuber-Beute-Systemen. Hierfür wird die Merkmalsvariabilität in der Beutegilde durch die phänotypische Plastizität des Beutebakteriums Pseudomoas putida abgebildet, welches in der Lage ist, sowohl Biofilme als auch Plankton zu bilden. Die Merkmalsvariabilität der Räubergilde ergibt sich aus den verschiedenen Nahrungspräferenzen der Räuberorganismen; Paramecium tetraurelia (ein Ciliat) ernährt sich ausschließlich von planktischen Bakterien, während die Amöbe Acanthamoebae castellanii ausschließlich Biofilm konsumiert. Es wurde ein neuartiges Chemostatensystem entwickelt, welches die separate Manipulation der Plankton- und der Biofilmphase erlaubt. Diese System ermöglicht es uns erstmalig, die Verteidigungskosten der Beutephänotypen gegenüber des jeweilig spezialisierten Räubers gezielt zu manipulieren. In der zweiten Förderperiode möchten wir das etablierte System nutzen und folgende vier Hypothesen testen, welche bereits durch erste Modelsimulationen unterstützt wurden:1) Merkmalsvariabilität in der Räubergilde erhöht den Kohlenstofffluss durch das System, weil die Akkumulation von Biomasse im fraßgeschützten Beutephänotyp verhindert wird.2) Phänotypische Plastizität der Beute kann indirekt die Koexistenz der Räuber fördern. Modellsimulationen weisen darauf hin, dass der Biofilmräuber im Ein-Räuber-System ausstirbt, da die Beute in den geschützten Phänotypen wechselt.3) In Weiteren werden wir uns auf die Systemdynamiken fokussieren und die Hypothese testen, dass ausgeglichene Verteidigungskosten innerhalb der Beutegilde zu zyklischen Systemdynamiken führen. Um das zu testen, werden wir die Wachstumsraten von beiden Beutephänotypen manipulieren. Das Planktonwachstum wird mit Antibiotika reduziert und das Biofilmwachstum durch erhöhte Kohlenstoffverfügbarkeit im Substrat erhöht.4) Abschließend erhöhen wir die Komplexität des Systems und fügen einen weiteren Beuteorganismus zu, welcher über eine höhere Biofilm- und eine geringere Planktonwachstumsrate verfügt. Die dadurch entstehende genotypische Variation und phänotypische Plastizität erhöhen die Merkmalsvariabilität in der Beutegilde. Mit diesem System testen wir die Hypothese, dass Merkmalsvariabilität in der Räubergilde die Koexistenz zweier sich konkurrierenden, phänotypisch plastischen Beutearten fördert.Diese Hypothesen werden in enger Vernetzung von Chemostatexperimenten und mathematischer Modellierung getestet. Das Projekt wird in Zusammenarbeit mit der DynaTrait-Gemeinschaft durchgeführt, insbesondere mit Gruppen welche ebenfalls bi-trophische Systeme untersuchen.
Ausreichende Verfügbarkeit von Trinkwasser und entsprechende Langzeitplanung sind wesentliche Voraussetzungen für eine nachhaltige Zukunft. Dazu bedarf es verlässlicher Langzeitprognosen des zukünftigen Wasserbedarfs. Stündliche und tägliche Bedarfsprognosen mithilfe von maschinellem Lernen (ML) sind wohletabliert, sofern ausreichend Daten vorhanden sind. Dennoch gibt es einige Herausforderungen. Erstens verfügen viele lokale Wasserversorger lediglich über monatliche Bedarfsdaten. Zweitens ist das System wegen des Klimawandels und wegen sozialer, rechtlicher und wirtschaftlicher Veränderungen instationär. Drittens sind zukünftige Wetter- und Klimabedingungen sowie die genannten Wandelprozesse unsicher. Insgesamt führt dies zu hoch volatilen und unsicheren Szenarien mit begrenzten Daten, was eine große Herausforderung für Modellierung und ML-Methoden darstellt. Dennoch sollten diese Methoden breit in verschiedenen Klima- und Wirtschaftsregionen anwendbar sein, zuverlässige Vorhersagen über Jahrzehnte ermöglichen und für Experten in Planungsbüros handhabbar sein. Dieses Projekt zielt darauf ab, Langzeitprognosen des Wasserbedarfs zu verbessern, indem wir folgende vier Forschungsfragen bearbeiten: Welche ML-Modelle für datenarme Probleme beschreiben den Wasserbedarf am besten, und kann die Modellauswahl automatisiert werden? Welche erklärenden Variablen sind notwendig, und wie sind diese zukünftig verteilt? Wie können wir der variierenden Aussagekraft von Daten in instationären Problemen begegnen? Wie können wir sinnvolle Unsicherheitsintervalle für Risikobewertungen erreichen? Um diese Fragen zu beantworten, werden wir speziell für datenarme Situationen entwickelte ML-Modelle entwickeln, kombinieren und bewerten sowie deren Auswahl automatisieren. Dies umfasst auch die Auswahl der erklärenden Variablen und die Untersuchung ihrer Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Wir werden auf zwei Zeitskalen arbeiten: kurzfristig (lokal Wetter) und langfristig (Klima). Für die kurze Zeitskala werden wir statistische Wettergeneratoren verwenden, während wir für die langfristige Skala Langzeit-Wettervorhersagen des DWD unter verschiedenen Klimaszenarien nutzen werden. Da technische, gesellschaftliche oder wirtschaftliche Veränderungen und ihre Auswirkungen auf den Wasserbedarf schwer vorhersehbar und allgemein modellierbar sind, müssen sie als exogene oder festgesetzte Variablen behandelt werden. Sie können die Aussagekraft von Daten, die unter aktuellen Bedingungen erhoben werden, beeinflussen. Daher werden wir Multi-Fidelity-Ansätze entwickeln, die aus kürzeren Zeitreihen größerer räumlicher Gebiete lernen können. Für das Projekt bauen wir auf Vorarbeiten im Bereich des Polynomiellen Chaos und der Gauß-Prozess-Regression auf. Alle Methoden werden open-source verfügbar gemacht, um Transparenz in der Bedarfsvorhersage zu fördern und somit verbesserte Vorhersagen und Entscheidungsunterstützung öffentlich verfügbar zu machen.
Wärmetransfer in geklüfteten porösen Medien ist ein essentieller Prozess im Erdinnern. Er ist Triebkraft für zahlreiche Naturphänomene, wie Geysire, hydrothermische und vulkanische Systeme, als auch für Naturgefahren wie Gesteinsbrüche und Erdbeben. Er bildet die Grundlage für industrielle Anwendungen, etwa im Bereich Geothermie. Die Fließbewegung in Risssystemen kann recht gut beschrieben werden. Es existiert eine breite Auswahl an Ansätzen, u. a. aus der Kontinuumsmechanik, multiple Medien und die explizite Beschreibung von Klüften. Allerdings haben existierende Modelle für den Wärmetransfer zwei große Schwachpunkte: Oft wird ein thermisches Gleichgewicht zwischen Gestein und Fluid vorausgesetzt und die Rolle der Risse vernachlässigt. Beides ist eng miteinander verbunden, da Risse mit hohen Fließgeschwindigkeiten eine Ursache für ein thermisches Ungleichgewicht sind und eine passende Beschreibung des Wärmetransfers in Rissen fehlt. In diesem Projekt wird ein neuartiges Modell entwickelt, um Wärmetransfer in Klüften unter Berücksichtigung mikroskopischer Rissoberflächenmorphologie zu beschreiben. Aktuelle Laborexperimente erlauben eine Analyse dieser Prozesse in bisher unbekannter Genauigkeit und ermöglichen einen tief gehenden Vergleich mit theoretischen Modellen. Oberflächenrauhigkeit, Öffnungsweite und Kontaktfläche beeinflussen Fließfeld wie Wärmetransfer. Gleichzeitig verändert Temperatur die Fluideigenschaften, und Risscharakteristiken hängen vom Spannungsfeld ab, welches wiederum von Temperatur und Fluiddruck abhängt. Ein passendes Wärmemodell muss daher auch hydraulische und mechanische Prozesse berücksichtigen, was in einem vollständig gekoppelten thermisch-hydraulisch-mechanischen Modell resultiert. Die theoretische Modellentwicklung beginnt mit einfachen Geometrien, um gute Vergleichbarkeit mit Laborergebnissen von externen Projektpartnern im Centimeterbereich zu ermöglichen. Daran schließt sich die Erweiterung auf komplexe Kluftnetzwerke an. Um auch für Anwendungen mit hunderten Metern Ausdehnung geeignet zu sein, wird das Modell mit statistischen Methoden skaliert und durch andere Parameter beschrieben, wie der Rissdichte. Anwendung auf Feldskala und Vergleich mit Messungen dienen zur Evaluation. Eine Einbindung des entwickelten Modells in eine Auswahl an wissenschaftlichen Softwareprogrammen ist geplant. Dieser innovative Ansatz kann in unterschiedlichen Modellen unabhängig von der gewählten Rissrepräsentation verwendet werden. Das vorgeschlagene Projekt schließt die lang existierende Lücke einer über die Skalen konsistenten Beschreibung des Wärmetransfers in geklüfteten porösen Medien unter Berücksichtigung statischer wie dynamischer Größen. Erstmals wird es möglich sein den Einfluss und die Interaktion einzelner Bedingungen und Gegebenheiten auf den Wärmetransfer und -transport im Detail zu untersuchen. Die Bestimmung der transferierten Wärme in natürlichen und industriellen Anwendungen wird sich dadurch signifikant verbessern.
The decomposition of terrestrial organic material such as leaf litter represents a fundamental ecosystem function in streams that delivers energy for local and downstream food webs. Although agriculture dominates most regions in Europe and fungicides are applied widely, effects of currently used fungicides on the aquatic decomposer community and consequently the leaf decomposition rate are largely unknown. Also potential compensation of such hypothesised adverse effects due to nutrients or higher average water temperatures associated with climate change are not considered. Moreover, climate change is predicted to alter the community of aquatic decomposers and an open question is, whether this alteration impacts the leaf decomposition rate. The current projects follows a tripartite design to answer these research questions. Firstly, a field study in a vine growing region where fungicides are applied in large amounts will be conducted to whether there is a dose-response relationship between the exposure to fungicides and the leaf decomposition rate. Secondly, experiments in artificial streams with field communities will be carried out to assess potential compensatory mechanisms of nutrients and temperature for effects of fungicides. Thirdly, field experiments with communities exhibiting a gradient of taxa sensitive to climate change will be used to investigate potential climate-related effects on the leaf decomposition rate.
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.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 836 |
| Kommune | 9 |
| Land | 5 |
| Wissenschaft | 752 |
| 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 |