Ultrafeine Partikel (UFP) mit einem aerodynamischen Durchmesser kleiner als 100 nm stehen unter dem Verdacht die menschliche Gesundheit zu schädigen, allerdings fehlt bisher die abschließende wissenschaftliche Evidenz aus epidemiologischen Studien. Zur Herleitung von Expositionskonzentrationen gegenüber UFP wurden zum Teil statistische Modellierungsverfahren genutzt um UFP-Anzahlkonzentrationen vorherzusagen. Ein häufig genutztes Verfahren ist eine auf Flächennutzung basierte lineare Regression („land-use regression“, LUR). Allerdings wurden in luftqualitativen Studien auch andere, ausgefeiltere Modellansätze benutzt, z.B. „machine learning“ (ML) oder „deep learning“ (DL), die eine bessere Vorhersagegenauigkeit versprechen. Das Ziel des Projekts ist die Modellierung von UFP-Anzahlkonzentration in urbanen Räumen basierend auf ML- und DL-Algorithmen. Diese Algorithmen versprechen eine bessere Vorhersagegenauigkeit gegenüber linearen Modellansätzen. Mit unserem Modellansatz wollen wir sowohl räumliche als auch zeitliche Variabilität der UFP-Anzahlkonzentrationen abbilden. In einem ersten Schritt werden die Messergebnisse aus mobilen Messkampagnen genutzt um ein ML-basiertes LUR Modell zu kalibrieren. Zusätzlich werden urbane Emissionen aus lokalen Quellen, abseits vom Straßenverkehr, identifiziert und explizit in das Modell einbezogen. In einem zweiten Schritt wird ein DL-Modellansatz basierend auf Langzeit-UFP-Messungen mit dem ML-Modell gekoppelt um die Repräsentierung der zeitlichen Variabilität zu verbessern. Unser vorgeschlagenes Arbeitsprogramm besteht aus fünf Arbeitspaketen (WP): WP 1 beinhaltet mobile Messungen mittels eines mobilen Labors und eines Messfahrads. WP 2 besteht aus stationären Messungen, die an Stationen des German Ultrafine Aerosol Network durchgeführt werden. In WP 3 werden wichtige UFP-Emissionsquellen, insbesondere Nicht-Verkehrsemissionen, mit Hilfe von zusätzlichen kurzzeitigen stationären Messungen identifiziert und quantifiziert. In WP 4 werden ML-Algorithmen genutzt um ein statistisches Modell aufzubauen. Als Kalibrierungsdatensatz werden die Messungen aus WP 1 benutzt. Das Modell wird UFP-Anzahlkonzentrationen mit Hilfe eines Datensatzes aus erklärenden Variablen, u.a. meteorologische Größen, Flächennutzung, urbaner Morphologie, Verkehrsmengen und zusätzlichen Informationen zu UFP-Quellen nach WP 3, vorhersagen. In WP 5 werden die UFP-Anzahlkonzentrationen aus WP 2 für einen DL-Modellansatz genutzt, der die zeitliche Variabilität repräsentieren wird. Dieser wird dann mit dem ML-Modell aus WP 4 gekoppelt. Der Nutzen der Modellkopplung wird mit dem Datensatz aus WP 3 validiert. Aus unserem Projekt wird ein Modell hervorgehen, das in der Lage ist die räumliche und zeitliche Variabilität urbaner UFP-Anzahlkonzentrationen in einer hohen Genauigkeit zu repräsentieren. Damit wird unsere Studie einen Beitrag zur Quantifizierung von Expositionskonzentrationen gegenüber UFP z.B. in epidemiologischen Studien leisten.
Die Bildung der Eis Phase in der Troposphäre stellt einen wichtigen Fokus der aktuellen Atmosphärenforschung dar. Durch heterogene Nukleation entstehen bei Temperaturen oberhalb von -37°C primäre Eiskristalle an sogenannten eiskeimbildenden Partikeln (INP, engl, ice nucleating particles). Die räumliche Verteilung der INP und deren Quellen variieren stark. In der Atmosphäre finden sich INP nur in sehr geringer Anzahlkonzentration, oft weniger als ein Partikel pro Liter, und sie stellen nur eine kleine Untergruppe des gesamten atmosphärischen Aerosols dar. Ziel dieses Antrages ist es die Anzahlkonzentrationen von eiskeimbildenden Partikeln und deren Variabilität in der Atmosphäre zu messen. Außerdem sind Laborstudien geplant, in denen unser Verständnis über die chemischen und biologischen Eigenschaften der Partikel, die die Eisbildung initiieren, verbessert werden soll. Mit dem von unserer Arbeitsgruppe entwickelten Eiskeimzahler FINCH (Fast Ice Nucleaus CHamber) sollen die atmosphärischen Anzahlkonzentrationen von INP bei verschiedenen Gefriertemperaturen und Übersättigungen an mehreren Standorten gemessen werden. Die Kopplung von FINCH mit einem virtuellen Gegenstromimpaktor (CVI, engl, counter-flow virtual impactor, Kooperation mit RP2), die während lNUIT-1 entwickelt und getestet wurde, soll nun weiter charakterisiert und Messungen damit fortgesetzt werden. Bei dieser Methode werden die Eispartikel, die in FINCH gebildet werden, von den unterkühlten Tröpfchen und inaktivierten Partikeln separiert und mit weiteren Messmethoden untersucht. In Kooperation mit RP2 und RP8 planen wir hierbei die Charakterisierung der INP mittels Größen- und Aerosolmassenspektrometer sowie die Sammlung der INP auf Filtern oder Impaktorplatten zur anschließenden Analyse mit einem Elektronenmikroskop (ESEM, engl. DFG fomi 54.011 -04/14 page 3 of 6 Environmental Scanning Electron Microscopy). Die Feldmessdaten werden von umfangreichen Laborstudien an den Forschungseinrichtungen AIDA (RP6) und LACIS (RP7) ergänzt. Dort soll das Immersionsgefrieren von verschiedenen Testpartikeln aus biologischem Material (z.B. Zellulose), porösem Material (z.B. Zeolith) und Mineralstaub mit geringem organischem Anteil im Detail untersucht werden. Des Weiteren planen wir Labormessungen, bei denen eine verbesserte Charakterisierung der Messunsicherheiten von FINCH erarbeitet werden soll. Außerdem werden regelmäßige Tests und Kalibrierungen mit FINCH durchgeführt, für die Standardroutinen festgelegt werden sollen. Um die Rolle der INP bei der Wolken- und Niederschlagsbildung sowie bei den Wolkeneigenschaften abzuschätzen, werden die gewonnenen Messergebnisse am Ende als Eingabeparameter für erweiterte Wolkenmodelle (Kooperation mit WP-M) dienen.
Innerhalb der Forschergruppe GlobalCDA wird das Projekt P5 die erforderlichen Wasserstände von Inlandsgewässern bereitstellen, die später in Wasservolumina und -abflüsse umgerechnet werden und als Beobachtungsdaten für die Kalibrierung und zur Assimilation in das WaterGAP Modell verwendet werden. Neben der Bereitstellung der Wasserhöhen innerhalb der Test- und Untersuchungsregionen wird sich das Projekt schwerpunktmäßig mit der Entwicklung der notwendigen Ansätze und Methoden beschäftigen, die für eine automatische, schnelle, zuverlässige und hochgenaue Ableitung von Inlandgewässerhöhen auf globaler Skala benötigt werden. Im Einzelnen werden im Projekt Forschungen zu folgenden Schwerpunkten durchgeführt: (1) Automatische Erkennung und Definition von permanenten und nicht-permanenten Wasserflächen, (2) Zuverlässige Klassifizierung von Radarechos von unterschiedlichen Oberflächenreflektoren und konsistent für verschiedene Missionen, (3) Verbesserter Retracking-Algorithmus für Inland-Altimetermessungen, der die konsistente Verwendung und Kombination verschiedener Altimetermessungen erlaubt, und (4) Zuverlässige Ableitung von Fehlerinformationen für jede gemessene Wasserhöhe. Alle erarbeiteten Methoden werden im Rahmen des Projektes sorgfältig validiert und mit existierenden Ansätzen und Daten verglichen.
Das Biofilmwachstum in Biofilmreaktoren wird hauptsächlich durch den Abtragprozess reguliert. Den Abtragprozess zu kontrollieren ist daher ein wichtiges Anliegen für den stabilen Betrieb eines Bioreaktors. Zur Kontrolle des Reaktors und um die größte Effizienz zu erreichen sind mathematische (bzw. numerische) Modelle, die den Abtragsprozess darstellen, hilfreich. Solche Modelle können möglicherweise sogar für den Entwurf von Biofilmreaktoren nützlich zu sein. In diesem Projekt soll ein multidimensionales, poroviskoleastisches Biofilm Modell entwickelt werden, das den Abtragsprozess abbildet. Dabei soll auch der Abtrag durch das Auslösen von größeren Stücken ('sloughing'), das durch die Schubspannungen an der Biofilm Grenzfläche und durch das Spannungsfeld im Biofilm entsteht, erfasst werden. Das Modell für den Abtrag soll basierend auf den Schubspannungen an der Grenzfläche und dem Spannungsfeld im Biofilm formuliert werden. Das Modell wird mit experimentellen Beobachtungen kalibriert und validiert. Biofilm Modelle, die für Reaktoren verwendet werden, sind in der Regel eindimensional (1D). Aus diesem Grund soll in diesem Projekt mittels Modellrechnungen mit dem validierten multi-dimensionalen Abtragmodell ein vereinfachtes ('upscaled') 1D Modell entwickelt werden.
Im beantragten Forschungsvorhaben wird der natürliche Austritt von Kohlenstoffdioxid (CO2) aus Mofetten im Eyachtal zwischen Horb und Rottenburg untersucht. CO2 kann sich in der bodennahen Atmosphäre ansammeln und in entsprechender Konzentration für Mensch und Tier gefährlich werden. Die im Eyachtal austretenden Mengen wurden bislang nicht zuverlässig quantifiziert. Darüber hinaus ist CO2 ein Treibhausgas und steht im Zusammenhang mit dem weltweiten Klimawandel. Ähnliche und auch größere Quellgebiete existieren an verschiedenen Orten der Welt. Der quantitative Einfluss dieser natürlichen geologischen Gasquellen auf den Gashaushalt der Erde ist unbekannt, da auch die Menge des ausströmenden CO2 nicht bekannt ist.Ziel des Vorhabens ist die Überwachung der natürlichen CO2 Austrittsquellen sowie der umgebenden Atmosphäre im Eyachtal. Die Messdaten dienen der Bilanzierung der Austrittsmengen sowie die Ermittlung der horizontalen und vertikalen Flüsse im Versuchsgebiet. Hierbei wird auch die zeitliche Veränderung dieser Austritte erfasst.Zu diesem Zweck soll ein mikro-meteorologisches Messsystem (Eddy-Covariance Station) in Kombination mit einem verteilten Netzwerk aus vielen kostengünstigen CO2 Sensoren installiert werden. Ein solches Netzwerk kann die inhomogene Verteilung der Austritte sowohl zeitlich als auch räumlich erfassen. Die Verwendung von kostengünstigen Sensoren erlaubt den Betrieb einer größeren Anzahl von Sensoren und damit verbunden eine größere räumliche Abdeckung.In den letzten Jahren hat die Arbeitsgruppe Umweltphysik der Universität Tübingen eine neue Methode entwickelt, CO2 mit günstigen Sensoren in Bodennähe zu messen. Ein Nachteil der kostengünstigen Sensoren liegt in der (im Vergleich zu hochwertigen Sensoren) geringeren absoluten Messgenauigkeit. Die EC Station dient daher als Referenz, um die erreichbare Genauigkeit und Langzeitstabilität des Sensornetzes zu bewerten, die günstigen Sensoren zu kalibrieren und den turbulenten Transport des CO2 zumindest an einer Stelle direkt zu messen. Für ein vollständiges Netzwerk müssen die CO2 Sensoren noch mit geeigneten Feuchte- und Temperatursensoren ergänzt werden. Die entsprechende Hardware muss beschafft und schrittweise aufgebaut werden.Im Projekt soll ein Netzwerk aus z.B. 64 Sensoren aufgebaut werden, das die räumliche und zeitliche Verteilung des CO2 im Untersuchungsgebiet experimentell bestimmt. Die Beschaffung der Geräte ist bereits von der Alfred-Teufel Stiftung finanziert. Die Messungen werden über eine Datenbank mit Internet Schnittstelle auch der wissenschaftlichen Öffentlichkeit zur Verfügung gestellt.Das Vorhaben gliedert sich in zwei Projektphasen von je drei Jahren Dauer, beantragt wird die erste Phase. In der 2. Phase ist die numerische Simulation der CO2 Ausbreitung und die Übertragung der Methode auf andere Regionen vorgesehen.
The aim of my study is to calibrate PAR from small lakes against tree biomass, which can be used to achieve quantitative estimates of biomass in the past. Furthermore, the relation between pollen percentages and plant abundance will also be investigated. As study area, the state Brandenburg was chosen, because it has a large number of lakes and is covered by different plant communities, like conifer forest, mixed forest, deciduous forest and open land. These are situated on a range of soil types in a terrain with little altitudinal differences. Lakes in different types of landscape were selected. They were of almost uniform size, mostly ranging from 100-300 m in diameter and without inflow and outflow. Deeper lakes in proportion to the lake size were preferred, to avoid lakes with a high pollen redeposition. In order to have an effective fieldwork and to get the broadest possible data spectrum for modeling, the relevant pollen source area of pollen (Sugita, 1994) was estimated, based on the map CORINE. The calculation shows that the pollen source area is approximately 5-6 km. However, we also sampled lakes which are situated closer together, especially when the landscape structure was very heterogenic at the small scale. From the surface samples of 50 lakes, the pollen percentages of different taxa will be compared with the information from the forest inventory data for different distances around the lakes to evaluate theoretical considerations of pollen source area. These data are available at the data base Datenspeicher Wald, which contains information about cover, age and biomass for the different tree species. This information was collected during the time of the German Democratic Republic (DDR) and is in the most continued. Concurrently, 15 of the short cores are selected for dating by 210Pb. PAR will be calculated based on the sedimentation rates obtained for these cores, so that PAR can be compared to tree biomass for different time slices over the past 50 years.
Karstgrundwasserleiter spielen im Alpenraum eine wichtige Rolle. Sie bedecken etwa 56% der Fläche, und ein erheblicher Teil der Bevölkerung ist ganz oder teilweise von Trinkwasser aus Karstquellen abhängig, die oft mit wertvollen Ökosystemen verbunden sind und zur Wasserkrafterzeugung beitragen. Die Alpen zählen nach Studien zu den am stärksten vom Klimawandel betroffenen Gebieten in Europa. Als Folge der steigenden Temperaturen werden sich die gespeicherten Mengen an Schnee und Eis stark verringern, was zu einer Verschiebung zwischen Wasserhaushaltskomponenten in Verbindung mit einer saisonalen Umverteilung der Niederschläge führt. Außerdem wird erwartet, dass Hoch- und Niedrigwasserereignisse häufiger auftreten werden. Der Stand der Technik bei der Modellierung der Schüttung von Karstquellen, meist mittels konventioneller numerischer Modelle, ist auf standortspezifische, oft aufwändige und nicht übertragbare wissenschaftliche Studien beschränkt, die manuelle Modellabstimmung und Kalibrierung erfordern. Bis heute gibt es keinen leicht übertragbaren Ansatz, der gleichzeitig auf viele Karstquelleinzugsgebiete anwendbar ist. In diesem Projekt werden wir einen modernen, Deep-Learning basierten Ansatz zur Modellierung der Schüttung von Karstquellen entwickeln, der sich besonders gut eignet, übertragbare Modelle, die Informationen von verschiedenen Standorten nutzen können, aufzubauen. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, basierend auf künstlichen neuronalen Netzen, das sich sowohl bei akademischen als auch bei industriellen Anwendungen als sehr erfolgreich erwiesen hat. Die vorgeschlagene Studienregion sind die Alpen, mit Karstgebieten in Österreich, der Schweiz, Deutschland, Frankreich, Italien und Slowenien, mit einem Schwerpunkt auf dem besonders vom Klimawandel betroffenen von der Alpenkonvention abgegrenzten Gebirgsgebiet. Als Grundlage der Studie dient das World Karst Spring Database (WoKaS). Es wird im Laufe des Projekts mit zusätzlichen Daten von Behörden und Wasserversorgern ergänzt, insbesondere in Regionen mit bislang schlechter Abdeckung. Die Arbeiten beinhalten die Erstellung eines umfassenden Datensatzes mit Einzugsgebietsattributen und meteorologischen Einflussgrößen für etwa 150 Quellen. Klassische Lumped-Parameter-Modelle werden als Benchmarks aufgesetzt und mit den neu entwickelten Deep-Learning basierten Modellergebnissen verglichen. Ziel ist es, die Eignung neuartiger Deep-Learning Modellansätze für die Abschätzung der Auswirkungen des Klimawandels für eine Vielzahl von kurz- und langfristigen Vorhersagen zu untersuchen. Eine vertiefende Fallstudie des Dachsteingebietes, dessen große Karstregion wesentlich zur Wasserversorgung und Wasserkrafterzeugung beiträgt, wird die vergleichende Untersuchung mit einem numerischen 3D-Modell erweitern. Schließlich werden die entwickelten Modelle dazu verwendet, um Auswirkungen des Klimawandels auf die alpinen Karstgrundwasserressourcen vorherzusagen.
Veranlassung Mit der Novellierung des Wasserhaushaltsgesetzes am 1. März 2010 (WHG) wurde die Wasserstraßen- und Schifffahrtsverwaltung (WSV) dazu verpflichtet, die ökologische Durchgängigkeit an ihren Staustufen wiederherzustellen. Ziele sind der gute ökologische Zustand (GÖZ) bzw. das gute ökologische Potenzial (GÖP) der Wasserkörper gemäß Wasserrahmenrichtlinie (WRRL) bzw. WHG. Die WSV hat zunächst Maßnahmen zur Herstellung der fischökologischen Durchgängigkeit und hier speziell zum Fischaufstieg priorisiert. An mehr als 200 Standorten der BWaStr müssen dazu Fischaufstiegsanlagen (FAA) sowie teilweise auch Fischabstiegsanlagen (FAbA) gebaut werden. Die Funktionsfähigkeit dieser Anlagen lässt sich direkt am Standort bewerten. Das BfG-Projekt "Entwicklung eines Methodenstandards zur biologischen Funktionskontrolle von Fischaufstiegsanlagen an Bundeswasserstraßen" adressiert hierzu die Herausforderungen an BWaStr. Um aber einzuschätzen, ob die Maßnahmen Bedingungen schaffen, unter denen GÖZ oder GÖP des Wasserkörpers tatsächlich erreichbar sind, muss es möglich sein, die Betrachtung auf den betroffenen Flussabschnitt und darüber hinaus zu erweitern. Dafür ist entscheidend, ab welchem Grad der Durchgängigkeit sich dort stabile Populationen der Fischzönose etablieren können. Dies ist in den BWaStr bislang nicht quantifizierbar, da es aktuell keine passenden Modelle oder Werkzeuge gibt, die eine entsprechend integrative Beurteilung ermöglichen. An dieser Stelle setzt das Projekt FischPop an. Für die BWaStr soll es ein Werkzeug entwickeln, welches Populationsaspekte in Verbindung mit der Ausprägung und Verfügbarkeit von Habitaten sowie ihrer Konnektivität modellhaft abbildet. Durch einen Metapopulationsansatz sollen die drei Komponenten miteinander verknüpft werden, um großskalig populationsökologische Prozesse zu modellieren. Dies ermöglicht es nicht nur, die Auswirkungen einer konkreten FAA auf die Populationen zu beurteilen, sondern auch kumulative Auswirkungen mehrerer Barrieren einzuschätzen, was der Realität der meisten BWaStr entspricht. Während zunächst der Fokus auf der Bewertung der Durchgängigkeit liegen wird, kann ein solches Modell perspektivisch auch dabei helfen, die Bedeutung der verfügbaren Fischhabitate für die Fischpopulationen zu quantifizieren und zu beurteilen. Ziele Gesamtziel: - Modellanwendung entwickeln, mit der abgeschätzt werden kann, ob die gegebene Durchgängigkeit einer FAA bzw. eines Querbauwerks-Standortes die Entwicklung vitaler Fischpopulationen ermöglicht (Populationsmodell inklusive Konnektivitätsmodul und Habitatmodul) Teilziele: - theoretisches Modell entwickeln, zunächst für eine Art/Artengruppe - theoretisches Modell ausweiten auf insgesamt mindestens drei Arten/Artengruppen mit unterschiedlichen Ansprüchen an den Lebensraum - Modellanwendung anhand konkreter Projektgebiete kalibrieren und verifizieren - auf Grundlage der Modellanwendung Bewertungswerkzeug für konkrete Querbauwerks-Standorte entwickeln Das Projekt "Bedeutung der Durchgängigkeit für Populationen wandernder Fischarten in Bundeswasserstraßen" ist Teil des FuE-Rahmenkonzeptes zur ökologischen Durchgängigkeit der Bundeswasserstraßen (BWaStr). Die übergreifenden Ziele und die weiteren in diesem Rahmen durchgeführten FuE-Projekte sind unter der Projektnummer M39630404009 nachzulesen (Herstellung der ökologischen Durchgängigkeit für Fische an den Staustufen der Bundeswasserstraßen - Rahmenkonzept für Forschung und Entwicklung). Die ökologische Resilienz von Fischpopulationen in Flussökosystemen basiert auf einer erfolgreichen Fortpflanzung und Rekrutierung, dem Zugang zu verfügbaren Ressourcen und der Erreichbarkeit von unterschiedlichen Habitaten. Bei der Restaurierung von Flüssen verbessern vor allem solche Projekte die Diversität der Fischfauna und die Bestandsentwicklung einzelner Fischarten, deren Maßnahmen eine Verbesserung sowohl der hydromorphologischen Habitate als auch der ökologischen Durchgängigkeit beinha
Die aktuellen Katastrophenhochwässer in Mitteleuropa lassen die Frage der zu erwarten-den Größenordnung von Hochwässern insbesondere auch vor dem rezenten Klimawandel laut werden. Aus historischer Zeit bieten die überlieferten Hochwasserstände u.a. von Rhein und Main einen bislang unzureichenden Informationsschatz. Hier besteht jedoch das Problem, dass die historischen Hochwasserstände wegen des Ausbaus der Flüsse zu Schifffahrtsstraßen und der Einengung der Auen durch Bebauung nicht direkt in heutige Zeit übertragen werden können. Die Rekonstruktion der Scheitelabflüsse der Hochwasser in historischer Zeit steht vor methodischen Schwierigkeiten, die bearbeitet werden sollen, um durch die Übertrag des Abflusses adäquate heutige Wasserstände bestimmen und so das aus dem historischen Erfahrungsschatz überlieferte Wissen heute besser nutzen zu können. Der Hochwasserscheitelabfluss in historischer Zeit wird durch Analyse der hydraulischen Verhältnisse der ursprünglichen Flussbetten und -auen rekonstruiert. Dabei werden die aus der Flächennutzung bzw. Gerinnebeschaffenheit resultierende hydraulische Rauigkeit, die darauf basierende jeweilige Fließgeschwindigkeit und schließlich der resultierende Abflussanteil bestimmt. Eine analoge Vorgehensweise für rezente, gemessene Hochwasser dient der Kalibrierung. Abschließend werden die Untersuchungsmethoden mit den Ergebnissen methodisch anderer Ansätze verglichen und zu rezenten Extremhochwässern in Beziehung gesetzt.
Dies ist ein Antrag auf Reisekosten für eine Reise von Deutschland nach Argentinien zum Besuch der Vulkane Copahue and Peteroa, dort planen wir zusammen mit Forschern aus Argentinien in-situ Messungen von vulkanischem SO2 mit einem neuartigen Instrument. In Kombination mit in-situ CO2 Messungen erwarten wir einen Datensatz von CO2/SO2 Verhältnissen mit bisher unerreichter Genauigkeit und Zeitauflösung.Obwohl Fernerkundungsmessungen von SO2 sich mittlerweile in der Vulkanologie weit verbreitet haben, stellen bodengebundene und Flugzeug-getragene in-situ-Messungen immer noch eine wichtige Quelle ergänzender Information dar. Heutzutage werden in-situ Messungen von SO2 häufig mittels elektrochemischer Sensoren vorgenommen, diese weisen allerdings eine Reihe von Nachteilen auf, insbesondere (1) relativ lange Ansprechzeiten (ca. 20 s und mehr), (2) Interferenzen durch eine Reihe anderer reaktiver Gase, die sich in Vulkanfahnen finden (und die schwer zu quantifizieren bzw. unbekannt sind), (3) Die Notwendigkeit häufiger Kalibration. Wir lösen diese Probleme mit einem neuentwickelten, optischen in-situ SO2-Sensor Prototypen, der nach dem Prinzip der nicht-dispersiven UV-Absorption arbeitet (PITSA, Portable in-situ Sulfurdioxide Analyser). Die preisgünstige Anwendung des Prinzips für SO2 - Messungen wurde durch die Entwicklung von UV-LEDs ermöglicht. Die Probenluft wird durch eine Glasröhre gesaugt und dort der kollimierten Strahlung einer UV-LED (ca. 290nm) ausgesetzt, in diesem Wellenlängenbereich absorbiert (von den relevanten Vulkangasen) praktisch nur SO2. Daher ist die Abschwächung der Strahlungsintensität nach Durchgang durch die Messzelle ein Mass für den SO2-Gehalt der Messluft. Das PITSA Instrument wird mit einem kommerziellen CO2 Sensor kombiniert, damit werden SO2 und CO2 Messungen mit 0.1 ppm bzw. 1 ppm Genauigkeit möglich. Dadurch eröffnen sich neue Möglichkeiten in der Vulkanologie.
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