Im Rahmen des Teilprojekts Modellierung des Forschungsverbundvorhabens 'Nachhaltige Altlastenbewältigung unter Einbeziehung des natürlichen Reinigungsvermögens' wird ein Prognoseinstrument entwickelt, das die Ausbreitung und den Abbau von Schadstoffen in der (un-)gesättigten Bodenzone in Form einer numerischen Simulation abbildet. Dazu musste in der ersten Projektphase ein existierendes Simulationswerkzeug (Richy1D) insbesondere um die Beschreibung von natürlichen Abbauvorgängen erweitert werden. Die nötigen Arbeiten auf dem Gebiet der Modellentwicklung resultierten zunächst in Implementierungen von Abbaumechanismen 0. und 1. Ordnung, die bereits lineare, irreversible Reaktionsnetzwerke mit beliebigen Reaktionspartnern abbildbar machen. Derartige Abbauketten sind etwa zur vereinfachten Beschreibung des LHKW-Abbaus weit verbreitet. Die Abhängigkeit der Reaktionsraten von Vorhandensein und Aktivität lebender Organismen, die diese Abbauvorgänge katalysieren, wird vom Monod-Modell widergespiegelt. Dieses wurde formuliert und implementiert für Umsetzungen mit beteiligter Biomasse und zwei Reaktionspartnern, dem Elektronendonator und einem Elektronenakzeptor (sog. 3-Komponentenmodell). Die Berücksichtigung des Konzepts der Redoxzonen, in welchen unterschiedliche Mikrobenspezies agieren und verschieden Abbauwege möglich sind, mündet in der Formulierung eines allgemeinen Monod-Modells mit einer beliebigen Anzahl von unterschiedlichen Biomassenspezies, Abbauwegen, Reaktionspartnern und Hemmstoffen. Um schließlich allgemeinste chemische Reaktionsgleichgewichte oder Kinetiken berücksichtigen zu können, wird derzeit an der Realisation eines allgemeinen Mehrkomponentenmodelles gearbeitet. Die Nutzung komplexer Simulationsmodelle für reale Fallstudien stellt hohe Anforderungen an die Datenlage der Standorte. Ein Hilfsmittel zur Gewinnung von Modellparametern stellt die Identifizierung dieser mittels inverser Simulation geeigneter (Säulen-) Experimente dar. Die am Lehrstuhl entwickelte Software wurde hier entsprechend den Anforderungen eines Teilprojekts einem speziellen Experimentdesign, dem sog. Kreislaufexperiment, angepasst. Desweiteren wurde eine neue Parametrisierungsmöglichkeit für die zu identifizierenden Funktionen geschaffen, welche zu verbesserter numerischer Stabiliät führt. Die Funktionen sind nun durch monotone, stückweise kubische Splines darstellbar. Die Identifizierungssoftware ist auch auf die Parameter des 3-Komponenten-Monod-Modells erweitert. Zur Erstellung einer räumlich dreidimensionalen, instationären Wasserhaushalts- und Stofftransportsimulation Richy3D wurden zunächst zweidimensionale Vorarbeiten auf die aktuellste Version des Programmbaukastens ug portiert, was sowohl die Verfolgung adaptiver Rechenkonzepte (variable Steuerung numerischer Parameter wie Zeitschrittweite und Feinheit des räumlichen Gitters) ermöglicht, als auch einen übergang zu parallelen Datenstrukturen bietet. Dazu wurde in weiten Teilen die Diskretisierung ...
Als Beitrag zu den Nachhaltigkeitszielen der UN entwickelt MedWater Managementwerkzeuge zur Verbesserung der Wassernutzungseffizienz unter Berücksichtigung des Erhalts vorhandener Wasserressourcen und Ökosystemleistungen mit dem Ziel der optimierten Bewirtschaftung knapper Grundwasserressourcen in vulnerablen Festgesteinsgrundwasserleitern unter mediterranen Klimabedingungen. Zentrale Komponenten dieser Werkzeuge sind Prognosemodelle (hydrol.-hydrogeol. Modelle, SWAT Modelle), die das Verhalten hoch dynamischer Bedarf-Ressourcensysteme abbilden. Über Szenarienanalysen werden die Auswirkungen externer Faktoren (z.B. Landnutzung, Klimaänderung) auf Wasserressourcen und Ökosystemleistungen quantifiziert. Über ein global parametrisiertes SWAT wird der Wasserfußabdruck für den Import und Export von Lebensmitteln bestimmt, um die Interaktion der Wassernutzung im Untersuchungsgebiet mit den globalen Wasserressourcen und Ökosystemleistungen herzustellen. Mittels multikriterieller Optimierung werden pareto-optimale Lösungen identifiziert und Entwicklungsszenarien abgeleitet. Anhand einer Bewertungsmatrix, die Einzugsgebietstyp, Böden, Niederschlagsverteilungsmuster gruppiert, werden die Ergebnisse mittels Fernerkundungsdaten auf den globalen Maßstab übertragen. Die Ergebnisse münden in ein webbasiertes 'real-time data based' Decision-Support-System (DSS)', welches durch die Integration von Echtzeitdaten wie z.B. der Bodenfeuchte system-aktuelle Bewirtschaftungsvorschläge liefert.
Die im vorliegenden Teilprojekt 6 vorgesehene Methodik der fernerkundlichen Überwachung eines Staudamms ergänzt in synergistischer Weise die in den anderen Teilprojekten lokal erhobenen Messdaten. Die eingesetzte Fernerkundungstechnik ist eine Form der SAR-interferometrie (InSAR) und erlaub die Ableitung von Oberflächendeformationen im Millimeter-Bereich mit einer hoher räumlichen Auflösung. Synergistisch ist der Ansatz einerseits in räumlicher Hinsicht, da die fernerkundliche Datenerhebung ein sehr dichtes Messpunktnetz auf dem Staudamm, sowie des umgebenden Geländes liefern kann. Die tatsächliche Messpunktdichte hängt von lokalen Gegebenheiten (z.B. Vorhandensein von Vegetation) sowie den zur Verfügung stehenden Satellitendaten ab. Typischerweise kann aber eine durchschnittliche Messpunktdichte von einigen tausend Messpunkten pro Quadratkilometer erwartet werden. Der Ansatz eignet sich daher ideal dafür, potentielle räumliche Deformationsunterschiede auf dem Bauwerk zu identifizieren, sowie den möglichen Einfluss der Umgebung hinsichtlich der Staudammstabilität einzuschätzen. Synergistisch ist der Ansatz der InSAR-Überwachung zudem im Sinne der zeitlichen Auflösung der verschiedenen Messverfahren. Während lokal installierte Sensoren fast kontinuierlich beziehungsweise in hoher Frequenz Messdaten am Bauwerk erzeugen können, ist die fernerkundliche Überwachung auf Überflüge von Satelliten angewiesen. Im vorliegenden Teilprojekt sollen Daten des deutschen Satelliten TerraSAR-X herangezogen werden. Dieser weist eine Wiederholrate von 11 Tagen auf, welche zugleich das kleinstmögliche zeitliche Auflösungsintervall darstellt. Es werden somit über einen langen Zeitraum (theoretisch viele Jahre) langzeitliche Trends mit hoher Genauigkeit und mit einer hohen räumlichen Abtastrate gemessen.
Im Rahmen von OptiMus wird das IOW verantwortlich für die Feldstudien im Greifswalder Bodden sein, dazu werden die Veränderungen der Wasserqualität und Wassertransparenz regelmäßig im Umfeld einer Testfarm analysiert, sowie die Veränderungen im Sediment unterhalb der Testfarm untersucht (zusammen mit den Kooperationspartnern). Daneben werden Schwerpunkte in der Modellierung liegen, insbesondere bei der Implementierung der Salinitätsabhängigen Wachstums vom Mytilus Edulis und des potentiellen Einflusses einer Muschelfarm auf die Wasserqualität (unter Nutzung der Ergebnisse der Felduntersuchungen). Zusätzlich sollen Strategien zur Überwinterung der Farm entwickelt werden, sowie anhand eines multi-dimensionalen Kriterienansatzes die Wahl eines optimalen Standortes unterstützt und die potentiellen Veränderungen der Ökosystemleistungen durch eine Muschelfarm untersucht werden. Im Rahmen der umfangreichen Beteiligung der betroffenen Stakeholdergruppen wird das IOW, die Arbeit von EUCC-D insbesondere bei der Durchführung von Workshops, sowie der Identifizierung betroffener Stakeholdergruppen unterstützen. Im 1. Projektjahr soll eine Testfarm im Greifswalder Bodden etabliert werden, bei der die nachfolgenden ökologischen Untersuchungen durchgeführt werden sollen. Zusätzlich werden im gesamten Greifswalder Bodden Proben genommen, um das natürliche Vorkommen von Mytilus Edulis zu kartieren und Unterschiede im Larvenfall zu detektieren. Parallel werden die Arbeiten zur Modellierung, der Entwicklung geeigneter Kriterien für die Standortwahl und zur Einbeziehung der Stakeholder begonnen und anhand des verbesserten Wissens aus den Feldexperimenten permanent weiterentwickelt. Im 2. Jahr werden die Feldstudien auf die dann bereits etablierte Testfarm fokussiert, zusätzlich wird die Arbeit zu den Ökosystemleistungen begonnen. Im 3. Jahr werden alle Arbeiten abgeschlossen und die Ergebnisse entsprechend der Liste der Deliverables publiziert.
Das Projekt GreenEquityHEALTH (www.greenequityhealth.hu-berlin.de) zielt darauf ab, den Beitrag urbaner Grünflächen bei der Abmilderung globaler Herausforderungen im Zusammenhang mit Klimawandel, Urbanisierung und demographischem Wandel zu ermitteln und zu quantifizieren. Regulierende und kulturelle Ökosystemleistungen werden dazu analysiert. Am Beispiel der Stadt Leipzig werden Auswirkungen von Hitze und Luftverschmutzung auf Pflanzeneigenschaften mittels Feldmessungen und Auswertungen von Fernerkundungsdaten erfasst. Parallel dazu geben Gesundheitsmessungen, Beobachtungen und Befragungen zur wahrgenommenen Gesundheit von Parkbesuchern, insbesondere vulnerablen Gruppen wie ältere Menschen oder Kinder, Aufschluss über mögliche positive Gesundheitseffekte. Die Ergebnisse fließen in ein räumlich explizites Multikriterienmodell 'URBAN-HEALTH', das so genannte Hotspot-Flächen in einer Stadt aufzeigen wird, die von einer besonderen Belastung durch Hitze und/oder Luftverschmutzung, hoher Versiegelung, hohen Dichtegraden, geringen Grün- bzw. Freiflächenanteilen etc. gekennzeichnet sind. Aus den Analyseergebnissen werden konkrete Handlungsempfehlungen für die Stadtplanungen abgeleitet. Die Ergebnisse werden in transdisziplinären Workshops mit Vertretern von Stadtplanungen sowie mit den Kooperationspartnern (Beirat) des Projektes diskutiert sowie in Form von kurzen Handlungsempfehlungen (Factsheets, Video) über diverse Kanäle auf nationaler Ebene über die Stadtplanungen sowie auf internationaler Eben durch bestehende Kooperationen mit IUCN und der WHO verbreitet.