Mikroplastik (MP, Plastikteile kleiner als 5 mm) werden als neu aufkommende Schadstoffe betrachtet und neuste Studien belegen die potentielle Gefahr von MP für die menschliche Gesundheit und die Umwelt. Die Forschung hat sich bisher mehrheitlich auf die Untersuchung von MP in der marinen Umgebung konzentriert. Allerdings konnte MP auch vermehrt Süßwasser und -sedimenten weltweit nachgewiesen werden. Als Primärpartikel oder Sekundärprodukte aus dem Abbau von Makroplastik kann MP entweder direkt toxisch wirken oder als Überträger von sorbierten Schadstoffen fungieren. Neuste Studien belegen außerdem, dass MP in die menschliche Nahrungskette eindringen kann. Weiterhin können die dem MP beigefügten endokrinen Disruptoren wie Bisphenol A (BPA) and Nonylphenol (NP) während der Transportprozesse an das Süßwasser abgegeben werden. Dabei können Flussbettsedimente potentielle Hotspots für die Akkumulation von MP und deren Additive darstellen.Das Hauptziel dieses Projektes ist, die Akkumulation und den Transport von MP in Süßwasser und -sedimenten näher zu untersuchen. Dabei soll den folgenden beiden grundsätzlichen Fragen nachgegangen werden:(i) Welche Prozesse kontrollieren Transport und Akkumulation von MP verschiedener Größe, Dichte und Zusammensetzung und wie bilden sich sogenannte Mikroplastik-Hotspots in der hyporheischen Zone?(ii) Wie können Transport und Akkumulation von MP sowie die Freisetzung von Additiven wie BPA und NP unter variablen Umweltbedingungen beschrieben und vorhergesagt werden? Zwei Arbeitspakete (WP) sollen helfen, diese Fragen zu beantworten:WP1 befasst sich mit den Auswirkungen der grundlegenden Eigenschaften von MP wie Größe, Form, Zusammensetzung, Dichte, Auftrieb auf deren Transport und untersucht systematisch, wie verschiedene Arten von MP in der hyporheischen Zone (hier Flussbettsedimente) unter diversen hydrodynamischen und morphologischen Bedingungen akkumulieren. Dafür sollen Versuche in künstlichen Abflusskanälen (artificial flumes) durchgeführt werden. In diesen Versuchen werden repräsentative hydrodynamische und morphologische Bedingungen geschaffen, um eine Spannbreite an primären und sekundären MP zu testen, ihr Transportverhalten zu beschrieben und die Freisetzung von Additiven näher zu untersuchen. MP wird mit verschiedensten Methoden charakterisiert, z.B. mit single particle ICP-MS zur Bestimmung der Größe oder FT-IR zur Bestimmung des vorherrschenden Polymers. Während der Flume-Experimente werden die Eigenschaften der Sedimente, des Porenwassers und der Biofilme, sowie die Konzentration an BPA und NP gemessen und später analysiert, um die Reaktivität der Akkumulationshotspots zu bestimmen.WP2 beinhaltet die Entwicklung und Anwendung eines Models, um MP-Transport sowie die Freisetzung von Additiven in der hyporheischen Zone vorherzusagen. Da Modelle, die momentan im Bereich Stofftransport verwendet werden nicht für MP ausgelegt sind, soll die Lattice-Boltzmann Methode als neuer Modellansatz verfolgt werden.
Das Konzept von Refill Deutschland ist simpel und einfach: Läden mit dem Refill Aufkleber am Fenster oder der Tür füllen kostenfrei Leitungswasser in jedes mitgebrachte Trinkgefäß. Im März 2017 in Hamburg gestartet, ist Refill Deutschland inzwischen zu einer deutschlandweiten Bewegung geworden! Durch das großartige Engagement von vielen Ehrenamtlichen helfen wir aktiv mit, dem Plastikwahnsinn ein Ende zu bereiten und auf die Ressourcenverschwendung und Verschmutzung durch Plastikmüll hinzuweisen.
Veranlassung Methoden des maschinellen Lernens kommen in der gewässerkundlichen Praxis der BfG bisher nur vereinzelt zum Einsatz. Der Einsatz von ML entspricht in vielen Bereichen aber bereits dem Stand von Wissenschaft und Technik und hält zunehmend Einzug auch in gewässerkundliche Fragestellungen. ML besitzt das Potenzial, zum einen bestehende Aufgaben und Methoden qualitativ zu optimieren (z. B. in Form verbesserter Prognosemethoden). Zum anderen werden durch den Einsatz von ML arbeitsaufwändige, mit klassischen Ansätzen nicht leistbare Analysen erst möglich, wodurch auch gänzlich neue oder substanziell erweiterte Leistungen und Produkte entstehen. Der unmittelbare Anwendungs- und Aufgabenbezug von MALPROG lässt diesbezüglich konkrete Ergebnisse für relevante Fachaufgaben sowie zielführende Erkenntnisse für eine Übertragung auf weitere Arbeitsfelder der BfG erwarten. Ziele Die übergeordneten Ziele von MALPROG sind - wissenschaftliche Erkenntnis und Datenharmonisierung: Untersuchung praktischer Anwendbarkeit von Methoden des maschinellen Lernens für ausgewählte BfG-Fachaufgaben (Messdatenplausibilisierung, Abfluss- und Wasserstandsvorhersage, Vegetationskartierung, Ölerkennung) - Technologietransfer: Überführung zielführender Methoden des maschinellen Lernens in zentrale Dienste und Applikationen der BfG - Konsolidierung des Wissens: Initiierung einer BfG-weiten Arbeitsgruppe "KI" zwecks Beratung, Unterstützung, Austausch und Koordination zukünftiger Anwendungen mit Bezug zu Methoden der künstlichen Intelligenz Für die konkrete Anwendung der ML-Methoden für die Fach- und Beratungsaufgaben der BfG sollen - eine weitere Steigerung der Vorhersagegüte erzielt, längerfristige Vorhersageskalen erschlossen und innovative Beratungsprodukte generiert werden, - eine intelligente Vorbeurteilung von Öl-Verschmutzungen ermöglicht werden, die z. B. einen effizienteren Einsatz unbemannter Systeme ermöglicht und den teuren Datentransfer für weitfliegende Systeme wesentlich reduziert, - durch die Anwendung auf digitale Orthofotos eine Identifizierung von Vegetation mit erhöhtem Automatisierungsgrad auf großer Fläche ermöglicht werden, z. B. für eine effiziente Erstellung von Biotoptypenkartierungen und für ein stringentes Vegetationsmonitoring bei Entwicklungsmaßnahmen, - durch Kameraaufnahmen automatisch Makroplastik in fließenden Gewässern identifiziert und klassifiziert werden, - Messfehler von Bodenfeuchtemessungen identifiziert und korrigiert werden. Die vertiefte Befassung mit den Möglichkeiten und Grenzen von ML-Methoden soll die BfG unterstützen, um die rasant zunehmende Menge an (Umwelt-)Daten unter Nutzung steigender Rechenressourcen in eine verbesserte Leistungsfähigkeit ihres Beratungsangebots (z. B. für die WSV, das BMDV, das BMUV) zu überführen. Die Entwicklung von Anwendungsfeldern im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) ist ein zentrales Ziel der Bundesregierung (KI-Strategie für Deutschland), welches das BMDV für den Verkehrssektor in seinem Aktionsplan "Digitalisierung und Künstliche Intelligenz in der Mobilität" aufgegriffen und weiter konkretisiert hat. Pilothafte Anwendungen belegen aber neben dem hohen Bedarf auch das große Potenzial von Methoden des maschinellen Lernens im Bereich der Gewässerkunde (Prognose, Klassifikation, Regression). Im Rahmen von MALPROG wird die Nutzung KI- bzw. ML-basierter Methoden für konkrete Anwendungsfelder in der Gewässerkunde systematisch untersucht. Als zielführend identifizierte Ansätze werden in die praktische Facharbeit integriert, um letztlich deren Potenzial für konkrete Anwendungen in der Analyse- und Beratungspraxis der BfG und WSV ausschöpfen zu können.
Bei den globalen Veränderungen und deren Mitigation durch Umstellung auf erneuerbare Energiequellen (z. B. Offshore-Wind- und Solarparks) müssen nachteilige Auswirkungen auf die Lebensräume im Meer besser erkannt und vermieden werden. So hat die internationale Fischereipolitik in letzter Zeit der marinen Aquakultur Vorrang eingeräumt, um die globale Nahrungsmittel- und Ernährungssicherheit vieler Staaten zu gewährleisten, ohne deren tatsächliche Auswirkungen auf die Meeresumwelt zu kennen. Das Verständnis der räumlichen Ökologie freilebender Tiere, einschließlich ihrer Verbreitung, Bewegungen und Wanderungen, ihrer Phänologie und ihrer Ernährung, führt zu einer besseren Bewirtschaftung und Erhaltung. So können beispielsweise Bemühungen zur Erhaltung wandernder Populationen, die sich ausschließlich auf Brutgebiete konzentrieren, diese Populationen nicht vor Bedrohungen entlang der Wanderrouten oder in Nicht-Brutgebieten schützen. Tierbewegungen und Wanderungen sind auch deshalb wichtig, weil sie das Verhalten, die Lebensweise und sogar die Anatomie vieler Arten beeinflussen. Darüber hinaus kann sich das Wander- und Ernährungsverhalten innerhalb und zwischen den Arten und Populationen unterscheiden. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, die auf jeder dieser Ebenen genutzten Routen und Nichtbrutgebiete zu ermitteln, zumal sie auch mit unterschiedlichen Bedrohungen verbunden sein können. Darüber hinaus kann die Untersuchung verschiedener Populationen auch dazu beitragen, zu verstehen, ob die räumliche Ökologie der Art durch genetischen und/oder Umweltvariablen bestimmt wird. Eine Möglichkeit, die Bewegungen und die Verteilung außerhalb der Fortpflanzungszeit bei wandernden Arten zu bestimmen, und zwar neuerdings auch bei den kleinsten Arten, ist der Einsatz von Geolokatoren auf Lichtniveau. Darüber hinaus können feinräumige Bewegungen mit dem kleinsten GPS-Gerät von nur 0,95 g verfolgt werden. Sturmschwalben (Familien Hydrobatidae und Oceanitidae) sind die kleinsten Seevögel und für die Forscher normalerweise nur zugänglich, wenn sie während der Brutzeit in den Kolonien an Land sind. Daher ist es besonders schwierig, sie außerhalb dieses Zeitraums zu untersuchen, wenn sie sich irgendwo auf dem Meer aufhalten und während dieser Zeit wandern und normalerweise ihr Gefieder mausern. Von den meisten Arten ist bekannt, dass sie sich während der Brutzeit bevorzugt von Ichthyoplankton und Zooplankton ernähren, und oft wird diese Beute zusammen mit einem relevanten Anteil an Mikroplastik verzehrt. Obwohl die Interaktion von Sturmschwalben mit anthropogenen Offshore-Aktivitäten teilweise untersucht wurde, zielt der vorliegende Vorschlag darauf ab, wichtige Erkenntnisse über die globale räumliche Ökologie dieser wenig erforschten Taxa zu sammeln und dazu beizutragen, Wissenslücken in Bezug auf die biologische Vielfalt der Meere und die anthropogenen Einflüsse auf sie entlang der europäischen Meere zu bewerten.
Im Refoplanvorhaben FKZ: 3720 72 288 0 wurden von 2020 bis 2024 Bodenproben von 600 nach statistischen Vorgaben ermittelten Standorten in Deutschland genommen und eingelagert. Die eingelagerten Bodenproben werden im vorliegenden Projekt aufbereitet, extrahiert und analysiert. Es werde sowohl Partikelanzahlen als auch Massenanteile der Kunststoffe erfasst. Die Ergebnisse sollen dazu verwendet werden, das Ausmaß der Kunststoffgehalte in Böden mit nichtspezifischer Belastung darzustellen und die Hintergrundbelastung zu beschreiben.
Abfrage von Art und Ausstattung der Anlage zur Aufarbeitung und Verwertung von Kunststoffen, sowie Art, Menge und Herkunft (regional, Wirtschaftsbereich) der eingesetzten Altkunststoffe.
Origin | Count |
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Bund | 1290 |
Kommune | 1 |
Land | 153 |
Wissenschaft | 27 |
Zivilgesellschaft | 4 |
Type | Count |
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Daten und Messstellen | 29 |
Ereignis | 52 |
Förderprogramm | 982 |
Gesetzestext | 1 |
Text | 239 |
Umweltprüfung | 13 |
unbekannt | 116 |
License | Count |
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unbekannt | 7 |
Language | Count |
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Resource type | Count |
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Dokument | 142 |
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Topic | Count |
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Boden | 866 |
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Mensch und Umwelt | 1432 |
Wasser | 765 |
Weitere | 1312 |