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Die stetig wachsende Bevölkerung führt zu einem steigenden Bedarf an Frischwasser und die Entnahme von Grundwasser ist eine der wichtigsten Quellen diesen Bedarf zu decken. Engpässe in der Frischwasserversorgung haben die Suche Nachweis von frischem Grundwasser unter dem heutigen Meeresboden angetrieben. Die Rolle glazialer Strukturen, welche während der Vergletscherungen entstanden sind, ist jedoch im Hinblick auf das Vorkommen frischen Grundwassers noch wenig bekannt. Insbesondere sogenannte Tunneltäler (TT), welche sich unter den Eisschilden bildeten, könnten von besonderer Relevanz sein. Ihre Ausmaße (bis zu 5 km breit, 400 m tief, 100te km lang) spiegeln die gewaltigen Schmelzwassermengen wider, die den Untergrund unter den Eisschilden durchspülten. Ihre Entstehung und Füllung resultierte in stark durchlässigen Sanden und Kiesen im unteren Teil und feinkörnigen Ablagerungen im oberen Teil dieser Strukturen. Diese Konfiguration begünstigt eine Rolle als bevorzugte Fließwege für offshore Grundwasser. Zur Untersuchung des Potenzials von TT als bevorzugte Fließwege für offshore frisches Grundwasser (OFG), verfolgt dieses Projekt folgende Ziele: (O1) Durch die Kombination von elektromagnetischen und seismischen Daten wollen wir ein strukturgebundenes Widerstandsmodell für mehrere TT erstellen; (O2) Wir wollen die Salzgehaltswerte für verschiedene Architekturen und Tiefen von TT abschätzen; (O3) Aufbauend auf den ersten beiden Zielen wollen wir die Ergebnisse für das gesamte Arbeitsgebiet in ein detailliertes lithologisches 3D-Modell extrapolieren. Die sich daraus ergebende Salzgehaltsverteilung im Untergrund wird dazu beitragen, die Ober- und Untergrenzen des Volumens frischen Grundwassers abzugrenzen und die Grundlage für ein detailliertes Grundwassermodell schaffen. Folgende Schritte sind dazu nötig: (S1) Kartierung und Charakterisierung der räumlichen Heterogenität von TT anhand vorhandener seismischer Daten; (S2) Erstellung eines lithologischen Modells für den Untergrund zwischen Amrum und Helgoland von 0 bis 400 m Tiefe; (S3) Identifizierung vielversprechender Standorte und Durchführung von CSEM-Messungen (Controlled Source Electromagnetic) zur Untersuchung der Verteilung des elektrischen Widerstands im Untergrund (TT); (S4) Kombination von Widerstandsmessungen mit Mehrkanal-Seismikdaten (MCS) zur Ableitung des Salzgehalts der Porenflüssigkeit; (S5) Extrapolation der Ergebnisse für das gesamte lithologische Modell. Tunneltäler existieren in ehemals vergletscherten Regionen weltweit. Gelingt uns der Nachweis von OFG in Tunneltälern, hätte dies erhebliche Implikationen für bisher unbekannte Süßwasserverteilungen und hydrologische Systeme. Die uns zur Verfügung stehenden Daten bieten eine einzigartige Möglichkeit zur Integration von CSEM- und seismischen Messungen bei begrenztem Aufwand. Die Ergebnisse des Projekts werden einen neuen Blick auf offshore Gletscherlandschaften und ihre Rolle im pleistozänen Wasserkreislauf erlauben.
Fließgewässerbegleitende Feuchtgebiete sind wichtige Quellen für gelösten organischen Kohlenstoff (DOC) im Gebietsabfluss. Während der letzten Jahrzehnte stiegen in vielen nördlichen Einzugsgebieten die DOC Konzentrationen im Abfluss, mit Folgen für die Gewässergüte und Kohlenstoffspeicherung in den Gebieten. Mögliche Ursachen der DOC Trends werden derzeit intensiv diskutiert. In Böden ist organischer Kohlenstoff (C) häufig mit Oxiden/Hydroxiden des Eisens (Fe) assoziiert, was C unter oxischen Bedingungen immobilisiert. Unter anoxischen Bedingungen kann C durch reduktive Auflösung der Fe-Phasen und/oder eine redoxbedingte Erhöhung des pH remobilisiert werden. Diese Vorgänge wurden zwar im Labor - vor allem für Mineralböden - untersucht, jedoch ist die Bedeutung für organisch geprägte Böden sowie die DOC-Dynamik im Gebietsabfluss noch weitestgehend unklar. Wir führen dies auf mangelnde Untersuchungen zurück, welche diese Prozesse in Einzugsgebieten von der DOC-Quelle bis ins Gewässernetz mit geeigneten experimentellen und Modelltechniken verfolgen. Ziel des Projektes ist daher ein Prozessverständnis der Interaktionen von DOC, Fe und pH für Einzugsgebiete zu entwickeln, die durch einen wesentlichen Anteil gewässerbegleitender Feuchtgebiete geprägt sind. Die zentrale Hypothese ist, dass der mobilisierbare DOC-Pool in gewässerbegleitenden organischen Böden hauptsächlich durch Redoxprozesse beeinflusst wird, insbesondere durch Fe-Reduktion sowie durch redoxbedingte Änderungen des pH. Wir postulieren einen Zusammenhang der DOC-Dynamik im Gebietsabfluss und der Änderung der Grundwasserstände/Bodentemperaturen in den Feuchtgebieten, weil letztere die Redoxbedingungen maßgeblich beeinflussen. Im Projekt wird ein kombinierter Ansatz verfolgt, mit (A) experimentellen Untersuchungen entlang von Transekten aus den Feuchtgebieten bis ins Gewässer, wobei molekulare DOC Signaturen als Tracer für Mobilisierungsprozesse verwendet werden und (B) der Anwendung von neueren Methoden zur Detektion kausaler Wechselwirkungen aus Monitoringdaten. Das Projekt ist vorwiegend im Krycklan Einzugsgebiet in Nordschweden geplant, für das lange Zeitreihen sowie eine sehr gute Infrastruktur existieren. Das Prozesswissen aus Krycklan soll mit Hilfe von Bayes'schen Netzen auf deutsche Einzugsgebiete übertragen werden, wo komplementäre Studien durchgeführt werden und Kooperationen bestehen. Das 3-jährige Forschungsprojekt soll mit einem Doktorand*innen in einer Kooperation der Uni Münster, der Berliner Hochschule für Technik (BHT), des UFZ Leipzig/Magdeburg, der Schwedischen Uni für Agrarwissenschaften in Umeå und der Uni Bayreuth durchgeführt werden. Während die/er Doktorand*in für die experimentellen und die Laboruntersuchungen zuständig ist, obliegen PI Selle (BHT) die Modellierungsarbeiten und die Übertragung der Erkenntnisse aus Schweden auf deutsche Einzugsgebiete; gemeinsam wird schließlich eine Integration und Synthese von Projektergebnissen erreicht.
Verlässliche Vorhersagen über den Export von organischem Kohlenstoff (OC) bezogen auf den Gletscherabfluss sind sehr begrenzt. Bestehende Studien kombinieren hauptsächlich den OC-Gehalt einzelner Eisproben und Massenbilanzen, um einen mittleren jährlichen OC-Export zu berechnen. Dieser Ansatz berücksichtigt keine potentiellen tages- und jahreszeitlichen Veränderungen und spiegelt daher möglicherweise die gletscherbedingten OC-Exportraten nicht genau wider. Daher ist es wichtig, zeitliche Veränderungen in der Gletscherhydrologie in hoher zeitlicher Auflösung (saisonal, ereignisbezogen, tageszeitlich) zu berücksichtigen und relevante Abflusskomponenten zu berücksichtigen. Dieses Projekt hat das Ziel, den Export von OC aus Gletschern (Konzentration, Zusammensetzung und Bioverfügbarkeit) in hoher zeitlicher Auflösung systematisch zu untersuchen und die biochemische zeitliche Variabilität mit Variationen der hydrologischen Prozesse im Gletscher zu verbinden. Nur durch ein detailliertes Verständnis der Auswirkungen der Hydrologie der Gletscher auf den OC-Export können verlässliche Vorhersagen für die zukünftige Freisetzung von OC durch den Gletscherrückzug gemacht werden. Die Untersuchungen finden am temperierten Gletscher Falljökull (Island) statt, der Teil des Öraefajökull und der Vatnajökull-Eiskappe ist und dessen Eisfront seit 1932 jährlich vermessen wird. Innovative Methoden, wie z.B. maschinelle Lernverfahren, in Kombination mit einer Abflussganglinienseparation, helfen, das zeitliche Zusammenspiel verschiedener Quellgebiete des Gletscherabflusses und dessen tages- und jahreszeitliche Variabilität zu verstehen. Die Verbindung von Prozessverständnis unter Einbeziehung der OC und Abflussdynamik wird die Modellierung des OC-Exports unter Berücksichtigung der OC-Zusammensetzung ermöglichen. Insgesamt werden 972 Eis-, Schnee- und Wasserproben genommen entnommen. Mit einer mobilen Multiparametersonde, die direkt am Gletschertor installiert wird, werden automatisch die Wassertemperatur, elektrischer Leitfähigkeit, Trübung, der Wasserstand und fluoreszierendem DOM im 1h min-Intervall gemessen. Mit modernsten Labormethoden (C/N- und TOC-Analyzer, Picarro) werden BDOC, DOC, POC, optische Eigenschaften (Fluoreszenz, Absorption), Nährstoffe (PO4, NO3, NO2, NH4) und stabile Isotope (18O, 2H) analysiert. Mit dem Einsatz multivariat statistischer Verfahren (z.B. PCA, CCA) sowie Modellen (PARAFAC, SIMMR, LOADest) werden zeitliche Muster, Prozesse und Treiber identifiziert sowie der OC-Export quantifiziert. Diese systematische Untersuchung des OC-Exports wird das aktuelle Prozesswissen über tageszeitliche und saisonale Veränderungen in der Konzentration, Zusammensetzung und Bioverfügbarkeit von glazialem OC wesentlich erweitern. Dadurch kann die (zukünftige) Dynamik des gletscherbedingten OC-Exports aufgrund von klimawandelbedingten Variationen in Gletscherschmelzprozessen zuverlässig vorgesagt werden.
Süßwasserökosysteme sind weltweit am stärksten von der Belastung mit anthropogenen Schadstoffen betroffen. Das Hauptziel dieses Projektvorhabens ist es, die Anreicherung von klassischen und neuen organofluorierten Schadstoffen in aquatischen Ökosystemen und Nahrungsnetzen innerhalb Europas zu analysieren und die treibenden Faktoren für ihre Anreicherung in Fischen zu entschlüsseln. Unter Verwendung fortschrittlicher Analysetechniken werden mehrere Dutzend anthropogene Chemikalien in verschiedenen lotischen und lentischen Gewässern in der aquatischen Nahrungskette bestimmt. Die physiologische Bewertung in Kombination mit der chemischen Analyse von Schadstoffen in verschiedenen Biota (von Plankton bis zu Top-Prädatoren) und die Bestimmung ihrer trophischen Positionen im Nahrungsnetz mit Hilfe von stabilen Isotopenanalysen werden eine Bewertung des Biomagnifikationspotenzials in der Nahrungskette und des daraus folgenden Gesundheitsrisikos für den Menschen ermöglichen. Darüber hinaus werden die vorab ausgewählten Beprobungsstandorte einen Belastungsgradienten repräsentieren, um die treibenden Faktoren für die Bioakkumulation von organofluorierten Kontaminanten zu bestimmen und zu erforschen. Schließlich werden die europaweit gesammelten Daten mittels Redundanzanalyse dafür verwendet, die relevantesten Faktoren für den Transport ausgewählter Schadstoffe in der Umwelt und der Nahrungskette zu bestimmen.
In aquatischen Ökosystemen ist der Nährstoffkreislauf eine entscheidende Ökosystemfunktion. Sowohl Stickstoff (N) als auch Phosphor (P) sind essentielle Nährstoffe für aquatische Lebensformen, doch im Übermaß verursachen Stickstoff und Phosphor Eutrophierung. Eutrophierung ist eine globale Beeinträchtigung des Ökosystems, bei der ein Überschuss an Nährstoffen die Struktur und Funktion von Süßwasserökosystemen verändert. Die wichtigsten Auswirkungen der Eutrophierung sind eine übermäßige Zunahme der Algenbiomasse und -produktivität, eine Beeinträchtigung der physikalisch-chemischen Wasserqualität (d. h. Zunahme von Farbe, Geruch und Trübung), anoxische Gewässer, Fischsterben und Einschränkungen der Wassernutzung für Erholungszwecke. Die Eutrophierung ist seit den späten 1980er Jahren in ganz Europa als erhebliches Umweltproblem erkannt worden und stellt auch heute noch eine Herausforderung dar. Um ein gesundes Ökosystem zu erhalten, sollte der Phosphorgehalt im Wasser kontrolliert werden. Phosphor wird nicht vollständig aus dem aquatischen Ökosystem entfernt, sondern von einem Kompartiment (d. h. Wasser) in ein anderes (d. h. Flussbettsubstrate und/oder Biota) immobilisiert. Bei dieser P-Immobilisierung spielen mikrobielle Biofilme eine Schlüsselrolle, indem sie gelösten Phosphor aus dem Wasser einschließen. Dieser Einschluss kann in zwei verschiedenen Pools erfolgen (d. h. intrazellulär oder extrazellulär). Das Wissen über die biologischen Mechanismen des Biofilm-P-Einschlusses in aquatischen Ökosystemen ist jedoch nach wie vor begrenzt. Außerdem kann die Fähigkeit von Biofilmen, P einzuschließen, von ihren Stoffwechselprofilen abhängen. Genauer gesagt bestimmt der C-bezogene Stoffwechsel die Fähigkeit von Biofilmen, organische Verbindungen zu mineralisieren und für ihr Wachstum zu nutzen, und der P-bezogene Stoffwechsel ist mit ihrer Fähigkeit verbunden, verschiedene P-Quellen aufzunehmen. Aus diesem Grund erwarte ich, dass die Fähigkeit aquatischer Ökosysteme, P aus aquatischen Ökosystemen aufzunehmen, von der Struktur und Aktivität der Biofilme abhängt. Das Hauptziel dieses Projekts ist es, zu verstehen, wie Energiequellen in Flussökosystemen die Wege der P-Einlagerung innerhalb von Biofilmen beeinflussen. Insbesondere soll (i) geklärt werden, wie die Kombination von autotrophen und heterotrophen Energiequellen (d. h., (ii) die Auswirkung autotropher und heterotropher Energiequellen auf den C- und P-Stoffwechsel in Biofilmen und ihre Verbindung zu den P-Einlagerungspools zu testen und (iii) die Muster der intrazellulären P- und extrazellulären P-Einlagerungswege in Biofilmen und die Stoffwechselprofile mit den Längsgradienten des Lichts und der Qualität des gelösten Sauerstoffs in Flussökosystemen zu verknüpfen.
Methan (CH4) ist ein potentes Treibhausgas, das zur globalen Erwärmung beiträgt und eine wichtige Rolle in der Atmosphärenchemie spielt. Aquatische Systeme wurden kürzlich als bedeutende Quellen von CH4 identifiziert, die bis zu 50 % zu den globalen CH4-Emissionen ausmachen. Es besteht jedoch weiterhin erhebliche Unsicherheit über das Ausmaß dieser Emissionen, insbesondere über deren räumliche und zeitliche Treiber. Dies gilt besonders für CH4-Emissionen aus den aquatischen Systemen der Arktis, die bisher kaum untersucht wurden. Um das Verständnis des globalen CH4-Budgets zu verbessern, ist es daher entscheidend die Quellen von CH4 in aquatischen Systemen genau zu charakterisieren und zu klassifizieren. Aktuelle Methoden zur Klassifizierung von CH4-Quellen nutzen stabile Isotopenverhältnisse wie stabile Kohlenstoff- (delta13C) und Wasserstoff- (delta2H) Isotopenwerte von CH4 (13C vs. 2H Diagramme) sowie geochemische Bernard-Verhältnisse, welche die molaren Verhältnisse von CH4 zu Ethan und Propan gegen delta13C-CH4 Werte darstellt (Bernard-Diagramme). Beide Diagramme werden verwendet, da verschiedene CH4-Quellen durch spezifische Bereiche von delta13C- und delta2H-CH4-Werten sowie Bernard-Verhältnissen charakterisiert sind. Eine wesentliche Einschränkung ergibt sich aus der CH4-Oxidation (MOx) durch methanotrophe Bakterien, die in aquatischen Umgebungen weit verbreitet sind. Dieser Prozess verändert die CH4-Konzentrationen und stabilen Isotopenwerte sowie die Ethan- und Propankonzentrationen, wobei die Oxidation dieser Gase bezüglich der CH4-Quellenklassifizierung bisher unberücksichtigt bleibt. Dies kann zu einer erschwerten Klassifizierung von CH4-Quellen bis hin zu Fehlinterpretationen führen. Ein vielversprechender neuer Parameter, um die Klassifizierung von CH4-Quellen in dieser Hinsicht zu verbessern, ist der sogenannte Delta(2,13)-Parameter, der auf den delta13C- und delta2H-Werten von CH4 basiert, jedoch zusätzlich für die durch MOx verursachte Isotopenfraktionierung korrigiert. Derzeit beeinträchtigen jedoch die begrenzte Nutzung des Delta(2,13) Parameters sowie fehlendes Wissen über potenzielle Einflussfaktoren seine Zuverlässigkeit und erfordern eine systematische Untersuchung. Das Ziel von AMIOX ist es, das Verständnis des aquatischen CH4-Kreislaufs zu vertiefen, indem die Klassifizierung von CH4-Quellen und -Senken in gemäßigten und arktischen aquatischen Systemen verbessert wird. Dies soll durch die Einführung des neuen Delta(2,13)-Parameters in Kombination mit Bernard- und 13C vs. 2H-CH4 Diagrammen erreicht werden. Um diese Ziele zu erreichen, werde ich den Einfluss von MOx auf die Delta(2,13)-Werte und Bernard-Verhältnisse durch drei weit verbreitete methanotrophe Spezies in Laborstudien unter verschiedenen Umweltbedingungen untersuchen. Schließlich werde ich die erworbenen Erkenntnisse im Feld anwenden, um das Verständnis des CH4-Kreislaufs in Seen in gemäßigten Breiten in Deutschland und arktischen Seen in Grönland zu verbessern.
Das Vorkommen von organischen Mikroverunreinigungen (OMP) in Gewässern ist aufgrund ihrer potenziellen Bedrohung für die Umwelt und die menschliche Gesundheit sehr kritisch. Kläranlagenabläufe sind eine der Hauptquellen für OMPs; deshalb werden derzeit neue rechtliche Rahmenbedingungen diskutiert und verschiedene Technologien zur Reduktion von OMPs untersucht. Granulierte Aktivkohlefilter (GAK) haben sich als geeignete Technologie zur Entfernung von OMP aus Kläranlagenabläufen etabliert. Neben der adsorptiven Entfernung sind GAK-Filter auch in der Lage, organische Stoffe und OMPs biologisch zu entfernen. Die Phänomene, die diesen adsorptiven und biologischen Abbau steuern, sowie die Synergien zwischen diesen beiden Mechanismen sind von großer Bedeutung, jedoch sind die Prozesse sehr komplex. Zum einen handelt es sich bei Abwässern um Multikomponentengemische, die schwer zu charakterisieren sind, und zum anderen sind die verschiedenen Wechselwirkungen zwischen GAK, Biofilm, OMP und organischen Stoffen nur schwer experimentell zu erfassen. Mathematische Modelle sind ein leistungsfähiges Instrument zur Überwindung solcher experimentellen Hindernisse, zur Analyse verschiedener Szenarien und zur Unterstützung der Planung weiterer Experimente. Anhand von Versuchsdaten wurde ein erstes mathematisches Modell entwickelt, das die Entfernung von gelöstem organischem Kohlenstoff in einem biologisch aktiven GAK-Filter zufriedenstellend beschreiben kann. Dieses Projekt zielt darauf ab, dieses Modell zu verbessern und um neue Schlüsselmerkmale zu erweitern, die für eine weitere Anwendung erforderlich sind. Insbesondere sollen drei Hypothesen getestet werden: (i) Ist es möglich, die Porengrößenverteilung in das Modell aufzunehmen? Die Porengrößenverteilung ist ein Schlüsselparameter für die Charakterisierung der verschiedenen GAK-Typen, daher ist ihre Implementierung in das Modell unerlässlich. Die herkömmlichen Ansätze erfordern jedoch Parameter, die schwer zu bestimmen sind. (ii) Könnte eine mikrobielle Gemeinschaft, die den Stickstoffzyklus einschließt, die Qualität des Modells verbessern? Auf der Grundlage experimenteller Belege, die den biologischen Abbau von OMPs mit der Aktivität von Nitrifikanten in Verbindung bringen, zielt das Projekt darauf ab, co-metabolische Prozesse zu implementieren und ihre Auswirkungen auf die globalen Modellierungsergebnisse zu bewerten. (iii) Wie können einzelne OMPs in das Modell einbezogen und ihr Verhalten zufriedenstellend wiedergegeben werden? Die Vorhersage des Abbaus einzelner OMPs ist von großer Bedeutung. Daher werden exemplarisch vier OMPs in das Modell aufgenommen und als Stellvertreter für den Abbau weiterer OMPs verwendet. Da die mechanistische Beschreibung der OMPs sehr kompliziert werden kann, wird der Ansatz des mechanistischen Modells mit Methoden des maschinellen Lernens kombinieren.
The proposed project is a research cooperation between the TU Dresden’s chair of Urban Water Management and the chair of Hydrobiology. The project aims to detect and quantify the contribution of a city’s sewer system on the spread, dynamics and seasonality of antibiotics and antibiotic resistance genes within an urbanized water body. Antibiotic resistance represents a high risk to human health as well as the public health system, due to their presence in, or acquisition by, pathogenic and/or opportunistic bacteria occurring in the environment. One among other emission sources of resistant strains into the environment is the sewer network, which should be exemplary investigated at our study site, the Lockwitzbach catchment within the city of Dresden. Six monitoring stations are already in operation there, equipped with online sensors for water quantity. Four out of six are recording water quality, including auto samplers. Two of the stations are dedicated to river monitoring, four further stations were mounted within the sewer system at rain water outlets and at a combined sewer overflow (CSO) structures, draining into Lockwitzbach. This monitoring network will be used and enhanced for the detection and sampling of specific contributions from the urban drainage network on the presence and dispersion of antibiotic resistances. Event-based and seasonal sampling campaigns coupled with analysis on chemical and microbiological parameters should be performed on water and biofilm samples to detect contribution patterns from the sewer outlets together with seasonal trends in composition and presence of antibiotic resistance in the bacterial community. Furthermore, emission pathways and the remaining of heavy metals from the sewer network, that also select for antibiotic co-resistancence, will be under examination. A particle transport model for the sewer catchment will be coupled with a hydraulic model for stream and sewer network and calibrated to predict gained water quality parameters as well as antibiotic resistant gene discharge patterns. Different treatment methods will be implemented in the model and evaluated. These results will yield valuable information on possible emission scenarios and pathways, as well as their importance on the spread of antibiotic resistance in the aquatic environment.
Die rasche Verstädterung und das Bevölkerungswachstum haben in den heutigen Gesellschaften neue Probleme geschaffen. Zu diesen Problemen gehören die Verknappung der Trinkwasserressourcen, Schwierigkeiten bei der Abfallbewirtschaftung, Luftverschmutzung, Verkehrsstaus und eine sich verschlechternde und veraltete Infrastruktur. Neben der zunehmenden Dringlichkeit einer nachhaltigen Entwicklung haben Fortschritte in der Mathematik und im Data Science das Konzept der "Smart Cities" zur Lösung dieser Probleme hervorgebracht. Die Versorgung der Menschen mit einer sicheren, zuverlässigen und kostengünstigen Trinkwasserversorgung ist von größter Bedeutung für die Gesundheit in der Gesellschaft, die Wirtschaft und die Politik. Daher ist der Zugang zu sauberem Wasser und sanitären Einrichtungen als eines der 17 Ziele in der Agenda 2030 für nachhaltige Entwicklung der Vereinten Nationen enthalten (https://sdgs.un.org/goals). In diesem Zusammenhang sind die Wasserversorgungsnetze (WDN) das Herzstück jeder intelligenten Stadt und erfordern neue Überlegungen und Entwicklungen, um intelligenter verwaltet und betrieben zu werden. Eines der Hauptprobleme in WDNs sind Lecks im System. Leckagen führen zu einem spürbaren Verlust von sauberem Wasser, was zu umgekehrten Leckagen, Verunreinigungen durch Grundwasser und ernsthaften Betriebsschwierigkeiten führen kann. Eine frühzeitige Leckerkennung spart Wasser und verhindert, dass sich kleine Lecks zu Wassereinbrüchen ausweiten. Daher sind Einrichtungen zur frühzeitigen Leckerkennung für jedes intelligente WDN unerlässlich, um Verluste und die Gefahr von Leckagen zu verringern. SMARTWINE zielt darauf ab, das Potenzial einer Kombination aus maschinellem Lernen (ML), Graphentheorie und Optimierungstechniken zu erforschen und zu nutzen, um zuverlässige, schnelle und einfach zu bedienende Methoden zur Echtzeit-Leckerkennung und Alarmierung in WDNs zu entwickeln.
Die mikrobielle Biomasse im Untergrund leistet einen wesentlichen Beitrag zum Umsatz von Elementen, Nährstoffen und Schadstoffen in Böden und Grundwasser. Mikroben katalysieren Umsatzreaktionen und bauen dabei potentiell umweltschädliche, gelöste Stoffe wirksam ab. Veränderungen der Menge und Aktivität mikrobieller Biomasse sind eng mit der Effizienz der biologischen Abbauprozesse verbunden. Daher ist die Überwachung ihres Verhaltens der Schlüssel zu einem besseren Verständnis von Abbaureaktionen und der Vorhersagekraft von Wasserqualitätsmodellen. Die Messung von Mikroben ist jedoch nicht einfach, und traditionelle Methoden sind durch die schlechte Zugänglichkeit des Untergrunds begrenzt. Die Probenahme beruht daher auf invasiven Verfahren. Sogenannte nicht-invasive Methoden bieten die Möglichkeit Mikroben in den komplexen Umgebungen, in denen sie leben, z. B. in Böden und Grundwasser, zu überwachen. Sie liefern indirekte Informationen über dynamische Prozesse in Echtzeit und ohne Zerstörung des Beobachtungsobjektes. Insbesondere die spektrale induzierte Polarisation (SIP) ist, aufgrund der Eigenschaften von geladenen Bakterienoberflächen, sensitiv gegenüber mikrobiellem Wachstum in Böden. Offene Fragen zu den genauen Mechanismen, die zu den Signalen aus mikrobiellem Wachstum und mikrobieller Aktivität führen, bleiben jedoch unbeantwortet, was die Anwendung von SIP außerhalb des Bereichs der angewandten Geophysik erschwert. Das vorgeschlagene Projekt zielt darauf ab, das SIP-Signal von Bakterienzellen zu isolieren und die kombinierten Auswirkungen von Zelldichte und -aktivität mit der Größe und den spektralen Eigenschaften der SIP-Signale zu verbinden. Die vorgeschlagenen Arbeiten werden gezielte mikrobielle Wachstumsexperimente unter statischen (Batch), gut durchmischten (Retentostat) und Durchflussbedingungen kombinieren. In den Experimenten werden die Signale von Bakterienzellen in verschiedenen Stoffwechselzuständen quantifiziert, die von vorhanden und inaktiv bis hin zu aktiv und wachsend reichen. Durch die Durchführung von Messungen an Zellen in Abwesenheit anderer geladener Medien (z. B. Sediment) wird das Projekt den getrennten Beitrag der Abundanz gegenüber der Aktivität von Zellen isolieren. Das Upscaling von Batch-Inkubationen zu Durchflusssystemen wird durch systematische Experimente von zunehmender Komplexität durchgeführt. Experimente der höchsten Komplexitätsstufe in natürlichen porösen Medien werden von Daten aus den Vorläuferexperimenten profitieren. Diese werden es ermöglichen, mikrobielle elektrische Signale von den Signalen des Sediments zu separieren. Die vorgeschlagene Arbeit wird letztlich die Anwendbarkeit von SIP als nicht-invasives Überwachungsverfahren verfeinern, das den Sprung von einem vielversprechenden, von Geophysikern vorgestelltes Verfahren zu einer robusten geophysikalischen Methode schaffen kann, die von Biogeochemiker:innen, Geomikrobiolog:innen und Hydro(geo)log:innen angewandt wird.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 192 |
| Wissenschaft | 105 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 192 |
| License | Count |
|---|---|
| Offen | 192 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 189 |
| Englisch | 187 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Webseite | 192 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 192 |
| Lebewesen und Lebensräume | 169 |
| Luft | 127 |
| Mensch und Umwelt | 192 |
| Wasser | 192 |
| Weitere | 192 |