Sorption von Altlasten-Schadstoffen an natürliche Kolloide in Oberflächengewässern unter Feldbedingungen

• Antragsteller: Dr. Allan Philippe
• Fachliche Zuordnung: Hydrogeologie, Hydrologie, Limnologie, Siedlungswasserwirtschaft, Wasserchemie, Integrierte Wasserressourcen-Bewirtschaftung
• Förderung: Förderung seit 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 458047880

Das Schicksal und die Toxizität von nicht biologisch abbaubaren Schadstoffen, insbesondere per- und polyfluorierte Alkylsubstanzen (PFAS) und toxische Metalle, in Oberflächengewässern werden maßgeblich durch ihre Sorption an natürliche Mineraloberflächen beeinflusst. Obwohl zahlreiche Studien Sorptionsmechanismen untersucht haben, wurden die meisten unter kontrollierten Laborbedingungen durchgeführt. Dieser Ansatz berücksichtigt also nicht das komplexe Zusammenspiel zwischen natürlichen Beschichtungen, Wasserzusammensetzung und Partikeloberflächeneigenschaften in realen Umweltsystemen. Wir schlagen vor, dass eine genauere Bewertung der Sorptionskoeffizienten für persistente Schadstoffe in Oberflächengewässern durch einen Wechsel von systematischen Versuchsdesigns zu Feldexperimenten in repräsentativen Gewässern in Kombination mit multivariater Datenanalyse erreicht werden könnte. Dieser Ansatz kann die dynamische Natur der Schadstoff-Partikel-Wechselwirkungen in situ besser erfassen, was für die Entwicklung realistischerer Modelle zur Vorhersage des Umweltverhaltens und der potenziellen ökologischen Auswirkungen dieser persistenten Schadstoffe wesentlich ist. Basierend auf der Methodik unseres vorherigen Projekts schlagen wir vor, diesen Ansatz zur Untersuchung des Sorptionsverhaltens persistenter Schadstoffe (PFAS und toxische Metalle) an natürlichen Kolloiden in Oberflächengewässern anzuwenden. Wir planen, die Dialysebeutel-Methode zu verwenden, um umweltbeschichtete natürliche Partikel (Tone und Fe-Oxide) in situ zu produzieren, ihre Beschichtungen zu charakterisieren und effektive Sorptionskoeffizienten für ausgewählte toxische Metalle und PFAS zu bestimmen, indem wir die exponierten Partikelsuspensionen mit bekannten Mengen von Schadstoffen versetzen. Durch die Durchführung von Experimenten in 20 repräsentativen Gewässern über drei verschiedene Jahreszeiten hinweg werden wir einen robusten Datensatz generieren, um multivariate Vorhersagemodelle zu entwickeln. Wir werden die Standardparameter des Wassers und die Zusammensetzung der gelösten organischen Substanz vollständig charakterisieren. Die Beschichtung der exponierten Partikel wird mittels Infrarotspektroskopie, Röntgenphotoelektronenspektroskopie, Sekundärionen-Flugzeitmassenspektrometrie und ζ-Potentiometrie charakterisiert. Maschinelle Lernmodelle werden es uns ermöglichen, die Eigenschaften von Umweltbeschichtungen auf häufig vorkommenden natürlichen Partikeln, den Einfluss der Wasserzusammensetzung auf diese Beschichtungen und wie die Beschichtungen die Schadstoffsorption beeinflussen, zu untersuchen. Letztendlich zielt das Projekt darauf ab, diese Modelle zur genauen Vorhersage von Sorptionskoeffizienten unter Umweltbedingungen zu nutzen und sie zu erforschen, um ein tieferes Verständnis der Sorptionsmechanismen von Alt- und neu auftretenden Schadstoffen an natürlichen Partikeln zu gewinnen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Mitverantwortliche: Dr. Oliver Lechtenfeld; Dr.-Ing. Vanessa Trouillet; Dr. Alexander Welle; Professor Dr. Christian Zwiener