In Deutschland bleibt die Verschlechterung der Wasserqualit\u00c3\u00a4t aufgrund \u00c3\u00bcberm\u00c3\u00a4\u00c3\u0178iger N\u00c3\u00a4hrstoffeintr\u00c3\u00a4ge ein dr\u00c3\u00a4ngendes Problem, da nur 13 % der Fl\u00c3\u00bcsse im Jahr 2022 als in einem guten \u00c3\u00b6kologischen Zustand befindlich gelten. Diese Gew\u00c3\u00a4sser haben im selben Jahr rund 16.000 Tonnen Stickstoff und rund 520 Tonnen Phosphor in die Ostsee eingeleitet, was die \u00c3\u00b6kologische Vielfalt des Meeres bedroht. Diese Situation spiegelt die begrenzte Wirksamkeit der Ma\u00c3\u0178nahmen wider, die ergriffen wurden, um die N\u00c3\u00a4hrstoffeintr\u00c3\u00a4ge in die Gew\u00c3\u00a4sser sowohl aus punktuellen als auch aus diffusen Quellen zu kontrollieren, trotz der seit langem geltenden Wasserrahmen- und Nitratrichtlinien. Die \u00c3\u00bcberm\u00c3\u00a4\u00c3\u0178ige N\u00c3\u00a4hrstoffbelastung beeintr\u00c3\u00a4chtigt nicht nur den \u00c3\u00b6kologischen Zustand der Flusssysteme, sondern erh\u00c3\u00b6ht auch das Risiko der Eutrophierung flussabw\u00c3\u00a4rts, was die empfindlichen K\u00c3\u00bcstensysteme der Nord- und Ostsee bedroht. Dies unterstreicht den dringenden Bedarf an ma\u00c3\u0178geschneiderten Wasserqualit\u00c3\u00a4tsmanagementstrategien in Deutschland.<\/p>\n
F\u00c3\u00bcr die Entwicklung solcher Strategien ben\u00c3\u00b6tigen wir ein umfassendes Verst\u00c3\u00a4ndnis der r\u00c3\u00a4umlichen Kontrolle des N\u00c3\u00a4hrstoffexports aus der Landschaft in die Flie\u00c3\u0178gew\u00c3\u00a4sser. Die zunehmende Verf\u00c3\u00bcgbarkeit gro\u00c3\u0178er Stichprobendatens\u00c3\u00a4tze von hydrometeorologischen und Wasserqualit\u00c3\u00a4tsbeobachtungen hat unser Verst\u00c3\u00a4ndnis des Einflusses von Klima, Landschaft und Landnutzung auf die N\u00c3\u00a4hrstoffexportmuster verbessert.<\/p>\n
Da jedoch in solchen gro\u00c3\u0178r\u00c3\u00a4umigen Datens\u00c3\u00a4tzen die Einzugsgebietseigenschaften in der Regel aggregiert werden (z. B. mittlere H\u00c3\u00b6he, Fl\u00c3\u00a4chenanteil einer Landnutzungsklasse im Einzugsgebiet), ist es einerseits schwierig, hieraus standortspezifische Managementempfehlungen abzuleiten. Andererseits d\u00c3\u00bcrfte einer der Gr\u00c3\u00bcnde f\u00c3\u00bcr die begrenzte Vorhersagekraft von Einzugsgebetseigenschaften auf Austrags der N\u00c3\u00a4hrstoffe an dieser Aggregation liegen, welche die r\u00c3\u00a4umliche Variabilit\u00c3\u00a4t der Eigenschaften innerhalb von Einzugsgebieten ignoriert.\u00c2\u00a0\u00c2\u00a0<\/p>\n
Daher ist das Ziel dieses Promotionsvorhabens, die Entwicklung einer Methode zur Erstellung r\u00c3\u00a4umlich differenzierter Einzugsgebietseigenschaften mithilfe von topografischen Indikatoren, die die strukturelle hydrologische Konnektivit\u00c3\u00a4t erfassen und dadurch die Vorhersage langj\u00c3\u00a4hriger N\u00c3\u00a4hrstoffaustr\u00c3\u00a4ge aus deutschen Einzugsgebieten verbessern k\u00c3\u00b6nnen. Die entwickelte Methode wird dazu beitragen, die vorherrschenden Faktoren f\u00c3\u00bcr den N\u00c3\u00a4hrstoffaustrag und \u00e2\u20ac\u017eHotspots\u00e2\u20ac\u0153 zu ermitteln, wo Bewirtschaftungsma\u00c3\u0178nahmen zur Reduzierung von Eintr\u00c3\u00a4gen in die Gew\u00c3\u00a4sser besonders zielf\u00c3\u00bchrend sind.<\/p>\n
Insbesondere, wird in dieser Arbeit untersucht, wie f\u00c3\u00bcnf verschiedene topografische Indikatoren (H\u00c3\u00b6he \u00c3\u00bcber dem n\u00c3\u00a4chstgelegenen Fluss, Entfernung zum n\u00c3\u00a4chstgelegenen Fluss, Entfernung zum Gebietsauslass, Flussordnung und topografischer N\u00c3\u00a4sseindex) mit Einzugsgebietseigenschaften zu Klima, Landnutzung, Boden und Geologie kombiniert werden k\u00c3\u00b6nnen, um die Vorhersagbarkeit des N\u00c3\u00a4hrstoffaustrags im Vergleich zu konventionellen, r\u00c3\u00a4umlich aggregierten Einzugsgebietseigenschaften zu verbesserm. Dies erfolgt durch die Anwendung statistischer Methoden sowie erkl\u00c3\u00a4rbarer maschineller Lernverfahren (Explainable Artificial Intelligence, XAI).<\/p>\n
Dar\u00c3\u00bcber hinaus ist geplant, die abgeleiteten Einzugsgebieteigenschaften als Erweiterung der CAMELS-DE-Daten (eine Initiative f\u00c3\u00bcr einen konsistenten, frei verf\u00c3\u00bcgbaren Datensatz f\u00c3\u00bcr hydro-meteorologische Analysen in Einzugsgebieten in Deutschland) zu ver\u00c3\u00b6ffentlichen, um die Ergebnisse dieser Doktorarbeit einem breiten Nutzergruppe Publikum aus Forschung und Praxis zur Verf\u00c3\u00bcgung zu stellen und einen Beitrag zu besseren N\u00c3\u00a4hrstoffmanagement in deutschen Gew\u00c3\u00a4ssern zu leisten.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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