Water from the Llobregat is used to supply a significant part of the city of Barcelona. At the same time, 60 wastewater treatment plants discharge into this basin. Two field campaigns conducted in the Llobregat Catchment detected more than 80 pharmaceu-ticals in the water. Therefore, it is clear that water quality in Llobregat is a potential concern. A GIS hydrology water quality model has been applied in order to predict the concentrations of one of the pharmaceuticals, diclofenac, in the catchment. Con-sumption, excretion, and degradation data has been studied to calibrate the model. This exercise proves that it is relatively straightforward to predict the concentrations of new and emerging contaminants at basin scale. Nonetheless, the limited and inac-curate available data was a relevant obstacle in this modelling process.

The major benefit of geo-referenced exposure modelling tools is the provision of spatially distributed information on expected environmental concentrations. This allows for identifying local and regional concentration differences in the environment which facilitates the development of efficient mitigation strategies. Predicted substance concentrations in the environment are governed by emission rates and representation of the substances' transport and transformation processes on the one hand and by the description of the spatial environmental heterogeneity and temporal variability on the other hand. The shape of river basins and streamflow variability within them is a product of physiographic and climatic factors like e. g. topography, land use, precipitation, or evapotranspiration. These factors are very variable in space and time. This heterogeneity in river basins may have an impact on surface water concentrations of various substances. In this work a hydrological framework for geo-referenced exposure assessment in river networks has been developed which predominantly addresses spatial heterogeneity of river basins. The theoretical background for parameterising a river network for the application of GREAT-ER (Geo-referenced Regional Exposure Assessment Tool for European Rivers) is elaborated and implemented. Quantity of discharge, flow velocity of river water and depth of river bed have to be determined at any location in a river network for the representation of substance dilution, transport and degradation. Temporal variability is handled by a probabilistic approach which demands choice and parameterisation of probability distribution functions to describe the river network characteristics. It is substantiated that discharge and its variation can be described by a lognormal probability distribution. This distribution can be parameterised by spatially distributed information on effective precipitation and specific low flow discharge from the German Hydrological Atlas. Geoprocessing methods are applied to couple information from these maps and the river network. Evaluation of discharge probability distributions by means of gauging data demonstrates good agreement. River depth and flow velocity are estimated on the basis of spatially distributed river structure data and therefore account for actual river morphology more than former approaches do. A comparison with hitherto used flow velocity and depth estimation shows significant differences which trigger perceivable differences in surface water concentration estimates. Identification of the sensitivity of hydrological parameters in terms of chemical fate estimation attaches importance to spatial explicit consideration of river networks. The main benefit of the presented methods is comprehensive incorporation of geo-referenced river basin characteristics into the data basis for the GREAT-ER model because this provides the basis for successful prediction of surface water concentrations by GREAT-ER.

Modellierung, Analyse und Bewertung des chemischen Gewässerzustandes in Flussgebieten Der Schwerpunkt der chemischen Belastungen von Oberflächengewässern durch Abwasseremissionen verlagert sich in jüngerer Zeit, durch die Ertüchtigung der Abwasserreinigungsanlagen, von biologisch leicht abbaubaren organischen Substanzen hin zu Mikroverunreinigungen. Die Expositionsanalyse von Gewässersystemen gegen xenobiotische Substanzen mit dem Ziel einer Steuerung der Belastungen rückt immer mehr in den Vordergrund des Interesses (EG 2000, EG 2001). Am Beispiel des nordrhein-westfälischen Rheineinzugsgebiets wird in der vorliegenden Arbeit eine Analyse und Bewertung des chemischen Gewässerzustandes durch georeferenzierte Modellierung von Flussgebieten durchgeführt. Eingesetzt wird das Modellsystem GREAT-ER (Georeferenced Regional Exposure Assessment Tool for European Rivers). Der methodische Teil der Arbeit beschreibt die Kalibrierung des Modellsystems für das Einzugsgebiet des Rheins in Nordrhein-Westfalen. Weiter werden die für die Modellierung notwendigen Eingangsparameter verschiedener beispielhafter Substanzen aus verschiedenen Quellen hergeleitet. In den Anwendungsstudien werden Simulationsergebnisse für die Stoffe Bor, EDTA, HHCB, und Diclofenac sowie Diuron und Ammoniumstickstoff dargestellt und mit Messwerten der Gewässerkonzentrationen verglichen. Die Emissionsmengen für Bor und EDTA aus dem Gebrauch im Haushalt sind gut quantifizierbar. Beide Substanzen verhalten sich in den Gewässern konservativ und konnten deshalb für die Kalibrierung des Modellsystems genutzt werden. HHCB und Diclofenac sind Substanzen, die typischerweise über Haushaltsabwässer in die Gewässer gelangen, aus diesen jedoch gut eliminiert werden. Das Pestizid Diuron gelangt mit dem Oberflächenabfluss von versiegelten Flächen in das Abwasser und die Gewässer. Die Elimination aus den Gewässern ist gering. In der Arbeit wird eine Quantifizierung der Emissionsmengen auf Basis der versiegelten Flächen durchgeführt und damit eine räumliche Zuordnung der Eintragsmengen erreicht. Mit Ammoniumstickstoff wird schließlich die Gewässerexposition einer Substanz berechnet, die auch über diffuse Quellen in die Gewässer gelangt. Grundannahme ist hier, dass die Frachten aus Punktquellen die diffusen Einträge überlagern. In Abhängigkeit von der jeweiligen Substanz und Lage der Messstellen zeigen die Ergebnisse sowohl gute Übereinstimmung als auch stellenweise große Abweichungen zu den gemessenen Substanzkonzentrationen in den Gewässern. Für die auftretenden Abweichungen ergeben sich Erklärungsansätze, aber auch weiterer Untersuchungsbedarf wird deutlich. Die Ergebnisse der Arbeit belegen, dass das mit GREAT-ER entwickelte Werkzeug zur georeferenzierten Modellierung von Substanzkonzentrationen in Gewässern auf dem Gebiet der zeitlichen und räumlichen Analyse von realen Messwerten und im Rahmen eines Immissions- und Belastungsmanagements einsetzbar ist. Es können aus den Umgebungsparametern begründete Hypothesen zu lokalen Substanzkonzentrationen in Gewässern entwickelt werden, deren Informationsgehalt gegenüber Messung und generischer Modellierung höher ist.