Soil and groundwater pollution has become a global issue since the advent of industrialization and mechanized agriculture. Some contaminants such as PAHs may persist in the subsurface for decades and centuries. In a bid to address these issues, protection of groundwater must be based on the quantification of potential threats to pollution at the subsurface which is often inaccessible. Risk assessment of groundwater pollution may however be strongly supported by applying process-based simulation models, which turn out to be particularly helpful with regard to long-term predictions, which cannot be undertaken by experiments. Such reliable predictions, however, can only be achieved if the used modeling tool is known to be applicable. The aim of this work was threefold. First, a source strength function was developed to describe the leaching behavior of point source organic contaminants and thereby acting as a time-dependent upper boundary condition for transport models. For general application of these functions dimensionless numbers known as Damköhler numbers were used to characterize the reaction of the pollutants with the solid matrix. Two functions were derived and have been incorporated into an Excel worksheet to act as a practical aid in the quantification of leaching behavior of organic contaminant in seepage water prognoses. Second, the process based model tool SMART, which is well validated for laboratory scale data, was applied to lysimeter scale data from two research centres, FZJ (Jülich) and GSF (München) for long term predictions. Results from pure forward model runs show a fairly good correlation with the measured data. Finally, the derived source term functions in combination with the SMART model were used to assess groundwater vulnerability beneath a typical landfill at Kwabenya in Ghana. The predicted breakthrough time after leaking from the landfill was more than 200 years considering the operational time of the facility (30 years). Considering contaminant degradation, the landfill would therefore not cause groundwater pollution under the simulated scenarios and the SMART model can be used to establish waste acceptance criteria for organic contaminants in the landfill at Kwabenya / Seit dem Beginn der Industrialisierung und der mechanisierten Landwirtschaft wurde die Boden- und Grundwasserverschmutzung zu einem weltweiten Problem. Einige Schadstoffe wie z. B. PAK können für Jahrzehnte oder Jahrhunderte im Untergrund bestehen. Um diese Probleme behandeln zu können, muss der Schutz des Grundwassers basierend auf der Quantifizierung potentieller Gefährdungen des zumeist unzugänglichen Untergrundes erfolgen. Risikoabschätzungen von Grundwasserverschmutzungen können jedoch durch die Anwendung prozess-basierter Simulationsmodelle erheblich unterstützt werden, die sich besonders im Hinblick auf Langzeitvorhersagen als hilfreich erweisen und nicht experimentell ermittelbar sind. Derart zuverlässige Vorhersagen können jedoch nur erhalten werden, wenn das verwendete Modellierwerkzeug als anwendbar bekannt ist. Das Ziel dieser Arbeit bestand aus drei Teilen. Erstens wurde eine Quellstärke-funktion entwickelt, die das Ausbreitungsverhalten organischer Schadstoffe aus einer Punktquelle beschreibt und dadurch als zeitabhängige obere Randbedingung bei Transportmodellen dienen kann. Im Hinblick auf die allgemeine Anwendbarkeit dieser Funktion werden als Damköhler-Zahlen bekannte, dimensionslose Zahlen verwendet, um die Reaktion von Schadstoffen mit Feststoffen zu charakterisieren. Zwei Funktionen wurden abgeleitet und in ein Excel-Arbeitsblatt eingefügt, das ein praktisches Hilfsmittel bei der Quantifizierung des Freisetzungsverhaltens organischer Schadstoffe im Rahmen der Sickerwasserprognose darstellt. Der zweite Teil dieser Arbeit beinhaltet die Anwendung des prozessbasierten und mittels Laborexperimenten validierten Modellwerkzeugs SMART für Langzeitprognosen auf der Lysimeterskala anhand von Daten zweier Forschungszentren, FZJ (Jülich) und GSF (München). Ergebnisse reiner Vorwärtsmodellierungsläufe zeigten gute Übereinstimmungen mit den gemessenen Daten. Im dritten Teil wurden die erhaltenen Quellstärkefunktionen in Kombination mit dem SMART-Modell eingesetzt, um das Grundwassergefährdungspotential unter einer typischen Deponie in Kwabenya, Ghana, einzuschätzen. Die vorhergesagten Durchbruchszeiten nach einer Leckage in der Deponie betragen über 200 Jahre bei einer Betriebszeit von 30 Jahren. Unter Berücksichtigung des Schadstoffabbaus verursacht die Deponie somit keine Grundwasserverunreinigung im Rahmen der simulierten Szenarien und das SMART-Modell kann verwendet werden, um Schadstoffgrenzwerte für organische Schadstoffe in der Deponie in Kwabenya festzulegen.

Soil and groundwater pollution has become a global issue since the advent of industrialization and mechanized agriculture. Some contaminants such as PAHs may persist in the subsurface for decades and centuries. In a bid to address these issues, protection of groundwater must be based on the quantification of potential threats to pollution at the subsurface which is often inaccessible. Risk assessment of groundwater pollution may however be strongly supported by applying process-based simulation models, which turn out to be particularly helpful with regard to long-term predictions, which cannot be undertaken by experiments. Such reliable predictions, however, can only be achieved if the used modeling tool is known to be applicable. The aim of this work was threefold. First, a source strength function was developed to describe the leaching behavior of point source organic contaminants and thereby acting as a time-dependent upper boundary condition for transport models. For general application of these functions dimensionless numbers known as Damköhler numbers were used to characterize the reaction of the pollutants with the solid matrix. Two functions were derived and have been incorporated into an Excel worksheet to act as a practical aid in the quantification of leaching behavior of organic contaminant in seepage water prognoses. Second, the process based model tool SMART, which is well validated for laboratory scale data, was applied to lysimeter scale data from two research centres, FZJ (Jülich) and GSF (München) for long term predictions. Results from pure forward model runs show a fairly good correlation with the measured data. Finally, the derived source term functions in combination with the SMART model were used to assess groundwater vulnerability beneath a typical landfill at Kwabenya in Ghana. The predicted breakthrough time after leaking from the landfill was more than 200 years considering the operational time of the facility (30 years). Considering contaminant degradation, the landfill would therefore not cause groundwater pollution under the simulated scenarios and the SMART model can be used to establish waste acceptance criteria for organic contaminants in the landfill at Kwabenya / Seit dem Beginn der Industrialisierung und der mechanisierten Landwirtschaft wurde die Boden- und Grundwasserverschmutzung zu einem weltweiten Problem. Einige Schadstoffe wie z. B. PAK können für Jahrzehnte oder Jahrhunderte im Untergrund bestehen. Um diese Probleme behandeln zu können, muss der Schutz des Grundwassers basierend auf der Quantifizierung potentieller Gefährdungen des zumeist unzugänglichen Untergrundes erfolgen. Risikoabschätzungen von Grundwasserverschmutzungen können jedoch durch die Anwendung prozess-basierter Simulationsmodelle erheblich unterstützt werden, die sich besonders im Hinblick auf Langzeitvorhersagen als hilfreich erweisen und nicht experimentell ermittelbar sind. Derart zuverlässige Vorhersagen können jedoch nur erhalten werden, wenn das verwendete Modellierwerkzeug als anwendbar bekannt ist. Das Ziel dieser Arbeit bestand aus drei Teilen. Erstens wurde eine Quellstärke-funktion entwickelt, die das Ausbreitungsverhalten organischer Schadstoffe aus einer Punktquelle beschreibt und dadurch als zeitabhängige obere Randbedingung bei Transportmodellen dienen kann. Im Hinblick auf die allgemeine Anwendbarkeit dieser Funktion werden als Damköhler-Zahlen bekannte, dimensionslose Zahlen verwendet, um die Reaktion von Schadstoffen mit Feststoffen zu charakterisieren. Zwei Funktionen wurden abgeleitet und in ein Excel-Arbeitsblatt eingefügt, das ein praktisches Hilfsmittel bei der Quantifizierung des Freisetzungsverhaltens organischer Schadstoffe im Rahmen der Sickerwasserprognose darstellt. Der zweite Teil dieser Arbeit beinhaltet die Anwendung des prozessbasierten und mittels Laborexperimenten validierten Modellwerkzeugs SMART für Langzeitprognosen auf der Lysimeterskala anhand von Daten zweier Forschungszentren, FZJ (Jülich) und GSF (München). Ergebnisse reiner Vorwärtsmodellierungsläufe zeigten gute Übereinstimmungen mit den gemessenen Daten. Im dritten Teil wurden die erhaltenen Quellstärkefunktionen in Kombination mit dem SMART-Modell eingesetzt, um das Grundwassergefährdungspotential unter einer typischen Deponie in Kwabenya, Ghana, einzuschätzen. Die vorhergesagten Durchbruchszeiten nach einer Leckage in der Deponie betragen über 200 Jahre bei einer Betriebszeit von 30 Jahren. Unter Berücksichtigung des Schadstoffabbaus verursacht die Deponie somit keine Grundwasserverunreinigung im Rahmen der simulierten Szenarien und das SMART-Modell kann verwendet werden, um Schadstoffgrenzwerte für organische Schadstoffe in der Deponie in Kwabenya festzulegen.