Verunreinigtes Grundwasser stellt eine ernsthafte Bedrohung für die Trinkwasser-Ressourcen auf der ganzen Welt dar. Verunreinigte Grundwasser können zwar in Brunnen detektiert werden, eine ordnungsgemäße Sanierung ist jedoch häufig nur erfolgreich, wenn die Quelle der Verunreinigung erfasst und entfernt wird. Wenn von Anbeginn eines Sanierungsprojektes ein Schwerpunkt auf die Erkennung und Eingrenzung des Verunreinigungsherdes gelegt wird, kann die Sanierung direkt an dieser Stelle ansetzen und zudem hohe Grundwasser-Sanierungskosten verringert werden.
ModBack ist eine Software, die mehrere bestehende Modellierungs-Werkzeuge in einer, ein-fach zu verwendenden, ESRI ArcGIS 10-basierten Schnittstelle vereinigt und hilft mögliche Schadstoffquelle Zonen im Untergrund abzugrenzen. Diese Software ist in Visual Basic 3.5 geschrieben und verwendet ArcObjects Bibliotheken, um die erforderlichen GIS-Anwendungen zu implementieren. Es kann ohne Änderung auf allen Microsoft Windows-basierten PC‘s mit ausreichend RAM und mindestens Microsoft. NET Framework 3.5 verwendet werden. Die Nutzung von ModBack erfordert zusätzliche Installation der folgenden Software: Processing Modflow Pro 7.0 (PMWin), MODPATH, CSTREAM (Bayer-Raich et al., 2003a, Bayer-Raich et al., 2003b, Bayer-Raich et al., 2004), Golden Software Surfer, Microsoft Excel und NAS (eine Software zur Berechnung des natürlichen Schadstoffabbaus).
Die grafische Benutzeroberfläche (GUI) von ModBack ist in vier Verfahrensschritte Dateneingabe, Grundwassermodellierung, Partikel Backtracking und Analysen getrennt. Geographischen Eingangsdaten werden für eine geografische Übersicht des Testfeldes benötigt. Sie bestehen meist aus georeferenzierten Informationen des Testfeldes und Informationen zur unterirdischen Grundwasserverunreinigungen. Grundwasseranalysen werden entweder durch konventionelle Probennahme aus Grundwassermessstellen oder durch die Durchführung integraler Pumpversuche an Kontrolleben mit eine bestimmten Konzentration/Zeit- Serie (CT-series) gesammelt. Aus den Pumpversuchen resultierende hydraulische Daten werden zusammen mit allen anderen verfügbaren Informationen zur Erstellung eines grundlegenden Grundwasserströmungsmodells des Testfeldes verwendet. Nachfolgende Backtracking Verfahren, als auch die Berechnung von advektivem Schadstofftransport beziehen sich auf die-ses Strömungsfeld und werden entlang einer zuvor definierten Kontrollebene berechnet. Eine Analyse der Backtracking-Ergebnisse erfolgt innerhalb ModBack. Die potenzielle Quelle von Kontaminationen oder deren Abwesenheit werden basierend auf dem Verfahren nach Jarsjö et al. (2005) bestimmt. Die Länge einer Schadstofffahne kann anhand von Fahnenlängen Statistiken und /oder dem Abbau erster Ordnung Abbau Gleichungen oder Berechnungen auf ortsspezifische hydraulischen und chemischen Parametern beruhen. Ferner ist ein analytisches Instrument enthalten, um die Verteilung der Verunreinigungen über eine Steuerebene zu identifizieren. Alle relevanten Ergebnisse können als Vektordaten in ModBack graphisch dargestellt und gespeichert werden und sind somit kompatibel mit weiteren GIS-Software Produkten. ModBack wurde bereits an Testgebieten in Slowenien und Süddeutschland angewendet, um die möglichen Zonen der Verunreinigungsquelle oder deren Abwesenheit zu begrenzen. Auf dem Testgelände in Süddeutschland sind diese Abgrenzungen vergleichbar mit früheren Untersuchungen vor Ort und unterstützt somit die Funktionalität der Software ModBack. Mit ModBack, steht ein Werkzeug zur Verfügung, die bereits jetzt Um-welt-Beratern, Ingenieuren und Umwelt-Agenturen ermöglicht denkbare Quellen der Verunreinigung bei der Planung der Untersuchungen vor Ort und Sanierungsmaßnahmen abzugrenzen, und hilft Kosten deutlich zu senken.
Identifer | oai:union.ndltd.org:uni-goettingen.de/oai:ediss.uni-goettingen.de:11858/00-1735-0000-0022-6092-C |
Date | 15 July 2013 |
Creators | Thomas-Thielsch, Katrin |
Contributors | Ptak-Fix, Thomas Prof. Dr. |
Source Sets | Georg-August-Universität Göttingen |
Language | deu |
Detected Language | German |
Type | doctoralThesis |
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