Kurzbeschreibung

Das Projekt „Grenzüberschreitende Modellierung und Validierung der Stoffeinträge von Spurenstoffen in die Gewässer des Inn-Einzugsgebietes“ war Teil eines übergeordneten gemeinsamen Forschungsvorhabens von UBA Wien, UBA Dessau-Roßlau, KIT, Bayerisches Landesamt für Umwelt (LfU) und TU Wien mit dem Ziel der Weiterentwicklung des Modellsystems MoRE (Modeling of Regionalized Emissions) hinsichtlich einer räumlich und zeitlich differenzierten Abbildung der Wasser-, Sediment- und Stoffflüsse in Flussgebieten. Im vorliegenden Projektteil wurde ein grenzübergreifendes Monitoring durchgeführt, dessen Ziel es war eine verbesserte Grundlage zur Plausibilisierung von Modellergebnissen und zur Beurteilung einzelner Teilprozesse zu schaffen. Im Einzugsgebiet des Inns wurden insgesamt 10 Standorte auf bayerischer und österreichischer Seite ausgewählt, von denen sieben durch die Dominanz einer Landnutzung (Acker, Grünland, Wald) und drei weitere von einer Mischnutzung gekennzeichnet sind. Im Rahmen eines Überblicksmonitorings wurden über ein Jahr im regelmäßigen Abstand von ca. vier Wochen Wasserproben ohne Berücksichtigung spezifischer Abflusssituationen entnommen. Für die Messung der Feststofffrachten und die Bestimmung überwiegend partikelgebundener Spurenstoffe wurde eine Probenahme-Methode mit Feststoffsammlern weiterentwickelt und an fünf der Standorte zusätzlich umgesetzt. Darüber hinaus konnte an insgesamt sieben der Standorte einmalig eine Probenahme mit einer Durchlaufzentrifuge durchgeführt werden. Das durchgeführte Monitoring und die Analyse der erzeugten Messdaten verdeutlichen die besondere Relevanz der Berücksichtigung spezifischer Abflusssituationen in Messprogrammen sowie der repräsentativen Erfassung der Feststoffe und der Analyse vorwiegend feststoffgebundener Schadstoffe in der Feststoffprobe für eine realitätsnahe Abschätzung von Gewässerfrachten. Die gewonnene Datenbasis dient als Grundlage für die Plausibilisierung der Modellierung der Stoffeinträge für das internationale Einzugsgebiet des Inn.