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Projektdetails

Titel: Evaluierung von 'multimedia fate and transport'- Modellen auf regionaler und globaler Ebene
Laufzeit: 01.01.2001 - 31.12.2004
Leiter: Prof. Michael McLachlan
Finanzierung: CEFIC - The European Chemical Industry Council
URL: http://www.io-warnemuende.de/che/projects/orgfremd_pro/de_cefic.html
Schwerpunkt: Modellierung (bis 2012)
Sektion: Sektion Meereschemie
Kooperation: Prof. Frank Wania, University of Toronto (Project Coordinator); Prof. Jozef Pacyna and Knut Breivik, Norwegian Institute of Air Research (NILU)
Kommentar: Ein regionales 'multimedia fate and transport'- Modell (MFTM) für die Ostsee und ihr Einzugsgebiet soll in Hinblick auf seine Fähigkeit evaluiert werden, Belastung und Rückstandskonzentrationen von bioakkumulierenden organischen Substanzen im Menschen vorherzusagen. Dies wird anhand eines strikten fünfstufigen Regimes durchgeführt. Die einzelnen Schritte dabei sind (i) eine Sensibilitäts- oder Unsicherheitsanalyse, (ii) eine generelle Auswertung des Verbleibs der Substanzen, (iii) eine Analyse der Auswirkungen durch Bildung von räumlichen Durchschnittswerten, (iv) eine Analyse der Effekte der Zeitskala sowie der Bildung von zeitlichen Durchschnittswerten und (v) eine spezifische Evaluierung des Modelergebnisses zu 'menschlichen Belastungen und Rückstandskonzentrationen'. Darüber hinaus werden die Auswirkungen bei der Anwendung einer solchen Validierungsprozedur auf MFTMs mit globaler Dimension untersucht. Diese Ziele beinhalten (i) eine Erweiterung existierender MFTMs durch die Bioakkumulation in Nahrungsketten, einschließlich des Menschen, (ii) die Entwicklung eines räumlich aufgelösten MFTM, welches an ein geographisches Informationssystem gekoppelt wird und (iii) die Erweiterung und Verbesserung der existierenden Datenbanken zur Emission von Chemikalien, ihren Eigenschaften und empirischen Messdaten. Das Ergebnis der Untersuchung wird eine Aussage darüber sein, für welche Belastungssituationen (Chemikalien, Regionen, Emissionsszenarien) das MFTM angewandt und welcher quantitative Grad an Übereinstimmung für das spezifische Modellergebnis erwartet werden kann.

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