Lokalisierung und Prognose von Denitrifikationsprozessen in Grundwasserleitern
2 Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Géoscience Rennes - UMR 6118, Université de Rennes
3 Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Géoscience Rennes - UMR 6118, Université de Rennes; Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Observatoire des Sciences de l’Université de Rennes (OSUR) – UMR3343
4 Department of Plant and Wildlife Sciences, Brigham Young University
5 Department of Earth System Science, Stanford University
6 Department of Hydrogeology, Helmholtz Centre for Environmental Research - Zentrum für Umweltforschung (UFZ); Division of Hydrologic Modeling, University of Bayreuth
7 Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ECOBIO - UMR 6553, Université de Rennes
8 INRAE - French National Institute for Agriculture, Food, and Environment
9 Department of Hydrology, Bayreuth Center of Ecology and Environmental Research
10 Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Sol Agro et Hydrosystème Spatialisation, UMR 1069, Agrocampus Ouest
11 École normale supérieure de Lyon
V 2.5 in Identifizierung landwirtschaftlich bedingter Indikatoren im Grundwasser
24.03.2022, 11:30-11:45, HS 1
Weltweit sind hohe Nitratbelastungen in den Grundwasserleitern nahe landwirtschaftlich genutzter Gebiete zu finden. Nitrat wird aber nicht nur im Grundwasserleiter gespeichert, sondern kann auch unter bestimmten Voraussetzungen (anoxische Bedingungen, denitrifizierende Mikroorganismen und die Verfügbarkeit eines Elektronendonators) abgebaut werden. Die Lokalisierung und Quantifizierung dieser Abbauprozesse ist besonders wichtig, um die Auswirkungen von Nitrateinträgen und Änderungen in der Agrarpraxis zu bestimmen sowie die notwendige Zeit zur Wiederherstellung der gewünschten Wasserqualität abzuschätzen.
Mittels Tracer und Grundwassermodelle werden für insgesamt 44 Messstellen in unterschiedlichen hydrogeologischen Räumen in Frankreich und den USA Abbauprozesse von Nitrat lokalisiert (1, 2). Die Methode zeigt, dass mithilfe von Informationen über den scheinbaren Abbau (Abbau entlang des gesamten Fließweges) von Sauerstoff und Nitrat Rückschlüsse auf einen oberflächennahen oder einen Abbau in der Tiefe geschlossen werden kann. 80% der Daten weisen auf einen Abbau von Nitrat in der Tiefe hin (1). Die Sensitivitätsanalyse zeigt für die 16 Messstellen eines kristallinen Grundwasserleiters in der Bretagne, dass scheinbare Abbauzeiten des Sauerstoffs einen wesentlichen Einfluss auf die Bestimmung des Abbaupotentials von Nitrat haben (3).
(1) Kolbe, T., de Dreuzy, J.-R., Abbott, W. B., Aquilina, L., Babey, T., Green, C.T., Fleckenstein, J. H., Labasque, T., Laverman, A., Marçais, J., Peiffer, S., Thomas, Z., Pinay, G., (2019), Stratification of reactivity determines nitrate removal in groundwater. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America.
(2) Kolbe, T., Marçais, J., Thomas, Z., Abbott, B. W., de Dreuzy, J.-R., Rousseau-Guetin, P., Aquilina, L., Labasque, T., Pinay, G., (2016), Coupling 3D groundwater modeling with CFC-based age dating to classify local groundwater circulation in an unconfined crystalline aquifer. Journal of Hydrology.
(3) Vautier, C., Kolbe, T., Babey, T., Marçais, J., Abbott, B., Laverman, Anniet M., Thomas, Z., Aquilina, L., Pinay, G., de Dreuzy, J.-R., (2021), What do we need to predict groundwater nitrate recovery trajectories? Science of The Total Environment
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