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Elevated levels of particulate matter can be observed in the atmosphere of many urban areas today. To lower effectively those levels, actual sources of particulate matter have to be identified. For this purpose, four different, rather novel methods to characterize dust were tested. Contents of up to 52 elements were determined in the samples and subjected to a multivariate statistical evaluation, aiming at an identification of sources. Sampling materials that were investigated are spider webs, moss bags, dust from windows and long-term deposition samples. Sampling of all of them is comparatively cost-effective and space-saving. Most of those samples were taken in the city of Jena (Central Germany), which serves as a model environment for medium-sized cities located in valleys. An adaption and comparison of the methods as well as the identification of dust sources have been the main aims of this work. The focus has been on spider webs, for which the biggest data set was recorded. By means of a combination of correlation coefficients, cluster analysis and factor analysis of the element contents it could be demonstrated that sampling and evaluation of spider webs is an effective method for the identification of dust sources. For the city of Jena, three sources could be identified: resuspended natural/geogenic dust (high contents of Al, Ca, Co, Cs, La, Li, Mg, Sr, Th, Ti, Y, Zr), brake wear from car traffic (Cu, Sb, Sn, Zn) and abrasion of tram/train tracks (Ba, Cr, Fe, Mn, Ni). Furthermore, it could be demonstrated that resuspension of natural dust is mainly caused by driving cars. A comparable identification of sources could not be performed with data from the other materials. Especially moss bags and long-term deposit samples are rather suited for the display of seasonal/annual differences or a general burden of particulate matter as well as for the identification of highly polluted locations.

Elevated levels of particulate matter can be observed in the atmosphere of many urban areas today. To lower effectively those levels, actual sources of particulate matter have to be identified. For this purpose, four different, rather novel methods to characterize dust were tested. Contents of up to 52 elements were determined in the samples and subjected to a multivariate statistical evaluation, aiming at an identification of sources. Sampling materials that were investigated are spider webs, moss bags, dust from windows and long-term deposition samples. Sampling of all of them is comparatively cost-effective and space-saving. Most of those samples were taken in the city of Jena (Central Germany), which serves as a model environment for medium-sized cities located in valleys. An adaption and comparison of the methods as well as the identification of dust sources have been the main aims of this work. The focus has been on spider webs, for which the biggest data set was recorded. By means of a combination of correlation coefficients, cluster analysis and factor analysis of the element contents it could be demonstrated that sampling and evaluation of spider webs is an effective method for the identification of dust sources. For the city of Jena, three sources could be identified: resuspended natural/geogenic dust (high contents of Al, Ca, Co, Cs, La, Li, Mg, Sr, Th, Ti, Y, Zr), brake wear from car traffic (Cu, Sb, Sn, Zn) and abrasion of tram/train tracks (Ba, Cr, Fe, Mn, Ni). Furthermore, it could be demonstrated that resuspension of natural dust is mainly caused by driving cars. A comparable identification of sources could not be performed with data from the other materials. Especially moss bags and long-term deposit samples are rather suited for the display of seasonal/annual differences or a general burden of particulate matter as well as for the identification of highly polluted locations.

Die Pilotphase Kleingewässermonitoring konnte als drittes Teilvorhaben zur "Umsetzung des Nationalen Aktionsplan zur nachhaltigen Anwendung von Pflanzenschutzmitteln (PSM)" erfolgreich als zweijähriges Monitoring umgesetzt werden. Es wurden für mehr als 100 Fließgewässerabschnitte in 13 Bundesländern umfassend der chemische und biologische Zustand kleiner Fließgewässer in der Agrarlandschaft zwischen April und Juli erfasst. Zusätzlich zu Schöpfproben analog zu dem behördlichen Monitoring nach Wasserrahmenrichtlinie (WRRL) wurden ereignisbasierte Wasserproben genommen, um kurzfristige Peakkonzentrationen infolge von Niederschlägen zu erfassen. Zudem wurden anthropogene Stressoren wie Gewässerstruktur, Nährstoffe und Sauerstoffdefizite hochaufgelöst aufgenommen. Die biologische Untersuchung umfasste die Beprobung der aquatischen Invertebraten- und Algengemeinschaft sowie eine Untersuchung der Ökosystemfunktion in den Kleingewässern. Die Ergebnisse zeigen, dass die im Rahmen des Zulassungsverfahrens von PSM festgelegten RAK-Werte (Regulatorisch Akzeptablen Konzentrationen) an über 73 % der untersuchten Standorte für mindestens einen PSM-Wirkstoff überschritten wurden. Besonders die Ereignisproben infolge von Regenereignissen wiesen erhöhte Konzentrationen auf, die durch Schöpfproben nicht erfasst wurden. Diese Belastungen korrelieren auch mit der ökologischen Situation der Gewässer. So erfüllt der Großteil (über 80 %) der untersuchten Fließgewässerabschnitte anhand des SPEARpesticides-Index nicht die Qualitätskriterien für einen guten Zustand. Die Pilotphase Kleingewässermonitoring zeigt, dass eine realistische Bewertung und regulatorische Nutzung eines Monitorings von PSM-Rückständen in kleinen Gewässern nur dann erfolgen kann, wenn auch erhöhte Einträge infolge von Niederschlagsereignissen berücksichtigt werden. Weiterhin treten auch unterhalb der bestehenden RAK-Werte ökologische Effekte im Gewässer auf, so dass sich die Frage nach der Protektivität der aus Labordaten abgeleiteten RAK-Werte stellt. Die Daten der ermittelten PSM-Belastung der kleinen Gewässer in der Agrarlandschaft werden dazu beitragen, Ursachen für die regelmäßige Überschreitung der bestehenden Grenzwerte zu ermitteln und Schwächen der bisherigen Risikobewertung aufzudecken. Ziel wird sein, auf dieser Basis Möglichkeiten zur Reduzierung der Einträge zu erarbeiten und regulatorische Konsequenzen zu ziehen. Siehe dazu auch Liess et al. (2021) und Weisner et al. (2021).