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UWSF

Originalarbeiten

Statistische Aus- und Bewertung immissionsbedingter Bodenbelastungen
Fallstudie des Altstandortes Dorndorf-Steudnitz (Thüringen)
Jürgen Einax; Ulrike Soldt
Korrespondenzautor: Prof. Dr. Jürgen W. Einax, Friedrich-Schiller-Universität Jena, Institut für Anorganische und Analytische Chemie, Lehrbereich Umweltanalytik, Lessingstr. 8, D-07743 Jena

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Die zunehmende Belastung des Bodens durch anthropogene Tätigkeiten ist in den letzten Jahrzehnten zu einem bedeutenden Problem geworden. In den Boden eingetragene Schadstoffe werden in Abhängigkeit von ihren chemischen Eigenschaften auf verschiedene Weise immobilisiert, können jedoch auch in einer biologisch verfügbaren Form vorliegen. Diese Gefahrenpotential bedarf einer ständigen Kontrolle.
Die umfassende Untersuchung des Oberbodens im Gebiet um das Düngemittelwerk in Dorndorf-Steudnitz (Thüringen) dient der Charakterisierung der Kontamination sowie der Abschätzung der potentiellen Gefährdung durch die immittierten Schadstoffe.
Das Düngemittelwerk in Dorndorf-Steudnitz war bis zum Jahre 1990 einer der größten Staubemittenten im mittleren Saaletal. Bereits in den 70er und 80er Jahren wurden außerordentliche Schädigungen der Vegetation sichtbar. In unmittelbarer Umgebung des Werkes kam es zum Absterben des Baumbestandes und teilweise zum vollständigen Verlust der Vegetation. Die Belastung des Gebietes ist einerseits auf die direkte Einwirkung gas- und staubförmiger Schadstoffe auf die Vegetation, andererseits auch auf Resorptionen aus dem Boden zurückzuführen.
Häufig variieren Schadstoffgehalte im Boden erheblich, so daß eine visuelle Beurteilung der gewonnenen Daten oft nicht ausreichend ist. Die Anwendung geostatistischer Methoden ermöglicht die Charakterisierung struktureller Aspekte des beprobten Areales und eine verzerrungsfreie Schätzung innerhalb des gesamten untersuchten Gebietes. Anhand der Ergebnisse einer Krigingschätzung können die Größe und die räumliche Ausdehnung der Belastung ermittelt werden. Mit Hilfe der Methoden der multivariaten Datenanalyse ist es möglich, die analysierten Parametern hinsichtlich gemeinsamer Belastungsquellen zu klassifizieren.



Statistical Evaluation and Assessment of Soil Contaminations by Dustlike Emissions Represented on the Case Study of the Old Industrial Site at Dorndorf-Steudnitz (Thuringia)
Jürgen Einax; Ulrike Soldt
Corresponding author:: Prof. Dr. Jürgen W. Einax, Friedrich-Schiller-Universität Jena, Institut für Anorganische und Analytische Chemie, Lehrbereich Umweltanalytik, Lessingstr. 8, D-07743 Jena

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The contamination of soils with pollutants by human activities has increased over a period of some decades. Deposit pollutants are immobilized at different ways in dependence of their chemical properties, or they are biologicaly available. This hazard potential requires a permanent control.
An extensive investigation of topsoil in the surroundings of the fertilizer factory at Dorndorf-Steudnitz (Thuringia) was carried out to assess the size and extension of contamination and to estimate the potential risk, which originates from the deposit pollutants.
The fertilizer factory at Dorndorf-Steudnitz was one of the biggest dust emission sources in the middle part of the Saale river valley. Considerable damages of vegetation were to be seen already in the seventies and eighties. The trees and other plants died in the neighbourhood of the factory. The loadings of the investigated area may be attributed to a direct influence of gaseous and also on the dustlike pollutants on the vegetation and resorption from the soil.
Frequently, the content of pollutants in soils varies considerably. For this reason a univariat-statistical evaluation of data is mostly not enough. The use of geostatistical methods enables the characterization of the spatial structure of the investigated area and the undistorted assessment of the pollutant contents at unsampled points. The degree and extension of the contamination can be determined on the basis of the kriging estimation. The classification of analyzed features regarding to common sources can be realized by means of methods of multivariate data analysis.

10 UWSF (1) 23-29 (1998)

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