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Julia Derx (ORCID: 0000-0002-9931-088X)
  • Grant-DOI 10.55776/P35733
  • Förderprogramm Einzelprojekte
  • Status laufend
  • Projektbeginn 02.10.2023
  • Projektende 01.10.2027
  • Bewilligungssumme 406.627 €
  • Projekt-Website

Wissenschaftsdisziplinen

Biologie (60%); Geowissenschaften (40%)

Keywords

    Microbial Source Tracking, Qpcr, Environmental Effects On Microbial Transport, Microbial Release And Overland Transport, Upscaling Microbial Transport Models, Microbial Water Safety

Abstract

Wasser, das mit Krankheitserregern von Menschen und Tieren verunreinigt ist, stellt eine ernsthafte Gefahr für die öffentliche Gesundheit dar. Alle Länder und Regionen der Welt benötigen äußerst robuste und wirksame Systeme um Wasser zu bewirtschaften und aufzubereiten und damit eine ausreichende Wasserqualität zu gewährleisten und die öffentliche Gesundheit zu schützen. Ziel des Projekts ist die Entwicklung neuer Modelle für den bakteriellen Transport über Land. Diese Modelle sollen erstmalig zuverlässige Vorhersagen darüber ermöglichen, woher bakterielle Krankheitserreger kommen, wie sie sich durch die Umwelt bewegen und wohin sie gelangen. Dieses Projekt verfolgt einen ganzheitlichen Ansatz, indem wir mikrobiologische und molekularbiologische Methoden und Parameter kombinieren um den bakteriellen Transports über Land zu untersuchen. Niederschlagsexperimente werden auf kleiner Skala im Labor durchgeführt, und auf größerer Skala mit einem einzigartigen Niederschlagssimulator und unter realen Umweltbedingungen. Um den bakteriellen Transport über Land während der Labor- und Feldexperimente zu untersuchen, werden wir fäkale Indikatorbakterien (FIB) mit kulturbasierten und qPCR-basierten Methoden analysieren. qPCR ist eine genetische Analysemethode, die z.B. auch für Covid-19 Tests verwendet wird. FIB sind Indikatoren für fäkale Verschmutzung, geben aber keine Auskunft über die Quelle der Verunreinigung. Daher werden wir auch genetische fäkale Marker, so genannte Microbial Source Tracking (MST)-Marker, in die Messungen einbeziehen, die mit bestimmten Wirten (z. B. Menschen, Wiederkäuer) in Verbindung gebracht werden. Um zu testen, ob FIB- und MST-Marker geeignet sind, bakterielle Krankheitserreger anzuzeigen, die für die menschliche Gesundheit relevant sind, werden wir auch mehrere bakterielle Referenzerreger mittels qPCR analysieren. Wir werden erstmals FIB, MST-Marker und bakterielle Krankheitserreger während des bakteriellen Transports über Land parallel analysieren. Die gemessenen Daten werden in die Entwicklung von Transportmodellen einfließen und schließlich zu zuverlässigeren Vorhersagen führen. Darüber hinaus werden wir den Einfluss der physikalisch-chemischen Eigenschaften und der Verwitterung von tierischen Fäkalien sowie die Auswirkungen wechselnder Umweltbedingungen auf den bakteriellen Transport über Land untersuchen. Wir werden unsere Experimente mit verschiedenen Fäkalien von Nutz- und Wildtieren vergleichen, die einen großen Einfluss auf die menschliche Gesundheit haben. Aus der Beziehung zwischen den experimentellen Analysen auf verschiedenen räumlichen Maßstäben werden wir die Transportmodelle hochskalieren. Unser Ansatz wird die wissenschaftliche Grundlage für genaue Vorhersagen des bakteriellen Transports über Land bilden, der in Zukunft auf Viren und Protozoen ausgedehnt werden kann. Dieses Projekt hat somit großes Potenzial, dieses Forschungsgebiet zu revolutionieren.

Forschungsstätte(n)
  • Bundesanstalt für Kulturtechnik und Bodenwasserhaushalt - 5%
  • Medizinische Universität Wien - 2%
  • Technische Universität Wien - 93%
Nationale Projektbeteiligte
  • Peter Strauss, Bundesanstalt für Kulturtechnik und Bodenwasserhaushalt , assoziierte:r Forschungspartner:in
  • Andreas Farnleitner, Karl Landsteiner Priv.-Univ. , nationale:r Kooperationspartner:in
  • Regina Sommer, Medizinische Universität Wien , assoziierte:r Forschungspartner:in
  • Walter Arnold, Veterinärmedizinische Universität Wien , nationale:r Kooperationspartner:in
Internationale Projektbeteiligte
  • Jack Schijven, Utrecht University - Niederlande

Research Output

  • 37 Zitationen
  • 1 Publikationen
Publikationen
  • 2024
    Titel Transformer Versus LSTM: A Comparison of Deep Learning Models for Karst Spring Discharge Forecasting
    DOI 10.1029/2022wr032602
    Typ Journal Article
    Autor Pölz A
    Journal Water Resources Research
    Link Publikation

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