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B.

B. den UVP-Bericht) zur Verfügung. 

Die unerwünschte Ansiedlung von Organismen auf Oberflächen – auch Biofouling genannt – ist in vielen Bereichen, wie beispielsweise in Aquakulturen und der Schifffahrt, ein großes Problem. Da herkömmliche Antifoulingmittel wie bspw. Kupferoxide für die Umwelt schädlich sind, ist die Entwicklung neuer nachhaltiger Alternativen wichtig. Wie uns Abwehrmechanismen von Algen hierbei inspirieren können, zeigte der Chemiker Nils Keltsch kürzlich in einem wissenschaftlichen Poster auf der diesjährigen Gordon Research Conference „Water Disinfection, Byproducts and Health“ in South Hadley, USA. Dafür wurde der BfG-Wissenschaftler jetzt ausgezeichnet.
B. die Rotalge Delisea pulchra) vor Bewuchs, in dem sie die chemische Kommunikation

Mikroverunreinigungen und pathogene Keime sowie antibiotikaresistente Bakterien (ARBs) und Antibiotika-Resistenzgene (ARGs) gelangen über Kläranlagen und während Regenereignissen auch über Mischwasserentlastungen und Regenwasserkanäle in Oberflächengewässer. Dort können sie die Wasserqualität beeinträchtigen.
Beckers; B.

Mikroverunreinigungen und pathogene Keime sowie antibiotikaresistente Bakterien (ARBs) und Antibiotika-Resistenzgene (ARGs) gelangen über Kläranlagen und während Regenereignissen auch über Mischwasserentlastungen und Regenwasserkanäle in Oberflächengewässer. Dort können sie die Wasserqualität beeinträchtigen.
Beckers; B.

B. vom Nil aus der Zeit um 2800 v.Chr. nicht nur nachgewiesen sind, sondern heute

Das Projekt MALPROG untersucht die Übertragbarkeit von Methoden des Maschinellen Lernen (ML) auf gewässerkundliche Fragestellungen und fokussiert die Entwicklung praxistauglicher Werkzeuge / Dienste für die Anforderungen von BfG und WSV. Als Demonstratoren dienen die verkehrsbezogene Abfluss- und Wasserstandsvorhersage der BfG, Klassifikation von Fernerkundungsdaten für die Erkennung von Vegetationseinheiten, Öl und Makroplastik sowie die Qualitätskontrolle von Messdaten des Lysimeters der BfG. MALPROG soll als Multiplikator dienen, um den Einsatz von ML-Methoden in der BfG zu forcieren und – wo sinnvoll – zu etablieren.
B. in Form verbesserter Prognosemethoden).

Das Projekt KIMoDIs erprobt Methoden des maschinellen Lernens zur Verbesserung des Monitorings sowie der kurz-, mittel- und langfristigen Vorhersage der Entwicklung des Grundwasserdargebotes. Es leistet damit einen Beitrag zur Optimierung von Produkten und Beratungsdiensten der BfG für Fragen zum Wasserhaushalt Deutschlands.
B. stofflich (Nitrat, aktuelle Schadstoffe, Spurenstoffe, Krankheitserreger, künftige

Das Projekt erforscht den Zustand, die Erfassung und die Modellierung des Eintrags und Verbleibs von Mikro- und Makroplastik in Bundeswasserstraßen sowie die ökologischen Risiken und Managementoptionen.
B.

B. durch erhebliche Nähr-, Schad- und Feststoffeinträge in die Gewässer einerseits