Räumliche Variabilität und statistische Unsicherheit im Kontext der flächenhaften Verlagerung von Schadstoffen mit dem Sickerwasser

Ein zentrales Problem bei der Prognose und Beurteilung des langfristigen Verhaltens von Umweltsystemen stellt die Berücksichtigung der räumlichen Variabilität maßgeblicher Steuergrößen dar, da diese entscheidend für das Systemverhalten sein kann. Im Rahmen der Sickerwasserprognose (BBodSchV) ist eine derartige Vorhersage und Bewertung z. B. auf altlastenverdächtigen Flächen vorgesehen. Um die Aussagekraft und Verlässlichkeit einer solchen Prognose beurteilen zu können, ist es zudem notwendig, auch die Unsicherheit sensitiver Eingangsgrößen mit einzubeziehen. In diesem Beitrag stellen wir eine auf der Monte-Carlo-Technik basierende Methode vor, die es erlaubt, Unsicherheit und Variabilität bei der Prozessmodellierung getrennt voneinander zu berücksichtigen und ihre Fortpflanzung in die Prognoseergebnisse zu untersuchen. Die Anwendung dieses stochastischen Simulationsverfahrens wird an einem konkreten Fallbeispiel, einer Sickerwasserprognose für den schwermetallbelasteten Raum Nordenham, demonstriert. Die Verlagerung des Schwermetalls Cadmium ins Grundwasser wurde mit Hilfe eines deterministischen Stofftransportmodells simuliert. Die transportbestimmenden Bodeneigenschaften wurden dabei als stochastische, räumlich korrelierte Größen berücksichtigt. Die Ergebnisse der Sickerwasserprognose im Raum Nordenham zeigen, dass lediglich der Zeitpunkt, nicht aber das Eintreten der prognostizierten Prüfwertüberschreitungen durch die Variabilität und Unsicherheit in Frage gestellt werden.