An integrated modelling framework to assess cascade water reuse in urban areas

In the recent years water scarcity has been an increasing problem for many countries worldwide. For this reason, there is currently a strong focus on increasing reclaimed wastewater reuse, especially for agriculture purposes (Fernandes and Cunha Marques, 2023). Besides, the cost of energy from conventional resources is increasing, thus the energy sector is moving towards more distributed and efficient use of heat sources across urban areas. Typical applications are heat pumps using local groundwater reservoirs and subsequently discharging in the nearby surface water bodies/artificial channels (recipients). Furthermore, for a better quality of these recipients and for a better performance of wastewater treatment plants (WWTP), stormwater can be collected in separated sewers discharging only the urban runoff to the recipient. In this context, water is subjected to multiple uses, with potential cross-contaminations across different compartments, posing a risk for the environment. Hence, there is a strong need for tools capable of supporting stakeholders towards a wiser and safer use of water resources, to ensure long-term resilience, stability, sustainability and security of the society with regard to water use. An integrated model was developed to simulate the fate and associated risk of hazardous contaminants in a cascade water reuse system

Micropollutant Emissions from Combined Sewer Overflows

Anthropogene Stoffeinträge beeinträchtigen den chemischen und ökologischen Zustand von Gewässern. Eine beständig zunehmende Anzahl und Vielfalt von Mikroschadstoffen – die in niedrigen Konzentrationen im Bereich von Nano- bis Mikrogramm pro Liter auftreten – gibt Grund zur Besorgnis erheblicher ökotoxikologischer Risiken und stellt den Gewässerschutz vor große Herausforderungen. Mischwasserüberläufe aus Kanalisationssystemen bei Regenereignissen sind ein wichtiger Eintragspfad für Stoffeinträge aus Siedlungsgebieten. Infolge von Fortschritten bei der Abwasserbehandlung und zunehmenden Anforderungen des Gewässerschutzes gewinnt dieser Eintragspfad weiter an Bedeutung. Gleichzeitig sind vergleichsweise wenige Daten zur Quantität und Qualität von Mischwasserüberläufen verfügbar. Um effektive Maßnahmen zur Reduzierung der Einträge entwickeln zu können, ist eine verbesserte Überwachung von Regenwetterabflüssen und eine Gesamtbetrachtung der Beiträge aus Abwasser- und Regenwasserbehandlung erforderlich. Diese Arbeit trägt dazu bei, den Kenntnisstand über stoffliche Belastungen aus Mischsystemen zu erweitern und zu aktualisieren. Das übergeordnete Ziel war es, die Grundlagen für die Modellierung der Stoffeinträge aus Mischwasserüberläufen auf Flussgebietsebene zu verbessern. Dazu wurden in einem umfangreichen Monitoring-Programm neue Daten zur Qualität der Überläufe erhoben. Weiterhin wurde ein Wasserbilanzansatz weiterentwickelt, der eine Abschätzung des jährlichen Überlaufvolumens in Kläranlageneinzugsgebieten sowie des darin enthaltenen Trockenwetterabflussanteils (Schmutzwasser und Fremdwasser) auf Basis weniger Eingangsdaten ermöglicht. Das Monitoring umfasste die Sammlung volumenproportionaler Mischproben von Überlaufereignissen an ausgewählten Mischwasserüberläufen im süddeutschen Raum über Zeiträume von mindestens einem Jahr. Mit diesem Ansatz sollten möglichst repräsentative, mittlere Stoffkonzentrationen erfasst werden. Das eingesetzte Probenahmesystem – bis zu 1.000 l fassende Feststoffsammler – wurde hinsichtlich der Vergleichbarkeit mit konventionellen automatischen Probenehmern untersucht. Dabei wurden spezifische Vorteile deutlich, insbesondere die Flexibilität bei der Beprobung hochvariabler Überlaufereignisse, die effiziente Erzeugung volumenproportionaler Ereignis-Mischproben, sowie die Möglichkeit, zusätzlich zur Analyse der Gesamtprobe, detaillierte Analysen der gesammelten Feststoffe durchzuführen, z.B. Korngrößenverteilung und partikuläre Schadstoffbeladung. In den Proben wurden die Konzentrationen von mehr als 40 Einzelsubstanzen verschiedener Stoffgruppen analysiert, darunter Metalle, polyzyklische aromatische Kohlenwasserstoffe (PAK), Biozide und Pestizide, Benzotriazole, pharmazeutische Wirkstoffe, der Süßstoff Acesulfam und der Weichmacher Di(2-ethylhexyl)phthalat. In geringerem Umfang wurden perfluorierte Alkylsubstanzen, Phenole und weitere Biozide analysiert. Die Mehrzahl der Stoffe konnte nachgewiesen und sicher quantifiziert werden. Die Variabilität der Konzentrationen war erwartungsgemäß hoch. Der Einfluss von Einzugsgebietsmerkmalen, hydraulischen Bedingungen und saisonalen Trends auf die Konzentrationen wurde geprüft. Es konnte gezeigt werden, dass keine einfachen Zusammenhänge existieren, die sich für die Vorhersage von Konzentrationen an nicht untersuchten Standorten eignen. Aufgrund der Vielzahl möglicher Einflüsse ist fraglich, ob solche Zusammenhänge selbst mit größerem Datenumfang abgeleitet werden könnten. Daher ist bei der Bewertung stofflicher Belastungen aus Mischwasserüberläufen stets eine hohe, zufallsgeprägte Variabilität zu berücksichtigen, etwa durch die Verwendung stochastischer Ansätze auf Basis von Werteverteilungen. Die Konzentrationsdaten der Mischwasserüberläufe wurden mit den Daten von insgesamt 49 Kläranlagen und einzelnen Regenwassereinleitungen aus Trennsystemen zusammengeführt. Die mit harmonisierten Probenahme- und Analyseverfahren erhobenen und einheitlich zusammengefassten Daten können als repräsentative Eingangsdaten für die Modellierung der Stoffeinträge aus Siedlungsgebieten genutzt werden, wenn keine gebietsspezifischen Daten verfügbar sind. Insgesamt betrachtet, lies sich das Verhältnis der Konzentrationen zwischen Kläranlagen, Mischwasserüberläufen und Regenwassereinleitungen hauptsächlich durch die Herkunftsbereiche und das Umweltverhalten (im Speziellen der Rückhalt in Kläranlagen durch Adsorption oder biologischen Abbau) der einzelnen Stoffe erklären. Es konnte gezeigt werden, dass Mischwasserüberläufe vor allem ein wichtiger Eintragspfad für Stoffe sein können, welche überwiegend mit dem Oberflächenabfluss in Abwassersysteme eingetragen werden und/oder einen hohen Rückhalt in Kläranlagen aufweisen. Dazu zählen einige Schwermetalle und PAK, die häufig ursächlich dafür sind, dass ein guter chemischer Zustand von Oberflächengewässern nicht erreicht wird. Der Wasserbilanzansatz ermöglicht eine Abschätzung des jährlichen Überlaufvolumens in Kläranlageneinzugsgebieten auf Basis von Flächeninformationen, Niederschlags- und Kläranlagenzuflussdaten. Mit den vorgenommenen Anpassungen können zudem die aktuell für die Regulierung der Emissionen aus Mischsystemen vorgeschlagenen, volumenbasierten Emissionszielwerte abgeschätzt werden (z.B. Anteil des jährlichen Trockenwetterabflusses in Mischwasserüberläufen). Der Ansatz konnte anhand von Messdaten, die mit Wasserstandssonden an Überläufen ermittelt wurden, erfolgreich für ein Testgebiet verifiziert werden. Die Sensitivität und flächenhafte Übertragbarkeit des Ansatzes sollten jedoch anhand weiterer Gebiete untersucht werden. Der weitere Ausbau von Messtechnik an Mischwasserüberläufen wird wesentlich dazu beitragen, den allgemeinen Kenntnisstand zu deren Aktivität sowie die Grundlagen für die Modellierung der Stoffeinträge zu verbessern. Auf Grundlage der Wasserbilanz und der neuen Stoffdaten wurden exemplarisch Stoffeinträge für das Testgebiet ermittelt. Die aus der Verwendung repräsentativer Daten resultierenden Unsicherheiten wurden dargestellt, um der hohen Konzentrationsvariabilität Rechnung zu tragen und eine möglichst informierte Bewertung zu ermöglichen. Vor dem Hintergrund der begrenzten Verfügbarkeit quantitativer Daten zu Mischwasserüberläufen bildet der Ansatz gemeinsam mit den neuen Stoffdaten ein geeignetes Instrument, um Einzugsgebiete für eine weitere detaillierte Bewertung zu priorisieren und damit die strategische Planung von Maßnahmen zu unterstützen

A stochastic approach for assessing the chronic environmental risk generated by wet-weather events from integrated urban wastewater systems

Wet-weather discharges from urban areas with a combined wastewater system represent a threat for surface waters. In fact, when the system capacity is reached during medium/big rain events, a mixture of stormwater and untreated wastewater is discharged through combined sewer overflows (CSOs) or bypass (BP) of wastewater treatment plants (WWTP). The discharged pollutant loads are highly variable in time and space, making it difficult to correctly monitor and assess the environmental risks for a specific catchment. The present work proposes a methodology to assess the chronic impact of wet-weather discharges from integrated urban wastewater systems (IUWS) by using a stochastic approach. Monitoring data from the literature were used to characterize the discharges and to predict the risk posed by (micro-)pollutants on a yearly basis in an archetype IUWS. Calculated risks from wet-weather discharges are compared against those posed by WWTP effluent. The results show that CSOs pose a higher risk to surface waters compared to WWTP effluent and bypass, with polycyclic aromatic hydrocarbons being the category of micropollutants of major concern for CSOs. Conversely, WWTP effluent discharges are responsible for most of the risk associated with pharmaceuticals. A sensitivity and uncertainty analysis highlighted the importance of performing an accurate estimation of the recipient flow rate, which can provide a better risk estimation than focusing only on the characterization of the discharged concentrations. In climate change scenarios, where recipient flow rate reduction and overflow volume increment is expected, the risk caused by wet-weather discharges may increase for all micropollutant categories, including pharmaceuticals.Environmental chronic risk generated by wet-weather discharges compared to final effluent was stochastically assessed, also from a climate-change perspective, stressing their growing contribution for many (micro-)pollutants

A systematic model identification method for chemical transformation pathways – the case of heroin biomarkers in wastewater

Abstract This study presents a novel statistical approach for identifying sequenced chemical transformation pathways in combination with reaction kinetics models. The proposed method relies on sound uncertainty propagation by considering parameter ranges and associated probability distribution obtained at any given transformation pathway levels as priors for parameter estimation at any subsequent transformation levels. The method was applied to calibrate a model predicting the transformation in untreated wastewater of six biomarkers, excreted following human metabolism of heroin and codeine. The method developed was compared to parameter estimation methods commonly encountered in literature (i.e., estimation of all parameters at the same time and parameter estimation with fix values for upstream parameters) by assessing the model prediction accuracy, parameter identifiability and uncertainty analysis. Results obtained suggest that the method developed has the potential to outperform conventional approaches in terms of prediction accuracy, transformation pathway identification and parameter identifiability. This method can be used in conjunction with optimal experimental designs to effectively identify model structures and parameters. This method can also offer a platform to promote a closer interaction between analytical chemists and modellers to identify models for biochemical transformation pathways, being a prominent example for the emerging field of wastewater-based epidemiology

Conceptual Modeling of Micropollutant Fate in Sewer Systems – A GIS-Based Approach to Define Model Structure

A new approach to automate the challenging task of defining the complexity level for conceptual modelling of micropollutant (MP) fate in sewer system is here presented. The approach combines GIS information and advanced statistical techniques (e.g., cluster analysis) and provides for a realistic description of in-sewer hydraulic residence time (HRT), which is fundamental for simulating MP removal processes occurring during in-sewer transport. The conceptual model was first tested in a full-scale catchment, where HRT distribution was determined based on spatial distribution of discharge sources and following calibration against high-frequency flow rate data. The model was then used to predict the dynamics of an ideal MP (biodegradation half-life = 2.5 h) at the outlet of the sewer system, revealing higher removal during in-sewer transport when considering an average HRT compared to a discrete HRT distribution. These results demonstrate that an intermediate complexity level, between highly detailed hydrodynamic models and simplified models, could be adopted for MP fate predictions while keeping computational demands reasonable. This latter aspect can be also of particular interest when an integrated modelling perspective (e.g., sewer and WWTP) is considered