Kosten und Nutzen einer verbesserten Gewässergüte am Beispiel der Berliner Unterhavel

Zur Beantwortung der Frage, ob Stickstoffreduktion in solchen Gewässern wirtschaftlich vertretbar ist, wurde am Beispiel eines für die Norddeutsche Tiefebene charakteristischen Flusssees, der Berliner Unterhavel, untersucht, mit welchen Kosten und Nutzen das Erreichen des guten ökologischen Zustandes verbunden ist. Hierfür wurde zunächst der Status quo der Stickstoff- und Phosphoreinträge aus dem Einzugsgebiet (EZG) sowie deren Konzentration in der Berliner Unterhavel ermittelt. Darauf basierend wurde berechnet, in welchem Umfang die Einträge reduziert werden müssen, um die gewässerinterne Konzentration auf einen Wert zu senken, ab dem erwartet wird, dass sich der gute ökologische Zustand einstellt. Zielwerte für Stickstoff- und Phosphorkonzentrationen in unterschiedlichen Gewässertypen wurden in einer vorangegangenen Studie ermittelt (modifiziert nach: NITROLIMIT-Diskussionspapier Band 1, 2013; Dolman et al. 2016). Im nächsten Schritt wurden für das Einzugsgebiet der Berliner Unterhavel kosteneffiziente Stickstoffreduktionsmaßnahmen im urbanen und landwirtschaftlichen Bereich identifiziert. Schließlich wurde für verschiedene Kombinationen ausgewählter Maßnahmen ermittelt, wie hoch die Stickstoffreduktionsleistung und die entsprechenden Kosten wären, wenn sie im Einzugsgebiet der Berliner Unterhavel umgesetzt würden. Der ökonomische Nutzen wurde anhand der Zahlungsbereitschaft der Berliner und Brandenburger Bevölkerung für das Erreichen des guten ökologischen Zustandes der Berliner Unterhavel ermittelt. Die Zahlungsbereitschaft wurde in einer Umfrage erhoben, bei der auch erfasst wurde, wie häufig Gewässer zur Erholung aufgesucht und welche Aktivitäten dort am liebsten ausgeübt werden. Abschließend wurden die Kosten für Maßnahmen zur Stickstoffreduktion dem Nutzen gegenübergestellt. In diesem Diskussionspapier werden die wesentlichen Ergebnisse der Studien dargestellt. Eine ausführliche Darstellung aller Ergebnisse und methodischen Details sind im Abschlussbericht von NITROLIMIT I (2014) zu finden (S. 127-186)

Support Vector Machines Used for the Prediction of the Structural Conditions of Pipes in Bogota’s Sewer System

Objective: this paper focused on: (i) developing a deterioration model based on support vector machines (SVM) from its regression approach to separate the prediction of the structural condition of sewer pipes from a classification by grades and predict the scores obtained by failures found in CCTV inspections; and (ii) comparing the prediction results of the proposed model with the ones obtained by a deterioration model based on SVM classification tasks to explore the advantages and disadvantages of their predictions from different perspectives. Materials and methods: The sewer network of Bogota was the case study for this work in which a dataset consisting of the characteristics of 5031 pipes inspected by CCTV (obtained by GIS) was considered, as well as information on external variables (e.g., age, sewerage, and road type). Probability density functions (PDF) were used to convert the scores given by failures found in CCTV into structural grades. In addition, three techniques were used to evaluate the predictions from different perspectives: positive likelihood rate (PLR), performance curve and deviation analysis. Results: it was found that: (i) SVM-based deterioration model used from its regression approach is suitable to predict critical structural conditions of uninspected sewer pipes because this model showed a PLR value around 6.8 (the highest value among the predictions of all structural conditions for both models) and 74 % of successful predictions for the first 100 pipes with the highest probability of being in critical conditions; and (ii) SVM-based deterioration model used from its classification approach is suitable to predict other structural conditions because this model showed homogeneous PLR values for the prediction of all structural conditions (PLR values between 1.67 and 3.88) and deviation analysis results for all structural conditions are lower than the ones for the SVM-based model from its regression approachObjetivo: este artículo se centra en: (i) desarrollar un modelo de deterioro basado en máquinas de soporte vectorial (SVM) a partir de su enfoque regresivo para desligar la predicción de la condición estructural del alcantarillado de los grados de clasificación y predecir los puntajes dados por las fallas encontradas en las inspecciones CCTV; y (ii) comparar los resultados de predicción del modelo propuesto con aquellos resultados obtenidos de un modelo basado en SVM a partir de su enfoque de clasificación con el fin de explorar las ventajas y desventajas en sus predicciones bajo diferentes perspectivas. Materiales y métodos: el caso de estudio considerado fue la red de alcantarillado de Bogotá, el cual contaba con 5031 tuberías inspeccionadas, información de las características físicas de las tuberías e información de factores externos (p. e., edad, tipo de afluente y tipo de vía). Las funciones de densidad de probabilidad (FDP) se utilizaron para convertir los puntajes de las fallas encontradas en las inspecciones de CCTV en grados estructurales. Además, se utilizaron tres técnicas para evaluar las predicciones mediante diferentes perspectivas: tasas de verosimilitud positiva (TPR), curvas de rendimiento y análisis de desviación. Resultados: se encuentra que: (i) el modelo de deterioro basado en SVM a partir de su enfoque de regresión es apropiado para predecir condiciones estructurales críticas, ya que este modelo muestra valores de TPR alrededor de 6.8 (el valor más alto entre la predicción de todas las condiciones estructurales en ambos modelos) y 74 % de predicciones exitosas en las primeras 100 tuberías con más altas probabilidades de estar en condición crítica; y (ii) el modelo de deterioro basado en SVM a partir de su enfoque de clasificación es apropiado para predecir las otras condiciones estructurales, ya que este modelo muestra valores de PLR homogéneos para la predicción de todas las condiciones estructurales (entre 1.67 y 3.88) y las desviaciones entre lo observado y lo predicho son menores que aquellos resultados obtenidos del modelo SVM a partir de su enfoque de regresió

Stability of the Peutz–Jeghers syndrome kinase LKB1 requires its binding to the molecular chaperones Hsp90/Cdc37

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Travaux R&D menés sur la conception et l’implantation de zones tampons réactives au sein des bassins versants agricoles pour atténuer les flux de nitrates

Dans les bassins versants marqués par une agriculture intensive, les limites imposées à l’utilisation de fertilisants et donc de nitrates ne suffiront probablement pas à obtenir un bon état des eaux de surface. Suite à la fermeture d’une usine de production d’eau potable en Bretagne (bassin versant de la rivière Ic) du fait de concentrations en nitrates supérieures à 50 mg-NO3–/L, Veolia a initié le projet de recherche Aquisafe. Son objectif était 1) de démontrer les performances épuratrices de zones réactives simples (de type fossés réactifs, lagunes, …) collectant les eaux de ruissellement et de drainage avant leur retour à la rivière, 2) de développer des outils (modèle numérique SWAT/SIG) permettant de localiser où installer les systèmes au sein des bassins versants, mais aussi 3) d’évaluer l’efficacité à attendre des stratégies envisagées à l’échelle d’un bassin versant via l’utilisation d’un modèle numérique (SWAT). Afin d’atteindre le premier objectif, de nombreux travaux ont été effectués à différentes échelles (laboratoire/plateforme expérimentale-pilote/grandeur réelle). C’est en laboratoire que plusieurs types de matériaux ainsi que les temps de résidence nécessaires à une dénitrification efficace ont été évalués (Krause Camilo et al., 2013. Ecological Engineering, 55, 101–113). À l’échelle de la plateforme expérimentale (pilote), des zones réactives construites sur la base des premiers résultats en laboratoire ont fait l’objet d’études sur l’influence de la température et des débits durant deux ans. Il a été démontré qu’une réduction de 80 % des nitrates peut être atteinte grâce à de tels systèmes. Enfin, les connaissances acquises ont pu être vérifiées in situ sur trois zones réactives installées en Bretagne dans le bassin versant de la rivière Ic. Une lagune, un bassin d’infiltration ainsi qu’un fossé réactif ont été construits et suivis durant deux saisons pluvieuses. Les règles de dimensionnement obtenues à petite échelle ont ainsi pu être validées (Wicke et al., 2014. Abstract accepted for IWA 14th International Conference on Wetland Systems for Water Pollution Control (ICWS), Oct. 2014). Au préalable, la localisation des sites en Bretagne s’est faite grâce au modèle numérique SWAT (Soil and Water Assessment Tool). Ce modèle a permis de calculer les flux d’eau et d’éléments nutritifs, et ainsi de définir les zones les plus contributrices à la pollution en nitrates, où il convenait d’installer en priorité les zones tampons. En complément, une méthode simple basée sur les Systèmes d’information Géographique (SIG), nécessitant moins de données que le modèle et permettant une localisation plus fine, a été développée et testée spécifiquement dans ce contexte et s’est avérée prometteuse (Orlikowski et al., 2011. Water Science and Technology, 892–898). Enfin, le modèle SWAT a été complété d’un module « zone réactive » pour permettre d’évaluer la performance des différentes stratégies d’aménagement et de gestion du bassin versant quant à l’amélioration de la qualité de l’eau à la prise d’eau pour la production d’eau potable. De premières simulations de scénarios ont ainsi pu être réalisées. Grâce au projet Aquisafe, les outils nécessaires à la conception et l’implantation de zones tampons pour atténuer les flux de nitrates au niveau des bassins versants sont ainsi disponibles

How can condition assessment uncertainty impact sewer deterioration modelling?

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Bayesian estimation of seasonal and between year variability of norovirus infection risks for workers in agricultural water reuse using epidemiological data

Norovirus infections are among the major causes of acute gastroenteritis worldwide. In Germany, norovirus infections are the most frequently reported cause of gastroenteritis, although only laboratory confirmed cases are officially counted. The high infectivity and environmental persistence of norovirus, makes the virus a relevant pathogen for water related infections. In the 2017 guidelines for potable water reuse, the World Health Organization proposes Norovirus as a reference pathogen for viral pathogens for quantitative microbial risk assessment (QMRA). A challenge for QMRA is, that norovirus data are rarely available over long monitoring periods to assess inter-annual variability of the associated health risk, raising the question about the relevance of this source of variability regarding potential risk management alternatives. Moreover, norovirus infections show high prevalence during winter and early spring and lower incidence during summer. Therefore, our objective is to derive risk scenarios for assessing the potential relevance of the within and between year variability of norovirus concentrations in municipal wastewater for the assessment of health risks of fieldworkers, if treated wastewater is used for irrigation in agriculture. To this end, we use the correlation between norovirus influent concentration and reported epidemiological incidence (R²=0.93), found at a large city in Germany. Risk scenarios are subsequently derived from long-term reported epidemiological data, by applying a Bayesian regression approach. For assessing the practical relevance for wastewater reuse we apply the risk scenarios to different irrigation patterns under various treatment options, namely “status-quo” and “irrigation on demand”. While status-quo refers to an almost all-year irrigation, the latter assumes that irrigation only takes place during the vegetation period from May - September. Our results indicate that the log-difference of infection risks between scenarios may vary between 0.8 and 1.7 log given the same level of pre-treatment. They also indicate that under the same exposure scenario the between-year variability of norovirus infection risk may be > 1log, which makes it a relevant factor to consider in future QMRA studies and studies which aim at evaluating safe water reuse applications. The predictive power and wider use of epidemiological data as a suitable predictor variable should be further validated with paired multi-year data.Sanitary EngineeringWater Resource

Influence of local calibration on the quality of online wet weather discharge monitoring: feedback from five international case studies

International audienceThis paper reports about experiences gathered from five online monitoring campaigns in the sewer systems of Berlin (Germany), Graz (Austria), Lyon (France) and Bogota (Colombia) using ultraviolet–visible (UV–VIS) spectrometers and turbidimeters. Online probes are useful for the measurement of highly dynamic processes, e.g. combined sewer overflows (CSO), storm events, and river impacts. The influence of local calibration on the quality of online chemical oxygen demand (COD) measurements of wet weather discharges has been assessed. Results underline the need to establish local calibration functions for both UV–VIS spectrometers and turbidimeters. It is suggested that practitioners calibrate locally their probes using at least 15–20 samples. However, these samples should be collected over several events and cover most of the natural variability of the measured concentration. For this reason, the use of automatic peristaltic samplers in parallel to online monitoring is recommended with short representative sampling campaigns during wet weather discharges. Using reliable calibration functions, COD loads of CSO and storm events can be estimated with a relative uncertainty of approximately 20%. If no local calibration is established, concentrations and loads are estimated with a high error rate, questioning the reliability and meaning of the online measurement. Similar results have been obtained for total suspended solids measurements

The influence of condition assessment uncertainties on sewer deterioration modelling

International audienceDeterioration models can be used to forecast the evolution of the condition of the sewer network under different investment strategies. Models are calibrated using condition scores obtained from sewer visual inspection. Many studies highlighted the uncertainties in the procedure of sewer condition assessment, mainly due to the subjectivity of the coding operator. However, the influence of this uncertainty on the outcomes of deterioration modelling remains unknown. This paper analyses the influence of sewer condition uncertainties on the prediction of deterioration models. An optimisation methodology has been applied to quantify uncertainties in sewer condition assessment from the analysis of a set of repeated inspections. Then, a method is proposed to propagate uncertainties in the survival curves of a deterioration model using the inspection dataset of the city of Berlin, Germany. Results indicate that old pipes in bad condition are more prone to False Negative than False Positive (higher probability to miss defects). As a result, the propagation of uncertainties leads to more pessimistic survival curves with a confidence interval of ±12% at 100 years. The analysis shows that the required replacement rate to maintain a constant network condition is underestimated if uncertainties are not considered

Involvement of the BCL2 Gene in 131 Cases of Non-Hodgkin's B Lymphomas: Analysis of Correlations with Immunological Findings and Cell Cycle

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