POP-Profiling – Kontaminationen auf der Spur
Nutzung von Methoden der künstlichen Intelligenz zur Profilanalyse von PCB-Belastungen mit Erarbeitung von Auswerteverfahren und Erstellung von IT-Werkzeugen
Polychlorierte Biphenyle (PCB) stellen als persistente organische Schadstoffe (POP) weltweit eine Belastung für die Umwelt dar. Die Analyse von Kongenerenprofilen ist eine Möglichkeit, um Quellen und Ausbreitungspfade von PCB nachzuvollziehen. Dies wird allerdings dadurch erschwert, dass sich die Profile über die Zeit verändern können. Im Vorhaben wurden KI-basierte Methoden für den Profilvergleich entwickelt, die solche Transformationen in der Umwelt berücksichtigen. Hierfür wurden aus Verbrauchs- und Emissionsprofilen unterschiedlicher Länder sogenannte Schattenprofile als realistischere Belastungsquellen modelliert. Diese wurden durch Self-Organizing-Maps strukturiert, zusammengefasst und mit gemessenen Belastungsprofilen abgeglichen.
Es konnte gezeigt werden, dass die Belastung durch PCB bei Meeresfischen insbesondere durch Emissionsprofile und den zugehörigen atmosphärischen Belastungspfad erklärbar ist. Fische aus Binnengewässern hingegen weisen eine grundlegende Belastung durch gealterte Sedimentprofile auf, welche vermutlich atmosphärisch überprägt werden.