Aus der Wissenschaft in die Praxis: Echtzeit-Monitoring in „Clean Water“ veröffentlicht
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Eine neue, peer-reviewte Veröffentlichung in „Clean Water“ (Nature Portfolio) untersucht den Einsatz automatisierter, nahezu echtzeitfähiger Durchflusszytometrie zur Überwachung mikrobiologischer Dynamiken an einer alpinen Karstquelle, die zur Trinkwasserversorgung genutzt wird.
Die Studie wurde von Forschenden der TU Wien und der Medizinischen Universität Wien geleitet und bewertete ein automatisiertes Vor-Ort-Monitoring unter realen Betriebsbedingungen.
Karstaquifere sind eine zentrale Ressource für die Trinkwasserversorgung. Weltweit sind rund 10 % der Bevölkerung auf Karstsysteme angewiesen, in Österreich stammt nahezu die Hälfte des Trinkwassers aus alpinen Karstaquiferen.
Gleichzeitig sind diese Systeme hochdynamisch.
Wie die Studienleiterin Dr. Lena Campostrini erklärt:
“Nach Niederschlagsereignissen können Wasser und potenzielle Verunreinigungen sehr schnell durch das System transportiert werden, wodurch eine nahezu echtzeitfähige Überwachung entscheidend für zeitnahe Entscheidungen wird.”
Der rasche Durchfluss in Karstsystemen kann dazu führen, dass sich die mikrobiologische Wasserqualität innerhalb kurzer Zeit deutlich verändert. Eine verlässliche und frühzeitige Erkennung solcher Veränderungen ist daher entscheidend für ein wirksames Wassermanagement.
Studienziel
Das Forschungsteam untersuchte, ob eine automatisierte, nahezu echtzeitfähige Durchflusszytometrie als zuverlässiges Vor-Ort-Monitoring-Instrument an einer Trinkwasserquelle eingesetzt werden kann.
Die Monitoring-Strategie kombinierte:
Langzeitmessungen zur Analyse saisonaler hydrologischer und kontaminationsbedingter Muster
Hochfrequente Messungen während sechs Niederschlagsereignissen
Den Vergleich zytometrischer Parameter mit abiotischen Indikatoren wie Trübung und UV254
Mikrobiologische Referenzparameter, einschließlich E. coli
Die Überwachung erfolgte direkt an der betrieblich genutzten Quelle und spiegelte damit reale Umwelt- und Betriebsbedingungen wider.
Entscheidende Erkenntnisse
Während eines der Niederschlagsereignisse beobachteten die Forschenden einen deutlichen Anstieg der Gesamtzellzahl sowie der intakten mikrobiellen Zellen.
Wie Dr. Lena Campostrini erläutert:
“Wir beobachteten einen klaren Anstieg der Gesamt- und intakten mikrobiellen Zellen, der in abiotischen Parametern wie Trübung oder UV254 nicht erkennbar war oder erst zeitverzögert auftrat.”
Bemerkenswert ist zudem, dass die E. coli-Konzentrationen zeitgleich mit den Gesamt- und intakten Zellzahlen ihren Höchstwert erreichten.
Dies unterstreicht den komplementären Mehrwert einer automatisierten mikrobiellen Überwachung als Ergänzung zu klassischen abiotischen Parametern.
Darüber hinaus zeigt die Studie, dass bei der Anwendung von Machine-Learning-Methoden zur Vorhersage von Belastungsereignissen jene Modelle die höchste Prognosegenauigkeit erreichten, die Parameter aus der Durchflusszytometrie integrierten.
Langzeit- und Hochfrequenzmessungen im Vergleich
Die Studie verdeutlicht zudem, wie wichtig es ist, das individuelle hydrologische Verhalten jedes einzelnen Karstsystems genau zu verstehen.
Langfristige Messreihen mit geringerer Messdichte machten saisonale hydrologische Entwicklungen sowie typische Belastungsmuster sichtbar. Zeitlich verdichtete Messkampagnen lieferten hingegen detaillierte Einblicke in schnelle mikrobiologische Veränderungen während Kontaminationsereignissen.
Wie Dr. Lena Campostrini erklärt:
“Die Kombination aus langfristiger Überwachung und gezielten, zeitlich intensivierten Messkampagnen ermöglicht einen effizienten Einsatz wirtschaftlicher und zeitlicher Ressourcen, und gewährleistet gleichzeitig ein fundiertes Verständnis des Karstsystems.”
Implikationen für die Trinkwasserüberwachung
Für die untersuchte Quelle kommt die Studie zu dem Schluss, dass automatisierte Durchflusszytometrie bestehende Überwachungskonzepte sinnvoll ergänzen kann.
Sie kann insbesondere unterstützen bei:
gezielterer Probenahme
einer verbesserten Risikobewertung
fundierteren Entscheidungen im Quellenmanagement
Die in der Studie evaluierte Technologie ist im System BactoSense implementiert und ermöglicht eine automatisierte, mikrobiologische Vor-Ort-Überwachung auf Basis der Durchflusszytometrie.
Die vollständige Publikation lesen
Die vollständige, peer-reviewte Studie ist in Clean Water verfügbar.
Interessierte Wasserversorger können sich direkt an das bNovate-Team wenden, um mehr über den Einsatz automatisierter mikrobiologischer Überwachung im dynamischen Quellenmanagement zu erfahren.
Häufig gestellte Fragen
Was ist automatisierte Durchflusszytometrie in der Trinkwasserüberwachung?
Automatisierte Durchflusszytometrie ist ein Verfahren zur quantitativen Bestimmung mikrobieller Zellen in Wasserproben. In der vorliegenden Studie wurde sie direkt an einer Trinkwasserquelle eingesetzt, um nahezu in Echtzeit Daten zu Gesamtzellzahlen sowie intakten mikrobiellen Zellen bereitzustellen.
Warum sind alpine Karstquellen schwer zu überwachen?
Karstsysteme reagieren sehr schnell auf Niederschlagsereignisse. Wasser und potenzielle Verunreinigungen können sich rasch durch den Aquifer bewegen und kurzfristige Veränderungen der mikrobiologischen Wasserqualität verursachen.
Um solche dynamischen Ereignisse zuverlässig zu erfassen, sind Überwachungsansätze erforderlich, die schnelle Veränderungen abbilden können.
Wie unterscheidet sich nahezu Echtzeit-Monitoring mikrobieller Parameter von der Trübungsmessung?
Die Trübungsmessung erfasst Partikel im Wasser, während UV254 den Gehalt an organischen Stoffen misst. Die Durchflusszytometrie hingegen quantifiziert mikrobiologische Zellen direkt.
Die Studie zeigte, dass Anstiege mikrobieller Zellzahlen klar erkennbar waren, selbst wenn Reaktionen bei Trübung oder UV254 verzögert auftraten oder weniger ausgeprägt waren.
Was zeigte die Studie im Hinblick auf prädiktive Überwachung?
Bei der Anwendung von Machine-Learning-Methoden zur Vorhersage von Belastungsereignissen erzielten jene Modelle die höchste Prognosegenauigkeit, die Parameter aus der Durchflusszytometrie integrierten.
Modelle, die ausschließlich auf konventionellen Überwachungsdaten basierten, wiesen im Vergleich eine geringere Vorhersagekraft auf.
Was ist BactoSense?
BactoSense ist ein automatisiertes Vor-Ort-Monitoringsystem auf Basis der Durchflusszytometrie. Es ermöglicht die nahezu echtzeitfähige Quantifizierung mikrobieller Zellen im Wasser und bildet die in dieser Studie evaluierte Technologieplattform.
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