Statistiken können dazu beitragen, künftige Flusstragödien zu verhindern

Hunderte Tonnen toter Fische flossen Anfang Juli und August 2022 die Oder hinunter. Das Ausmaß des Ereignisses war verheerend. Trotz sofortiger Bemühungen hatten die polnischen und deutschen Behörden mehrere Wochen lang Mühe, die Ursache dieser Umweltkatastrophe zu ermitteln.

Mittlerweile ist bekannt, dass eine tödliche Kombination mehrerer Faktoren zu dem Vorfall beigetragen hat. Gibt es eine Möglichkeit, ähnliche Tragödien in Zukunft zu verhindern?

Forscher der Universität für Wissenschaft und Technologie Bydgoszcz (PBS), Polen, glauben, dass es eine Möglichkeit gibt, sie zu vermeiden, aber es erfordert eine Änderung des Ansatzes zur Analyse von Parametern, die an Flussüberwachungsstationen aufgezeichnet werden. Die Einzelheiten ihres Vorschlags waren skizziert im Tagebuch Wissenschaft der gesamten Umwelt.

Wasser ist ein lebenswichtiges Element in der Umwelt der Erde und spielt eine allgegenwärtige und entscheidende Rolle bei der Erhaltung des Lebens. Trotz seiner grundlegenden Bedeutung gibt es keine genauen Methoden zur Bewertung der Wasserqualität. In Ländern wie Polen wurde eine einfache Einteilung in fünf Klassen angewendet.

Weltweit wird der Wasserqualitätsindex (WQI) mit einem Wert zwischen 0 und 100 allgemein akzeptiert. Dieser Index ist ein einfacher gewichteter Durchschnitt, der auf verschiedenen Wasserparametern basiert, die von Überwachungsstationen gemessen werden. Die Herausforderung liegt jedoch in den möglichen Unterschieden in den statistischen Gewichten und Parametersätzen, die in der Praxis zu mehreren Definitionen für den WQI-Koeffizienten führen.

„Am wichtigsten ist, dass der WQI an einem strukturellen Fehler leidet: Die für seine Berechnung verwendete grundlegende Summationsmethode ermöglicht, dass eine positive Verschiebung eines Parameters eine negative Verschiebung eines anderen Parameters ausgleicht und umgekehrt. Infolgedessen könnte das aquatische Ökosystem eine erhebliche Dynamik aufweisen die in den Veränderungen, die der Index widerspiegelt, unentdeckt bleiben“, erklärt Dr. Grazyna Czerniak (PBS), die Hauptautorin des Artikels, der die innovative statistische Analyse vorstellt.

Sie fügt hinzu: „Angesichts der Nachteile des WQI-Koeffizienten haben wir uns für die Entwicklung eines neuen statistischen Index entschieden, der vielseitiger ist und auf Schwankungen einzelner Parameterwerte reagiert.“

Als Chemometriker beschäftigt sich Dr. Czerniak mit der mehrdimensionalen statistischen Analyse physikalisch-chemischer Phänomene. Dieser abstrakte Begriff umfasst mathematische Techniken, die darauf abzielen, maximale Informationen über die Dynamik und Wechselbeziehungen von Phänomenen aus Messdaten zu extrahieren, die verschiedene physikalische Größen innerhalb eines einzelnen Systems umfassen.

Flüsse sind in diesem Zusammenhang ein treffendes Beispiel. Um ihren Zustand zu beschreiben, ist die Kenntnis zahlreicher physikalischer Größen (z. B. Wassertemperatur oder elektrische Leitfähigkeit), chemischer Größen (z. B. Säuregehalt des Wassers, Sauerstoffgehalt oder spezifische Konzentrationen chemischer Verbindungen) und biologischer Größen (z. B. Kieselalgen- oder Algenzahl) erforderlich.

Jeder verfügbare Parameter kann als unabhängige Dimension innerhalb eines bestimmten Raums behandelt werden, wobei die Punkte einzelnen Messungen – Wasserproben – entsprechen. Durch die Hauptkomponentenanalyse werden typischerweise zwei oder drei neue künstliche Variablen für einzelne Punkte oder Stichproben berechnet.

Diese Variablen sind darauf ausgelegt, Korrelationen zwischen vielen Parametern bestmöglich zu erfassen. Im letzten Schritt wird überprüft, ob die Werte dieser neuen Variablen, die in einen Index für einzelne Stichproben umgewandelt werden, das festgelegte statistische Qualitätskriterium erfüllen. Bei der Analyse von Wasser aus der Oder erwies sich das vom amerikanischen Statistiker Harold Hotelling eingeführte T2-Kriterium als entscheidend.

Grundlage der am PBS durchgeführten Forschung waren Daten aus physikalisch-chemischen Messungen, die von mehr als 30 polnischen Stationen zur Überwachung der Oder gesammelt wurden. Diese Daten erstreckten sich von den ersten Augusttagen 2022 (nach den ersten Beobachtungen toter Fische) bis Mitte Mai des Folgejahres. Als wertvolle Ergänzung erwiesen sich die Informationen der deutschen Messstation in Frankfurt (Oder), die mehrere biologische Parameter umfassten und insbesondere den Zeitraum vor der Katastrophe abdeckten.

„Die von uns durchgeführten statistischen Tests haben gezeigt, dass die Alarme im Zusammenhang mit der Überschreitung des Hotelling-Kriteriums mit den Presseberichten über die anhaltende Verschmutzung der Oder korrelieren können. Wichtig hierbei ist die Tatsache, dass das Kriterium sowohl bei der maximalen Menge als auch bei der Überschreitung des Hotelling-Kriteriums wie erwartet funktioniert hat verfügbare Parameter und als wir diesen Satz auf nur drei physikalisch-chemische Größen beschränkten“, betont Dr. Czerniak.

Die Analyse der Daten aus der Zeit vor der Oderkatastrophe ergab ein ebenso faszinierendes wie vielversprechendes Ergebnis. Es zeigte sich, dass der entwickelte statistische Index einen Monat vor der ersten Fischsterblichkeit durchweg das Alarmkriterium überschritt und bis zum Zusammenbruch des Flussökosystems ein leicht schwankendes Muster beibehielt, das durch einen bemerkenswerten Höhepunkt in der Grafik gekennzeichnet ist.

Dieses Muster legt nahe, dass das gewählte Kriterium sehr empfindlich auf Synergien reagiert, die möglicherweise nicht sofort erkennbar sind und bei Änderungen verschiedener physikalisch-chemischer Parameter des Flusses auftreten.

„Statistische Kriterien können gelegentlich zu ungenauen Warnungen führen, und ein einzelner Alarm kann ignoriert werden. Wenn die Ergebnisse jedoch die ganze Woche über die Alarmschwellen überschreiten, sollte dies Anlass zu ernsthafter Besorgnis geben. Im Fall der Oder waren bereits einen Monat zuvor Anzeichen für Veränderungen erkennbar.“ „Wenn also unsere statistische Methode zu diesem Zeitpunkt angewendet worden wäre, hätte es einen Zeitraum von zwei bis drei Wochen für mögliche vorbeugende Maßnahmen gegeben“, sagte Dr. Czerniak.

Die von Physikern von PBS eingeführte Methode ist einfach anzuwenden, erfordert keine nennenswerten Rechenressourcen und ist für die Überwachung verschiedener Flüsse anwendbar. Dennoch muss das statistische Tool zuvor an einem Referenzsatz geeigneter Qualität trainiert werden, der Parameterwerte umfasst, die für den typischen Zustand eines bestimmten Flusses repräsentativ sind.

Für Wasserläufe, die bereits umfassend überwacht werden, könnte die Anpassung des Tools schnell und kostengünstig sein.