Budapest University of Technology and EconomicsFaculty of Civil Engineering - Since 1782

A vízhiány és a romló vízminőség a 21. század legsürgetőbb globális környezeti kihívásai közé tartoznak. Az éghajlatváltozás fokozza a szélsőséges hidrológiai jelenségeket, felerősíti a vízfelhasználók közötti versengést, és súlyosbítja a vízi ökoszisztémák szennyezéssel szembeni sebezhetőségét. Ugyanakkor a mikroszennyezők – például gyógyszerek, testápolási termékek és ipari vegyi anyagok – növekvő jelenléte jelentős kockázat mind a környezet, mind az emberi egészség szempontjából. Ezek az anyagok pontszerű források (pl. szennyvíztisztító telepek, ipari kibocsátások) és diffúz útvonalak (pl. városi lefolyás, mezőgazdasági tevékenységek) kombinációján keresztül jutnak a víztestekbe, azonban a jelenlegi szabályozás gyakran külön kezeli ezeket az útvonalakat.
A hatékony vízminőség-gazdálkodáshoz olyan integrált, tudományosan megalapozott eszközökre van szükség, amelyek képesek leírni a mikroszennyezők eredetét, terjedését és sorsát különböző térbeli léptéken. Az útvonal-orientált kibocsátás-modellek a megoldás eszközei lehetnek, mivel kifejezetten a különböző szennyezési útvonalakat számolják, és lehetővé teszik a kibocsátások mennyiségi meghatározását vízgyűjtő-szinten. A modelleket azonban gyakran korlátozza a nagy adatigény és az egyenetlen adatellátottság, különösen a nagy és heterogén vízgyűjtőkön.
A PhD-kutatás célja a mikroszennyező anyagok útvonal-orientált kibocsátásmodellezésének módszertani fejlesztése, különös tekintettel az adathiányos útvonalakra. Különös hangsúlyt fektetünk a diffúz városi kibocsátások jellemzésére. A kutatás hozzájárul egy változó adatellátottság mellett is alkalmazható, rugalmas modellezési keretrendszer kidolgozásához, a megalapozott döntéshozatalhoz. A tervezett modell-alkalmazások bemutatják, hogy az eszköz mennyiben alkalmas a szennyezéscsökkentési stratégiák értékelésére és a politikai döntéshozás támogatására.
A doktori kutatás a következő, egymással összefüggő feladatokat foglalja magában:
• A mikroszennyező anyagokra vonatkozó, meglévő kibocsátásmodellezési megközelítések áttekintése és kritikai értékelése, különös tekintettel az útvonalorientált, folyamatalapú modellekre. Az adatellátottsággal, a térbeli felbontással és a kibocsátási útvonalak ábrázolásával kapcsolatos módszertani hiányosságok azonosítása.
• Az útvonalorientált kibocsátásmodellezés továbbfejlesztett koncepcionális keretrendszerének kidolgozása, amely következetes módon integrálja mind a pontszerű, mind a diffúz szennyezőforrásokat, különös figyelmet fordítva a városi környezetre.
• A pontforrások, különösen a szennyvíztisztító telepek és az ipari létesítmények anyag-specifikus kibocsátási tényezőinek becslése az elérhető adatok (fogyasztási adatok, monitoring eredmények, esetleges proxy paraméterek) alapul vételével.
• Heterogén adathalmazok integrálása harmonizált modellezési keretrendszerbe, beleértve a térbeli adatokat, a kibocsátás-leltárakat és a vegyi anyagok tulajdonságait.
• Az adathiányok és bizonytalanságok kezelésére irányuló stratégiák feltárása.
• A kidolgozott módszertan beépítése a MoRE veszélyesanyag-emisszió modellbe, vagy más, hasonló modellbe.
• A modell kalibrálása és validálása a rendelkezésre álló monitoringadatok felhasználásával.
• A továbbfejlesztett modell alkalmazása két (egy nagyobb és egy kisebb) mintaterületen.
***
Water scarcity and deteriorating water quality are among the most pressing global environmental challenges of the 21st century. Climate change intensifies hydrological extremes, amplifies competition among water users, and exacerbates the vulnerability of aquatic ecosystems to pollution. At the same time, the growing presence of micropollutants—such as pharmaceuticals, personal care products, and industrial chemicals—poses significant risks to both environmental and human health. These substances enter water bodies through a combination of point sources (e.g., wastewater treatment plants, industrial discharges) and diffuse pathways (e.g., urban runoff, agricultural activities), yet current regulatory and modelling frameworks often treat these pathways separately.
Effective water quality management requires integrated, scientifically robust tools capable of describing the origin, transport, and fate of micropollutants across spatial scales. Pathway-oriented emission models provide a promising framework for this purpose, as they explicitly represent different pollution routes and enable the quantification of emissions at the catchment scale. However, these models are often constrained by high data demands and uneven data availability, particularly in large and heterogeneous river basins.
The PhD research aims to advance the methodology of pathway-oriented emission modelling for micropollutants by addressing key limitations related to data scarcity, process representation, and model integration. Special emphasis will be placed on improving the characterization of diffuse urban emissions and developing substance-specific approaches for point-source inputs. The research will contribute to the development of a flexible modelling framework applicable under varying data conditions, ultimately supporting evidence-based decision-making in water management. Planned model applications will demonstrate the model’s capability to evaluate pollution mitigation strategies and inform policy development.
The doctoral research will involve the following interconnected tasks:
• Review and critical assessment of existing emission modelling approaches for micropollutants, with particular focus on pathway-oriented, process-based, models. Identification of methodological gaps related to data requirements, spatial resolution, and representation of emission pathways.
• Development of an enhanced conceptual framework for pathway-oriented emission modelling that integrates both point and diffuse pollution sources in a consistent manner, with special attention to urban environments.
• Estimation of substance-specific emission factors for point sources, particularly wastewater treatment plants and industrial facilities, based on available data (consumption data, monitoring results, eventual proxy indicators).
• Integration of heterogeneous datasets into a harmonized modelling framework, including spatial data, emission inventories, and chemical-specific properties.
• Exploration of strategies to address data gaps and uncertainties.
• Implementation of the developed methodologies into the MoRE model, or other, equivalent, pathway-oriented emission model.
• Calibration and validation of the model using available monitoring data.
• Application of the improved model on two selected pilot areas (one larger and one smaller).