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The explosive expansion of the population of the Metropolitan Region of Curitiba raised a high increase in the demand for water resources and the uncontrolled settlement poses a large problem for the environment. The greatest menace to the water supply sources of this region is the urban occupation (invasion) into the areas that contain these resources. This occupation continues with its slow, silent, although progressive march, threatening precious and irreplaceable resources. From this background an area in the direct vicinity north-east of Curitiba has been studied. In this area a drinking water reservoir was constructed in the time that the study took place in the Iraí-basin. The Iraí-reservoir even though an area around the lake will be protected may be polluted by two tributaries which flow through more or less densely populated areas. In the study area on the same time wells have been constructed. To estimate what the impact may be from the possibly polluted reservoir on the aquifer a groundwater flow model has been constructed. On the same time to estimate the water balance and the spatial distribution of pollution vulnerability the hydrological model MODBIL has been used. Also other methods have been used to estimate the pollution vulnerability to make a comparison and because none of the methods takes every aspect into account. With the calibrated groundwater flow model for the situation before the construction of the Iraí-reservoir and after its construction, simple particle tracking transport models are constructed as scenarios how the water of the aquifer may be influenced.
Um realistische Risikoabschätzungen von karzinogenen und genotoxischen Expositionen besser bewerten zu können, bedarf es Untersuchungen von Kombinationen welche sich von der Einzellstoffbetrachtung loslöst. Die Zielsetzung der vorliegenden Arbeit bestand darin, herauszufinden, ob die Gentoxizität einer Kombination in ihrer Stärke vom erwarteten Effekt der normalen Additivität abweicht, wenn die Kurven der Dosis – Wirkungsbeziehung der Einzelkomponenten nicht lineare Verläufe zeigen. Dabei muss zwischen Dosisaddition und Wirkaddition der Kombinationen unterschieden werden, das heißt ob die Einzelkomponenten einen untereinander ähnlichen oder unabhängigen Wirkmechanismus verfolgen. Für nicht lineare Dosis – Wirkungsbeziehungen differieren also die Kurvenverläufe zwischen Dosisaddition und Wirkaddition und bilden einen möglichen Bereich der Additivität zwischen ihnen (auch: „Hülle der Additivität“). Nur Reaktionen welche außerhalb dieses Bereiches ablaufen, dürfen als synergistische oder antagonistische Effekte bezeichnet werden. Diese Überlegungen wurden überprüft mit der Analysierung von Mikrokernen, induziert in L5178Y Maus – Lymphom – Zellen durch die methylierenden Substanzen Methylmethansulfonat (MMS) und Methyl-Nitroso-Urea (MNU), sowie dem Topoisomerase II Inhibitor Genistein (GEN). Alle drei Chemikalien erzeugen reproduzierbare sublineare Dosis – Wirkungsbeziehungen. Für die Analyse der Kombinationseffekte wurden diese Substanzen in drei binären Mixturen miteinander gemischt. Für MMS + MNU war der Effekt vereinbar mit Dosisaddition und lag signifikant höher als der vorkalkulierte Effekt der Netto – Wirkung. Für MMS + GEN lag der gemessene Effekt über der Wirkaddition, jedoch unter der Dosisaddition. Für MNU + GEN lag der gemessene Effekt unterhalb der Wirkaddition und deutete damit auf einen echten Antagonismus hin. In Unkenntnis des sublinearen Dosis – Wirkungsverhaltens der Einzelsubstanzen wäre ein synergistischer Effekt von MMS mit beiden Substanzen MNU und GEN fälschlicherweise vorausgesagt worden. Der beobachtete Unterschied zwischen MMS und MNU und deren jeweiligen Kombination mit GEN wäre mit einer stark vereinfachten Interpretation der DNA - Methylierung nicht vorausgesagt worden. Ursachen könnten eine doch zu unterschiedliche Form der DNA – Methylierung und / oder epigentische Faktoren sein. Zusammenfassend kann man sagen, dass Kenntnisse der Nichtlinearität von Dosis – Wirkungskurven der einzelnen Substanzen ausschlaggebend für die Analyse von Synergismus oder Antagonismus in deren Kombinationen ist. Weiterhin ist ein Vorwissen über tiefere mechanistische Vorgänge hilfreich für eine Vorhersage von ähnlichen oder unabhängigen Wirkprozessen.
The potential health risk posed by the endogenous formation of N-nitroso compounds (NOC) from nitrosation of dietary ureas, guanidines, amides, amino acids and amanes (primary, secondary and aromatic) was estimated according to the model:
Risk = ( daily intake of precursor] X (gastric concentration of nitrite ]n X [nitrosatability rate constant] X [cilrcinogenicity of derivative].
The daily intakes ofthese compound classes span five orders ofmagnitude (100 g/day amides, top; 1-10 mg/day secondary amines, ureas, bottom); the nitrosation rate constants span seven orders of magnitude (aryl amines, ureas, top; amides, secondary amines, bottom); and the carcinogenicity estimates span a 10 000-fold range from 'very strong' to 'virtually noncarcinogenic'. The resulting risk estimates likewise span an enormous range (nine orders of magnitude ): dietary ureas and aromatic amines combined with high nitrite concentration could pose as great a risk as the intake of preformed N-nitrosodimethylamine in the diet. In contrast, the risk posed by the in-vivo nitrosation of primary and secondary amines is probably negligible. The risk contributed by amides (including protein), guanidines and primary amino acids is intermediate between these two extremes.
Urban areas are population, culture and infrastructure concentration points. Electricity blackouts or interruptions of water supply severely affect people when happening unexpected and at large scale. Interruptions of such infrastructure supply services alone have the potential to trigger crises. But when happening in concert with or as a secondary effect of an earthquake, for example, the crisis situation is often aggravated. This is the case for any country, but it has been observed that even highly industrialised
countries face severe risks when their degree of acquired dependency on services of what is termed Critical Infrastructure results in even bigger losses when occurring unexpectedly in a setting that usually has high reliability of services.