Physical geography (Council of Complex Environmental Sciences)
100 %
Ortelius classification: Geography
Panel
Earth sciences 2
Department or equivalent
Department of Atmospheric and Geospatial Data Sciences (University of Szeged)
Participants
Blanka, Viktória Fehérváry, István Gönczy, Sándor Kovács, Ferenc Ladányi, Zsuzsanna Mészáros, Minucsér Molnár, József Nagy, Tibor Sipos, György Tobak, Zalán Van Leeuwen, Boudewijn
Starting date
2020-12-01
Closing date
2024-01-31
Funding (in million HUF)
22.440
FTE (full time equivalent)
12.80
state
running project
Final report
Results in Hungarian
A pályázat célkitűzéseit teljesítettük, sőt néhányat a kutatás időelőtti lezárása ellenére is továbbfejlesztettünk. A pályázat megírásának idején nem terveztük gépi tanulási algoritmusok alkalmazását vagy mikroműanyag (MiP) transzportmodell kidolgozását. Ezeket a modern módszereket azonban a technológia fejlődésének és új kutatók csatlakozásának köszönhetően megvalósítottuk.
Elért eredmények:
1) Hároméves kutatásunk után a Tisza a világ egyik legrészletesebben vizsgált folyója lett.
2) A folyó által szállított uszadékot és makroműanyagot Sentinel-2A és a nagy felbontású képek (VHR), valamint gépi tanulási algoritmusok alkalmazásával elemeztük. A legtöbb uszadék árhullámok idején szállítódik, de a legnagyobb uszadékfoltok kisvízkor jelentkeznek.
3) Nincs egyértelmű kapcsolat az uszadékok mérete és műanyag tartalma, valamint az üledék átlagos MiP tartalma között (2019-2022).
4) A vizsgálat egyik különlegessége a gyakori vízmintavétel volt. A vízben lévő MiP koncentráció összefügg a vízjárással. A MiP szennyezés egyértelmű növekvő időbeli trendet mutat (2019-2023).
5) A Sentinel-2A felvételek alapján modellt dolgoztunk ki a MiP-koncentráció változásainak kimutatására hosszabb szakaszokon.
6) A frissen lerakódott üledékek MiP szennyezettségi mintázata minden évben változott.
7) Az árterületi formák MiP tartalma nagymértékben különbözik, mivel eltérő áramlási viszonyok uralkodnak rajtuk.
Results in English
The project’s aims were fulfilled, some were further developed despite the early closure of the project. Originally, we did not plan to apply machine learning algorithms or develop a microplastic (MiP) transport model. However, these modern methods were implemented due to the development of these technologies and the joining of new researchers in the group.
The most important results are:
1) After our three years of research, the Tisza became one of the most thoroughly studied rivers in the world.
2) Riverine litter was detected by applying Sentinel-2 and Very High-Resolution images and machine learning algorithms. The highest litter transport rate was detected during foods, but the largest litter spot area was observed at low stages.
3) No clear connection was found between the volume and plastic content of litter accumulations and the mean microplastic fragment content of sediments (2019–2022).
4) One of the study’s uniqueness was the frequent sampling of MiP transport of the Tisza. The MiP concentrations in the water are related to hydrology. The pollution has a clear increasing temporal trend (2019–2023).
5) We developed a model to detect changes in MiP concentration on longer sections based on Sentinel images.
6) The MiP pollution pattern of the freshly deposited sediments changed each year.
7) The MiP content of the floodplain forms is highly different due to the complex overbank flow conditions.
8) Several suggestions were given for future monitoring works.
Kiss Tímea; Gönczy Sándor; Nagy Tibor ; Mesaroš Minučer ; Balla Alexia: Deposition and Mobilization of Microplastics in a Low-Energy Fluvial Environment from a Geomorphological Perspective, APPLIED SCIENCES, 12, 9 Paper 4367. 21 p., 2022
Mohsen Ahmed; Kovács Ferenc; Kiss Tímea: Remote Sensing of Sediment Discharge in Rivers Using Sentinel-2 Images and Machine-Learning Algorithms, HYDROLOGY (2306-5338): 9/5 Paper 88. 30 p., 2022
Balla Alexia; Ahmed Mohsen; Sándor Gönczy; Kiss Tímea: Spatial Variations in Microfiber Transport in a Transnational River Basin, APPLIED SCIENCES (2076-3417): 12, Paper 10852. 17 p., 2022
Fórián Sz.; Kiss T.: Ártéri üledékek mikroműanyag tartalma az Alsó-Tisza egy kanyarulata mentén, Földrajzi Közlemények, 146. 1. 1–15., 2022
Mohsen Ahmed; Kovács Ferenc; Kiss Tímea: Remote Sensing of Sediment Discharge in Rivers Using Sentinel-2 Images and Machine-Learning Algorithms, HYDROLOGY (2306-5338): 9/5 Paper 88. 30 p., 2022
Balla A.; Teofilovic V.; Kiss T.: Microplastic Contamination of Fine-Grained Sediments and Its Environmental Driving Factors along a Lowland River: Three-Year Monitoring of the Tisza River and Central Europe., Hydrology 11, 11, 2024
Molnár, A.D.; Málnás, K.; Bőhm, S.; Gyalai-Korpos, M.; Cserép, M.; Kiss, T.: Comparative Analysis of Riverine Plastic Pollution Combining Citizen Science, Remote Sensing and Water Quality Monitoring Techniques., Sustainability 16, 5040., 2024
Balla A.; Moshen A.; Kiss T.: Microplastic clouds in rivers: Spatiotemporal dynamics of microplastic pollution in a river system., Evironmental Sciences Europe (in print), 2024
Mohsen A.: A multi-scale investigation of sediment and plastic pollution transport in the Tisza River applying remote sensing and machine learning: A hydrological perspective., SZTE–TTIK, p. 120., 2024
