mycoreobjectrosdok_disshab_0000003621rosdok_disshab_0000003621rosdokdisshabrosdok_derivate_00002285742026-08-05T11:37:36.551Z2026-08-05T09:37:58.899ZMCRJANITOReditorFGpublished1rosdok_derivate_0000228574truetruederivate_types:fulltextVolltextfulltextwf_edit_epub wf_register_epubstate:publishedstate:publishedveröffentlichtpublishedrosdok_id000057031981127720Oau2026-08-052026-08-05T09:51:15ZrdaConverted from PICA to MODS using Pica2MODS XSLT Transformer 2.14-SNAPSHOT [SCM: "" "" ""] with mode 'DEFAULT'.DissertationHochschulschriftAnalogies between microplastics and natural particles for inventory mapping in aquatic sedimentsThis thesis improves quantification of microplastics (MP) in aquatic sediments by developing comparable, management-relevant inventory estimates. Sediment analyses in two Baltic estuaries (Warnow and Schlei) reveal a robust grain-size–MP relationship, enabling granulometric normalisation that accounts for hydrodynamic bias. A machine-learning–based predictive modelling pipeline uses grain size, water depth and spatio-temporal discontinuity to map MP distributions from limited observations. The work is supported by validated laboratory workflows, novel separation and immobilisation methods.Diese Arbeit verbessert die Quantifizierung und vergleichende Inventarabschätzung von Mikroplastik (MP) in aquatischen Sedimenten. Sedimentanalysen in zwei Ostseeästuaren (Warnow, Schlei) zeigen eine Korrelation von Korngröße und MP, was eine granulometrische Normalisierung ermöglicht die hydrodynamische Verzerrungen beachtet. Eine Machine-Learning-basierte Modellierung nutzt Korngröße, Wassertiefe und räumlich-zeitliche Diskontinuität, um MP-Verteilungen aus wenigen Beobachtungen abzubilden. Gestützt wird dies durch validierte Laborabläufe sowie neuartige Trenn- und Immobilisierungsmethoden.KristinaEnders1988 -VerfasserInaut14155280040000-0002-2710-7591MatthiasLabrenz1966 -AkademischeR BetreuerIndgs13682028XLeibniz Institute for Baltic Sea Research WarnemündeChristianLaforsch1968 -AkademischeR BetreuerIndgs1287013230000-0002-5889-4647University of BayreuthPeter TownsendHarris1958 -AkademischeR BetreuerIndgs11913150370000-0002-6645-705X38329-6Universität Rostock1419 - 19761990 -Grad-verleihende Institutiondgg2147083-2Universität Rostock. Mathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätGrad-verleihende Institutiondgghttps://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00005703urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00005703-510.18453/rosdok_id00005703540 Chemie550 Geowissenschaften570 Biowissenschaften, BiologieMathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätCC BY 4.0Nutzungsrechte erteiltLizenz Metadaten: CC0frei zugänglich (Open Access)en1 Online-Ressource (iv, 224 Seiten)20252025-08-12Universität RostockRostockmonographic20252026Universitätsbibliothek RostockRostock2026Universitätsbibliothek Rostockhttps://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00005703Enthält ZeitschriftenartikelMatthias Labrenz (Leibniz Institute for Baltic Sea Research Warnemünde) ; Christian Laforsch (University of Bayreuth) ; Peter T. Harris (University of Tasmania)[{"name":"Labrenz, Matthias","affil":"Leibniz Institute for Baltic Sea Research Warnemünde"},{"name":"Laforsch, Christian","affil":"University of Bayreuth"},{"name":"Harris, Peter T.","affil":"University of Tasmania"}]Dissertation, Universität Rostock, 2025, Kumulative Dissertationvorgelegt von Kristina EndersLabrenz, MatthiasLeibniz Institute for Baltic Sea Research WarnemündeLaforsch, ChristianUniversity of BayreuthHarris, Peter T.University of Tasmaniadoctype:epubdoctype:epubDokumenttypDocument typedoctype:epub.dissertationdoctype:epub.dissertationDissertationdoctoral thesisdiniPublType:doctoralThesis diniPublType2022:PhDThesis XMetaDissPlusThesisLevel:thesis.doctoralinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisdocumentnatureOfContent:ppn_105825778natureOfContent:ppn_105825778HochschulschriftdiniPublType2022:DoctoralThesisdiniPublType2022:DoctoralThesisDissertation oder HabilitationDoctoral thesisDRIVERdiniPublType2022:PhDThesisdiniPublType2022:PhDThesisDissertationPhD thesisKDSF (Pu34)XMetaDissPlusThesisLevel:thesis.doctoralXMetaDissPlusThesisLevel:thesis.doctoralDoktorarbeitdoctoral thesisSDNB:540SDNB:540540 Chemie540 Chemistry & allied sciencesSDNB:550SDNB:550550 Geowissenschaften550 Earth sciencesSDNB:570SDNB:570570 Biowissenschaften, Biologie570 Life scienceinstitution:unirostockinstitution:unirostockUniversität RostockUniversity of RostockUniversität RostockUniversität RostockUni.Rostockhttp://d-nb.info/gnd/38329-6institution:unirostock.mnfinstitution:unirostock.mnfMathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätFaculty of Mathematics and Natural SciencesUniversität Rostock. Mathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätMathematisch-Natur-<br />wissenschaftliche FakultätUni.Rostock.Fakultaet.MNFhttp://d-nb.info/gnd/2147083-2licenseinfo:worklicenseinfo:workWerkworklicenseinfo:work.cclicenselicenseinfo:work.cclicenseCC-LizenzCC-licenselicenseinfo:work.cclicense.cc-bylicenseinfo:work.cclicense.cc-byCC BYCC BYlicenseinfo:work.cclicense.cc-by.v40licenseinfo:work.cclicense.cc-by.v40CC BY 4.0CC BY 4.0/creativecommons/l/by/4.0/88x31.png[DE-28]Namensnennung 4.0 International$cCC BY 4.0$gCreative Commons$uhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/licenseinfo:depositlicenseinfo:depositVeröffentlichungsgenehmigungpermission to storelicenseinfo:deposit.rightsgrantedlicenseinfo:deposit.rightsgrantedNutzungsrechte erteiltrights grantedlicenseinfo:metadatalicenseinfo:metadataLizenzen für Metadatenlicenseinfo:metadata.cc0licenseinfo:metadata.cc0Lizenz Metadaten: CC0license metadata: CC0/creativecommons/p/zero/1.0/88x31.pnghttps://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/accesscondition:openaccessaccesscondition:openaccessfrei zugänglich (Open Access)open accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2OAfreeinfo:eu-repo/semantics/openAccess[DE-28]Open Access$gControlled Vocabulary for Access Rights$uhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2rfc5646:enrfc5646:enEnglischEnglishengengAnalogies between microplastics and natural particles for inventory mapping in aquatic sedimentsAnalogies between microplastics and natural particles for inventory mapping in aquatic sedimentsgnd:1415528004orcid:0000-0002-2710-7591gnd:13682028Xgnd:128701323orcid:0000-0002-5889-4647gnd:1191315037orcid:0000-0002-6645-705Xgnd:38329-6gnd:2147083-2gnd:1415528004orcid:0000-0002-2710-7591gnd:13682028Xgnd:128701323orcid:0000-0002-5889-4647gnd:1191315037orcid:0000-0002-6645-705Xgnd:38329-6gnd:2147083-2rosdok_disshab_0000003621-d2678168e54gnd:1415528004orcid:0000-0002-2710-7591Kristina EndersKristina Endersrosdok_disshab_0000003621-d2678168e70gnd:13682028XMatthias LabrenzMatthias Labrenzrosdok_disshab_0000003621-d2678168e85gnd:128701323orcid:0000-0002-5889-4647Christian LaforschChristian Laforschrosdok_disshab_0000003621-d2678168e103gnd:1191315037orcid:0000-0002-6645-705XPeter Townsend HarrisPeter Townsend Harrisrosdok_disshab_0000003621-d2678168e119gnd:38329-6Universität RostockUniversität Rostockrosdok_disshab_0000003621-d2678168e132gnd:2147083-2Universität Rostock. Mathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätUniversität Rostock. Mathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätKristina EndersMatthias LabrenzChristian LaforschPeter Townsend HarrisUniversität RostockUniversität Rostock. Mathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätKristina EndersMatthias LabrenzChristian LaforschPeter Townsend HarrisUniversität RostockUniversität Rostock. Mathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätKristina EndersRostockUniversität Rostockepub.dissertationhttps://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00005703urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00005703-510.18453/rosdok_id00005703This thesis improves quantification of microplastics (MP) in aquatic sediments by developing comparable, management-relevant inventory estimates. Sediment analyses in two Baltic estuaries (Warnow and Schlei) reveal a robust grain-size–MP relationship, enabling granulometric normalisation that accounts for hydrodynamic bias. A machine-learning–based predictive modelling pipeline uses grain size, water depth and spatio-temporal discontinuity to map MP distributions from limited observations. The work is supported by validated laboratory workflows, novel separation and immobilisation methods.Diese Arbeit verbessert die Quantifizierung und vergleichende Inventarabschätzung von Mikroplastik (MP) in aquatischen Sedimenten. Sedimentanalysen in zwei Ostseeästuaren (Warnow, Schlei) zeigen eine Korrelation von Korngröße und MP, was eine granulometrische Normalisierung ermöglicht die hydrodynamische Verzerrungen beachtet. Eine Machine-Learning-basierte Modellierung nutzt Korngröße, Wassertiefe und räumlich-zeitliche Diskontinuität, um MP-Verteilungen aus wenigen Beobachtungen abzubilden. Gestützt wird dies durch validierte Laborabläufe sowie neuartige Trenn- und Immobilisierungsmethoden.20252025Enthält ZeitschriftenartikelMatthias Labrenz (Leibniz Institute for Baltic Sea Research Warnemünde) ; Christian Laforsch (University of Bayreuth) ; Peter T. Harris (University of Tasmania)[{"name":"Labrenz, Matthias","affil":"Leibniz Institute for Baltic Sea Research Warnemünde"},{"name":"Laforsch, Christian","affil":"University of Bayreuth"},{"name":"Harris, Peter T.","affil":"University of Tasmania"}]Dissertation, Universität Rostock, 2025, Kumulative Dissertationvorgelegt von Kristina Endersepub.dissertation1 Enders_Dissertation_2026.pdf 26423648 32c94e5a78cd3a7d612054749bc34ae2 rosdok_id000057031981127720Oau2026-08-052026-08-05T09:51:15ZrdaConverted from PICA to MODS using Pica2MODS XSLT Transformer 2.14-SNAPSHOT [SCM: "" "" ""] with mode 'DEFAULT'.DissertationHochschulschriftAnalogies between microplastics and natural particles for inventory mapping in aquatic sedimentsThis thesis improves quantification of microplastics (MP) in aquatic sediments by developing comparable, management-relevant inventory estimates. Sediment analyses in two Baltic estuaries (Warnow and Schlei) reveal a robust grain-size–MP relationship, enabling granulometric normalisation that accounts for hydrodynamic bias. A machine-learning–based predictive modelling pipeline uses grain size, water depth and spatio-temporal discontinuity to map MP distributions from limited observations. The work is supported by validated laboratory workflows, novel separation and immobilisation methods.Diese Arbeit verbessert die Quantifizierung und vergleichende Inventarabschätzung von Mikroplastik (MP) in aquatischen Sedimenten. Sedimentanalysen in zwei Ostseeästuaren (Warnow, Schlei) zeigen eine Korrelation von Korngröße und MP, was eine granulometrische Normalisierung ermöglicht die hydrodynamische Verzerrungen beachtet. Eine Machine-Learning-basierte Modellierung nutzt Korngröße, Wassertiefe und räumlich-zeitliche Diskontinuität, um MP-Verteilungen aus wenigen Beobachtungen abzubilden. Gestützt wird dies durch validierte Laborabläufe sowie neuartige Trenn- und Immobilisierungsmethoden.KristinaEnders1988 -VerfasserInaut14155280040000-0002-2710-7591MatthiasLabrenz1966 -AkademischeR BetreuerIndgs13682028XLeibniz Institute for Baltic Sea Research WarnemündeChristianLaforsch1968 -AkademischeR BetreuerIndgs1287013230000-0002-5889-4647University of BayreuthPeter TownsendHarris1958 -AkademischeR BetreuerIndgs11913150370000-0002-6645-705X38329-6Universität Rostock1419 - 19761990 -Grad-verleihende Institutiondgg2147083-2Universität Rostock. 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