Die Hauptaufgabe der Modellierung von biologischen Abbauvorgängen in mineralölkontaminierten Böden ist die Identifikation und Quantifizierung der Prozesse, die den Sanierungsverlauf kontrollieren. Im Gegensatz zu rein statistischen Ansätzen ist es daher auch nicht das vorrangige Ziel dieser Arbeit gewesen, die empirischen Daten möglichst exakt zu reproduzieren. Dazu wäre eine genaue Kenntnis der Modellinputparamter wie Porosität der Wassergehalt notwendig gewesen. Der Prozess des Überprüfens der Modell-Performance anhand von Datensätzen wird oft als Validierung bezeichnet. Besser ist hier sicherlich der Begriff des History Matching [Bredehoeft and Konikow, 1993], der deutlich machen soll, dass eine Modellkinetik mit bestimmten Konstellationen von Inputparametern eine begrenzte Anzahl Datensätze, die in der Vergangenheit gemessen worden sind, simulieren kann. Ob solche Validierungen etwas über die Prognosefähigkeit von Modellen aussagen, ist damit noch nicht entschieden. Das liegt sicherlich auch daran, dass sich die meisten Modelle in ihren Parametersätzen und der mathematischen Beschreibung des zu simulierenden Sachverhalts unterscheiden. Es ist möglich, den selben Datensatz mit völlig unterschiedlichen Modellen zu simulieren, wenn die Parameter entsprechend angepasst werden. Dennoch ist die Konzeption von Modellen nicht völlig wilkürlich, da es in der Scientific Community Überinstimmungen über die Art der Prozesse gibt, die beobachtete Phänomene erzeugen. Die Beschränkung auf Teilaspekte ist dann eine Strategie, die Modelle nicht zu komplex und damit undurchschaubar werden zu lassen.
Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt in der Modellierung der Verfügbarkeit von Sauerstoff in den Bodenporen. Es wird angenommen, dass dessen Anwesenheit den Abbau von Mineralölkohlenwasserstoffen in entscheidender Weise mitbestimmt. Die Diffusion von Sauerstoff in den Bodenmieten wurde mechanistisch modelliert, d.h. die Prozessdynamik wird durch physikalische Grundgleichungen beschrieben, die als Inputparameter Variablen benutzen, die gemessen werden können. Im Gegensatz dazu wird die Bioverfügbarkeit nicht explizit betrachtet und findet nur in Form einer Substratkinetik Eingang in das Modell, deren Konstanten einen eher statistischen Charakter haben. So hat die Auswahl des Kc-Wertes in der modifizierten Michaelis-Menten-Kinetik einen entscheidenden Einfluss auf die Höhe des Konzentrationsplateaus, welchem sich der MKW-Wert am Ende der Sanierung annähert. Diese Konstante ist ein abstrakter Parameter, das heißt er wird gewählt um die Simulationsergebnisse den Datensätzen anzupassen. Demgegenüber finden in die Diffusionskinetik auch Variablen Eingang, die experimentell bestimmt werden können, wie zum Beispiel der Diffusionskoeffizient von Sauerstoff in Luft.
Nach Fertigstellung des Modells wurde eine umfassende Ergebnisanalyse durchgeführt. Darauf liegt der Schwerpunkt des zweiten Teils dieser Arbeit. Im Folgenden werden die Ergebnisse diskutiert und auf ihre Plausibilität hin überprüft.