Zur Ermittlung der Belastung der Elbe mit Pestiziden wurden chemische Analyseverfahren entwickelt, wobei das untersuchte Stoffspektrum insgesamt 106 Analyte umfasste. Die Untersuchungen ermöglichten 1989 eine erstmalige Identifizierung und Quantifizierung von Pestiziden in hohen Konzentrationen (unterer µg/L-Bereich) im Elbeästuar, nach der Wiedervereinigung deren Rückverfolgung zu industriellen Punktquellen in der ehemaligen DDR (Längsprofile), eine Erfassung der historischen Entwicklung der Belastungssituation in den 90er Jahren, die Feststellung der zunehmenden Bedeutung von Einträgen aus diffusen Quellen im Vergleich zu Punktquellen sowie die Ermittlung des Stoffspektrums und der zeitlichen und örtlichen Variabilität innerhalb eines Zeitraumes von drei Jahren (Monatsmischproben und Zeitreihen an unterschiedlichen Querschnitten der Elbe sowie Längsprofile). Der Fokus richtete sich im weiteren Verlauf auf die Entwicklung chemischer Analyseverfahren zur sicheren Identifizierung und Quantifizierung von Wirkstoffen mit niedrigen Qualitätszielen/-kriterien (unterer ng/L- bzw. sub-ng/L-Bereich). Zur Bewertung der Belastungssituation und zur Diskussion von Monitoring-Strategien wurden national und international verfügbare Qualitätsziele/-kriterien insbesondere für die aquatische Lebensgemeinschaft herangezogen.
Internet- and mobile technologies are increasingly used to deliver mental health care. E-Mental Health is promising for the prevention and treatment of mental disorders. However, while E-Mental Health was shown to be an effective treatment tool, fewer studies investigated the prevention of mental health problems with E-Mental Health approaches. In a series of three studies, this dissertation examines internet- and mobile-based approaches for the early monitoring and supporting of mental health. First, a pilot study investigates the use of smartphone data as collected by daily self-reports and sensor information for the self-monitoring of bipolar disorder symptoms. It was found that some, but not all smartphone measurements predicted clinical symptoms of mania and depression, indicating that smartphones could be used as an earlywarning system for patients with bipolar disorder. Second, a randomized controlled trial evaluates the effectiveness of an internet-based intervention among persons with depression and sickness absence. The intervention was found to be effective in reducing depressive symptoms compared to a control group, suggesting that the internet can provide effective support for people with sickness absence due to depression. Third, a study protocol proposes to combine self-monitoring with a mobile intervention to support mental health in daily life. Supportive self-monitoring will be evaluated in a fully mobile randomized controlled trial among a sample of smartphone users with psychological distress. If supportive self-monitoring on the basis of a smartphone application is effective, it could be widely distributed to monitor and support mental health on a population level. Finally, the contribution of the presented studies to current research topics in E-Mental Health is discussed.