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Die Abschätzung der Eintragswahrscheinlichkeit von Pestiziden in Gewässer ist insbesondere im Landschaftsmaßstab aufgrund der erforderlichen ereignisbezogenen Probenahmetechniken mit erheblichem Kostenaufwand verbunden. Simulationsmodelle können hierbei eine wichtige Alternative zur Planung von Risiko-Minimierungsmaßnahmen darstellen. Hauptziele dieser Arbeit waren (A) die Entwicklung eines Simulationswerkzeugs, mit dessen Hilfe das Eintragsrisiko von Pestiziden in Oberflächengewässer im Landschaftsmaßstab abgeschätzt werden kann und sich Risiko-Minimierungsmaßnahmen effektiv planen lassen, sowie (B) die Durchführung einer Expositions- und Risikoabschätzung sowie die Abschätzung negativer Effekte von Pestiziden auf die Artenzahlen von Fließgewässer-Lebensgemeinschaften des Braunschweiger Umlands. Exposition, Risiko und Effekte In den Abschnitten 1.1 und 1.2 wurde das Simulationsmodell auf landwirtschaftlich beeinflusste Fließgewässer des Braunschweiger Umlands angewendet. Abschnitt 1.3 gibt einen Überblick über allgemeine Anwendungsmöglichkeiten des Simulators und den Systemaufbau. Abschnitt 1.1 - Scenario based simulation of runoff-related pesticide entries into small streams on a landscape level (Englische Publikation, S. 27): Auf Basis des von der OECD vorgeschlagenen (ratio of exposure to toxicity) REXTOX-Modells wurde der Pestizideintrag für 737 Probestellen bei kleineren Fließgewässern des Braunschweiger Umlands simuliert. Die Simulation wurde für die 15 im Untersuchungsgebiet am häufigsten nachgewiesenen Pestizide für je acht verschiedene Umweltszenarien durchgeführt. Die Szenarien umfassten Management-Maßnahmen, wie z.B. die Variation der Randstreifenbreite, sowie klimatische und saisonale Aspekte. Die höchsten Konzentrationen wurden für ein Szenario ohne Randstreifen und gleichzeitig erhöhten Niederschlägen vorhergesagt. Anhand der simulierten Konzentrationen wurde das Risiko für aquatische Lebensgemeinschaften auf Basis von Standard-Toxizitätstests (Endpunkte EC50, LC50) und eines Sicherheitsfaktors abgeschätzt. Abschnitt 1.2 - Linking land use variables and invertebrate taxon richness in small and medium-sized agricultural streams on a landscape level (Englische Publikation, S. 50): In dieser Studie wurden die langjährigen mittleren Artenzahlen von Fließgewässer-Invertebratentaxa im landwirtschaftlich geprägten Braunschweiger Umland (Untersuchungen über 15 Jahre bei 90 Gewässern an 202 Probestellen) auf Wechselbeziehungen mit verschiedenen Umweltfaktoren, wie z.B. der Gewässerbreite, der Landnutzung (Landwirtschaft, Wald, Wiese, Siedlung), der Bodenart sowie landwirtschaftlich bedingter Stressoren untersucht. Der Stress, der von der landwirtschaftlichen Nutzung ausgeht, wurde dabei durch das Risiko des Auftretens von Oberflächenabfluss (runoff) von der Ackerfläche in das Gewässer ausgedrückt. Der Faktor "Risk of Runoff" wurde von dem von der OECD vorgeschlagenen "ratio of exposure to toxicity" (REXTOX)-Modell abgeleitet. Durch multivariate Statistik konnten insgesamt 39,9% der Varianz in der Artenzahl erklärt werden, wobei die Gewässerbreite mit 25,3% den wichtigsten Faktor darstellte, gefolgt vom Faktor "Risk of Runoff" mit 9,7%. Abschnitt 1.3 - Informationssystem zur ökotoxikologischen Bewertung der Gewässergüte in Bezug auf Pflanzenschutzmitteleinträge aus der Landwirtschaft - Systemaufbau und Anwendungsmöglichkeiten (Tagungsbeitrag S. 61): Abschnitt 1.3 enthält einen kurzen Überblick über das Simulationssystem, generelle Anwendungsmöglichkeiten sowie Anwendungsbeispiele. Das Simulationssystem Ein wichtiger Aspekt für den Einsatz eines Simulationsmodells im Rahmen der Risikoabschätzung ist dessen einfache Anwendbarkeit in der Praxis. Dazu zählen die leichte Verfügbarkeit der benötigten Eingangsdaten, die Umsetzung des Modells in eine Softwareanwendung sowie die entsprechende Dokumentation des Systems. Abschnitt 1.4 - Informationssystem zur ökotoxikologischen Bewertung der Gewässergüte in Bezug auf Pflanzenschutzmitteleinträge aus der Landwirtschaft - Simulationsmodell und Systemaufbau (BMBF-Bericht, S. 67): In diesem Abschnitt wird das verwendete Modell, die "simplified formula for indirect loadings caused by runoff" (SFIL), der schematische Aufbau des Simulationssystems sowie der Ablauf des Datenverarbeitungsprozesses dargestellt. Abschnitt 1.5 - Benutzerhandbuch (BMBF-Bericht, S. 71): Das Benutzerhandbuch enthält Informationen über die Installation des Systems, die Erzeugung der benötigten Eingangsdaten, zur allgemeinen Arbeit mit dem System sowie Anwendungsbeispiele (Was-wäre-wenn-Analyse). Abschnitt 1.6 - Technische Dokumentation (BMBF-Bericht, S. 104): Die technische Dokumentation beschreibt die Struktur der Import-/Export-Datenbanktabellen des Simulators.
Statistical eco(-toxico)logy
(2017)
Freshwaters are of immense importance for human well-being.
Nevertheless, they are currently facing unprecedented levels of threat from habitat loss and degradation, overexploitation, invasive species and
pollution.
To prevent risks to aquatic ecosystems, chemical substances, like agricultural pesticides, have to pass environmental risk assessment (ERA) before entering the market.
Concurrently, large-scale environmental monitoring is used for surveillance of biological and chemical conditions in freshwaters.
This thesis examines statistical methods currently used in ERA.
Moreover, it presents a national-scale compilation of chemical monitoring data, an analysis of drivers and dynamics of chemical pollution in streams and, provides a large-scale risk assessment by combination with results from ERA.
Additionally, software tools have been developed to integrate different datasets used in ERA.
The thesis starts with a brief introduction to ERA and environmental monitoring and gives an overview of the objectives of the thesis.
Chapter 2 addresses experimental setups and their statistical analyses using simulations.
The results show that current designs exhibit unacceptably low statistical power, that statistical methods chosen to fit the type of data provide higher power and that statistical practices in ERA need to be revised.
In chapter 3 we compiled all available pesticide monitoring data from Germany.
Hereby, we focused on small streams, similar to those considered in ERA and used threshold concentrations derived during ERA for a large-scale assessment of threats to freshwaters from pesticides.
This compilation resulted in the most comprehensive dataset on pesticide exposure currently available for Germany.
Using state-of-the-art statistical techniques, that explicitly take the limits of quantification into account, we demonstrate that 25% of small streams are at threat from pesticides.
In particular neonicotinoid pesticides are responsible for these threats.
These are associated with agricultural intensity and can be detected even at low levels of agricultural use.
Moreover, our results indicated that current monitoring underestimates pesticide risks, because of a sampling decoupled from precipitation events.
Additionally, we provide a first large-scale study of annual pesticide exposure dynamics.
Chapters 4 and 5 describe software solutions to simplify and accelerate the integration of data from ERA, environmental monitoring and ecotoxicology that is indispensable for the development of landscape-level risk assessment.
Overall, this thesis contributes to the emerging discipline of statistical ecotoxicology and shows that pesticides pose a large-scale threat to small streams.
Environmental monitoring can provide a post-authorisation feedback to ERA.
However, to protect freshwater ecosystems ERA and environmental monitoring need to be further refined and we provide software solutions to utilise existing data for this purpose.