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Die Verabschiedung der Europäischen Wasserrahmenrichtlinie (WRRL) in 2000 markierte den Beginn einer neuen Ära in der europäischen Wasserpolitik. Mehr als ein Jahrzehnt später, verfehlt jedoch weiterhin die Mehrheit der europäischen Flüsse den guten ökologischen Zustand, eines der wichtigsten WRRL-Ziele.
Ein bedeutender Belastungsfaktor für Fließgewässerökosysteme sind Pflanzenschutzmittel (PSM). Die vorliegende Doktorarbeit unterstreicht die Notwendigkeit, alle wichtigen land-wirtschaftlichen PSM-Quellen und beeinflussenden Landschaftsfaktoren bei der Erstellung von WRRL-Bewirtschaftungsplänen und Maßnahmenprogrammen zu berücksichtigen. Die Ergebnisse und Empfehlungen dieser Doktorarbeit verbessern das Verständnis für eine zielgerichtete Bekämpfung von PSM-Belastungen zur Erreichung der WRRL-Ziele. Insgesamt wurden 663 Messstellen in den Bundesländern Sachsen, Sachsen-Anhalt, Thüringen und Hessen untersucht (Kapitel 3 und 4). Neben einer Analyse der Makrozoobenthos-Daten aus dem WRRL-Monitoringnetz, erfolgte eine detaillierte GIS-Analyse der wichtigsten landwirtschaftlichen PSM-Quellen (Ackerland, Kleingärten sowie kommunale Abwasserreinigungsanlagen) sowie Landschaftsfaktoren (Gewässerrandstreifen und bewaldete Abschnitte im Oberlauf). Basierend auf den Ergebnissen wurde eine Screening-Methode zur schnellen und kostengünstigen Identifizierung von potenziell mit PSM belasteten Stellen entwickelt. Mit Hilfe des Bioindikators SPEARpesticides konnten insektizide Langzeitwirkungen der Abwässer von Abwasserreinigungsanlagen auf die Struktur der Makrozoobenthos-Gemeinschaft bis in 1,5 km Entfernung flussabwärts (in einigen Fällen sogar 3 km) aufgezeigt werden. Die Ergebnisse für den Deutschen Saprobienindex zeigen zudem, dass Abwasserreinigungsanlagen weiterhin eine bedeutende Quelle für sauerstoffzehrende Substanzen sind. Als geeignete Maßnahmen zur Verminderung der Belastung und der Auswirkungen von PSM wurden Gewässerrandstreifen (mindestens 5 m breit) und bewaldete Oberläufe identifiziert.
Es wird befürchtet, dass die zukünftige Ausdehnung des Energiepflanzenanbaus zu einem Anstieg der diffusen PSM-Belastung von Ökosystemen in Agrarlandschaften führen könnte. Diese Fragestellung wurde im Rahmen der vorliegenden Doktorarbeit basierend auf einer Analyse der Entwicklung des Energiepflanzenanbaus in Deutschland und anhand einer Literaturrecherche zu mehrjährigen Energiepflanzen untersucht (Kapitel 5). Die Ergebnisse zeigen, dass eine großflächige Ausdehnung des Energiepflanzenanbaus nicht unbedingt zu einer Erhöhung oder Verringerung der Menge an PSM, die in die Umwelt gelangen, führen muss. Die potenziellen Auswirkungen hängen vielmehr von der zukünftigen Ausgestaltung der Agrarsysteme ab. Anstelle des Anbaus von einjährigen Energiepflanzen in Monokulturen, sollten diese in die bereits vorhandenen Nahrungsmittelanbausysteme integriert werden. Zudem könnten finanzielle Anreize sowie eine verstärkte Aus- und Fortbildung der Bauern dazu beitragen, die Nutzung von nachhaltigen Fruchtfolgen, innovativen Anbausystemen und mehrjährigen Energiepflanzen zu erhöhen. Dies würde die Vielfalt der Feldfrüchte erhöhen und könnte helfen, den PSM-Bedarf der bisherigen intensiven Nahrungsmittelanbausysteme zu verringern.
In Studien zur Toxizität von Chemikaliengemischen wurde festgestellt, dass Gemische aus Komponenten in Konzentrationen ohne erkennbare Wirkung als Einzelstoff (NOECs) als Resultat der gemeinsamen Wirkung der Substanzen Toxizität verursachen können. Die Risikobewertung von Chemikalien konzentriert sich jedoch häufig auf einzelne chemische Substanzen, obwohl die meisten lebenden Organismen im Wesentlichen chemischen Gemischen anstatt einzelnen Substanzen ausgesetzt sind. Die Konzepte der additiven Toxizität, Konzentrationsadditivität (CA) und der unabhängigen Wirkung (IA), werden häufig angewendet, um die Mischungstoxizität von Gemischen ähnlich wirkender und unähnlich wirkender Chemikalien vorherzusagen. Allerdings können lebende Organismen, ebenso wie die Umwelt, beiden Chemikalienarten zur gleichen Zeit und am gleichen Ort ausgesetzt sein. Darüber hinaus wäre es nahezu unmöglich, auf experimentellem Wege Toxizitätsdaten für jede denkbare Mischung zu gewinnen, da die Anzahl der Möglichkeiten beinahe unendlich groß ist. Aus diesem Grund muss ein integriertes Modell zur Vorhersage der Mischungstoxizität, welches auf einzelnen Mischungskomponenten mit verschiedenen Arten toxischer Wirkung (MoAs) basiert, entwickelt werden. Die Ziele der vorliegenden Studie sind, die Problematik der Vorhersage der Mischungstoxizität in der Umwelt zu analysieren und integrierte Modelle zu entwickeln, die die Beschränkungen der vorhandenen Vorhersagemodelle zur Abschätzung der Toxizität nicht-interaktiver Mischungen mittels computergestützter Modelle überwinden. Für diese Zielsetzung wurden in dieser Studie vier Unterthemen bearbeitet. Als Erstes wurden Anwendungsbereiche und Beschränkungen bereits bestehender Modelle analysiert und in die drei Kategorien dieser Studie eingruppiert. Aktuelle Ansätze zur Einschätzung der Mischungstoxizität und die Notwendigkeit eines neuen Forschungskonzepts zur Überwindung bestehender Einschränkungen, die aus neueren Studien hervorgehen, wurden diskutiert. Insbesondere diejenigen, die computergestützte Ansätze einbeziehen um die Toxizität chemischer Gemische, basierend auf den toxikologischen Daten einzelner Chemikalien, vorherzusagen. Als Zweites wurde anhand einer Fallstudie und mittels computergestützter Simulation festgestellt, dass die Key Critical Component (KCC) und die Composite Reciprocal (CR) methods, die im Entwurf des Technischen Leitfadens der Europäischen Union (EU) zu Berechnung der Predicted No Effect Concentration (PNEC) und des Derived No Effect Level (DNEL) von Gemischen beschrieben wurden, signifikant abweichende Ergebnisse hervorbringen. Als dritter und vierter Schritt dieser Studie wurden die zwei folgenden integrierten Nebenmodelle entwickelt und erfolgreich angewandt, um die dem CA und IA Modell innewohnenden Beschränkungen zu überwinden, welche theoretisch sowohl für Chemikalien mit ähnlichen, als auch mit abweichenden Reaktionen existieren: 1) Partial Least Squares-based Integrated Addition Model (PLS-IAM) und 2) Quantitative Structure-Activity Relationship-based Two-Stage Prediction (QSAR-TSP) Modell. In dieser Studie wurde gezeigt, dass das PLS-IAM angewandt werden könnte, wenn die toxikologischen Daten ähnlicher Gemische mit gleicher Zusammensetzung zur Verfügung stehen. Das QSAR-TSP Modell zeigt eine Möglichkeit zur Überwindung der kritischen Einschränkungen des herkömmlichen TSP Modells auf, bei der Kenntnisse der MoAs aller Chemikalien erforderlich sind. Diese Studie zeigt das hohe Potential der erweiterten integrierten Modelle, z.B. PLS-IAM und QSAR-TSP, die durch Berücksichtigung verschiedener nicht-interaktiver Komponenten mit unterschiedlichen MoA Gruppen, die Verlässlichkeit konventioneller Modelle erhöhen und das Verfahren der Risikobewertung von Gemischen aus wissenschaftlicher Sicht vereinfachen.
The increasing, anthropogenic demand for chemicals has created large environmental problems with repercussions for the health of the environment, especially aquatic ecosystems. As a result, the awareness of the public and decision makers on the risks from chemical pollution has increased over the past half-century, prompting a large number of studies in the field of ecological toxicology (ecotoxicology). However, the majority of ecotoxicological studies are laboratory based, and the few studies extrapolating toxicological effects in the field are limited to local and regional levels. Chemical risk assessment on large spatial scales remains largely unexplored, and therefore, the potential large-scale effects of chemicals may be overlooked.
To answer ecotoxicological questions, multidisciplinary approaches that transcend classical chemical and toxicological concepts are required. For instance, the current models for toxicity predictions - which are mainly based on the prediction of toxicity for a single compound and species - can be expanded to simultaneously predict the toxicity for different species and compounds. This can be done by integrating chemical concepts such as the physicochemical properties of the compounds with evolutionary concepts such as the similarity of species. This thesis introduces new, multidisciplinary tools for chemical risk assessments, and presents for the first time a chemical risk assessment on the continental scale.
After a brief introduction of the main concepts and objectives of the studies, this thesis starts by presenting a new method for assessing the physiological sensitivity of macroinvertebrate species to heavy metals (Chapter 2). To compare the sensitivity of species to different heavy metals, toxicity data were standardized to account for the different laboratory conditions. These rankings were not significantly different for different heavy metals, allowing the aggregation of physiological sensitivity into a single ranking.
Furthermore, the toxicological data for macroinvertebrates were used as input data to develop and validate prediction models for heavy metal toxicity, which are currently lacking for a wide array of species (Chapter 3). Apart from the toxicity data, the phylogenetic information of species (evolutionary relationships among species) and the physicochemical parameters for heavy metals were used. The constructed models had a good explanatory power for the acute sensitivity of species to heavy metals with the majority of the explained variance attributed to phylogeny. Therefore, the integration of evolutionary concepts (relatedness and similarity of species) with the chemical parameters used in ecotoxicology improved prediction models for species lacking experimental toxicity data. The ultimate goal of the prediction models developed in this thesis is to provide accurate predictions of toxicity for a wide range of species and chemicals, which is a crucial prerequisite for conducting chemical risk assessment.
The latter was conducted for the first time on the continental scale (Chapter 4), by making use of a dataset of 4,000 sites distributed throughout 27 European countries and 91 respective river basins. Organic chemicals were likely to exert acute risks for one in seven sites analyzed, while chronic risk was prominent for almost half of the sites. The calculated risks are potentially underestimated by the limited number of chemicals that are routinely analyzed in monitoring programmes, and a series of other uncertainties related with the limit of quantification, the presence of mixtures, or the potential for sublethal effects not covered by direct toxicity.
Furthermore, chemical risk was related to agricultural and urban areas in the upstream catchments. The analysis of ecological data indicated chemical impacts on the ecological status of the river systems; however, it is difficult to discriminate the effects of chemical pollution from other stressors that river systems are exposed to. To test the hypothesis of multiple stressors, and investigate the relative importance of organic toxicants, a dataset for German streams is used in chapter 5. In that study, the risk from abiotic (habitat degradation, organic chemicals, and nutrients enrichment) and biotic stressors (invasive species) was investigated. The results indicated that more than one stressor influenced almost all sites. Stream size and ecoregions influenced the distribution of risks, e.g., the risks for habitat degradation, organic chemicals and invasive species increased with the stream size; whereas organic chemicals and nutrients were more likely to influence lowland streams. In order to successfully mitigate the effects of pollutants in river systems, co-occurrence of stressors has to be considered. Overall, to successfully apply integrated water management strategies, a framework involving multiple environmental stressors on large spatial scales is necessary. Furthermore, to properly address the current research needs in ecotoxicology, a multidisciplinary approach is necessary which integrates fields such as, toxicology, ecology, chemistry and evolutionary biology.
Binnengewässer spielen eine aktive Rolle im globalen Kohlenstoffkreislauf. Sie nehmen Kohlenstoff von stromaufwärts gelegenen Landmassen auf und transportieren ihn stromabwärts, bis er schließlich den Ozean erreicht. Auf diesem Weg sind vielfältige Prozesse zu beobachten, die zu einer (dauerhaften) Rückhaltung des Kohlenstoffs durch Einlagerung in Sedimenten sowie zu direkter Emission in die Atmosphäre führen. Es ist dringend notwendig diese Kohlenstoffflüsse und ihre anthropogene Veränderung zu quantifizieren. In diesem Zusammenhang muss die Aufmerksamkeit auf ein weit verbreitetes Merkmal von Gewässern gerichtet werden: ihre teilweise Austrocknung. Dies führt dazu, dass ehemals überschwemmte Sedimente in direkten Kontakt mit der Atmosphäre gelangen, genannt „dry inland waters“. Ein Merkmal der „dry inland waters“ sind überproportional hohe Kohlendioxid (CO2)-Emissionen. Diese Erkenntnis beruhte jedoch bisher auf lokalen Fallstudien, und es fehlt an Wissen über die globale Verbreitung und die grundlegenden Mechanismen dieser Emissionen. Vor diesem Hintergrund zielt diese Arbeit darauf ab, das Ausmaß und die Mechanismen der Kohlenstoffemissionen der „dry inland waters“ auf globaler und lokaler Ebene besser zu verstehen und die Auswirkungen von „dry inland waters“ auf den globalen Kohlenstoffkreislauf zu bewerten. Die spezifischen Forschungsfragen dieser Arbeit lauteten: (1) Wie fügen sich gasförmige Kohlenstoffemissionen von „dry inland waters“ in den globalen Kohlenstoffkreislauf und in die globalen Treibhausgasbudgets ein? (2) Welche Auswirkungen haben saisonale und langfristige Austrocknung auf den Kohlenstoffkreislauf von Gewässern? Diese Arbeit hat gezeigt, dass „dry inland waters“im globalen Maßstab unverhältnismäßig große Mengen an CO2 emittieren und dass diese Emissionen in allen Ökosystemen vergleichbaren Mechanismen folgen. Die Quantifizierung der globalen Wasserstandsschwankungen in Stauseen und die globale Berechnung der Kohlenstoffflüsse legen nahe, dass Stauseen mehr Kohlenstoff freisetzen als sie in den Sedimenten einlagern, was das derzeitige Verständnis von Stauseen als Nettokohlenstoffsenken in Frage stellt. Auf lokaler Ebene hat diese Arbeit gezeigt, dass sowohl die heterogenen Emissionsmuster verschiedener typischer Uferbereiche als auch die saisonalen Schwankungen der Kohlenstoffemissionen aus der „drawdown area“ berücksichtigt werden müssen. Darüber hinaus hat diese Arbeit gezeigt, dass die Remobilisierung von Kohlenstoff aus den Sedimenten bei dauerhafter Austrocknung von Gewässern die beobachteten Emissionsraten erklären kann, was die Hypothese einer positiven Rückkopplung zwischen Klimawandel und der Austrocknung von Gewässern unterstützt. Insgesamt unterstreicht die vorliegende Arbeit die Bedeutung der Emissionen aus trockenen Gewässerbereichen für den globalen Kohlenstoffkreislauf von Gewässern.
By the work presented in this thesis, the CH4 emissions of the River Saar were quantified in space and time continuously and all relevant processes leading to the observed pattern were identified. The direct comparison between reservoir zones and free-flowing intermediate reaches revealed, that the reservoir zones are CH4 emission hot spots and emitted over 90% of the total CH4. On average, the reservoir zones emitted over 80 times more CH4 per square meter than the intermediate reaches between dams (0.23 vs. 19.7 mol CH4 m-2 d-1). The high emission rates measured in the reservoir zones fall into the range of emissions observed in tropical reservoirs. The main reason for this is the accumulation of thick organic rich sediments and we showed that the net sedimentation rate is an excellent proxy for estimating ebullitive emissions. Within the hot spot zones, the ebullitive flux enhanced also the diffusive surface emissions as well as the degassing emissions at dams.
To resolve the high temporal variability, we developed an autonomous instrument for continuous measurements of the ebullition rate over long periods (> 4 weeks). With this instrument we could quantify the variability and identify the relevant trigger mechanisms. At the Saar, ship-lock induces surges and ship waves were responsible for over 85% of all large ebullition events. This dataset was also used to determine the error associated with short sampling periods and we found that with sampling periods of 24 hours as used in other studies, the ebullition rates were systematically underestimated by ~50%. Measuring the temporal variability enabled us to build up a conceptual framework for estimating the temporal pattern of ebullition in other aquatic systems. With respect to the contribution of freshwater systems to the global CH4 emissions, hot spot emission sites in impounded rivers have the potential to increase the current global estimate by up to 7%.
Chemical plant protection is an essential element in integrated pest management and hence, in current crop production. The use of Plant Protection Products (PPPs) potentially involves ecological risk. This risk has to be characterised, assessed and managed.
For the coming years, an increasing need for agricultural products is expected. At the same time, preserving our natural resources and biodiversity per se is of equally fundamental importance. The relationship of our economic success and cultural progress to protecting the environment has been made plain in the Ecosystem Service concept. These distinct 'services' provide the foundation for defining ecological protection goals (Specific Protection Goals, SPGs) which can serve in the development of methods for ecological risk characterisation, assessment and management.
Ecological risk management (RM) of PPPs is a comprehensive process that includes different aspects and levels. RM is an implicit part of tiered risk assessment (RA) schemes and scenarios, yet RM also explicitly occurs as risk mitigation measures. At higher decision levels, RM takes further risks, besides ecological risk, into account (e.g., economic). Therefore, ecological risk characterisation can include RM (mitigation measures) and can be part of higher level RM decision-making in a broader Ecosystem Service context.
The aim of this thesis is to contribute to improved quantification of ecological risk as a basis for RA and RM. The initial general objective had been entitled as "… to estimate the spatial and temporal extent of exposure and effects…" and was found to be closely related to forthcoming SPGs with their defined 'Risk Dimension'.
An initial exploration of the regulatory framework of ecological RA and RM of PPPs and their use, carried out in the present thesis, emphasised the value of risk characterisation at landscape-scale. The landscape-scale provides the necessary and sufficient context, including abiotic and biotic processes, their interaction at different scales, as well as human activities. In particular, spatially (and temporally) explicit landscape-scale risk characterisation and RA can provide a direct basis for PPP-specific or generic RM. From the general need for tiered landscape-scale context in risk characterisation, specific requirements relevant to a landscape-scale model were developed in the present thesis, guided by the key objective of improved ecological risk quantification. In principle, for an adverse effect (Impact) to happen requires a sensitive species and life stage to co-occur with a significant exposure extent in space and time. Therefore, the quantification of the Probability of an Impact occurring is the basic requirement of the model. In a landscape-scale context, this means assessing the spatiotemporal distribution of species sensitivity and their potential exposure to the chemical.
The core functionality of the model should reflect the main problem structures in ecological risk characterisation, RA and RM, with particular relationship to SPGs, while being adaptable to specific RA problems. This resulted in the development of a modelling framework (Xplicit-Framework), realised in the present thesis. The Xplicit-Framework provides the core functionality for spatiotemporally explicit and probabilistic risk characterisation, together with interfaces to external models and services which are linked to the framework using specific adaptors (Associated-Models, e.g., exposure, eFate and effect models, or geodata services). From the Xplicit-Framework, and using Associated-Models, specific models are derived, adapted to RA problems (Xplicit-Models).
Xplicit-Models are capable of propagating variability (and uncertainty) of real-world agricultural and environmental conditions to exposure and effects using Monte Carlo methods and, hence, to introduce landscape-scale context to risk characterisation. Scale-dependencies play a key role in landscape-scale processes and were taken into account, e.g., in defining and sampling Probability Density Functions (PDFs). Likewise, evaluation of model outcome for risk characterisation is done at ecologically meaningful scales.
Xplicit-Models can be designed to explicitly address risk dimensions of SPGs. Their definition depends on the RA problem and tier. Thus, the Xplicit approach allows for stepwise introduction of landscape-scale context (factors and processes), e.g., starting at the definitions of current standard RA (lower-tier) levels by centring on a specific PPP use, while introducing real-world landscape factors driving risk. With its generic and modular design, the Xplicit-Framework can also be employed by taking an ecological entity-centric perspective. As the predictive power of landscape-scale risk characterisation increases, it is possible that Xplicit-Models become part of an explicit Ecosystem Services-oriented RM (e.g., cost/benefit level).