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image/svg+xml 10 % 20 % 30 % 40 % 50 % 0 %
SPEAR
Proportion of Cropland
< 1% 40% 80% 100%
Risk of pesticide input
Buffer Strips – Width
0m 5m 10m 20m
Buffer Strips – Efficiency
Low Medium High
Presence of refuges
Regulatory Reduction Pesticides
0% 30% 50%

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LanduseInformer ist ein Synthese-Modell zur Abschätzung der Effekte von agrarwirtschaftlicher Landnutzung auf Nicht-Zielorganismen. Mit dem Tool kann die ökologische Wirkung verschiedener Maßnahmen zur Effektminderung miteinander verglichen werden. Die Modellannahmen des LanduseInformer basieren auf verschiedenen Literatur-und Freilandstudien.

Konzeptionelle Modellbeschreibung – Teilmodell Fließgewässer

Das Modell LanduseInformer synthetisiert Resultate aus diversen Feldstudien und Literaturauswertungen. Für das Teilmodell zu Fließgewässern werden Parameter berücksichtigt, die einen Einfluss auf die Exposition von Fließgewässern mit Pflanzenschutzmitteln (PSM) und die PSM-Wirkung auf Makroinvertebraten (z. Bsp. Randstreifen oder Refugien) haben. Ein Überblick über das Modellkonzept wird in Abbildung 1 gegeben. Zur Wirkbewertung wird der Eigenschafts-basierte Bioindikator SPEAR verwendet, der spezifischen Umweltstress mit dem Auftreten bestimmter Art-Eigenschaften in aquatischen Invertebratengemeinschaften verbindet. SPEAR wurde von Liess und von der Ohe (2005) entwickelt, um anhand der Makroinvertebraten die PSM-Exposition von Fließgewässern (z. Bsp. aus der Landwirtschaft) und deren Effekte auf die Gemeinschaften zu ermitteln. In verschiedenen Freilandstudien in Deutschland (z. Bsp. Liess und von der Ohe 2005, Orlinskiy et al. 2015, Münze et al. 2015) und weltweit (Schäfer et al. 2012) konnte SPEAR für die Erfassung von PSM-Effekten erfolgreich eingesetzt werden.

Für die Darstellung im LanduseInformer wird der SPEAR-Indikator in fünf Klassen eingeteilt, die einem ökologischen Zustand der Gemeinschaft von sehr gut (grün), gut (blau), mäßig (gelb), unbefriedigend (orange) bis schlecht (rot) entsprechen. Diese Einteilung wurde für SPEAR von Beketov et al. (2009) beschrieben und ist angelehnt an die Definition des ökologischen Zustands nach der Wasserrahmenrichtlinie.

+ Hintergrund

Abbildung 1: Modellkonzept des LanduseInformer, Teilmodell Fließgewässer.

Anteil Ackerfläche und Eintragsgefährdung

Neben dem Anteil von Ackerflächen sind für die Belastung der angrenzenden Gewässer mit PSM verschiedene Parameter verantwortlich. Dazu gehören zum Beispiel Niederschlag, Bodentyp und -Zusammensetzung, Interzeption und PSM-Anwendungsraten. Insgesamt kann die Ausprägung dieser Parameter eine hohe oder niedrige Eintragsgefährdung von PSM in die Gewässer ergeben. Der Anwender kann im LanduseInformer verschiedene Anteile an Ackerflächen (<1%, 40%, 80%, 100%) mit hoher oder niedriger Eintragsgefährdung kombinieren und somit verschiedene Belastungssituationen im Gewässer modellieren.

+ Hintergrund

Der Zusammenhang zwischen dem Anteil an Ackerfläche, der PSM-Eintragsgefährdung und den daraus resultierenden Effekten auf Makroinvertebraten wurde in verschiedenen Studien in Deutschland (Bunzel et al. 2014, Bunzel et al. 2013, Schriever et al. 2007), Frankreich und Finnland (Liess et al. 2008), Dänemark (Rasmussen et al. 2011) und Australien (Burgert et al. 2011) mit dem „Runoff potential“-Modell validiert.

Je nach Anteil der Landnutzung und Eintragsgefährdung werden für das Modell verschiedene PSM-Belastungen in Form von „Toxic units“ (TU) angenommen, woraus sich die zu erwartenden PSM-Effekte (SPEAR) ableiten lassen (Abbildung 2). Die Bestimmung von TU ist ein Ansatz, um die Toxizität von Schadstoffmischungen zu erfassen, wobei jede Schadstoffkonzentration im Verhältnis zu dem akuten LC50-Wert von einem sensitiven Organismus (Beispiel Daphnia magna) berücksichtigt wird. Je höher der Anteil an Ackerfläche, desto höher der TU-Wert und die PSM-Belastung im Gewässer (Tabelle 1). Der Anteil Ackerfläche bezieht sich dabei auf einen Korridor von 1,5 km Länge und 100 m Breite pro Uferseite flussaufwärts der generischen Messstelle (siehe auch Schriever et al. 2007) ohne die Präsenz von Randstreifen und Refugien.

Anteil Ackerfläche in %EintragsgefährdungTU
<1--5
40niedrig-4
hoch-3
80niedrig-3
hoch-2
100niedrig-2
hoch-1

Tabelle 1: Beziehung zwischen Anteil Ackerfläche, Eintragsgefährdung und TU im Fließgewässer. Die Annahmen beruhen auf Freilanddaten in Niedersachsen und Sachsen-Anhalt (Liess et al. in Vorbereitung).

Im LanduseInformer basieren die ökologischen Modellvorhersagen von SPEAR in Abhängigkeit verschiedener TU-Werte auf den Ergebnissen der Studie von Orlinskiy et al. (2015). Diese Studie beinhaltet eine zusammenfassende Auswertung von verschiedenen Felduntersuchungen in Deutschland zwischen 1998 und 2011. Die Autoren bewerteten die gemessenen PSM-Wirkstoffkonzentrationen mit dem TU-Ansatz und verknüpften diese Werte mit dem SPEAR-Indikator für 37 Fließgewässer.

Abbildung 2: Eigenschaft-basierter Indikator SPEAR in Abhängigkeit der gemessenen PSM-Wirkstoffkonzentrationen (TUmax). Die untersuchten Probestellen wurden getrennt nach der Präsenz von Refugien im Oberlauf ausgewertet (basierend auf Liess & von der Ohe 2005 und verändert nach Orlinskiy et al. 2015).

Randstreifen

Randstreifen sind ein wichtiges Landschaftselement, um den Eintrag von PSM in angrenzende Gewässer zu reduzieren. Neben der Randstreifenbreite haben weitere Faktoren, wie zum Beispiel Hangneigung, Boden oder Vegetation einen großen Einfluss auf die Funktion von Randstreifen. Deswegen können vom Nutzer neben der Breite auch verschiedene Reduktionseffizienzen ausgewählt werden.

+ Hintergrund

Daten zu der Reduktionseffizienz von Randstreifen basieren auf dem Literatur-Review von Reichenberger et al. (2007). Die Autoren untersuchten 180 Studien zu Randstreifen und deren Effizienz zur Eintragsverminderung von PSM-Wirkstoffen in angrenzende Habitate. Für das Modell LanduseInformer wurden jeweils Daten zur Rückhalteeffizienz bei einer Randstreifen-Breite von 5, 10 und 20 m entnommen. Aufgrund verschiedener Einflussfaktoren für das Rückhaltevermögen von Randstreifen wurde pro Breite die minimale, mittlere und maximale Effizienz nach Reichenberger et al. (2007) mit in das Modell integriert.

Für das Modell wird angenommen, dass die angegebene Randstreifenbreite und Effizienz für den gesamten Flussabschnitt von 1,5 km oberhalb der generischen Messstelle gilt. Im Freiland sind die Randstreifen bezüglich der Breite und Effizienz zwar oftmals sehr heterogen, aber es wird angenommen, dass das Fehlen von Randstreifen oder der schlechteste Randstreifenabschnitt im 1,5 km-Korridor die PSM-Exposition und Effekte an der generischen Messstelle maßgeblich beeinflusst.

Refugien

Unbelastete Gewässerabschnitte mit einer Länge von mehreren 100 m stellen Refugien für PSM-sensitive Arten dar und können so den Effekt von PSM auf aquatische Makroinvertebraten-gemeinschaften reduzieren.

+ Hintergrund

Quantitative Daten zu der Wirkung von Refugien wurden ebenfalls aus der Untersuchung von Orlinskiy et al. (2015) extrahiert. Orlinskiy und Kollegen bewerteten bewaldete Abschnitte oberhalb der Probestellen mit einer Breite von mindestens 100 m und einer Länge von mindestens 200 m als Refugien. Wie in der Abbildung 2 gezeigt wird, haben Refugien eine deutlich effektmindernde Wirkung auf Makroinvertebraten im Vergleich zu Gemeinschaften ohne Refugien.

Abbildung. 2: Eigenschaft-basierter Indikator SPEAR in Abhängigkeit der gemessenen PSM-Wirkstoffkonzentrationen (TUmax). Die untersuchten Probestellen wurden getrennt nach der Präsenz von Refugien im Oberlauf ausgewertet (basierend auf Liess & von der Ohe 2005 und verändert nach Orlinskiy et al. 2015).

Regulatorische Maßnahmen

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, über regulatorische Maßnahmen den generellen Einsatz von PSM zu reduzieren oder den Einsatz umweltverträglicher PSM zu fördern. Im LanduseInformer können die Wirkungen verschiedener regulatorischer Reduktionsziele modelliert werden, wie zum Beispiel die Gesamtreduktion des PSM-Einsatz um 30 oder 50%.

+ Hintergrund

Die Reduktion der Anwendung von PSM und der dazugehörigen Risiken für Mensch und Umwelt werden unter anderem in der EU-Pestizidrah­men-Richtlinie 2009/128 gefordert. Auf Basis dieser Richtlinie wurde in Deutschland auch der „Nationale Aktionsplan zur nachhaltigen Anwendung von Pflanzenschutzmitteln“ (NAP) erstellt, der eine Reduktion der Risiken durch PSM um 30% bis 2023 vorsieht. Zu den möglichen regulatorischen Maßnahmen zur Reduktion von Anwendung und Risiko zählen zum Beispiel die Grundsätze des Integrierten Pflanzenschutzes oder der Vorschlag einer nationalen PSM-Abgabe (Möckel et al. 2015), welche ökonomische Lenkungsanreize bewirken und die Anwendung von PSM je nach Risiko eingrenzen kann. Zusätzlich könnten bei der Mittelverwendung einer solchen Abgabe auch Schutzmaßnahmen wie Randstreifen oder Refugien finanziert werden (Möckel et al. 2015).

Referenzen

Beketov, M. A., Foit, K., Schäfer, R. B., Schriever, C. A., Sacchi, A., Capri, E., Biggs, J., Wells, C., Liess, M. (2009), SPEAR indicates pesticide effects in streams - Comparative use of species- and family-level biomonitoring data, Environmental Pollution, S. 1841-1848.

Bunzel K, Kattwinkel M, Liess M (2013), Effects of organic pollutants from wastewater treatment plants on aquatic invertebrate communities, Water Research, S. 597-606.

Bunzel K, Liess M, Kattwinkel M (2014), Landscape parameters driving aquatic pesticide exposure and effects, Environmental Pollution, S. 90-97.

Burgert S, Schäfer RB, Foit K, Kattwinkel M, Metzeling L, MacEwan R, Kefford BJ, Liess M (2011), Modelling aquatic exposure and effects of insecticides — Application to south-eastern Australia, Science of The Total Environment, S. 2807-2814.

Liess M, von der Ohe PC (2005), Analyzing effects of pesticides on invertebrate communities in streams, Environmental Toxicology and Chemistry, 24 (4):954-965

Liess M, Schäfer R, Schriever C. (2008), The footprint of pesticide stress in communities - species traits reveal community effects of toxicants, Science of The Total Environment, 406, 484-490.

Möckel S, Gawel E, Kästner M, Knillmann S, Liess M, Bretschneider W (2015), Eine Abgabe auf Pflanzenschutzmittel für Deutschland, Natur und Recht, S. 669-677.

Münze R, Orlinskiy P, Gunold R, Paschke A, Kaske O, Beketov MA, Hundt M, Bauer C, Schüürmann G, Möder M, Liess M (2015), Pesticide impact on aquatic invertebrates identified with Chemcatcher® passive samplers and the SPEAR pesticides index, Science of The Total Environment, S. 69-80.

Orlinskiy P, Münze R, Beketov M, Gunold R, Paschke A, Knillmann S, Liess M (2015), Forested headwaters mitigate pesticide effects on macroinvertebrate communities in streams: Mechanisms and quantification, Science of The Total Environment, S. 115-123.

Rasmussen JJ, Baattrup-Pedersen A, Wiberg-Larsen P, McKnight US, Kronvang B (2011), Buffer strip width and agricultural pesticide contamination in Danish lowland streams: Implications for stream and riparian management, Ecological Engineering, S. 1990-1997.

Reichenberger S, Bach M, Skitschak A, Frede HG (2007) Mitigation strategies to reduce pesticide inputs into ground- and surface water and their effectiveness; a review, Science of The Total Environment, 384:1–35

Schäfer RB, von der Ohe PC, Rasmussen J, Kefford BJ, Beketov MA, Schulz R, Liess M (2012), Thresholds for the Effects of Pesticides on Invertebrate Communities and Leaf Breakdown in Stream Ecosystems, Environmental Science & Technology, S. 5134-5142.

Schriever CA, Hansler-Ball M, Holmes C, Maund S, Liess M (2007), Agricultural intensity and landscape structure: influences on the macroinvertebrate assemblages of small streams in northern Germany, Environmental Toxicology and Chemistry, S. 346-357.

Fotos von André Künzelmann & Matthias Liess, UFZ

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