Pestizide sind ein bedeutender\u00c2\u00a0Bestandteil der heutigen Landwirtschaft,\u00c2\u00a0tragen aber auch zur\u00c2\u00a0Beeintr\u00c3\u00a4chtigung aquatischer \u00c3\u2013kosysteme bei. In Deutschland waren im Jahr 2019 etwa eintausend Pestizide zur Anwendung registriert. Risiken f\u00c3\u00bcr Gew\u00c3\u00a4sser erwachsen\u00c2\u00a0aus ungewolltem Transport der auf Feldern ausgebrachten Pestizide,\u00c2\u00a0z.B. durch Abdrift, Oberfl\u00c3\u00a4chen-Runoff oder Drainage. F\u00c3\u00bcr die Art und Dauer des Verbleibs von Pestiziden in der Umwelt sind eine Vielzahl von Faktoren ma\u00c3\u0178geblich, z.B. ihre Anwendungsart und ihre physiko-chemischen Parameter sowie geographische und meteorologische Gegebenheiten. Im Rahmen des (Wieder-)Zulassungsprozesses von Pestiziden wird deren Exposition und Umweltverhalten mithilfe von Modellen und basierend auf unterschiedlichen Szenarien abgesch\u00c3\u00a4tzt. Innerhalb der umfangreichen Gruppe der Pestizide finden sich insbesondere Fungizide l\u00c3\u00a4ngerfristig in der Umwelt wieder. Einerseits weisen sie physiko-chemische Eigenschaften auf, die einen langen Verbleib (Persistenz) beg\u00c3\u00bcnstigen,\u00c2\u00a0andererseits bedingt die \u00c3\u2013kologie von Pilzen eine h\u00c3\u00a4ufige und wiederholte\u00c2\u00a0Anwendung, welche zu einer\u00c2\u00a0Pseudo-Pesistenz f\u00c3\u00bchren kann.<\/p>\n
Das hier vorgestellte Promotionsvorhaben hat zum Ziel, die Belastungssituation von Oberfl\u00c3\u00a4chengew\u00c3\u00a4ssern in Deutschland durch Fungizide abzusch\u00c3\u00a4tzen, dabei insbesondere chronische Expositionssituationen zu identifizieren,\u00c2\u00a0und eine entsprechende Risikoanalyse f\u00c3\u00bcr Deutschland durchzuf\u00c3\u00bchren. Es sollen hierf\u00c3\u00bcr zwei verschiedenartige Modellierungsans\u00c3\u00a4tze angewendet werden.\u00c2\u00a0Mithilfe von Maschinellem Lernen soll\u00c2\u00a0ein Modell zur Identifikation chronischer Expositionssituationen auf Basis einer Vielzahl von europaweit verf\u00c3\u00bcgbaren Daten zu z.B. Pestizidkonzentrationen\u00c2\u00a0in der Umwelt, substanz-, anwendungs-, und landschaftsspezifischen Daten trainiert werden. Dieses f\u00c3\u00bcr Europa anhand von Pestiziden trainierte Modell soll dann f\u00c3\u00bcr Deutschland,\u00c2\u00a0und hier speziell f\u00c3\u00bcr Fungizide,\u00c2\u00a0angewendet werden, wof\u00c3\u00bcr nur vergleichsweise wenige Umweltkonzentrationen zur Verf\u00c3\u00bcgung stehen.\u00c2\u00a0Durch Landschaftsmodellierung soll die Exposition dann detaillierter\u00c2\u00a0und zeitlich-r\u00c3\u00a4umlich explizit\u00c2\u00a0beschrieben werden.\u00c2\u00a0Die Ergebnisse der beiden Modellierungsans\u00c3\u00a4tze dienen dann\u00c2\u00a0einer\u00c2\u00a0Risikoanalyse aquatischer\u00c2\u00a0Fungizidbelastungen\u00c2\u00a0unter Ber\u00c3\u00bccksichtigung der\u00c2\u00a0spezifischen\u00c2\u00a0Wirkungen auf aquatische Pilze und der m\u00c3\u00b6glicher synergistischer Pestizidinteraktionen,\u00c2\u00a0auf deren Grundlage\u00c2\u00a0dann die aktuelle Umweltrisikobewertung evaluiert\u00c2\u00a0wird.<\/p>\n
Die Arbeit soll\u00c2\u00a0einen Beitrag zur Verbesserung des jetzigen regulatorischen Vorgehens bez\u00c3\u00bcglich der umweltrelevanten, aber bis dato m\u00c3\u00b6glicherweise nur unzureichend adressierten, chronischen Pestizidbelastung am Beispiel von Fungiziden in Gew\u00c3\u00a4ssern liefern.<\/p>\n
Zum Erreichen dieses Ziels wurde bisher ein umfangreicher EU-weiter Pestizid-Monitoringdatensatz f\u00c3\u00bcr Oberfl\u00c3\u00a4chengew\u00c3\u00a4sser aus \u00c3\u00b6ffentlich verf\u00c3\u00bcgbaren Quellen recherchiert, vereinheitlicht und analysiert. Zeitliche Konzentrationsfolgen von Pestiziden in begrenzten r\u00c3\u00a4umlichen Gew\u00c3\u00a4sserabschnitten wurden analysiert \u00e2\u20ac\u201c zum einen f\u00c3\u00bcr eine Interpretation von Mustern und ein Erkennen von relevanten Substanzen, zum anderen als Basis f\u00c3\u00bcr das Training von Machine-Learning basierten Modellen. Anhand der Konzentrationsfolgen konnte man bereits ableiten, dass langfristige Exposition durch Pestizide in Gew\u00c3\u00a4ssern eine relevante Thematik darstellt und erste Einflussfaktoren konnten identifiziert werden. Dar\u00c3\u00bcber hinaus wurde auf Basis dieser Konzentrationsfolgen ein probabilistisches Ma\u00c3\u0178 abgeleitet, welches die Wahrscheinlichkeit ausdr\u00c3\u00bcckt, mit der ein Pestizid innerhalb eines Raum- und Zeitabschnittes wiedergefunden wird. Die Auswertung dieses Ma\u00c3\u0178es hat sowohl physiko-chemische Parameter, die das Umweltverhalten eines Pestizids bedingen, als auch Anwendungsstrategien als wesentliche Einflussfaktoren auf das Wiederfinden eines Pestizids ergeben.<\/p>\n
Weitere Schritte sehen nun vor, auf Basis dieses probabilistischen Ma\u00c3\u0178es mithilfe von Machine-Learning Algorithmen sowohl weitere Einflussfaktoren f\u00c3\u00bcr das chronische Vorhandensein von Pestiziden in Oberfl\u00c3\u00a4chengew\u00c3\u00a4ssern zu identifizieren (z.B. hydrologische, geologische oder klimatische Gegebenheiten), als auch ein Modell zu entwickeln, mit welchem die Vorhersage chronischen Pestizidvorkommens auf Basis dieser Einflussfaktoren erm\u00c3\u00b6glicht werden soll, um eine umfassendere Expositions- und infolgedessen auch Risikoanalyse zu erm\u00c3\u00b6glichen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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