Identifizierung und Risikoanalyse chronischer Pestizidbelastungen in Gewässern: Maschinelles Lernen, Landschaftsmodellierung und Meta-Analyse

Stipendiatin/Stipendiat: Larissa Zoe Herrmann

Pestizide sind ein bedeutender Bestandteil der heutigen Landwirtschaft, tragen aber auch zur Beeinträchtigung aquatischer Ökosysteme bei. In Deutschland waren im Jahr 2019 etwa eintausend Pestizide zur Anwendung registriert. Risiken für Gewässer erwachsen aus ungewolltem Transport der auf Feldern ausgebrachten Pestizide, z.B. durch Abdrift, Oberflächen-Runoff oder Drainage. Für die Art und Dauer des Verbleibs von Pestiziden in der Umwelt sind eine Vielzahl von Faktoren maßgeblich, 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 abgeschätzt. Innerhalb der umfangreichen Gruppe der Pestizide finden sich insbesondere Fungizide längerfristig in der Umwelt wieder. Einerseits weisen sie physiko-chemische Eigenschaften auf, die einen langen Verbleib (Persistenz) begünstigen, andererseits bedingt die Ökologie von Pilzen eine häufige und wiederholte Anwendung, welche zu einer Pseudo-Pesistenz führen kann.

Das hier vorgestellte Promotionsvorhaben hat zum Ziel, die Belastungssituation von Oberflächengewässern in Deutschland durch Fungizide abzuschätzen, dabei insbesondere chronische Expositionssituationen zu identifizieren, und eine entsprechende Risikoanalyse für Deutschland durchzuführen. Es sollen hierfür zwei verschiedenartige Modellierungsansätze angewendet werden. Mithilfe von Maschinellem Lernen soll ein Modell zur Identifikation chronischer Expositionssituationen auf Basis einer Vielzahl von europaweit verfügbaren Daten zu z.B. Pestizidkonzentrationen in der Umwelt, substanz-, anwendungs-, und landschaftsspezifischen Daten trainiert werden. Dieses für Europa anhand von Pestiziden trainierte Modell soll dann für Deutschland, und hier speziell für Fungizide, angewendet werden, wofür nur vergleichsweise wenige Umweltkonzentrationen zur Verfügung stehen. Durch Landschaftsmodellierung soll die Exposition dann detaillierter und zeitlich-räumlich explizit beschrieben werden. Die Ergebnisse der beiden Modellierungsansätze dienen dann einer Risikoanalyse aquatischer Fungizidbelastungen unter Berücksichtigung der spezifischen Wirkungen auf aquatische Pilze und der möglicher synergistischer Pestizidinteraktionen, auf deren Grundlage dann die aktuelle Umweltrisikobewertung evaluiert wird.

Die Arbeit soll einen Beitrag zur Verbesserung des jetzigen regulatorischen Vorgehens bezüglich der umweltrelevanten, aber bis dato möglicherweise nur unzureichend adressierten, chronischen Pestizidbelastung am Beispiel von Fungiziden in Gewässern liefern.

Förderzeitraum:
01.03.2022 - 28.02.2025

Institut:
Universität Koblenz-Landau, Campus Landau Institut für Umweltwissenschaften

Betreuer:
Prof. Dr. Ralf Schulz

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Publikationen: