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  • GVO-Monitoring: Beobachtung ökologischer Wirkungen gentechnisch veränderter Organismen
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Auswahl repräsentativer Standorte zur Modellierung der Ausbreitung von gentechnisch veränderten Pflanzen in Nord-Deutschland

Selection of representative sites for modelling the dispersal of genetically modified plants in Northern Germany

Environmental Sciences Europe volume 20, pages 9–22 (2008)Cite this article

Zusammenfassung

Ziel und Hintergrund

Die Nutzung von gentechnisch veränderten Kulturpflanzen (GVP) in der Landwirtschaft bekommt weltweit eine immer größere Bedeutung. Während in Nord-und Südamerika der Einsatz von GVP bereits weit verbreitet ist, steht der flächenhafte Anbau von GVP in Deutschland noch bevor. Risikoanalysen zu möglichen Auswirkungen der freigesetzten Genkonstrukte basieren allerdings bisher zumeist auf Versuchen mit geringer räumlicher Aussageweite (Laboranalysen, Feldversuche). Das BMBF-Verbundvorhaben ‘Generische Erfassung und Extrapolation von gentechnisch verändertem Raps (GenEERA)’ hatte zum Ziel, die Ausbreitung und Persistenz von gentechnisch verändertem Kulturraps (Brassica napus) erstmals im überregionalen Kontext abzuschätzen. Der Schwerpunkt des vorliegenden Artikels ist es, das Konzept und die Ergebnisse vorzustellen, die zur Auswahl von repräsentativen Modellstandorten für die räumliche Extrapolation der an diesen Lokalitäten berechneten Modellergebnisse für ganz Norddeutschland (Schleswig-Holstein und Hamburg, Niedersachsen und Bremen, Mecklenburg-Vorpommern, Brandenburg) geführt haben.

Methoden

Für die statistisch begründete Auswahl von Modellstandorten wurden solche Messgrößen kompiliert und in einem Geografischen Informationssystem (GIS) zusammengeführt, die für die Entwicklung, Ausbreitung und Persistenz von Kulturraps eine besondere Bedeutung haben und flächenhaft zur Verfügung standen. Die an bis zu 1.200 Messstationen als 30-jährige Monatsmittel der Klimanormalperiode (1961–1990) vorliegenden meteorologischen Messgrößen zu den Niederschlags-(N), Temperatur (T)-und Sonnenscheinverhältnissen (S) wurden ebenso wie die langjährigen Monatsmittel der Windrichtungen und-geschwindigkeiten (W) separat multivariat-statistisch (Clusteranalyse nach Ward) ausgewertet. Eine ökologische Landschaftsgliederung diente zur weiteren Charakterisierung Norddeutschlands. Phänologische Angaben zu den Blühterminen der Rapspflanzen aus zwei verschiedenen Zeiträumen (1961–1990 / 1991–1999) wurden mittels Variogramm-Analyse und Kriging-Interpolation flächenhaft verallgemeinert und dienten zur Auswahl von Satellitenszenen für die Rapsfelddetektion sowie zur Festlegung des Blühzeitraums für die individuenbasierte Modellierung.

Ergebnissse

Die separat generierten N-T-S-W-Cluster wurden frequenzanalytisch zu vier Klimaregionen zusammengefasst. Durch Kombination mit regionalen Clustern zur Anbausituation (Fruchtfolgen, Anbaumanagement) in Norddeutschland konnten acht Modellregionen ausgewiesen werden, die die klimatische und agronomische Variabilität des Untersuchungsraums repräsentieren. Stellvertretend für jede Modellregion wurde eine repräsentative Klimamessstation für die Individuen-basierte Modellierung ausgewählt. Die Modellierungsergebnisse wurden zuletzt durch entsprechende GIS-Abfragen in die jeweilige Modellregion extrapoliert.

Diskussion

Die abgeleiteten Klimaregionen spiegeln den Übergang von maritim geprägten Klimaten an der Nordsee-Küste hin zu kontinental geprägten Klimaten in Nordostdeutschland wider. Die Unterschiede in den Blühterminen, die für die beiden Untersuchungszeiträume festgestellt wurden, decken sich mit anderen Untersuchungen zur Veränderung der Eintrittstermine verschiedener Pflanzenphasen von Kultur-und Wildarten.

Schlussfolgerungen

Aufgrund des enormen Rechenaufwands und wegen nicht zur Verfügung stehender parzellenscharfer Anbaukarten ist es nicht möglich, die potenzielle Ausbreitung von gentechnisch verändertem Raps für jedes reale Rapsfeld in Norddeutschland zu modellieren. Daher sind Generalisierungen notwendig, die dazu dienen, die Variabilität der für die Verbreitung von GV-Raps wirksamen Umweltfaktoren auf einem hinreichend hohen Differenzierungsniveau abzubilden. Hierfür hat sich die Zusammenfassung dieser Faktoren zu homogenen Klimaregionen bewährt.

Empfehlungen und Ausblick

Aufgrund der eingeschränkten empirischen Datengrundlage ist es notwendig, die Modellierungsergebnisse durch ein statistisch fundiertes Monitoring zur Ausbreitung, zum Verbleib und zur Wirkung von GVP in der Umwelt zu validieren und zu konkretisieren. Das nach EU-Richtlinie 2001/18/EG zur Freisetzung von gentechnisch veränderten Organismen (GVO) in die Umwelt geforderte fallspezifische und allgemeine Monitoring, für das nach deutschem Gentechnikgesetz die Betreiber verantwortlich sind, sollte daher schnellstmöglich umgesetzt werden, zumal die Freisetzung und der Anbau von GVP in Deutschland bereits begonnen haben. Ein solches GVOMonitoring sollte aus technischer Sicht durch ein web-basiertes Geoinformationssystem (WebGIS) begleitet werden, das es ermöglicht, Geobasisdaten ebenso wie die Monitoring-Ergebnisse selbst allgemein verfügbar und über implementierte GIS-Funktionen auswertbar zu machen.

Abstract

Goal and Scope

The use of genetically modified plants (GMP) in agriculture is increasing rapidly. While GMP in North and South America are already established an extensive cultivation in Germany is yet to come. Risk assessment on possible effects of released GMP are mainly based on empirical studies with a small spatial extent (laboratories, small-scale field trials). The joint research project ‘Generic detection and extrapolation of genetically modified rape (GenEERA)’ aimed at estimating the dispersal and persistence of genetically modified oilseed rape (Brassica napus) by the use of individual based models. The objective of the article at hand is to give a detailed account of the spatial variability of climate in Northern Germany (German Federal States of Brandenburg, Lower Saxony and Bremen Mecklenburg Western Pomerania, Schleswig-Holstein and Hamburg). Based on this, a method was developed that includes both, the determination of representative oilseed rapefields for modelling the dispersal of GM oilseed rape at field scale, and the subsequent generalisation of the results to landscapes.

Data and Methods

The statistically founded selection of modelling sites was performed by a compilation of available indicators within a GIS environment which are supposed to be important for the dispersal and the persistence of oilseed rape. Meteorological data on precipitation (P), air temperature (T), and sunshine duration (S) collected at up to 1,200 monitoring sites from 1961–1990 were as well as data on wind conditions (W) aggregated multivariate-statistically by Ward cluster analysis. An ecoregionalisation was used for characterising Northern Germany ecologically. Phenological data on the start of the oil seed rape bloom differentiated in the monitoring periods 1961–1990 and 1991–1999, respectively, were regionalised by performing variogram analysis and kriging interpolation. These maps were used to select appropriate Landsat images to identify rape fields by remote sensing algorithms as well as to define the respective flowering periods for individual based modelling.

Results

The separately generated P-T-S-W-Cluster were aggregated to four homogenic climatic regions. In combination with agricultural clusters defining typical landuse patterns (crop rotation, cultivation management) eight model regions were derived which describe the climatic and agronomic variations in Northern Germany. For each of these regions a representative monitoring site was selected serving for individual based modelling. At last, the modelling results were extrapolated back to the model regions applying corresponding GIS queries.

Discussion

The generated climatic regions reflect the transition of marine climate at the North Sea to continental climate in Northeast Germany. The shift in flowering of oil seed rape coincides with other studies on phenological changes of agricultural crops and wild plants.

Conclusions

Due to the huge calculation efforts and the lack of adequate land registers it was not possible to simulate the potential dispersal of GM oil seed rape at farm scale. Thus, generalisations were used to describe the variations of relevant ecological drivers affecting the dispersal of GMP. It could be shown that the aggregation of those factors to homogenic climatic regions was a successful approximation.

Recommendations and Perspectives

Due to the limited empirical data base it is necessary to validate and substantiate the modelling results by a GMP monitoring. The EU Directive 2001/18/EC on the deliberate release of genetically modified organisms into the environment stipulates assessment of direct and indirect effects of GMP on humans and the environment by case-specific monitoring and general surveillance. It should be realised as soon as possible, since the release and the cultivation of GMP in Germany have been started, already. The monitoring should be complemented by the implementation of a web-based geoinformation system (WebGIS) which enables access to relevant geodata and monitoring data and assists in analysing possible GMP impacts.

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Authors and Affiliations

  1. Hochschule Vechta, Postfach 1553, D-49364, Vechta, Germany

    Gunther Schmidt & Winfried Schröder

Authors
  1. Gunther Schmidt
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  2. Winfried Schröder
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Schmidt, G., Schröder, W. Auswahl repräsentativer Standorte zur Modellierung der Ausbreitung von gentechnisch veränderten Pflanzen in Nord-Deutschland. Environ Sci Eur 20, 9–22 (2008). https://doi.org/10.1065/uwsf2007.11.230

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