A realistic modelling framework to characterize individual and population level effects of chemicals on Daphnia magna : implications for ecological risk assessment

Gabsi, Faten; Schäffer, Andreas

doi:33556

A realistic modelling framework to characterize individual and population level effects of chemicals on Daphnia magna : implications for ecological risk assessment = Ein realistischer Modellansatz zur Beschreibung der Effekte von Chemikalien auf Individuen- und Populationsebene von Daphnia magna : Konsequenzen für die ökologische Risikobewertung

Gabsi, Faten (Author)

2014

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Faten Gabsi

ImpressumAachen 2014

Umfang152 S. : graph. Darst.

Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2014

Zsfassung in dt. und engl. Sprache

Genehmigende Fakultät
Fak01

Hauptberichter/Gutachter
Schäffer, Andreas (Thesis advisor)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2014-04-16

Online
URN: urn:nbn:de:hbz:82-opus-50762
URL: http://publications.rwth-aachen.de/record/444866/files/5076.pdf

Einrichtungen

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Umweltgefährdung (Genormte SW) ; Modellierung (Genormte SW) ; Aquatisches Ökosystem (Genormte SW) ; Daphnia (Genormte SW) ; Biowissenschaften, Biologie (frei) ; Individuen-basierte Modellierung (frei) ; ökologische Risikobewertung (frei) ; TK/TD Modellierung (frei) ; aquatische Ökologie (frei) ; aquatische Toxikologie (frei) ; individual-based modelling (frei) ; ecological risk assessment (frei) ; TK/TD modelling (frei) ; aquatic ecology (frei) ; aquatic toxicology (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 570
rvk: WQ 2300 * WK 1500 * WI 2450 * WI 1500 * AR 12450

Kurzfassung
Der aktuelle Ansatz der Umweltrisikoeinschätzung von Chemikalien zeigt bei näherer Betrachtung einige Schwächen: Schutzziele werden auf Populationsebene einer Spezies definiert, wohingegen die Risikobewertung auf Standard-Laborstudien basiert, bei denen die Toxizität einer Substanz auf einzeine Endpunkte der Organismenebene berichtet wird. Des Weiteren werden diese Laborstudien unter optimalen Bedingungen durchgeführt, während eine Population im Feld variierenden Umweltbedingungen und anderen natürlichen Stressbelastungen ausgesetzt ist. In diesem Zusammenhang wird das Potential von ökologischen Modelle zur Verbesserung der Präzision der Risikobewertung der Umwelt zunehmend herausgestellt. In dieser Doktorarbeit zeige ich das Potential dieser Methode für eine präzise Risikobewertung. Dazu wendete ich ein etabliertes individuen-basiertes Modell für Daphnia magna an, um verschiedene Fragestellungen zu untersuchen und die Methodik der Risikobewertung zu hinterfragen. Für jede Fragestellung hatte ich das Modell durch Implementierung eines Toxizitätsmodells, zusätzlichen individuellen Charakteristiken oder zusätzlichen Umweltprozessen modifiziert. Zunächst befasste ich mich mit einer Substanz, für die bei aus Standardtests abgeleiteten Schwellenwertkonzentrationen Effekte auf Populationen Festgestellt worden waren. Hierzu habe ich das DaphnienModell mit verschiedenen Toxizitätsmodellen kombiniert, die jeweils die Effekte der Substanz auf die Reproduktion und das Überleben der Individuen beschreiben. Mit Hilfe des individuen-basierten Modells habe ich dann die auftretenden Effekte auf die Populationsebene extrapoliert. Vergleicht man die Ergebnisse dieser Simulationsläufe mit Ergebnissen von Populationsstudien, stellt sich heraus, dass die mässig ermittelten Endpunkte (Reproduktion und Mortalität) nicht ausreichen, um die beobachteten Effekte auf Populationsebene zu erklären. Weitere Endpunkte auf der Organismenebene waren daher notwendig, um eine protective Risikoabschätzung Für die Population zu erhalten. Anschließend habe ich das Daphnien Modell als virtuelles Labor genutzt, um den Einfluss von ökologischen Wechselwirkungen auf die Populationssensitivität gegenüber Chemikalien mit verschiedenen Wirkmechanismen zu untersuchen. Hierzu habe ich multiple Stressszenarien getestet, in dem ich chemische mit natürlichen Stressfaktoren kombiniert habe: Die chemische Toxizität richtete sich gegen verschiedene lebenswichtige Prozesse auf Individuenebene, während biotische Wechselwirkungen durch Räuber oder Konkurrenzdruck. Populationsdynamiken wurden bei unterschiedlichen Stufen der Nahrungsverfügbarkeit und Expositionsszenarien simuliert. Die Ergebnisse zeigten, dass der Effekt der toxische Substanz auf Population eine stark von dem herrschenden Umweltstress abhängig ist. Zusätzlich wurden auch wichtige ökologische Faktoren, wie die Dichtabhängigkeit, die Verfügbarkeit von Nahrungsressourcen oder der Allee-Effekt, wegen der Räuber, als treibende Faktoren der Populationssensitivität gegenüber einer toxischen Substanz identifiziert. Somit zeigte die Studie, dass die Resilienz einer Population nicht ausnahmslos von chemisch induziertem Stress abhängig ist. Durch die Berücksichtigung von relevanten chemischen und ökologischen Interaktionen können die Unsicherheiten bei einer Extrapolation von chemisch induzierten Effekten auf die Populationsebene reduziert werden. Im letzten Teil der Arbeit habe ich den oben beschriebenen Modellierungsansatz genutzt, um den Einfluss der Umweltbedingungen auf die Erholung der Population von letalen Effekten abzuschätzen. Dieser Endpunkt wird mit Hilfe von Mesokosmos-Experimenten bestimmt, die nur begrenzte Informationen zu dem experimentellen Design bieten. Modellsimulationen wurden bei verschiedenen Bedingungen durchgeführt: Substanzen mit unterschiedlich starker wirkung auf Mortalität bei verschiedenen Nahrungsangebot- und Temperaturbedingungen jeweils mit und ohne durch Räuber oder Konkurrenzdruck. Die Ergebnisse zeigen, dass die Erholung der Population stark vom jeweiligen Umweltszenario abhängig ist und einzelnen Umweltparametern keine spezifische Rolle zugewiesen werden konnte. Ausschließlich die komplexen Wirkungsmechanismen zwischen den verschiedenen Umweltfaktoren bestimmen ihre jeweiligen Rollen bei der Erholung von Populationen. Zusammenfassend zeigen die Ergebnisse der vorliegenden Studie, dass die Einbeziehung von ökologischen Modellen in die Risikobewertung von Chemikalien eine weitaus realistischere Einschätzung der toxischen Wirkungen auf Nicht-Zielorganismen im Feld schaffen kann. Dies geschieht zum einen durch die Bereitstellung einer mechanistischen Erklärung der toxischen Wirkungen auf Individuen und Population, zum anderen durch die Ermittlung der relevanten Endpunkte, die auf Populationsebene Effekte auslösen, und durch die Einbeziehung der ökologischen Komplexität der Art und seiner Umwelt, für eine realistische Einschätzung der Auswirkungen auf Populationsebene.

The current approach for environmental risk assessment (ERA) of chemicals suffers many limitations. For instance, protection goals often target populations of species whereas RA relies on standard laboratory tests in which toxicity is measured on individual endpoints. From these tests, the threshold concentration of a chemical is derived. In addition, these laboratory tests are conducted under optimal conditions whereas in the field, populations have to cope with varying environmental conditions and natural stressors. Accounting for the environmental context remains only marginally considered in RA. A realistic estimation of population-level effects of chemicals calls for the use of methodologies that extrapolate effects on individuals to the population level and account for multiple stress effects. In this context, the potential of ecological models in improving the accuracy of RA of chemicals has been advocated. In this thesis, I contribute to demonstrating the power of this tool in providing a more accurate RA of chemicals. I used an established individual-based model (IBM) for Daphnia magna to explore different research questions that limit the accuracy of the current methodology. According to each addressed question, I refined the model by implementing toxicity submodels, additional individual traits or further environmental processes. I was first interested in a toxicant for which adverse effects were detected at the measured threshold concentration and thus challenged the conservationism of RA. Multiple effects of this toxicant were reported on exposed daphnids, in addition to the commonly measured effects on reproduction and survival. I applied a multi-modelling approach to understand individuals’ responses and extrapolate them to the population level. Thereby, I combined the IBM to different toxicity submodels describing individual effects on reproduction and survival. Using the IBM, I ran simulations to extrapolate these effects to the population level. Simulation results confronted to population tests revealed that these endpoints did not fully capture effects on populations. To this end, additional individual-level effects had to be integrated and were thus behind the failure of RA to be conservative. Second, I explored the influence of ecological interactions on population sensitivity to chemicals with different modes-of-action on individuals, by using the IBM as a virtual laboratory. I tested multiple stress exposure scenarios, by combining different chemical and non-chemical stressors’ effects on individuals. In the model, chemical toxicity targeted different vital individual-level processes. Predatory and competition effects were implemented using a worst-case approach. Population dynamics were simulated at different food levels and exposure scenarios. Results revealed that population responses to chemicals are highly sensitive to the environmental stressor. Additionally, important ecological features like density dependence, availability of food resources or the Allee effect due to predation were identified as main drivers of population sensitivity to chemicals. This study demonstrates that population resilience cannot be attributed to chemical stress only and that accounting for relevant chemical and non-chemical interactions would reduce uncertainties when extrapolating effects to the population level. Finally, I used the same modelling framework to assess the impact of the environmental scenario on population recovery from lethal effects. Population recovery is determined from mesocosm experiments whose results are limited to the adopted experimental design. Simulation experiments were performed for chemicals with different lethality levels at different food and temperature conditions, with and without species interactions. Results revealed that recovery of populations strongly depended on the environmental scenario. In fact, highly heterogeneous responses to the same chemical were obtained when the environmental conditions changed. In addition, no specific role could be attributed to any environmental variable in isolation. Only the complex interactive mechanisms between the different factors constituting the full environmental scenario determined their mutual roles in controlling population recovery. Unless these combinations of factors and effects are simultaneously taken into account in RA, we cannot understand the mechanisms controlling population recovery from chemical exposure. In conclusion, the findings of this thesis demonstrate that ecological modelling holds a great potential in assisting RA of chemicals in the future by i) providing a mechanistic explanation of toxicity effects on individuals and their consequences on populations, ii) identifying the modes of action triggering population-level effects, and iii) integrating the necessary environmental complexity related to the species and its environment for a more realistic estimation of population-level effects.

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