Measuring and predicting the effects of time variable exposure of pesticides on populations of green algae : combination of flow through studies and ecological modelling as an innovative tool for refined risk assessments

Weber, Dennis; Ratte, Hans Toni

doi:32105

Measuring and predicting the effects of time variable exposure of pesticides on populations of green algae : combination of flow through studies and ecological modelling as an innovative tool for refined risk assessments = Messung und Vorhersage der Effekte zeitlich-variabler Exposition von Pflanzenschutzmitteln auf Algenpopulationen : Kombination von Durchfluß-Experimenten und ökologischer Modellierung als innovatives Werkzeug für verbesserte Risikobewertungen

Weber, Dennis (Author)

2012 & 2013

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Denis Weber

ImpressumAachen : Publikationsserver der RWTH Aachen University 2012

Umfang213 S. : Ill., graph. Darst.

Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2012

Prüfungsjahr: 2012. - Publikationsjahr: 2013. - Zsfassung in dt. und engl. Sprache

Genehmigende Fakultät
Fak01

Hauptberichter/Gutachter
Ratte, Hans Toni (Thesis advisor)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2012-09-14

Online
URN: urn:nbn:de:hbz:82-opus-43492
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/211799/files/4349.pdf

Einrichtungen

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Risikoanalyse (Genormte SW) ; Pflanzenschutzmittel (Genormte SW) ; Algen (Genormte SW) ; Grünalgen (Genormte SW) ; Umwelttoxikologie (Genormte SW) ; Aquatisches Ökosystem (Genormte SW) ; Biowissenschaften, Biologie (frei) ; Risikoabschätzung von Pflanzenschutzmitteln (frei) ; zeitlich-variable Exposition (frei) ; Effekt-Modellierung (frei) ; Populationsmodellierung (frei) ; Algen-Modell (frei) ; aquatische Ökotoxikologie (frei) ; Algenpopulation (frei) ; population modelling (frei) ; time-variable exposure (frei) ; green algae (frei) ; ELINK (frei) ; pesticide risk assessment (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 570

Kurzfassung
Die Risikoabschätzung von Pflanzenschutzmitteln für aquatische Nicht-Zielorganismen in der Europäischen Union vergleicht gemessene Effektdaten mit Modellvorhersagen zur Exposition. FOCUS-Expositionsmodelle liefern dazu Vorhersagen von Umweltkonzentrationen in Oberflächengewässern. Diese Modellrechnungen basieren auf realistischen worst-case Szenarien, die landwirtschaftliche Nutzungsbedingungen in der EU repräsentieren. Der Eintrag von Pflanzenschutzmitteln kann über Spray-Drift, Oberflächenabfluss oder Dränage, in Kombination und mehrfach erfolgen, was zusammen mit der Fließdynamik zu zeitlich variabler Exposition im Gewässer führt. Im Gegensatz dazu basieren die Standardlaborstudien, die Messdaten von Toxizität und Effekten liefern, auf der Annahme eines singulären Substanzeintrages in ein stehendes Gewässer. Ein Vergleich dieser einfachen Annahmen mit zeitlich-variablen Eintragsmustern aus den FOCUS-Modellen ist schwierig und ist bisher nur durch grobe Vereinfachungen und durch unrealistische worst-case Abschätzungen möglich. Seit Einführung der FOCUS-Szenarien für die Risikoabschätzung von Pflanzenschutzmitteln in der EU wird darüber diskutiert, wie zeitlich-variable Eintragsmuster mit Effektdaten auf Basis einfacher Expositionsannahmen verglichen und interpretiert werden sollen. Abschätzungen von Effekten auf Populationsebene und von Wiedererholungszeiten nach zeitlich-variabler Exposition gewinnen mehr und mehr an Bedeutung. Um die Risiken für aquatische Organismen (z.B. Grünalgen) realistischer, aber dennoch protektiv und mit ausreichenden Sicherheitsmargen abschätzen zu können, muss in diesem Bereich ein fundiertes Grundlagenwissen geschaffen werden. Der kombinierte Einsatz von Populationsmodellen und ökotoxikologischen Experimenten ist dabei ein vielversprechender Schritt nach vorne. Für die vorliegende Arbeit wurden aus der Vielzahl von möglichen Interaktionen von Pflanzenschutzmitteln und aquatischen Nicht-Zielorganismen beispielhaft die Kombination von Herbiziden und Algen ausgewählt. Diese Arbeit hatte das Ziel, einen neuen Ansatz für die Bewertung von Effekten zeitlich-variabler Exposition auf Algen zu entwickeln und zu testen. Dieses Konzept besteht darin, ökotoxikologische Experimente eng, zielgerichtet und aufeinander abgestimmt mit dem Einsatz eines Populationsmodells zu kombinieren. Dies erforderte zum einen die Entwicklung eines Algenmodells, einschließlich aller notwendigen Schritte zur Überprüfung und Validierung des Modells, und zum anderen die Durchführung von Laborexperimenten für die Erhebung empirischer Daten. Das mechanistische Kompartiment-Modell SAM-X (Simple Algae Model EXtended) wurde im Rahmen dieser Arbeit entwickelt. Das Modell kann die Wachstumsdynamiken der vier verschiedenen Algenspezies unter statischen oder kontinuierlichen Kulturbedingungen beschreiben. Um das Ziel dieser Arbeit auch von der experimentellen Seite zu adressieren, wurde ein Durchflußsystem zur kontinuierlichen Kultivierung von Algen entwickelt und eingesetzt. Die Verwendung eines solchen Systems machte es möglich, Algenpopulationen einem Pflanzenschutzmittel im zeitlich-variablen Maßstab auszusetzen. Der Aufbau des Systems basierte auf dem Chemostatenprinzip, welches ohne die Notwendigkeit einer externen Einflussnahme einen langfristig stabilen Einsatz ermöglichte. Die Ergebnisse dieser Arbeit bestätigen die Aussagen aus der wissenschaftlichen Literatur, dass Durchfluss-Systeme geeignete Werkzeuge sind, um die Effekte toxischer Substanzen auf Algen zu untersuchen und zu bewerten. Das entwickelte Algenmodell bewies sein Potential, die wachstumshemmenden Effekte zeitlich-variabler Exposition ebenso wie die Wiedererholung der Populationen, richtig zu beschreiben. Überdies belegen die Simulationsergebnisse die Effizienz und Tauglichkeit des Modells, die Auswirkungen von Pflanzenschutzmitteln auf Populationsebene nach zeitlich-variabler Exposition vorhersagen zu können. Eine Verwendung des Modells, als festem Bestandteil der Risikoabschätzung von Pflanzenschutzmitteln, wäre folglich von großem Vorteil. Ebenso konnte die Effektivität des Konzepts einer engen und voneinander abhängigen Kombination von Experimenten und Modellierung gezeigt werden. Zusammenfassend konnte mit dieser Arbeit ein vielversprechender, neuer Ansatz aufgezeigt werden, die Expositionsprofile von Pflanzenschutzmitteln in Oberflächengewässern in zeitlich-variablem Maßstab, sowie deren Auswirkungen auf Algenpopulationen, realitätsnäher nachzubilden und zu bewerten. Die schlüssigen Ergebnisse des aufgestellten Konzepts machen deutlich, dass Populationsmodelle als Unterstützung in der Risikoabschätzung von Pflanzenschutzmitteln, nutzbringend Verwendung finden können.

The EU risk assessment of pesticides for aquatic organisms relates measured effect data to exposure values obtained from model predictions. The FOCUS exposure models provide Predicted Environmental Concentrations in surface waters. Calculations use realistic worst-case scenarios, based on representative agricultural conditions. Pesticide input via spray drift, runoff or drain flow results in exposure patterns in a time-variable scale. Standard toxicity tests and effect data are based on the assumption of a single exposure event into a static water body. Relating the results of these standard tests to FOCUS time-variable exposure patterns is only possible by gross simplifications and the use of overly conservative worst-case assumptions. The topic on how to relate pulsed exposure patterns to simple exposure assumptions is discussed since the inclusion of the FOCUS scenarios in the EU risk assessment of pesticides. Population-level effects and time-to-recovery after time-variable exposure need to be considered for more realistic, but still conservative risk assessments. One way forward is the use of population models within the higher-tier risk assessment, in close combination with ecotoxicological experiments. Out of the multitude of interactions of pesticides and aquatic non-target organisms, the example of herbicides and algae was chosen for this work. This work aimed to develop and test a new approach to assess the effects of time-variable exposure on algae. This approach comprised the close combination of ecotoxicological experiments and population modelling. It involved the development of an algae model including all necessary steps for verification and validation as well the performance of laboratory experiments. A mechanistic compartment model, SAM-X (Simple Algae Model EXtended), was developed. This model describes population dynamics of the four different algae species under static as well as under continuous culture conditions. The experimental approach of this work was the development and application of a flow-through system for the continuous culture of algae. Thereby, the exposure of algae populations to a pesticide could be investigated in a time-variable scale. This setup was based on the Chemostat principle, which allowed a continuous operation in a stable manner without the need of external influence. The results of this work confirm the proposals available in literature to use flow-through systems as appropriate higher-tier tools to assess effects of complex toxicant exposure to algae. The algae model proved its capability to simulate effects on population growth and times to recovery after time-variable exposure of toxicants. Moreover, the results support the use of the algae model as a predictive tool to assess effects of pesticides on population level. Thus, an implementation of the model as an inherent part of the pesticide risk assessment would be an asset. The usefulness of the combined approach was confirmed by the results, as not only the experiments offered detailed information on population-level effects after pesticide exposure, also the model application showed practical advantages: It can be applied for designing and improving the flow-through study as a first step, to describe the results as a second step, and thirdly, to extrapolate to different exposure scenarios to predict effects on the algae populations. In summary, this work demonstrated an excellent option to represent pulsed exposure of a pesticide and corresponding effects on algae a bit closer to reality. The conclusive results of the combined approach confirm the beneficial use of population models as supporting tools in higher-tier risk assessment of aquatic toxicants.

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