Potenzielle Umwelt- und Gesundheitsrisiken des Pflanzenschutzmitteleinsatzes transparent berechnen

Niklas Möhring, Per Kudsk, Jens Erik Ørum, Liese Nistrup Jørgensen und Robert Finger*

Die Reduktion von Risiken aus dem Pflanzenschutzmitteleinsatz (PSM) steht in der Schweiz und der EU im Fokus der Agrarpolitik. Absenkpfade für Umwelt- und Gesundheitsrisiken wurden beispielsweise in Nationalen Aktionsplänen vereinbart und sind die Grundlage für (Politik)massnahmen für einen nachhaltigeren Pflanzenschutz. Ein zentraler Punkt bei der Vereinbarung und Messung von Politikzielen, sowie der Bewertung von Massnahmen ist der Indikator, welcher für die Bewertung der Risiken genutzt wird (Möhring et al., 2020). Studien haben gezeigt, dass die Nutzung einfacher Mengenindikatoren, welche die heterogenen Eigenschaften der Wirkstoffe ignorieren, zu ineffektiven und teilweise sogar den Reduktionszielen entgegengesetzten Massnahmen führen können (Möhring et al., 2019).

Bekannte Beispiele für Risikoindikatoren sind beispielsweise die EIQ und SYNOPS Indikatoren (Kovach et al., 1992, Strassemeyer et al., 2017; de Baan, 2020), sowie der dänische ‘Pesticide Load Indikator’ (Kudsk et al., 2018). Letzterer wird bereits seit 2013 als offizieller PSM Risikoindikator Dänemarks, zur Messung des Fortschrittes im Nationalen Aktionsplans, sowie als Grundlage für die in Dänemark eingeführte risikobasierte PSM Besteuerung eingesetzt wird. Er ist somit vielfach geprüft und validiert. Zudem ist er skalierbar vom Produkt- zum Kultur-, Betriebs- und regionalen/nationalen Niveau, basiert auf öffentlich verfügbaren Daten, ist transparent dokumentiert und relativ einfach berechenbar. In Dänemark werden Daten zum PSM Einsatz auf betrieblicher, regionaler und nationaler Ebene erhoben und mittels des Pesticide Load Indikators dann auf nationaler Ebene zur Bewertung der Fortschritte im Nationalen Aktionsplan genutzt (siehe auch Kudsk et al., 2018, Mesnage et al., 2021).

Der Pesticide Load ist ein Indikator für potenzielle Risiken (er berücksichtigt nicht den Anwendungskontext) und berechnet sich aus drei gleichgewichteten Komponenten: i) dem Human Health Load (mögliche Auswirkungen auf menschliche Gesundheit, basierend auf H- und R-Sätzen), Ecotoxicity Load (mögliche Auswirkungen auf Ökosysteme, basierend auf kurzzeitigen und chronischen Wirkungen auf elf Zeigerorganismen), und Fate Load (Umweltverhalten, basierend auf der Halbwertszeit im Boden, dem Potenzial für Bioakkumulation und Risiko der Auswaschung in Gewässer).

Wir haben ein R-Package veröffentlicht (Möhring et al., 2021a), welches frei zugänglich ist, und mit dem sich der Pesticide Load für beliebige PSM Anwendungen einfach berechnen lässt.[i]  In einem in der Zeitschrift Computers and Electronics in Agriculture publizierten Artikel beschreiben wir die Berechnung des Indikators sowie die Nutzung des R-Packages im Detail und geben Beispiele für die Anwendung des Pesticide Load Indikators und des R-Pakets (Möhring et al., 2021b). Das Ziel ist es den Indikator einem breiten Publikum zugänglich zu machen. Es kann beispielsweise Anwendung finden in der Wissenschaft, Politik, Verwaltung, vor- und nachgelagerten Stufen, bei PSM Nutzern oder in der Lehre[ii].

Basierend auf Daten zur Nutzung von PSM Produkten, enthaltenen Wirkstoffen sowie deren Konzentrationen und Eigenschaften kann der Nutzer den Pesticide Load sowie die drei Sub-Indikatoren berechnen. Daten zu den Eigenschaften der Wirkstoffe können beispielsweise aus öffentlich zugänglichen Datenquellen (bspw. Dossiers zur Registrierung von Produkten) oder Datenbanken welche diese Informationen sammeln und zusammenfassen (bspw. die Pesticide Properties Database, Lewis et al., 2016) bezogen werden.

Das R-Package bietet weiterhin die Möglichkeit Eigenschaften der Wirkstoffe automatisch aus der Pesticide Properties Database zu suchen, basierend auf deren Identifikationsnummern. Ausserdem können die dänischen Referenzwerte und Gewichtungen angepasst werden, um bspw. die Auswirkungen von unterschiedlichen Präferenzen bei der Gewichtung von Prioritäten (Schutz von Bienen, Gewässern etc.) zu eruieren.[iii]

Referenzen:

de Baan, L. (2020). Sensitivity analysis of the aquatic pesticide fate models in SYNOPS and their parametrization for Switzerland. Science of the Total Environment, 715, 136881. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.136881

Kovach, J., Petzoldt, C., Degni, J., & Tette, J. (1992). A method to measure the environmental impact of pesticides.

Lewis, K. A., Tzilivakis, J., Warner, D. J., & Green, A. (2016). An international database for pesticide risk assessments and management. Human and Ecological Risk Assessment: An International Journal, 22(4), 1050-1064. https://doi.org/10.1080/10807039.2015.1133242

Mesnage , R. Straw, E.A., Antoniou, M.N. Benbrook, C. Brown, M.J.F., Chauzat, M-J., Finger, R., Goulson, D., Leadbeater, E., López-Ballesteros, A., Möhring, N., Neumann, P., Stanley, D., Stout, J.C., Thompson, L.J., Topping, C.J., White, B., Zaller, J.G., Zioga, E. (2021). Improving pesticide-use data for the EU. Nature Ecology & Evolution. In Press  https://doi.org/10.1038/s41559-021-01574-1

Möhring, N., Gaba, S., & Finger, R. (2019). Quantity based indicators fail to identify extreme pesticide risks. Science of the total environment, 646, 503-523. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.07.287

Möhring, N., Ingold, K., Kudsk, P., Martin-Laurent, F., Niggli, U., Siegrist, M., Studer, B., Walter, A., Finger, R. (2020). Pathways for advancing pesticide policies. Nature Food 1, 535–540 https://doi.org/10.1038/s43016-020-00141-4

Möhring, N., Finger, R., Kudsk, P., Vidensky, L.., Schmitt, U., Nistrup Jørgensen, L., & Ørum, J. E. (2021a). PesticideLoadIndicator (R-Package). https://cran.r-project.org/package=PesticideLoadIndicator

Möhring, N., Kudsk, P., Nistrup Jørgensen, L., Ørum, J. ., Finger, R. (2021b). An R package to calculate potential environmental and human health risks from pesticide applications using the ‘Pesticide Load’ indicator applied in Denmark. Computers and Electronics in Agriculture 191: 106498. https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106498 (open access)

Strassemeyer, J., Daehmlow, D., Dominic, A. R., Lorenz, S., & Golla, B. (2017). SYNOPS-WEB, an online tool for environmental risk assessment to evaluate pesticide strategies on field level. Crop protection, 97, 28-44. https://doi.org/10.1016/j.cropro.2016.11.036

*Niklas Möhring ist Stipendiat des Schweizer Nationalfonds am Centre d’Etudes Biologique Chizé des CNRS, Frankreich.

Per Kudsk ist Professor am Department Agarökologie und Pflanzenschutz der Universität Aarhus, Dänemark.

Jens Erik Ørum ist Senior Adviser am Department for Food and Resource Economics der Universität Kopenhagen, Dänemark.

Liese Nistrup Jørgensen ist Senior Scientist am Department Agarökologie und Pflanzenschutz der Universität Aarhus, Dänemark.

Robert Finger ist Professor für Agrarökonomie und -politik an der ETH Zürich.


[i] Mit dem R-Package berechnete Werte mögen von den offiziell in Dänemark verwendeten Werten, bspw. aufgrund der Verwendung von unterschiedlichen Datenquellen abweichen.

[ii] Transparenz bzgl. des PSM Einsatz ist dabei eine wichtige Voraussetzung für aussagekräftige Berechnungen (Mesnage et al., 2021).

[iii] Es ist jedoch zu berücksichtigen, dass der dänische Pesticide Load und die berücksichtigten Gewichte und Referenzwerte vorsichtig abgestimmt worden sind um eine ungefähr gleiche Berücksichtigung von den drei Komponenten menschliche Gesundheit, Ökotoxizität und Umweltverhalten zu erreichen.

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About Robert Finger

I am Agricultural Economist and head of the Agricultural Economics and Policy Group at ETH Zurich. Group Website: www.aecp.ethz.ch. Private Website: https://sites.google.com/view/fingerrobert/home