Identification and Modelling of a Representative Vulnerable Fish Species for Pesticide Risk Assessment in Europe
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Identification and Modelling of a Representative Vulnerable Fish Species for Pesticide Risk Assessment in Europe Von der Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften der RWTH Aachen University zur Erlangung des akademischen Grades eines Doktors der Naturwissenschaften genehmigte Dissertation vorgelegt von Lara Ibrahim, M.Sc. aus Mazeraat Assaf, Libanon Berichter: Universitätsprofessor Dr. Andreas Schäffer Prof. Dr. Christoph Schäfers Tag der mündlichen Prüfung: 30. Juli 2015 Diese Dissertation ist auf den Internetseiten der Universitätsbibliothek online verfügbar Erklärung Ich versichere, dass ich diese Doktorarbeit selbständig und nur unter Verwendung der angegebenen Hilfsmittel angefertigt habe. Weiterhin versichere ich, die aus benutzten Quellen wörtlich oder inhaltlich entnommenen Stellen als solche kenntlich gemacht zu haben. Lara Ibrahim Aachen, am 18 März 2015 Zusammenfassung Die Zulassung von Pflanzenschutzmitteln in der Europäischen Gemeinschaft verlangt unter anderem eine Abschätzung des Risikos für Organismen in der Umwelt, die nicht Ziel der Anwendung sind. Unvertretbare Auswirkungen auf den Naturhalt sollen vermieden werden. Die ökologische Risikoanalyse stellt die dafür benötigten Informationen durch eine Abschätzung der Exposition der Organismen und der sich daraus ergebenden Effekte bereit. Die Effektabschätzung beruht dabei hauptsächlich auf standardisierten ökotoxikologischen Tests im Labor mit wenigen, oft nicht einheimischen Stellvertreterarten. In diesen Tests werden z. B. Effekte auf das Überleben, das Wachstum und/oder die Reproduktion von Fischen bei verschiedenen Konzentrationen der Testsubstanz gemessen und Endpunkte wie die LC50 (Lethal Concentrations for 50%) oder eine NOEC (No Observed Effect Concentration, z. B. für Wachstum oder Reproduktionsparameter) abgeleitet. Für Fische und Wirbeltiere im Allgemeinen beziehen sich die spezifischen Schutzziele auf das Überleben von Individuen und die Abundanz und Biomasse von Populationen. Da Endpunkte auf Organismenebene relative einfach und kostengünstig zu erfassen sind, während die Testung von Populationen ethisch fragwürdig und auch nur schwierig durchführbar ist, müssen die Ergebnisse der Laborstudien, insbesondere für Effekte auf Wachstum und Reproduktion, auf Effekte auf Populationen im Freiland extrapoliert werden. Diese Extrapolation wird meistens vereinfacht durch Sicherheitsfaktoren vorgenommen, die so gewählt werden, dass das Ergebnis mit hoher Wahrscheinlichkeit protektiv ist. Die wahre Schwellenkonzentration kann aber im Einzelfall unter- oder überschätzt werden. Die vorliegende Arbeit hat das primäre Ziel, die ökologische Relevanz der Effektabschätzung für Fische zu erhöhen. Populationsmodelle bieten eine mechanistische Möglichkeit, Effekte auf Populationsebene abzuschätzen. Eine vulnerable Art im Freiland ist nicht nur durch ihre intrinsische Sensitivität gegenüber dem Pflanzenschutzmittelwirkstoff definiert, sondern auch durch die Wahrscheinlichkeit, dem Stressor ausgesetzt zu sein, und die Widerstandsfähigkeit der Population gegenüber z.B. einer Hemmung der Reproduktion. Daher ist es für die Populationsmodellierung wichtig, eine nicht nur rein (toxikologisch) sensitive sondern eine repräsentative auch ökologisch vulnerable Art auszuwählen. In dieser Arbeit im Rahmen des EU-Projektes CREAM wurden solche ‚fokale Arten‘ für die Analyse von Effekte von Pflanzenschutzmitteln auf das Überleben von juvenilen oder adulten Fischen und auf die Reproduktion identifiziert. Zunächst wurde die Wahrscheinlichkeit einer Exposition in Gewässern nahe an landwirtschaftlichen Flächen betrachtet indem von den 579 in Europa vorkommenden Süßwasserfischen 27 Arten herausgefiltert wurden, die in kleinen Gewässern der Agrarlandschaft vorkommen, sich dort auch fortpflanzen, nicht invasiv sind und eine relativ breite Verbreitung in Europa aufweisen. Die Liste wurde anhand von veröffentlichten Daten zum Vorkommen von Fischarten in der Agrarlandschaft verifiziert. Im nächsten Schritt wurde die Widerstandsfähigkeit der Populationen gegenüber Effekten auf Überleben oder Reproduktion mit Matrixmodellen, welche mit Hilfe von Freilanddaten parametrisiert wurden, verglichen (Elastizitätsanalyse). Dabei wurde das Bachneunauge (Lampetra planeri) als die empfindlichste Art gegenüber letalen Effekten auf juvenile Fische, der Hecht (Esox lucius) als die empfindlichste Arte gegenüber letalen Effekte auf adulte Tiere und die Elritze (Phoxinus phoxinus) als empfindlichste Art gegenüber Hemmung der Reproduktion identifiziert. Für die Elritze wurde dann ein Populationsmodell erstellt, um von Effekten auf Reproduktion (Fekundität, Fertilität, Schlupfrate und Überleben der Larven) auf die Populationsebene zu extrapolieren. Das Individuen-basierte Modell (Minnow-IBM) berücksichtigt wichtige Aspekte des Lebenszyklus der Elritze und generelle Prinzipien wie z. B. populationsdichteabhängiges Bertalanffy-Wachstum und allomethrische Beziehungen für Fekundität und Überlebensraten. Die modellierte Populationsdynamik sowie die Struktur der Modellpopulation wurden erfolgreich an Freilanddaten überprüft. Der gesamte Modellierungsprozess wurde detailliert nach neuen Empfehlungen (TRACE Documentation, EFSA Opinion on Good Modelling Practice) dokumentiert und erlaubt dadurch eine kritische Überprüfung des Modellkonzepts, seiner Implementierung und der Modelltestung. Damit stehen umfassende Informationen für die Interpretation und Bewertung der Modellergebnisse zur Verfügung. Die relevanten Reproduktionsendpunkte in Lebenszyklus-Tests mit Fischen (Fish Full Lifecycle Test, als der Test mit der umfangreichsten Erfassung populationsrelevanter Endpunkte) sind direkt als Parameter bzw. Zwischengrößen im Modell enthalten und können daher direkt zur Simulation von Substanzeffekten verändert werden. Die Anwendbarkeit des Modells auf Testergebnisse wurde generisch gezeigt, indem Vorschläge für ein Simulationsszenario und geeignete Populationsendpunkte erarbeitet, Reproduktionsparameter systematisch verringert und deren Auswirkung auf die Population gezeigt wurden. Das Modell kann daher als Werkzeug in der gestuften Risikobewertung eingesetzt werden, wenn Effekte auf die Reproduktion von Fischen betrachtet werden und von Standardtests auf mögliche Effekte auf vulnerable Populationen in der europäischen Agrarlandschaft geschlossen werden soll. Unterschiede in der intrinsischen Sensitivität von Arten (z. B. der im Labor getesteten Art und der Elritze) können mit traditionellen (Sicherheitsfaktoren, Artempfindlichkeitsverteilungen) oder neueren Verfahren wie physiologisch basierten toxikokinetischen-toxikodynamischen (PBTK-TD) Modellen adressiert werden. Möglichkeiten für die Weiterentwicklung des Modells, wie z. B. eine Kopplung mit TK-TD Modellen zur Berücksichtigung zeitvariabler Exposition oder die Berücksichtigung saisonalen Wachstums, werden diskutiert. Die Arbeit bildet damit eine Grundlage für den Einsatz von Fisch-Populationsmodellen in der Risikoabschätzung von Pflanzenschutzmitteln. Zusätzlich zu den direkten Forschungsergebnissen bietet die Information in den Anhängen eine ausführliche Datenbank zu europäischen Süßwasserfischen, welche für die Auswahl weiterer fokaler Arten oder auch für andere Fragestellungen verwendet werden kann. Der vollständige Netlogo-Code des Elritzen-Modells steht ebenfalls als Anhang zur Verfügung und kann damit verwendet und verbessert werden. Summary An estimation of the likelihood of agricultural pesticides to cause adverse effects on ecological systems is required by the European Commission in order to decide on their placement on the market. The ecological risk assessment (ERA) process provides relevant information by analyzing chemical exposure and effects in a science-based manner. Effect assessments mainly rely on standardized toxicity tests performed in laboratories using a limited set of surrogate species which are, in most cases, non-native to Europe. These tests measure the effects of several concentrations of the test substance on the survival, growth and/or reproduction of test individuals resulting in endpoints such as the LC50 (Lethal Concentrations for 50% of a group of test animals) or NOEC (No Observed Effect Concentration, e.g. for growth or reproductive parameters). For aquatic vertebrates (represented by fish) specific protection goals address the survival of individuals and the abundance and biomass of populations. Since organism-level endpoints can easily be measured and are cost-effective, and since testing on field populations is neither ethical nor practical for vertebrates, organism-level results of fish toxicity tests should be extrapolated to field populations, at least the measured effects on growth and/or reproduction. This extrapolation is usually achieved using assessment factors as a protective and simple approach which is nevertheless associated with high uncertainty whereby the true risks posed by pesticides may be over- or under- estimated. The present work primarily aims to increase the ecological relevance of pesticide effect assessment for fish. Population models allow a mechanistic estimation of pesticide effects on fish populations. A vulnerable species in the field is not only characterised by its intrinsic sensitivity to a stressor but also by its susceptibility to pesticide exposure and its population resilience, and therefore the selection of the appropriate species to model for population-level effect assessments is critical. The conducted research, within the framework of the CREAM-EU project, comprehensively