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viele mit dem Bt-Maisanbau verbundenen Risiken gibt es Strategien zur Schadens-
vermeidung. Ähnliche Schadensmöglichkeiten, insbesondere durch Verunreinigung
des Erntegutes, sind bei der Produktion von Saatgut bekannt.
Zusätzlich zu den oben aufgeführten Veränderungen geht ein Bt-Mais anbau-
ender Betrieb ein Haftungsrisiko ein für den Fall, dass auf den konventionellen
Maisflächen in der Nachbarschaft eine über dem Grenzwert liegende Verunreini-
gung (GVO-Anteile > 0,9%) festgestellt wird. Der ökonomische Schaden muss dann
durch Bt-Mais anbauende Betriebe ausgeglichen werden. Da dieses Risiko nicht
konkret abschätzbar ist, geht davon ein Vermeidungseffekt aus. In der Stakeholder-
Interaktionsstudie Brandenburg ( Kap. 15 ) wurde der Anbau von GVO in Bezug
auf das Anbausystem und die betriebliche Organisation betrachtet. Augenmerk lag
hierbei auf der Frage, ob mit dem GVO-Anbau ein neuer Typus von Risiken ent-
steht und wie die Landschaftsstruktur (Anbaukonzentrationen, Flächengeometrien,
Verteilung der Schutzgebiete) das Potenzial für GVO-Anbau beeinflusst. Zusätzlich
wurde eine Befragung unter Bt-Mais anbauenden Betrieben durchgeführt, um eine
tatsächliche Änderung der Anbaupraxis zu erfassen.
1.5.2 Modellentwicklung und Regionalstudien
Die empirisch basiertenWirkungsstudien bleiben notwendig auf kleinere Räume be-
zogen. Ausbreitungsanalysen mit Hilfe von Modellen sind zwar auch auf größeren
Skalen möglich, wurden bisher aber kaum entwickelt. Hier stößt der GeneRisk-
Verbund in einen neuen Bereich vor, der bisher nicht zugänglich war. Ein für ganze
Regionen anwendbares objektorientiertes Modell zur Simulation der Pollenausbrei-
tung von Mais wurde erarbeitet ( Kap. 4 ). Nachdem in vorhergehenden Arbeiten für
Raps ein Ansatz entwickelt worden war, sind entsprechende Arbeiten abgerundet
und für Mais weitergeführt worden (Reuter et al. 2011 ) . Die Ebenen übergreifen-
de Risikoanalyse unterstreicht, dass für Mais die Pollenausbreitung durch Wind
und der damit verbundene Genfluss zwischen verschiedenen Maisbeständen ein
besonders kritisch zu untersuchender Prozess von regionaler Bedeutung ist. Um
diesen zu modellieren, wurde eine Ausbreitungsfunktion für den Pollentransfer
aus den Ergebnissen der vorhandenen hinreichend dokumentierten Experimente
abgeleitet (Reuter et al. 2008 ) . Eine solche Funktion, die einem Ausbreitungs-
modell zugrunde liegt, wird als „Dispersal-Kernel“ bezeichnet. Dieses regionale
Genfluss-Modell ist generisch angelegt: Sowohl quantitative Modifikationen im
Dispersal-Kernel als auch Änderungen des zu bearbeitenden Landschaftsrahmens
können ohne Änderungen am Simulationsprogramm berechnet werden. Lediglich
Eingabedateien (Ausbreitungsdistanzen, Feldgeometrien) müssen für die jeweiligen
Anbausituationen erstellt werden. Mit dem Simulationsmodell wurden Modell-
rechnungen für die Bundesländer Brandenburg, Schleswig-Holstein und Nieder-
sachsen durchgeführt ( Kap. 5 ). Um die Rechnungen durchführen zu können, war
die Charakterisierung der Lage und Größe von Maisfeldern in den entsprechen-
den Landschaftsräumen erforderlich. Hierzu wurden Satellitenbilder ausgewertet
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