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Mittwoch, den 14. Februar 2018 um 07:26 Uhr

Verbesserte Vorhersage von Pestizidrückständen

Der Einsatz von Pestiziden kann im Boden zu toxischen und umweltproblematischen Rückständen führen. Bei welchen Pestiziden dies in welchem Maße der Fall ist, konnte bislang nicht detailliert bestimmt werden. Forscher des Helmholtz-Zentrums für Umweltforschung (UFZ) haben nun gemeinsam mit Kollegen der Technischen Universität Dänemark (DTU) ein Modell entwickelt, mit dem sich die Bildung potenziell toxischer Rückstände genauer vorhersagen lässt. Es könnte künftig zur Gefährdungsabschätzung im Pestizid-Zulassungsverfahren der Europäischen Chemikalienagentur (ECHA) zum Einsatz kommen. Die Studie ist in der aktuellen Ausgabe des Fachmagazins „Environmental Science and Technology“ erschienen.

Durch Abbauprozesse von Pestiziden reichern sich im Boden so genannte nicht extrahierbare Rückstände (NER) an. Diese sind fest an Bodenpartikel gebunden und können sowohl aus unschädlicher bakterieller Biomasse (biogene Rückstände), aus dem Pestizid selbst als auch aus Abbauprodukten bestehen, die toxisch wirken und ein Umweltproblem darstellen (toxische Rückstände). Wie groß dabei der Anteil toxikologisch relevanter Rückstände ist, ist von Pestizid zu Pestizid unterschiedlich und mit bisherigen Methoden nicht genau zu bestimmen. „Doch das ist wichtig zu wissen, wenn eine möglichst realistische Abschätzung der Gefährdung erfolgen soll“, sagt Prof. Matthias Kästner, Umweltbiotechnologe am UFZ.

Gemeinsam mit Kollegen von der Technischen Universität Dänemark haben die UFZ-Forscherinnen und -Forscher ein Modell entwickelt, mit dem sie zunächst den Anteil biogener Rückstände berechnen, der durch bakterielle Abbauprozesse entstehen kann. Werden dann von der Gesamtmenge an nicht extrahierbaren Rückständen (NER) – diese wird für alle Pestizide im Rahmen der Zulassung bestimmt – die modellierten biogenen Rückstände abgezogen, ergibt sich daraus der Anteil der toxikologisch relevanten Rückstände. „Das sind dann genau die Rückstände, um die es sich dreht“, sagt Kästner. „Sie können durch Mikroorganismen oft nicht weiter abgebaut werden, können toxisch und für den Boden problematisch sein.“

Im Kern des Modells steht die Analyse der chemischen Struktur des jeweiligen Pestizids. Sie wird auf eine mögliche Verwertung durch Bakterien hin genauestens untersucht. „Da Mikroorganismen sich prinzipiell von allem ernähren, was ihnen Energie liefert, können ihnen auch Schadstoffe wie Pestizide als Nahrungsquelle dienen“, erklärt Kästner. „Und je nach chemischen Bindungs- und Energieeigenschaften eines Stoffs können die Bakterien ihn schneller oder langsamer knacken und mehr oder weniger Energie aus ihm ziehen.“ Aus den Analyseergebnissen berechneten die Forscher dann die mögliche Menge mikrobieller Biomasse, die durch den Abbau des Pestizids entstehen kann und in Form unschädlicher biogener Rückstände im Boden verbleibt.

Im Rahmen der Studie haben die Wissenschaftler die biogenen Rückstände von 40 verschiedenen Pestiziden modelliert und mit Messwerten aus Bodenuntersuchungen der Zulassungsverfahren verglichen, in denen die Mengen biogener Rückstände dieser Pestizide bestimmt wurden. „Es war mehr als zufriedenstellend zu sehen, dass unsere Modellrechnungen mit den tatsächlich ermittelten Werten weitgehend übereinstimmten“, sagt Kästner. „Das macht es nun möglich, anhand von Moleküleigenschaften im Vorhinein abzuschätzen, welche Pestizide potenziell biologisch abbaubar sind und mit welchem Anteil toxischer Rückstände zu rechnen ist. Dafür sind nun keine langwierigen Versuchsreihen mehr notwendig.“ Das neue Modell soll künftig die Gefährdungsabschätzung von Pestiziden verbessern. Die Chancen stehen gut, dass es im Zulassungsverfahren der Europäischen Chemikalienagentur (ECHA) eingesetzt wird.


Den Artikel finden Sie unter:

http://www.ufz.de/index.php?de=36336&webc_pm=4/2018

Quelle: Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung - UFZ (02/2018)


Publikation:
Prediction of the Formation of Biogenic Nonextractable Residues during Degradation of Environmental Chemicals from Biomass Yields: Stefan Trapp, Andreas Libonati Brock, Karolina Nowak, and Matthias Kästner, Environmental Science & Technology 2018 52 (2), 663-672, http://dx.doi.org/10.1021/acs.est.7b04275

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