Assessment of regional capabilities for agricultural coexistence with genetically modified maize
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- 作者：Angelika Wurbs (1)
Claudia Bethwell (1)
Ulrich Stachow (1) - 关键词：GM ; crops ; Genetically modified crops ; Bt ; maize ; coexistence ; maize ; simulation model ; GIS
- 刊名：Environmental Sciences Europe
- 出版年：2012
- 出版时间：December 2012
- 年：2012
- 卷：24
- 期：1
- 全文大小：730KB
- 参考文献：1. H?ltl K, Wurbs A: Simulation of GM maize-cultivation scenarios under different coexistence regulations. / Implications of GM-Crop Cultivation at Large Scales Edited by Breckling B, Reuter H, Verhoeven R. / Theorie in der ?kologie 14 2008. Frankfurt, Peter Lang, pp 43-6
2. Devos Y, Reheul D, Thas O, De Clercq EM, Cougnon M: Cordemans K Implementing isolation perimeters around genetically modified maize fields. / Agron Sustain Dev 2007, 27:11-0. CrossRef
3. Sanvido O, Widmer M, Streit B, Szerencsits E, Bigler F: Definition and feasibility of isolation distances for transgenic maize cultivation. In / Transgenic Res Edited by: Edited by Breckling B, Reuter H, Verhoeven R. Theorie in der ?kologie. 17 2008: 317-35
4. Devos Y, Demont M, Dillen K, Reheul D, Kaiser M, Sanvido : Coexistence of genetically modified (GM) and non-GM crops in the European Union -a review. / Agron Sustain Dev 2009, 29:11-0. CrossRef
5. Reuter H, Breckling B, Wurbs A, H?ltl K: Modelling maize cross-pollination probabilities on the regional level -exemplary simulations for the county Elbe Elster in Brandenburg, Gemany. / Implications of GM-Crop Cultivation at Large Scales Edited by Breckling B, Reuter H, Verhoeven R. / Theorie in der ?kologie 14 2008. Frankfurt, Peter Lang, pp 54-8
6. Bayrisches Landesamt für Statistik und Datenverarbeitung: Genesis Online Bayern. [https://www.statistikdaten.bayern.de/genesis/online/logon (download 27.07.2009)] [ (download 27.07.2009)]
7. Statistische ?mter des Bundes und der L?nder: / Statistik lokal, Daten für die Gemeinden, kreisfreien St?dte und Kreise Deutschlands. IT.NRW, Düsseldorf; 2009.
8. Statistische ?mter des Bundes und der L?nder: Regionaldatenbank Deutschland, Genesis. [https://www.regionalstatistik.de/genesis/online/logon (download 14.07.2009)] [ (download 14.07.2009)]
9. Vermessungsverwaltungen der L?nder und BKG: Verwaltungsgrenzen BRD 2007. 2007 Frankfurt am Main
10. Vermessungsverwaltungen der L?nder und BKG: ATKIS, Basis-DLM. 2008 Frankfurt am Main
11. Bayerisches Landesamt für Umwelt: Schutzgebietsdaten/?kofl?chen aus dem Bayerischen Fachinformationssystem Naturschutz (FIS-Natur). 2009. - 作者单位：Angelika Wurbs (1)
Claudia Bethwell (1)
Ulrich Stachow (1)
1. Institut für Landnutzungssysteme, Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) e.V., Eberswalder Stra?e 84, Müncheberg, D-15374, Germany - ISSN：2190-4715
文摘
Background The coexistence of agricultural production with and without the use of genetically modified (GV) crops is supposed to be made possible in Germany by regulations, which include minimal distances of GV-fields to potentially susceptible crop fields and habitats. To explore the impact of these regulations on region specific coexistence potentials, we broadened the applicability of an existing method for the simulation of the spatial distribution of arable fields cropped with conventional, organic and GV-maize. We used simulations which combine a variety of minimum distances of GV-maize fields to assess regional specific options and limitations for coexistence. Results An existing method was extended to be applicable for different spatial scales, from the large (e.g. Federal State) to small (e.g. municipality). Input data consisted of cropping statistics, geometry of arable fields and protected areas. Scenarios of cropping situations included various minimal distances between GV-maize fields and protected areas and various proportions of maize within the areas. The results of the simulations represent possible distribution patterns of non-GV and GV-maize fields as well as the size of the remaining area in which additional GV-maize can be grown without violating the minimal distance rules. As suspected, increasing proportions of GV-maize and increasing minimal distances lower the areas suitable for additional GV-maize. However, the relation between the area of GV-maize grown and those suitable for GV-maize cultivation varied between the scenarios. Moreover, the variability between the municipalities was even more evident, due to varying landscape structure (proportion of maize, the ratio total arable land to maize, proportion of protected areas). Areas with high proportions of GV-maize, of protected areas and of maize could be problematical for coexistence. We discuss these parameters with regard to other coexistence studies. Conclusions Our method is suitable to simulate the spatial distribution of fields cultivated with GV-crops and non-GV-crops on various scales. Simulations on the scale of a Federal State reveals those areas, in which coexistence could be problematical. Simulations on a county scale, however, allow more insight into options and restrictions for coexistence in relation to landscape structural characteristics, which also can be transferred to larger scales. On the scale of municipalities simulations can help to analyse the limits of coexistence in areas of high conflict potential, moreover this level is more realistic with regard to practical agricultural decisions on the farm level. Zusammenfassung Hintergrund Die Koexistenz verschiedener landwirtschaftlicher Produktionsformen -mit und ohne Anbau von gentechnisch ver?nderten Pflanzen (GVO) -soll durch gesetzlich fixierte Regeln erm?glicht werden, die unter anderem die Mindestabst?nde von GVO-Anbaufl?chen zu potenziell empfindlichen anderen Ackerfl?chen und Biotopen festlegen. Hier wurde eine Methode weiterentwickelt zur Simulation der r?umlichen Verteilung der Anbaufl?chen von konventionellem, ?kologischem und GV-Mais um regionsspezifische Koexistenzpotenziale von gentechnisch ver?ndertem Mais, sowie potenzielle Konfliktgebiete zu identifizieren. Ergebnisse Eine für Brandenburg entwickelte GIS-Simulationsmethode wurde durch die Verwendung fl?chendeckend vorhandener Daten so erweitert, dass sie bundesweit übertragbar ist und auf unterschiedlichen r?umlichen Skalenebenen angewandt werden kann, von gro?r?umig (Bundesland) bis lokal (Gemeinde). Als Eingangsdaten wurden Anbaustatistiken sowie Geometrien der Ackerfl?chen und von FFH- und Naturschutzgebieten verwendet. In den Szenarien wurden Abstandsregelungen zwischen Maisanbaufl?chen und zu Schutzgebieten und der GV-Maisanteil variiert. Die Ergebnisse der Simulation sind m?gliche r?umliche Verteilungen von Nicht-GV-Mais und GV-Mais sowie die potenziell für den Anbau von GV-Mais zur Verfügung stehende Fl?che. Mit zunehmendem GV-Maisanteil und Mindestabst?nden zu Schutzgebieten wird die für den GV-Mais zur Verfügung stehende Fl?che st?rker ausgesch?pft. Der Anteil des GV-Mais an der potenziell für den Anbau von GV-Mais zur Verfügung stehenden Fl?che variierte zwischen den Szenarien, und noch st?rker jedoch regional zwischen den Landkreisen, verursacht durch deren verschiedene agrar- und landschaftsstrukturelle Ausstattung (Maisanbauanteil, Verh?ltnis Ackerlandsanteil/Maisanbauanteil, Schutzgebietsanteil). Ein r?umliches Konfliktpotenzial bei der Umsetzung der Koexistenz ist in Gebieten hohen Nutzungsdrucks zu erwarten, d.h. in denen sowohl der Maisanbauanteil an der Ackerfl?che und der Anbauanteil von GV-Mais, als auch der Schutzgebietsanteil hoch sind. Diese Faktoren werden diskutiert in Bezug zu Ergebnissen weiterer Koexistenzstudien. Schlussfolgerungen Die vorgestellte Methode ist geeignet, die r?umliche Verteilung des Anbaus von Nicht-GV-Mais und GV-Mais auf unterschiedlichen Skalenebenen zu simulieren: Die Ebene eines Bundeslandes liefert Hinweise auf Gebiete, in denen die Koexistenz problematisch sein k?nnte und kann als Grundlage weiterer Berechnungen, wie zum Beispiel der Modellierung von Genflüssen auf Landesebene dienen. Die Simulation auf der Ebene eines Landkreises oder einer Gemeinde erm?glicht genauere Aussagen über die M?glichkeiten und Grenzen der Koexistenz. Auf der Ebene der Landkreise k?nnen z.B. unterschiedliche agrar- und landschaftsstrukturelle Situationen untersucht und für eine nachfolgende Regionalisierung angewandt werden. Die Ebene der Gemeinden erlaubt die Analyse der Grenzen der Koexistenz für Gebiete mit h?herem r?umlichen Konfliktpotenzial. Simulationen auf lokaler Ebene erscheinen darüber hinaus n?her an den Entscheidungsm?glichkeiten der landwirtschaftlichen Praxis.