Simulation des Schwefel-Haushaltes von landwirtschaftlich genutzten Böden mit dem Modell SULFONIE
Matthias Willmsa , Frank Eulensteina, Janusz Olejnikb, Kurt Christian Kersebaumc
a Institut für Landnutzungssysteme und Landschaftsökologie
c Institut für Landschaftssystemanalyse
Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) e. V.
Eberswalder Straße 84, 15374 Müncheberg
b Institut für Agrarmeteorologie der landwirtschaftlichen Universität Poznan, 60-660 Poznan, Polen
mwillms@zalf.de feulenstein@zalf.de ckersebaum@zalf.de
Abstract: Zur Abbildung der Schwefeldynamik in der durchwurzelten Zone des Bodens wurde das Simulationsmodell SULFONIE auf Basis des Modells HER- MES entwickelt. Auf Basis der Landnutzungsdaten, der Bodendaten und der Wet- terdaten berechnet das Modell SULFONIE die aktuelle Verdunstung, die Sicker- wasserrate, die Mineralisation der organischen Substanz und die Verlagerung von Sulfatschwefel aus der wurzelbeeinflussten Zone. Zusätzlich wurde das Modell an den Messergebnissen einiger Profile validiert.
1 Methoden
Das Simulationsmodell SULFONIE wurde von Kersebaum entwickelt, um die Schwe- feldynamik der durchwurzelten Zone in Ackerböden abzubilden. Dabei verwendet das Modell einige der zentralen Module aus dem Modell HERMES [Ke95]. Das Modell arbeitet mit einer zeitlichen Auflösung von einem Tag und 10 cm Tiefenabschnitten des Bodens. Es ist auf den Bereich der wurzelbeeinflussten Zone (max. 2 m) beschränkt.
Kapillarer Aufstieg aus Schichten unterhalb von 2 m wird berücksichtigt.
Die Simulation beschränkt sich auf die Prozesse der Schwefelmineralisation, der Schwe- felaufnahme und der Sulfatverlagerung mit dem Sickerwasser und berücksichtigt die Schwefeleinträge über Düngung und atmosphärische Deposition. Der Prozess der mi- krobiell katalysierten Oxidation von Sulfiden bei anaeroben Bedingungen unter Nitrat- verbrauch wird hier für den Bereich der wurzelbeeinflussten Bodenzone als quantitativ unbedeutend bewertet und daher vernachlässigt.
Zusätzlich zum Modell HERMES berücksichtigt das Modell SULFONIE die Ausfällung von Schwefel in Form von Gips und dessen Lösung, wenn infolge von Austrocknung
und Wiederbefeuchtung des Bodens die jeweiligen Grenzwerte überschritten werden.
Abweichend vom Modell HERMES wird der Ertrag nicht vom Modell dynamisch be- rechnet, sondern vorgegeben.
Das Modell operiert auf der Grundlage der kleinsten homogenen Flächen (Polygone), die sich aus dem Verschneiden verschiedener thematischer Karten ergeben, (z. B. Schläge und Böden). Die entstehenden Polygone und die ihnen zugeordneten Eigenschaften werden vom Modell sequenziell verarbeitet. Dabei werden über die einzelnen Attribute weitere zugeordnete Tabellen aufgerufen, die die notwendigen Parameterzuweisungen (z. B. Boden- und Pflanzenparameter) und Modelleingaben (Boden, Wetter, Land- nutzung) enthalten. Alle Dateien werden im ASCII-Format verarbeitet. Folgende Daten werden vom Modell benötigt:
Wetter: Tagesdurchschnittstemperatur, Temperatur um 14.00 Uhr, Wasserdampfdruck- Sättigungsdefizit um 14.00 Uhr, Niederschlag. Die Wetterdaten müssen in täglicher Auflösung vorliegen. Aus ihnen wird die Verdunstung auf Tagesbasis nach Haude [Ha55] berechnet.Boden: Unterkante der Schicht (kleinste Einheit 10 cm), Corg-Gehalt, Bodenart, Steingehalt, Lagerungsdichte, das Verhältnis von Corg zu Sorg. Landnutzung:
angebaute Fruchtart, Düngung (mineralisch, organisch), Ertrag, evtl. Strohnutzung und Zwischenfrucht, Termine für Bestellung, Düngung und Ernte.
2 Ergebnisse - Validierung
Für das Modell HERMES sind bezüglich der Sickerwassermenge wie auch der Stick- stoff-Austräge zahlreiche Validierungen vorgenommen worden, z. B. [Mc95]. Aus die- sem Grund wird hier die Sickerwassermenge nicht erneut hinterfragt. In diesem Beitrag soll vorgestellt werden, inwieweit die simulativ berechneten Sulfatschwefel-Mengen des Modells SULFONIE mit den unter Feldbedingungen gemessenen Werten überein- stimmen. Dazu werden alle 41 durchgeführten Bohrungen ausgewertet. Die Analysen auf Sulfatschwefel erfolgten in Bodenabschnitte zu 30 cm. Die Bodenproben sind in den Untersuchungsgebieten Mockritz bei Leipzig und Bramstedt bei Bremen genommen worden. Die Auswertung erfolgt nur bis zur Grenze des Grundwassers, da dort zusätzlich laterale Flüsse auftreten, die von dem Modell nicht abgebildet werden.
Eingangsdaten für die Simulations-Rechnungen sind die Landnutzungsdaten des je- weiligen Schlages sowie die Bodendaten der entsprechenden Bohrung. Die Simulations- Rechnungen werden für den Zeitabschnitt von 1977 bis 2001 durchgeführt. Da Boden- analysen von 1977 nicht verfügbar waren, wurden die ersten 10 Jahre der Modell- rechnung als numerischer Vorlauf verwendet und nicht ausgewertet. Testläufe des Mo- dells haben ergeben, dass unter den gegebenen Standortbedingungen bei einem numeri- schen Vorlauf von 10 Jahren, die Sulfatschwefel-Mengen im Boden zu Beginn der Mo- dellierung einen vernachlässigbaren Einfluss haben. Aus diesem Grund wird nur der Zeitabschnitt von 1986 bis 2000 ausgewertet.
Zur Validierung des Modelles wurden die Modellergebnisse den gemessenen Werten gegenübergestellt. Dafür wurde zunächst die gesamte Bodenschicht bis 2 m betrachtet.
In einem zweiten Schritt wurden für je 30 cm Abschnitt der Bohrungen die modellierten Werte mit den Analysen verglichen.
Der Korrelationskoeffizient von gemessenen und vom Modell berechneten Sulfat- schwefel-Mengen in der gesamten Bodenschicht 0 – 2 m beträgt r = 0,78. Dabei wird die Sulfatschwefel-Menge vom Modell leicht unterschätzt.
2
Werden für jede kartierte Flächeneinheit des Bodens (in Mockritz: Standorttyp, in Bram- stedt: Bodentyp) zunächst Mittelwerte gebildet und für diese aggregierten Daten die gemessenen Sulfatschwefel-Mengen mit den simulativ berechneten verglichen, sinkt r2 zunächst auf 0,58. Wird jedoch das Niedermoor ausgegrenzt, so steigt der Korrelations- koeffizient auf 0,98. Dabei nähert sich die Regressionsgerade der 1 : 1-Geraden an.
Abbildung 1 zeigt die gemessenen und vom Modell berechneten Werte für jede 30-cm- Schicht. Die Steigung der Regressionsgeraden zeigt, dass das Modell die gemessenen Werte unterschätzt. Der Korrelationskoeffizient r2 liegt bei 0,65. Für Abbildung 2 wur- den zunächst für jede kartierte Flächeneinheit des Bodens Mittelwerte je Schicht gebildet und erst dann der Korrelationskoeffizient berechnet. Bei diesem Vorgehen sinkt der Korrelationskoeffizient zunächst auf 0,50 ab. Nach Ausgrenzung der Niedermoore steigt r2 auf 0,98.
y = 0,5842x + 6,264
0 200 400 600
0 200 400 600
gemessen [kg/(ha·3 dm)]
modelliert [kg/(ha·3 dm)]
Niedermoor
Abbildung 1: Sulfatschwefel-Mengen je 3 dm- Schicht
y = 0,7499x + 2,2774
0 200 400 600
0 200 400 600
gemessen [kg/(ha·3 dm)]
modelliert[kg/(ha·3 dm)]
Niedermoor
Abbildung 2: Sulfatschwefel-Mengen je 3 dm- Schicht, berechnet als Mittelwerte je Standort- typ bzw. Bodentyp, Niedermoor ausgegrenzt
3 Diskussion und Zusammenfassung
Generell zeigen gemessene und simulativ berechnete Werte eine gute Übereinstimmung.
Für die beobachteten Abweichungen ist zunächst zu berücksichtigen, dass für diesen
Vergleich in der Praxis erhobene Landnutzungsdaten verwendet werden. Diese können bei der Düngung, der Ernte und den Terminen für Saat, Düngungen und Ernte Unsicher- heiten aufweisen.
Die simulativ berechneten Sulfatschwefel-Mengen zeigen, dass über die pauschalen Unsicherheiten bei den Eingangsdaten hinaus, noch systematische Fehler vorliegen müs- sen. Diese verursachen in einigen Fällen eine zu geringe simulativ berechnete Sulfat- schwefel-Menge. Dafür kommen folgende Ursachen in Frage:
– Im Untersuchungsgebiet Bramstedt wird die Sulfatschwefel-Menge im humosen Oberboden unterschätzt. Da dieser Effekt mit steigenden Humusgehalten größer wird, bildet in diesen Fällen das Modell die Mineralisation möglicherweise nicht richtig ab.
– Ebenfalls wird im Untersuchungsgebiet Bramstedt die Sulfatschwefel-Menge in den Mooren unterschätzt. Mögliche Ursachen sind Unsicherheiten bei den Eingangs- daten des Modells, der Bestimmung der Trockenrohdichte und Feldkapazität der Torfe zu vermuten.
– Im Untersuchungsgebiet Mockritz unterschätzt das Modell die Sulfatschwefel- Mengen im Unterboden der Auenböden. Dort tritt bei bindigen Böden ein Sulfat- schwefel-Peak auf. Dieser wird vom Modell zwar nachgebildet, jedoch mit deutlich geringeren Mengen. Die größere Sulfatschwefel-Menge der Messwerte kann dabei aus der autotrophen Denitrifikation stammen, welche in diesem Gebiet nach- gewiesen wurde. Dieser Vorgang wird vom Modell jedoch nicht abgebildet, da diese Bereiche aufgrund ihrer zeitweisen anaeroben Verhältnisse nicht zur Wurzelzone gehören. Weitere Validierungen des Modells sind von [Wi05] vorgenommen wor- den.
Generell konnte gezeigt werden, dass am Ende einer 25-jährigen Simulationsdauer eine gute Übereinstimmung zwischen gemessenen und simulativ berechneten Werten je 3- dm-Schicht besteht. Die Korrelationskoeffizienten liegen dabei zwischen r2 = 0,65 bis 0,98. Das Modell neigt jedoch in einigen Fällen zu einer systematischen Unterschätzung des Sulfatschwefelgehaltes.
Literaturverzeichnis
[Ha55] Haude, W.: Zur Bestimmung der Verdunstung auf möglichst einfache Weise. - Mitt. Dt.
Wetterd. 2 (11), Bad Kissingen (Dt. Wetterd.), 1955.
[Ke95] Kersebaum, K. C.: Application of a simple management model to simulate water and nitrogen dynamics. Ecological modelling, 1995; 81: 145–156.
[Mc95] McVoy, C. W.; Kersebaum, K. C.; Arning, M.; Kleeberg, P.; Othmer, H.; Schröder, U.:
A data set from north Germany for the validation of agroecosystem models: documenta- tion and evaluation. Ecological modelling, 1995; 81: 265–300.
[Wi05] Willms, M.: Landwirtschaftliche Ursachen hoher Sulfatgehalte in gefördertem Trink- wasser, Bilanzierung und Modellierung des Schwefelhaushaltes am Beispiel von zwei überwiegend landwirtschaftlich genutzten Wassereinzugsgebieten, Diss., Fak. f. Ag- rarwissenschaften, Univ. Göttingen, 2005, 172 S.
Monte-Carlo Simulation zur Evaluierung der Notimpfung gegen die Klassische Schweinepest
Imke Witte1, Susanne Karsten1, Jürgen Teuffert2, Gerhard Rave3, Joachim Krieter1
1 Institut für Tierzucht und Tierhaltung
3Institut für Variationsstatistik Christian-Albrechts Universität
D-24098 Kiel
2 Friedrich-Loeffler-Institut D-16868 Wusterhausen iwitte@tierzucht.uni-kiel.de
Abstract: In der vorliegenden Studie wurde die Notimpfung bei der Eindämmung der Klassischen Schweinepest (KSP) mit Hilfe eines Monte-Carlo Simulationsmo- dells für eine bestimmte Region mit mittlerer Betriebsdichte untersucht. Die Not- impfung allein kann die Epidemie nicht schneller eindämmen als die Basisbekämp- fungsmaßnahmen (Errichtung von Sperr- und Beobachtungsbezirken sowie der Keulung von Kontaktbetrieben). Im Gegensatz dazu halbiert die präventive Keu- lung zwar die Zahl der KSP-Ausbruchsbetriebe, aber die Zahl der gekeulten Be- triebe verdreifacht sich. Die Kombination von Notimpfung und präventiver Keu- lung verbessert den Epidemieverlauf erst bei einem Impfradius von 20 km signifi- kant. In dem betrachteten Gebiet hat die Art des Impfstoffes keinen signifikanten Einfluss auf den Epidemieverlauf.
Einleitung
Seuchenausbrüche der hoch kontagiösen Klassischen Schweinepest führen immer wieder zu großen ökonomischen Verlusten. Die letzte größere Epidemie in Europa in den Jahren 1996 bis 1998 nahm vermutlich in Deutschland ihren Ursprung und breitete sich in die Niederlande, nach Belgien, Spanien und Italien aus. Neben diesem großen Seuchenzug, von dem im Bundesland Nordrhein-Westfalen 24 Betriebe betroffen waren, gab es im gleichen Zeitraum in Deutschland weitere 35 davon unabhängige Schweinepest Ausbrü- che. Insgesamt mussten innerhalb von drei Jahren mehr als 6.500 Schweine gekeult werden. Darüber hinaus wurden etwas mehr als 113.000 Schweine präventiv getötet [OI05].
In der vorliegenden Studie wird mittels eines Monte-Carlo Simulationsmodells der Ein- fluss der Notimpfung auf den Verlauf einer Schweinepestepidemie untersucht. Es soll festgestellt werden, ob die Notimpfung eine wirksame Alternative zur präventiven Keu- lung darstellt oder als ergänzende Maßnahme einen Seuchenzug schneller stoppen kann.
Material und Methoden
In dem entwickelten Simulationsmodell werden sowohl die zeitliche als auch die räumli- che Komponente der Ausbreitung des Schweinepestvirus berücksichtigt. Die Simulation erfolgt auf Betriebsbasis, sodass alle Tiere eines Betriebes den gleichen Status (Infekti- ons-, Bekämpfungs-, Impfstatus) haben. Jeder Betrieb wird mittels seiner xy-Koor- dinaten exakt lokalisiert. Diese und weitere charakteristische Merkmale der Betriebe wie die eindeutige Betriebsnummer und die Anzahl der Sauen, Ferkel, Mastschweine und Eber werden aus einer Ingres-Datenbank eingelesen sowie die Simulationsergebnisse anschließend in dieser Datenbank abgelegt. Die Betriebe lassen sich in Zucht- und Pro- duktionsbetriebe (Ferkelerzeuger, Mastbetriebe, kombinierte Betriebe, Besamungsstatio- nen) gliedern. Die Virusübertragung ist durch Tier-, Personen- und Fahrzeugkontakte sowie lokale Ausbreitung und Sperma möglich. Die im Programm implementierten Be- kämpfungsmaßnahmen basieren auf der EU-Richtlinie [An01]. Es ist möglich Sperr- und Beobachtungsgebiete in variablen Radien um die diagnostizierten Betriebe zu legen, Kontakte rückzuverfolgen, Betriebe präventiv zu keulen oder eine Notimpfung durchzu- führen. Die Epidemie startet mit der vom Programmbenutzer vorzugebenen Infektion des Indexbetriebes und endet, wenn kein Betrieb mehr infiziert, Symptomträger oder diagnostiziert ist. In dem Simulationsprogramm wird auf Tagesbasis für jeden Betrieb entsprechend seines Status der weitere Epidemieverlauf berechnet. So werden z.B. für Betriebe mit entsprechendem Status die täglichen Personen-, Fahrzeug- und Tierkontakte bestimmt. Dazu wird die Anzahl der Kontakte durch Ziehen einer poisson-verteilten Zufallszahl berechnet und anschließend mittels einer Zufallszahl aus einer Bernoulli- Verteilung bestimmt, ob der Kontakt zu einer Infektion führt. Eine detaillierte Beschrei- bung des Simulationsprogramms sowie der angenommenen Parameter finden sich bei [KRK05a,b].
Der für die Analyse verwendete Datensatz stellt ein Gebiet in Deutschland dar. Mit dem Programm ArcView 9.0 [ES04] werden Gemeindegrenzen, Informationen über Gewäs- ser sowie die Anzahl der Schweine haltenden Betriebe in den einzelnen Gemeinden [St03] eingelesen und die jeweilige Anzahl der Betriebe in der jeweiligen Gemeinde zufällig verteilt. Das Gebiet enthält 4.928 Betriebe und die Betriebsdichte liegt mit 1,34 Betrieben/km2 im mittleren Bereich.
Für die simulierten Szenarios wird eine Basisvariante angenommen (im Folgenden mit B gekennzeichnet) in der alle KSP-Ausbruchsbetriebe und Betriebe, die im Zeitraum der letzten sechs Wochen einen Tierkontakt zu einem Ausbruchsbetrieb hatten, gekeult so- wie Sperr- und Beobachtungsgebiete um die Ausbruchsbetriebe im Radius von 0-3 km bzw. >3-10 km eingerichtet werden. In weiteren Varianten werden verschiedene Maß- nahmen mit dieser Basis kombiniert. Die Entscheidung für die Bekämpfungsmaßnahme Notimpfung richtet sich nach den Empfehlungen der Richtlinie 2001/89/EG und deren Anhang 6 und wird in der Regel erst dann relevant, wenn Sekundärausbrüche auftreten.
Der Impfstoffeinsatz ist von der EU-Kommission zu genehmigen. Voraussetzung dafür ist, dass die oberste Landesbehörde vorher einen Notimpfplan einreicht, in dem vor allem das zu beimpfende Gebiet sowie der Impfstoff selbst, die Impfdauer, usw. be- schreiben werden. Vom Eintrag des KSP Erregers in den Primärherd bis zur Genehmi- gung der Notimpfung vergehen im besten Fall 18 Tage. Für die Notimpfung muss weiter
angenommen werden, dass die Immunität zeitverzögert eintritt (Lebendimpfstoffe 3-6 Tage [Mo00], Markerimpfstoffe 14-21 Tage). Bei Impfung mit Markerimpfstoffen sind die geimpften Tiere von mit Feldvirus infizierten Tieren unterscheidbar und müssen somit nicht gekeult werden. Der Impferfolg wird mit 98 % beziffert. Eine Impfkampagne soll nicht länger als fünf Tage dauern und wird von Impfteams durchgeführt. Vor diesem Hintergrund werden für die Notimpfung folgende Ausprägungen der beschriebenen Faktoren in verschiedenen Läufen simuliert:
Impfradius: 0-3 km (Sperrbezirk) und 0-10 km (Beobachtungsgebiet) für B+2,
>1-3 km und >1-10 km für B+1+2
Impfstartzeitpunkt: 1. Tag, 18. Tag, 25. Tag, 32. Tag nach Ausbruchsfeststellung Bei der Kombination dieser Faktorstufen mit den unterschiedlichen Bekämpfungsmaß- nahmen ergeben sich 34 Varianten, für die jeweils 1000 Wiederholungen simuliert wer- den. Als Parameter für die Bewertung der Schweinepestepidemien werden die Merkmale Epidemiedauer sowie Anzahl der infizierten, gekeulten, gesperrten und geimpften Be- triebe herangezogen. Die statistische Auswertung wird mit der Prozedur GENMOD aus dem Programmpaket SAS [SA04] durchgeführt. Dabei wird für die betrachteten Merk- male eine Negativ-Binomial-Verteilung mit logarithmischer Transformation als lineari- sierende Linkfunktion angenommen.
Ergebnisse und Diskussion
Die zusätzliche präventive Keulung (B+K) reduziert zwar die Epidemiedauer sowie die Anzahl der infizierten und gesperrten Betriebe signifikant (Tabelle 1), verdreifacht al- lerdings die Zahl der gekeulten Betriebe.
erwartete Anzahl Betriebe Epidemie-
dauer infizierte gekeulte gesperrte geimpfte
B 111,67 a 20,10 a 20,45 a 1695,19 a -
B+K 83,99 b 12,74 b 61,99 b 1422,32 b -
B+I (0-3) 115,31 a 19,80 a 20,11 a 1710,47 a 71,45 a B+I (0-10) 114,77 a 20,44 a 20,71 a 1773,94 a 536,68 b B+K+I (1-3) 82,27 b 12,23 b,c 59,94 b 1425,10 b 39,20 c B+K+I (1-10) 83,62 b 12,10 b,c 58,00 b 1406,76 b 341,39 d B+K+I (1-20) 80,27 b 11,31 c 52,69 c 1243,48 c 1093,64 e
Tabelle 1: Epidemieparameter für verschiedene Simulationsvarianten, a, b: Mittelwerte mit ver- schiedenen Buchstaben sind unterschiedlich (P<0,05)
Wird der Sperr- (B+I (0-3)) bzw. Beobachtungsbezirk (B+I (0-10)) geimpft, so sind keine signifikanten Veränderungen zur Basisvariante festzustellen. Zwischen den Vari- anten mit Keulung und Impfung (B+K+I) sind keine signifikanten Unterschiede für die Epidemiedauer, sowie die Zahl der infizierten Betriebe festzustellen, während die Zahlen für die gekeulten sowie gesperrten Betriebe bei der Variante mit Impfung im Umkreis von 20 km signifikant geringer sind. Die Anzahlen der infizierten, gekeulten und ge- sperrten Betriebe werden bei der Keulung mit zusätzlicher Impfung erst bei Erhöhung
