Lesson plan - GM Maize Worksheet Unterrichtsbeispiel - Gen-Mais - Arbeitsblatt

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1 Lesson plan - GM Maize Worksheet Unterrichtsbeispiel - Gen-Mais - Arbeitsblatt Einleitung Das Zentrum für Agrar- und Ernährungswirtschaft der Fakultät für Angewandte Biowissenschaften und Technik an der Katholischen Universität Leuven in Belgien führte vor ein paar Jahren bestimmte Forschungen durch, um die wirtschaftlichen Folgen der Einführung gentechnisch veränderter Pflanzen in der europäischen Landwirtschaft zu untersuchen. Diese Arbeit wurde im Rahmen des SIGMEA Projektes gemacht, das von der Europäischen Kommission finanziert wurde. Die europäischen Landwirte sind über die mögliche Auskreuzung zwischen gentechnisch veränderten Pflanzen (GVP) und traditionellen Kulturen besorgt, wenn gentechnisch veränderte Pflanzen in der Landwirtschaft eingeführt werden. Wenn nicht-gentechnisch veränderte Mais Pflanzen mit Pollen von gentechnisch veränderten-pflanzen bestäubt werden, kann der nichtgentechnisch veränderte-mais nicht mehr zertifiziert werden, da die Landwirte nicht mehr in der Lage sind, ihre Ernte ohne Spuren von Genmais zu verkaufen und damit ihren Preis auf dem Nicht- Gen-Markt verlieren. Im Rahmen des Projekts wurden unter anderen als eine Fallstudie Berechnungen, welche die Auswirkungen auf die Kosten der Einführung von gentechnisch verändertem Raps in einer Region wie die Beauce in Frankreich simuliert. Die Simulationen wurden mit dem Einsatz eines GIS- Datensatz mit Daten von Rapsfeldern in dieser Region gemacht. In der Praxis wurde untersucht, wie viele Felder mit nicht-gentechnisch verändertem-raps mit Pollen von Gen-Raps bestäubt werden, wenn angenommen wird, dass Pollen bis zu 50 Metern fliegen könnte. Diese Analyse wurde für drei Szenarien durchgeführt, eines mit 25 % angenommen (25% der Raps in der Region ist gentechnisch verändert), eines mit 50 % und dem letzteren mit 75%. Aufgabenstellung: In dieser Übung werden wir ähnliche Simulationen durchführen. Wir werden das hypothetische Szenario mit der Annahme von 50% gentechnisch veränderten Mais durchführen und davon ausgehen, dass die Pollen bis zu 50 Metern fliegen und dabei Pflanzen bestäuben können. Als Fallstudie verwenden wir einen GIS-Datensatz mit einer Stichprobe von 56 Maisfeldern in Geel, Belgien. Zuerst werden wir GIS nutzen, um den Bereich von nicht gentechnisch veränderten Mais, der von Gen-Mais bestäubt werden könnte, zu bestimmen. Dann können wir diese simulierten Daten mit realen Daten über Erträge und Preise von Mais kombinieren, um in dieser Fallstudie die Kosten bei einer potenziellen Vermischung zu berechnen. Nummer Anweisung inotes Lehrer/ Fortbildner Aktivitäten Schüler/ Teilnehmer Aktivitäten 1 ArcMap im Ms-Windows Startmenü öffnen. x GM_Maize_final.doc

2 2 Den Datenlayer Maizefields.shp in ArcMap hinzufügen: 1 x Wenn Sie möchten, können Sie die Karte 16Map.tif hinzufügen, um die Felder oben auf der Karte zu sehen (Siehe Screenshot). Wichtig: Sie haben wahrscheinlich keine Rechte, die Dateien, die auf dem Server gespeichert sind, zu editieren; also können Sie den Layer zu Ihrem eigenen Ordner exportieren (rechte Maustaste auf den Layer > Daten > Exportieren von Daten, navigieren Sie zu dem richtigen Ordner und speichern Sie ihn als "Maizefields.shp " Wir werden die 50% Annahme simulieren und eine Excel-Datei mit zwei Spalten erzeugen. Die erste Spalte (Datenfeld) sollte als "fieldnr" benannt werden. Mittels dieses Feldes werden wir später diese Tabelle auf dem Datenlayer "Maizefields.shp" hinzufügen. In der zweiten Spalte, "GM" genannt, werden wir nach dem Zufallsprinzip die Werte 0 oder 1 verteilen. 1 bedeutet, dass auf dem Feld Gen-Mais ausgesät wird, 0 bedeutet ein Feld mit konventionellen Mais. 3 Fügen Sie das Feld "Surface" in der Attributtabelle des Datenlayers "Maizefields.shp" hinzu. Wählen Sie Float als Datentyp. 7 x 4 Die Excel-Datei erstellen: - Ein neues Excel-Arbeitsblatt öffnen. - Die Namen der Datenfelder ("fieldnr" und "GM") in der ersten Zeile eingeben - In der ersten Spalte Fieldnr geben Sie den Feldnummern von 1 to 56 (Diese Nummern kommen von den Maisfeldern in dem Datenlayer Maizefields.shp ) - In der zweiten Spalte GM verteilen Sie nach dem Zufallsprinzip die Werte 0 und 1. Sie können die Excel- Funktion RANDBETWEEN(0;1) nutzen, um das automatisch zu machen. - Die Excel-Datei speichern und sie GMadoption nennen. 2 x 5 Die Excel-datei GMadoption in ArcMap. hinzufügen 1 x 6 Die Tabelle GMadoption auf dem Datenlayer Maizefields.shp hinzufügen.. 3 x Im Weiteren werden wir in ArcMap den Unterschied zwischen den beiden Feldtypen herausarbeiten. 7 Kopieren Sie den Datenlayer "Maizefields.shp" und fügen Sie ihn in die Layer zweimal ein, bis der Layer dreifach existiert. 4 x - 2 -

3 8 Die 2 Layer oben in GMmaizefields und non-gmmaizefields umnennen. Ändern Sie die Farbe der Layer beim Klicken auf die Farbfelder. 5 x 9 Fragen sie die Datenlayer ab, so dass der Layer "GMmaizefields" nur Gen-Mais-Felder (GM = 1) zeigt, und der Datenlayer "nongmmaizefields" nur Nicht-Gen-Mais-Felder anzeigt. 6 x ArcMap zeigt jetzt die Gen-Maisfelder in Gelb und die Nicht- Gen-Maisfelder in Grün. Jetzt können Sie visuell überprüfen, ob die statistische Verteilung von 0 und 1 in das Datenfeld "GM" tatsächlich in etwa 50 % ausmacht. Siehe Abbildung. Normalerweise sollte es passen. Eine weitere Möglichkeit die Verteilung zu überprüfen, ist die Attributtabelle. Mit insgesamt 56 Maisfeldern sollte die Anzahl der Gen-Maisfelder über 28 sein. Um das zu überprüfen, öffnen Sie die Attributtabelle des Layers "GMmaizefields" und sehen Sie nach der Gesamtzahl der Datensätze. Aber selbst, wenn die Verteilung von gentechnisch veränderten und nicht gentechnisch veränderten Feldern etwa 50/50 ist, könnte die simulierte Umgebung falsch sein, wenn durch Zufall, eine Menge großer Felder 0 oder 1 bekommen. Um eine Vorstellung von dem Grad der BiasBereiche in unserer Simulation zu haben, werden wir die Bereiche der gentechnisch veränderten und nicht gentechnisch veränderten Felder vergleichen. In ArcMap können wir automatisch die Bereiche der Felder in der Attributtabelle berechnen und nach einigen Statistiken, einschließlich einer Häufigkeitsverteilung, betrachten. Das werden wir in den nächsten Schritten tun: - 3 -

4 10 Lassen Sie ArcMap den Bereich der Maisfelder automatisch berechnen und die Statistiken überprüfen. 8 x Die Schritte 9 und 10 für den Datenlayer nongmmaizefields wiederholen und die gesamte Fläche von Gv Maisfeldern und NICHT Gv Maisfeldern vergleichen. Die Verteilung kann ungefähr 50/50 sein. 11 Wenn sie nicht bereits in Metern angegeben sind, ändern Sie die Karte und die Anzeige-Einheiten der Daten in Meter. 15 x Jetzt werden wir untersuchen, welche Gen-Maisfelder sich in einer Entfernung von 50 Metern von einem Nicht-Genmais-Feld befinden. Die Felder, die innerhalb von 50 Metern sind, verursachen die Probleme der Koexistenz aufgrund der Annahme, welche wir getroffen haben, dass Pollen bis zu 50 Metern fliegen können und nicht veränderten Maispflanzen bestäuben können. Wir beginnen mit der Erstellung einer Pufferzone von 50 Metern um die Genmais-Felder. 12 Eine Pufferzone von 50 Metern um die Gv Maisfelder zeichnen. Tipp: Um besser zu sehen, machen Sie die Pufferzonen durchsichtig. Dafür wechseln Sie die Farbe des Layers mit der Pufferzone transparent. Das Ergebnis könnte so aussehen: 9 x Jetzt können wir ArcMap automatisch den Schnittpunkt zwischen dem Layer mit den Pufferzonen und den Nicht-Gen-Maisfeldern berechnen lassen. So können wir visuell die "Probleme" für die Koexistenz in dem Fallstudienbereich identifizieren und sogar die Oberfläche von Nicht-GVO-Feldern berechnen, die von Gv Pollen befruchtet werden können (wie wir mit der Fläche der Felder gemacht haben). 13 Den Schnittpunkt zwischen Pufferzonen und Nicht Gv Feldern berechnen. 10 x ArcMap erstellt jetzt einen neuen Layer, der die Schnittpunkte zeigt. Das Endergebnis könnte so aussehen: - 4 -

5 14 Exportieren Sie Ihre Karte mit den Schnittpunkten als GMmaizeyourname.pdf und speichern Sie sie in Ihrem Portfolio auf der Lernplattform. 42 x Die Problemfälle für die Koexistenz können leicht gefunden werden, indem die Anzahl der Datensätze in der Attributtabelle des Layers mit einem Schnittpunkt geprüft werden. Diese simulierte Darstellung zählt 31 "Problemfelder" auf. Sie können die Summe der Flächen aller Problemzonen finden, indem Sie die Statistiken (Siehe Schritt 10) der Datenlayer mit den Schnittpunkten betrachten. Jetzt haben Sie die räumliche Analyse der simulierten Folgen der Einführung von Genmais in der Fallstudie abgeschlossen! Sie können nun die gesamte Fläche der simulierten Felder, für die eine Bestäubungsgefahr besteht, ausnutzen, um den Prämienverlust zu berechnen, auf den Landwirte verzichten sollen, wenn ihre Ernte durch Pollen aus benachbarten Feldern mit Gen-Mais bestäubt werden. Berechnung der Kosten Nicht weiter lesen, die Frage zuerst beantworten! Welche zusätzlichen realen Daten brauchen Sie, um die Kosten zu berechnen? Als Antwort auf die obige Frage könnten Sie an die Körnermaisertrag denken, wie auch an eine Preisprämie für Nicht-Gen-Mais oder an den Marktpreis für Körnermais. Um die Kosten zu berechnen, müssen Sie Folgendes herausfinden: - 5 -

6 Finden Sie den durchschnittlichen Maisertrag in Belgien. Finden Sie Informationen zur Preisprämie für zertifizierte genfreie Produkte. Finden Sie Informationen über einen Marktpreis für Körnermais. Es könnte notwendig sein, eine Neuberechnung der Daten, die Sie gefunden haben, zu machen, um die richtige Basis und den richtigen Preis zu finden. Kombinieren Sie diese Informationen mit der Berechnung und Sie werden ein Fallbeispiel erstellten, um die simulierten potentiellen Kosten der Koexistenz in dem Fallstudienbereich zu berechnen. Herzlichen Glückwunsch für Ihre Ausdauer! Referenzen: Daems, W., M. Demont, K. Dillen, E. Mathijs, C. Sausse, and E. Tollens. "Economics of spatial coexistence of genetically modified and conventional crops: Oilseed rape in Central France." Working Paper, n 96, Katholieke Universiteit Leuven, Leuven, Dieses Projekt wurde mit Unterstützung der Europäischen Kommission finanziert. Diese Veröffentlichung spiegelt nur die Meinungen des Autors wieder und die Kommission haftet nicht für eine weitere Verwendung der Information