Risk management for plant protection products: Higher uncertainties by combining multiple measures? A statistical analysis : final report / by Ludwig A. Hothorn (retired from Leibniz University Hannover) ; on behalf of the German Environment Agency ; edited by: Section IV 1.3-2 Environmental Exposure and Groundwater Risks of Plant Protection Products - Dr. Ulrike Krug und Dr. Konstantin Kuppe

Abstract

In the environmental risk assessment of plant protection products, the risk of spray drift losses to the off-field can be reduced by adding drift reduction measures. The question is how the combination of several measures affects the overall risk and, in particular, the associated uncertainty. Various statistical methods have been used to quantify both the overall risk and its uncertainty, in particular the increase in power and the width of a 95% confidence interval where the additional measures are modelled as qualitative factors. It can be concluded that for most of the scenarios considered, power is reduced or only marginally increased. I.e., adding further measures tends to increase uncertainty. This is mainly due to the fact that the power of the 'distance' factor is already very high and it is naturally difficult to increase it further. This relationship is even stronger for the confidence interval model, where it actually increases as additional factors are included in the experimental design with increasing sample size. These trends have also been confirmed empirically using selected experimental data from the SETAC DRAW database, albeit only selectively.

Bei der Umweltverträglichkeitsprüfung von Pflanzenschutzmitteln kann das Risiko der Abdrift von Spritzmitteln in Nichtzielflächen durch weitere technische Maßnahmen zur Verringerung der Abdrift reduziert werden. Die Frage ist, wie sich die Kombination mehrerer Maßnahmen auf das Gesamtrisiko und insbesondere auf die damit verbundene Unsicherheit auswirkt. Es wurden verschiedene statistische Methoden angewandt, um sowohl das Gesamtrisiko als auch dessen Unsicherheit zu quantifizieren, insbesondere die Zunahme der Güte eines Tests und die Breite eines 95%igen Konfidenzintervalls, wenn die zusätzlichen Maßnahmen als qualitative Faktoren modelliert werden. Es kann festgestellt werden, dass für die meisten der betrachteten Szenarien die Güte verringert oder nur geringfügig erhöht wird. D.h., die Hinzufügung weiterer Maßnahmen erhöht tendenziell die Unsicherheit. Dies ist hauptsächlich darauf zurückzuführen, dass die statistische Güte des Faktors "Abstand" bereits sehr hoch ist und es offensichtlich schwierig ist, sie weiter zu erhöhen. Diese Beziehung ist beim Konfidenzintervallmodell sogar noch stärker ausgeprägt, da sie mit zunehmender Stichprobengröße steigt, wenn zusätzliche Faktoren in den Versuchsplan aufgenommen werden. Diese Tendenzen wurden auch empirisch anhand ausgewählter experimenteller Daten aus der SETAC DRAW-Datenbank bestätigt, wenn auch nur punktuell.