9. Rechtliche Regelung systemischer Risiken von GVO: (Ökologische) Modellierung und ihre juristische Verwertbarkeit

Dies ist zum Beispiel im Zusammenhang mit ökologischen Prozessen der Fall, bei denen irreversible Auswirkungen auf der Landschaftsebene zu befürchten sind.

Zentrum für Umweltforschung und Umwelttechnologie (UFT), Universität Bremen (Projektleitung Prof. Dr. Juliane Filser), siehe Kap.​ 4 und 5.

Das bedeutet, dass das Modell einen Kausalitätsnachweis über die konkrete Herkunft des transgenen Pollens auf einem konventionellen Maisfeld, wie er in haftungsrechtlichen Zusammenhängen gefordert wird, nicht erbringen kann und soll. Ein solcher Nachweis ließe sich wohl allein empirisch erbringen, beispielsweise mit einer molekularen Analyse auf Sortenanteile und der Kenntnis, wo in dem fraglichen Raum diese Sorten angebaut werden. Mithilfe des Modells lässt sich jedoch zeigen, dass unter den angenommenen Bedingungen bestimmte Wahrscheinlichkeiten für entsprechende Einkreuzungsereignisse bestehen. Somit ist das Maiseinkreuzungsmodell hilfreich für die prospektive Betrachtung im Rahmen der Risikoanalyse. Mit seiner Hilfe können die (großräumigen) Wirkungen der Zulassung von gentechnisch verändertem Mais innerhalb bestimmter Regionen abgeschätzt werden.

In einem Vorgängerprojekt (“GenEERA”), welches ebenfalls vom BMBF gefördert wurde, ist ein entsprechendes Modell für die großräumige Abschätzung der Wirkungen des transgenen Rapsanbaus entwickelt worden. Für dieses Modell gilt Entsprechendes. Siehe Breckling B, Reuter H, Middelhoff U, Glemnitz M, Wurbs A, Schmidt G, Schröder W, Windhorst W (2011) Risk indication of genetically modified organisms (GVO): modelling environmental exposure and dispersal across different scales. Oilseed rape in Northern Germany as an integrated case study. Ecological Indicators 11(4):936–941. doi:http://​dx.​doi.​org/​10.​1016/​j.​ecolind.​2009.​03.​002

Vgl. Leemans: Computer Models for synthesis of pattern and process in the boreal forest. In: Shugart/Leemans/Bonan, A Systems Analysis of the Global Boreal Forest (1992), S 308; Grimm/Berger/Bastiansen et al.: A standard protocol for describing individual based and agent-based models. In: Ecological Modelling 2006, 115, 116 m.w.N.

Vgl. Levin: Models in Ecotoxicology, in: Levin/Hallam/Gross, Applied Mathematical Ecology (1990), S 315 f.; Becker/Schütte/Geib et al.: Grundsätze ordnungsgemäßer Modellierung – Abschlussbericht (1999), S 14; Manderscheid: Modellentwicklung zum Wasser- und Stoffhaushalt (1992), S 11.

Siehe Moody: Theoretical and practical issues in evaluating the quality of conceptual models. In: Data & Knowledge Engineering 2005, 243, 245 m.w.N; siehe auch bereits Moody/Shanks: What Makes a Good Data Model? In: The Australian Computer Journal 1998, 97 ff.

So z. B. Becker/Schütte/Geib et al.: Grundsätze ordnungsgemäßer Modellierung – Abschlussbericht (1999); vgl. auch Grimm/Berger/Bastiansen et al.: A standard protocol for describing individual based and agent-based models. In: Ecological Modelling 2006, 115 ff.; Frank: Evaluation of Reference Models, in: Fettke/Loos, Reference Modeling for Business Systems Analysis (2006), S 118 ff.; Bericht des Committee on Models in the Regulatory Decision Process (National Research Council): Models in environmental Regulatory Decision Making (2007). Für Software Systeme besteht hingegen ein international anerkannter Standard: ISO/IEC Standard 9126: Software Product Quality, International Standard Organisation (ISO), International Electrotechnical Commission (IEC), 2001.

Vgl. hierzu Ranson/Darrel: Remote sensing technology for forest ecosystem analysis. In: Shugart/Leemans/Bonan, A Systems Analysis of the Global Boreal Forest (1992), S 267; Batini/Scannapieco: Data Quality – Concepts, Methodologies and Techniques (2006), S 19 ff.

Vgl. z.B. Becker/Schütte/Geib et al.: Grundsätze ordnungsgemäßer Modellierung – Abschlussbericht (1999), S 14; vgl. Bart: Acceptance criteria for using individual-based models to make management decisions. In: Ecological Applications 1995, 411, 412 ff.; Conroy/Cohen/James et al.: Parameter estimation, reliability, and model improvement for spatially explicit models of animal populations. In: Ecological Applications 1995, 17 ff.; Batini/Ceri/Navathe: Conceptual Database Design – An Entity-Relationship Approach (1992), S 139 ff.; Frank: Möglichkeiten und Grenzen einer objektorientierten Modellierungslehre. In: Tagungsband STJIA (1997); ders.: Evaluation of Reference Models. In: Fettke/Loos, Reference Modeling for Business Systems Analysis (2006), S 118 ff. m.w.N.

Vgl. BVerwG, Beschl. v. 15.01.2008 – BVerwG 9 B 7.07, Rn. 4 des Umdrucks, bislang unveröffentlicht; BVerwGE 114, 364, 378 m.w.N.

BVerwG, Beschl. v. 15.01.2008 (Fn. 9), Rn. 4 des Umdrucks.

BVerwG, Beschl. v. 15.01.2008 – BVerwG 9 B 7.07 (Fn. 9), Rn. 7 des Umdrucks, bislang unveröffentlicht.

Bei einem gerichtlich bestellten Gutachter ergibt sich dies aus § 404 ZPO. Für Privatgutachten vgl. z. B. BGH, Urt. v. 16.09.1997 – X ZR 54/95, GRUR 1998, 366; BVerwG, Urt. v. 15.10.1985 – 9 C 3/85, unveröffentlicht; Hanseatisches OLG Hamburg, Urt. v. 07.12.2005 – 5 U 181/04, ZUM-RD 2007, 71.

Seibel: Die allgemeine Anerkennung von technischen Regeln und ihre Feststellbarkeit, in: ZfBR 2008, 635, 636; Kamphausen/Warmbrunn: Zur Feststellung anerkannter Regeln der Bautechnik. In: BauR 2008, 25, 28.

Vorbild für dieses Modell könnten die Verdingungsausschüsse nach Vergaberecht und die von ihnen erlassenen Verdingungsordnungen (VOL/A, VOB, VOF) oder auch der Verein Deutscher Ingenieure e.V. (VDI) und seine VDI-Richtlinien sein.