简介:生物敏感性分布法(SpeciesSensitivityDistributions,SSD)是一种基于单物种测试和概率统计学的、较高级的外推风险评估方法。该方法在国内外均被广泛应用于各种污染物风险评价中。本文选取了采用logistic和normal这2种SSD分布模型,分析了国内外毒死蜱对3组水生生物组合的毒性数据;并且获得各自SSD的HCx值。3组毒性数据分别为:浙江稻田水生生物组,长三角地区水生生物组和美国水生生物组。浙江稻田水生物SSD分布的HC5为:0.32μg·L^-1(logistic模型)和0.35μg·L^-1(normal模型);HC10为1.50μg·L^-1(logistic模型)和1.26μg·L^-1(normal模型);HC20为8.13μg·L^-1(logistic模型)和5.96μg·L^-1(normal模型);HC50为145.44μg·L^-1(logistic模型)和115.74μg·L^-1(normal模型)。据此判断水稻种植季节,稻田水域毒死蜱对食蚊鱼、鳑鲏、泽蛙蝌蚪、轮虫、常见腹足类和双壳类软体动物以及绝大多数藻类等的风险较小。利用冗余分析研究了生物物种数量、物种组成结构和拟合模型对HCx影响。结果表明:物种组成结构对HCx有较为明显的影响。具体表现为对毒死蜱较为敏感物种数量与HCx存在明显的负相关性;对毒死蜱不敏感的物种则与HCx呈现正相关性。
简介:化学品生态风险评价和水质基准研究需要大量生态毒理数据,由于目前关于化学品毒性效应的研究较多,不同文献对同一测试终点的报道常常存在一定的差异,数据选择不当会直接影响最终评价结果。为了降低专业人员在数据筛选过程中的主观影响,有必要制定一套科学合理、操作性强的数据筛查与评价准则。本文整理比较了美国、荷兰、德国和澳大利亚等4个国家的5个毒理数据筛查与评价方法,并以荷兰的CRED方法为主,结合另外4个筛选方法以及现有的水质基准推导指南和生态风险评价技术导则,从可靠性、相关性、精确性三个方面详细阐述了数据质量评价标准与使用规范。其中数据质量评价包括五个方面:(1)实验设计,包括测试标准、操作规程、数据有效性、对照组设置;(2)实验试剂的纯度及其杂质的物理化学性质;(3)受试生物的基本信息和来源;(4)暴露条件,包括试验系统、暴露浓度设置及变化、暴露时间、生物负荷;(5)数据分析,包括平行样、统计分析方法、浓度-效应关系、原始数据;数据使用规范主要考虑受试生物、测试终点和暴露场景与评价目标的相关性,以及生态风险评价和水质基准推导对数据精确性的要求。这些均可为我国从事生态风险评价和水质基准研究的工作人员提供有益借鉴,使数据筛选过程更加客观、统一,同时还可以作为毒理实验论文撰写依据,提高数据报道质量。