一种针对多溴联苯醚类有机污染物的海水水生生物水质基准值推导方法

技术领域

本发明属于水质基准推测技术领域，具体涉及多溴联苯醚类有机污染物的海水水生生物水质基准值推导方法。

背景技术

作为大多数陆源排海污染物的汇，近岸海域承受着巨大的环境压力。在防止海洋污染和保护海洋环境的管理手段中，海洋环境质量标准的作用最为基础，应用亦最为广泛，海水水质标准是海洋环境保护工作的基石。根据海洋环境保护科学专家组(GESA-MP)的意见，海水水质基准被定义为根据海域用途、海洋生态系统、人类健康等要求，在一定时空范围内，各种海洋环境介质中客观上可被允许的污染物浓度或含量的科学指标体系。

建立水质基准的核心是水质基准方法学，即水质基准的定值问题。水质基准方法学包括两部分：其一，基础毒性数据的获取方法，即毒理学试验的相关内容；其二，由毒性数据建立海水水质基准的定值方法。其中基础毒性数据决定着定值方法，定值方法决定着基准值的合理性。推导海水水生生物水质基准的三种常见方法分别是：统计外推和评价因子法(Assessment Factor，AF)、物种敏感度分布曲线法(Species SensitivityDistribution，SSD)、美国EPA双值基准法(Double extrapolation，U.S.EPA-SSD)。

统计外推和评价因子法即通过使用敏感物种的毒性数据值乘以相应的评价因子或着通过选择相应的经验公式来进行水质基准推导的方法。在毒性数据相对缺乏的情况下，可以选则使用该方法进行水质基准的推导。但各国在确定评价因子时会存在较大偏差，并且很难判断与实际情况相符程度。

物种敏感度分布曲线法考虑了不同物种的生物对相同污染物的特异敏感度，目前在环境质量基准/标准的推导以及污染物的生态风险评估方面得到广泛应用。假定客观存在的物种敏感度差异遵循一定的概率分布规律，通过毒理学模拟实验获得基准推导所需数据后，根据物种的毒性效应值的频率分布情况拟合出对应的概率分布函数，即物种敏感度分布的函数模型。但是该方法要在毒性数据充足时选用。

双值基准法是美国环保署(EPA)在进行保护水生生物水质基准推导时推荐使用的标准方法。该方法的提出对于水质基准方法学的研究具有里程碑的意义，该方法的出现使得美国环保署淘汰了之前一直采用的评价因子法。但是毒性百分数排序法在考虑营养级之间的关系时还略显单薄。

当前我国的水质基准及标准研究，特别是近岸海域水质基准及标准研究的科学基础极为薄弱，并未从真正意义上建立起相应的水环境质量基准体系，并且现行的水质基准计算方法使用条件有限，需要在特定的要求基础上才可以进行计算，并且三种计算方法过程较为繁复冗杂，需要进行大量的前期计算处理，且模型拟合过程过于复杂，有些模型并不适用于我国的海水水质基准推导，难以形成高效精准的海水水质基准值推导系统，无法判断出最优的拟合模型，难以根据计算结果切实有效地为我国水生态系统提供适当的保护。

本发明的目的在于针对现有技术中的不足，充分考虑我国水生态系统特征，根据不同物种不同污染物质予以差异性的规定和调整，提供一种针对性强、精准高效，适应当前水环境管理需求的海水水生生物水质基准值推导方法。

发明内容

针对现有技术中的不足，充分考虑我国水生态系统特征，根据不同物种不同污染物质予以差异性的规定和调整，提供一种针对性强、精准高效，适应当前水环境管理需求的海水水生生物水质基准值推导方法。依据该方法推导的水质基准值将更具完善性、科学性，更适合我国当前水环境管理需求，有效避免“过保护”和“欠保护”。

一种针对多溴联苯醚类有机污染物的海水水生生物水质基准值推导方法，包括以下步骤：

1.毒性数据的收集与筛选

(1)本地物种实测数据或从数据库中获取毒性数据；所述毒性数据包括海水水生生物急、水体理化参数数据；

(2)将步骤(1)中获得毒性数据进行可靠性评价，并筛选出无限制可靠数据和限制性可靠数据作为推导水质基准的毒性数据；

其中：

a.无限制可靠：数据来自良好实验室规范(GLP)体系，或数据产生过程符合实验准则；

b.限制可靠：数据产生过程不完全符合实验准则，但发表在核心期刊；

c.不可靠：数据产生过程与实验准则有冲突或矛盾，没有充足的证据证明数据可用，实验过程不能令人信服；

d.不确定：没有提供足够的实验细节，无法判断数据可靠性；

2.物种筛选

(1)中国本土物种依据《中国动物志》(中国科学院中国动物志编辑委员会，1978-2018)、《中国大百科全书》(中国大百科全书(第二版)委员会，2009)、《中国生物物种名录》(中国科学院生物多样性委员会，2015-2018)进行筛选；

(2)本土敏感物种依据HJ 831-2017进行筛选；

(3)国际通用物种筛选依据HJ 831-2017进行筛选；

3.水质基准推导

(1)模型拟合与评价

将通过正态性检验的数据库和实验所得急性、慢性毒性数据进行SSD模型拟合(包括：normal模型、logistic分布、triangular模型、gumbel模型、weibull模型和burr模型)，其中 SSD模型拟合软件为SSDToolbox，依据模型拟合图和P值，确定最优拟合模型。

最终选择的分布模型应能充分描绘数据分布情况，确保根据拟合的SSD曲线外推得出的水质基准在统计学上具有合理性、可靠性。

(6)水质基准外推

根据确定的最优拟合模型拟合的SSD曲线，确定累积频率5％所对应的急性浓度，即为急性5％物种危害浓度(HC

4.水质基准的结果表述

推导出的水质基准位水质基准高值(HSWC)。

(1)基准取值

水质基准保留4位有效数字。必要时，可采用科学计数法进行表达，单位用μg/L表示。

(2)水质基准的表述

与水质基准相关内容包括水质基准、暴露时间、效应终点、HC

5.水质基准制定审核

(1)自审核项目

审核本次基准推导所涉及物种在营养级、类别、数据质量等方面是否满足HJ831-2017 要求：物种涵盖3个营养级、至少包括5个物种、以及毒性数据的有效性。

(2)专家审核项目

a.基准推导所用数据是否可靠；

b.物种要求和数据量是否符合水质基准推导要求；

c.基准推导过程是否符合技术指南；

d.基准值的得出是否合理；

e.是否有任何背离技术指南的内容并评估是否可接受。

本发明的优点：

1.优先选用本地敏感物种毒性数据、以国际通用物种毒性数据作为补充，充分考虑地理位置以及水生系统对海域水生生物基准值的影响；

2.采用六个最符合本地物种分布的模型进行拟合，避免因选取模型的不规范性水质基准推导结果产生影响；

3.将物种敏感度分布法与评价因子法相结合进行海水水质基准值的推导，从而避免“过保护”或“欠保护”的问题。

附图说明

图1为实施例2，2′，4，4′-四溴联苯醚对海水水生生物的SSD分布曲线。

具体实施方式

本发明涉及一种海水水生生物水质基准值推导方法，该方法适用于渤海地区大部分多溴联苯醚类有机污染物。

下面通过具体的实施例2，2′，4，4′-四溴联苯醚对本发明进行进一步的描述。

以下实施例可以使本专业技术人员更全面的理解本发明，但不以任何方式限制本发明。

实施例1

本实施例以2，2′，4，4′-四溴联苯醚为例，计算基于保护渤海湾水生动物的2，2′，4，4′-四溴联苯醚的水质基准高值(HSWC)，具体步骤如下：

1.毒性数据的收集与筛选

基于文献检索(如美国环保署)和本地实测数据获得的渤海湾本地种不少于“3门8科”毒性数据，依据HJ 831-2017对获得的数据进行筛选。数据筛选时，采用两组研究人员独立完成上述毒理数据库的数据筛选及中英文文献数据的提取和筛选，若两组研究人员对数据存在歧义，则统一讨论或组织专家咨询后决策。筛选原则如下：

(1)实验必须设置对照组(空白对照组、助溶剂对照组等)如果对照组中的物种出现胁迫、疾病和死亡的比例超10％，不得采用该数据；

(2)优先采用动态实验获得的物质性据，其次采用半静态或静态试验数据；

(3)急性毒性效应测试终点(主要是LC50和EC50)，数据宜使用暴露时间小于等于4d 的毒性数据；

2.毒性数据正态性检验

将筛选出的毒性数据的种平均急/慢性值进行正态性检验，若K-S检验结果P值为0，则将数据进行对数转换，再次进行K-S检验，K-S检验结果展示如表1。

表1 毒性数据K-S检验结果

进行后续模型拟合与水质基准推导计算，正态性检验筛选出来的毒性数据展示如表2。

表2 通过正态性检验筛选的毒性数据

3.模型拟合与评价

将检验合格的毒性数据导入SSDToolbox，进行SSD模型拟合(包括：normal模型、logistic 分布、triangular模型、gumbel模型、weibull模型和burr模型)，依据P值，确定最优拟合模型以及HC

表3 针对2，2′，4，4′-四溴联苯醚的海水水生生物水质基准值推导结果

经比较，triangular模型拟合曲线p值更接近0.5，因此选择triangular曲线为最优曲线。计算可得BDE-47的海水水生生物水质基准高值为0.0850μg/L。

熟悉本技术领域的人员应理解，目前中国本土毒性数据涵盖范围并不广，以上所述仅为本发明的较佳实施例，并非用来限定本发明的实施范围；凡是依本发明作等效变化与修改，都被本发明的专利范围所涵盖。