0162] 本发明实施例中，作为可选实施例，利用得到的危害5%生物的污染物浓度值进行 差异显著性分析，根据差异显著性分析结果获取基准优研污染物包括：
[0163] 在中国目标流域区域中，提取采用第一SSD法得到的危害5%生物的污染物浓度 值，与美国区域中采用第一SSD法得到的危害5%生物的污染物浓度值进行差异显著性分 析：
[0164] 如果差异显著性分析结果表明差异显著，确定所述目标污染物为基准优研污染 物；
[0165] 如果差异显著性分析结果表明差异不显著，提取采用第二SSD法得到的危害5% 生物的污染物浓度值，与美国区域中采用第二SSD法得到的危害5%生物的污染物浓度值 进行差异显著性分析；
[0166] 如果差异显著性分析结果表明差异显著，确定所述目标污染物为基准优研污染 物；
[0167] 如果差异显著性分析结果表明差异不显著，提取采用第ΗSSD法得到的危害5% 生物的污染物浓度值，与美国区域中采用第ΗSSD法得到的危害5%生物的污染物浓度值 进行差异显著性分析；
[0168] 如果差异显著性分析结果表明差异显著，确定所述目标污染物为基准优研污染 物，如果差异不显著，则该目标污染物为非基准优研污染物。
[0169] 本发明实施例中，第一SSD法、第二SSD法W及第HSSD法，即前述的荷兰、澳大利 亚W及美国推荐使用的SSD法。如果Η种方法中任一方法的差异显著，则该目标污染物为 基准优研污染物，如果所有Η种方法均表明差异不显著，则该目标污染物为非基准优研污 染物，即可直接利用国外该目标污染物的水环境基准值。
[0170] 对于差异显著性分析，W利用化iginS软件为例，假设目标污染物A的中国长江流 域的3个肥5值分别是3. 5、4. 2和4. 9mg/l，目标污染物A的美国的3个肥5值分别是2. 1、 5. 9和7. 6mg/L。则按照W下步骤进行差异显著性分析：
[0171]C1，打开Origins软件；
[0172]C2,在数据单的A列录入3. 5、4. 2和4. 9Η个数据，在B列录入2. 1、5. 9和7. 6Η 个数据；
[0173]C3,进行数据的正态分布检验；
[0174] 本步骤中，选择A列和Β列的6个数据，点击"统计"菜单的"正态检验"，在打开的 窗口中选择"K-S"检验，点击确定，则软件运行给出结果，对于本示例，得出的结果是数据符 合正态分布。如果结果是不符合正态分布，则需要对数据进行对数或者倒数等转换，然后再 进行检验，直到符合正态分布才能进行下一步，如果始终不符合正态分布，则放弃分析，结 论为无法分析。
[0175]C4,进行方差齐性检验和差异显著性分析；
[0176] 本步骤中，选择A列和B列的6个数据，点击主窗口中的"统计"一"方差分 析"一"单因子方差分析"，打开对话窗口；在"方差齐性检验"区选择"levenell";在"均 值比较"区选择差异水平为0. 05,分析函数选择"Tukey";在"再计算"选项上选择"自动"； 在"数据输入"选项上选择"原始数据";然后点击"确定"运行。
[0177] C5,根据得到的计算结果判断是否具有显著性差异。
[017引本步骤中，如果方差是齐性的，且无显著性差异。（方差须是齐性的，如果不是齐性 的，结论也是"无法分析";在方差是齐性的前提下，看差异显著性分析结果。如果差异是显 著的，则是基准优先研究污染物，如果差异不显著，则是非基准优先研究污染物。
[0179] 由上述可见，本发明实施例中，通过将目标污染物对物种的毒性数据分类为；中国 目标流域区域毒性数据和美国毒性数据两类；分别利用中国目标流域区域物种毒性数据和 美国物种毒性数据（SMV)进行该目标污染物的HCJ直（该值直接决定了水环境基准值的大 小）的计算，得到中国目标流域区域和美国区域的HCe值，其中，为了便于进行数据差异分 析，分别用了Η种计算方法，对中、美物种毒性数据各计算出3个HCe值；然后，对中国目标 流域区域和美国区域的HCs值进行差异性分析，如果有显著性差异，表明美国区域的该目标 污染物的水环境基准值不适用于中国目标流域区域，也就是说，中国目标流域区域的水环 境基准不能照搬美国水环境基准，需要进行水环境基准测试，因而，将该目标污染物作为基 准优先研究污染物；如果无显著性差异，则将该目标污染物为非基准优先研究污染物，可W 有效降低我国水环境系统的水环境基准研究的工作量，减少水环境基准研究费用，提升水 环境治理效率，为区域水环境管理、生态修复W及水环境基准值的研究和制定提供技术支 持。进一步地，由于水环境中污染物众多，因此，在进行水环境基准研究时，需要选择优先研 究制定哪些污染物的基准阔值，本发明实施例的从现有的优控污染物列表中筛选出优先进 行水环境基准研究的污染物种类的方法，目前在国内外尚未见到相关技术的研究和报道， 属于原创性的发明，能为区域水环境管理提供支持。
[0180] 图2为本发明实施例获取水环境基准优先研究污染物的方法框架示意图。参见图 2,通过求取中国水环境优控污染物W及中美基准阔值差异污染物的交集，得到本发明实施 例的基准研究优先污染物（基准优先研究污染物）。
[0181] 图3为本发明实施例获取水环境基准优先研究污染物的方法具体流程示意图。参 见图3,该流程包括：
[0182] 步骤301，获取中国水环境优控污染物；
[0183] 步骤302,搜索筛选文献毒性数据；
[0184] 步骤303，计算物种的SMAV;
[0185] 步骤304,确定物种地理分布；
[0186] 本步骤中，计算SMAV和进行地理分布的分类是相互独立的，可W先进行地理分 类，再计算SMAV，也可W先计算SMAV，再进行地理分类。也可W是地理分类和计算SMAV同 时进行。
[0187] 步骤305,采用SSDRIVM法、SSD-AU法W及SSR法进行拟合；
[018引步骤306，得到中国、美国及全部物种的肥5值；
[0189] 步骤307,进行HCg值差异性分析；
[0190] 步骤308,如果中美有显著性差异，执行步骤309;
[0191] 步骤309,确定目标污染物为"基准优先研究污染物"；
[0192] 步骤310,如果中美无显著性差异，执行步骤311;
[0193] 步骤311，确定目标污染物为非"基准优先研究污染物"。
[0194] 图4为本发明实施例获取水环境基准优先研究污染物的装置结构示意图。参见图 4,该装置包括：目标污染物列表获取模块、物种平均急性值计算模块、分类模块、拟合模块 W及差异显著性分析模块，其中，
[0195]目标污染物列表获取模块，用于利用公布的优控污染物列表，获取目标流域区域 的优控污染物检测浓度，将大于污染物检测浓度阔值的优控污染物检测浓度对应的优控污 染物放入目标污染物列表中；
[0196] 本发明实施例中，参照我国政府公布的包含68种优控污染物的优控污染物列表， 针对目标流域区域，从优控污染物列表选取一优控污染物，进行该选取的优控污染物检测 浓度的测定，如果目标流域区域的优控污染物检测浓度超出污染物检测浓度阔值，将该选 取的优控污染物作为筛选评估的目标污染物，放入目标污染物列表中。
[0197]物种平均急性值计算模块，用于基于预先设置的水环境基准数据筛选规范，搜集 目标污染物列表中各优控污染物对物种的合格水生态急性毒性数据；利用搜集的合格水生 态急性毒性数据，计算目标污染物对同一物种的合格水生态急性毒性数据的几何平均值， 得到该目标污染物对应的多个物种平均急性值；
[0198]本发明实施例中，物种平均急性值计算模块包括；急性毒性数据搜集单元W及物 种平均急性值计算单元（图中未示出），其中，
[0199]急性毒性数据搜集单元，基于预先设置的水环境基准数据筛选规范，搜集目标污 染物列表中各优控污染物对物种的合格水生态急性毒性数据；
[0200] 本发明实施例中，水环境基准数据筛选规范包括：
[0201] A1，试验暴露时间为2-4天；
[020引 A2,毒性终点指标为半数致死浓度化CJ、半数效应浓度巧CJ、半数抑制浓度 (ICJ或半数致死剂量（LDJ;
[0203]A3,流水式试验结果优于半静态试验结果，优于静态试验结果；
[0204]A4,试验过程中化合物浓度被监控的试验数据优于未被监控的；
[0205]A5,生物幼体的试验数据优于成体试验数据；
[0206] A6,同一物种的数据差异超过一个数量级的，舍弃离群值；
[0207]A7,试验过程须设置有空白对照组，且不能喂食；
[020引 A8,试验用水的总有机碳需小于5mg/L。
[0209]物种平均急性值计算单元，用于利用搜集的合格水生态急性毒性数据，计算目标 污染物对同一物种的合格水生态急性毒性数据的几何平均值，得到该目标污染物对应的多 个物种平均急性值。
[0210] 本发明实施例中，物种平均急性值计算公式如下：
[0211]
[021引式中，SMAVik为第i目标污染物对第k物种的平均急性值，i，k为自然数；
[0213]Vik为第i目标污染物对第k物种的第h个合格水生态急性毒性数据；
[0214] η为合格水生态急性毒性数据数量。
[0215] 分类模块，用于获取搜集的合格水生态急性毒性数据中各物种所属的地理分布 区域；根据物种所属的地理分布区域，对得到的目标污染物对应的物种平均急性值进行分 类；
[0216] 本发明实施例中，地理分布区域包括：中国目标流域区域W及美国区域。物种的 SMV分为两类：美国物种SMVW及中国目标流域区域物种SMV。
[0217] 拟合模块，用于将分类的物种平均急性值按照从小至大的顺序进行排序；分别对 排序的分类物种平均急性值进行拟合，得到危害5%生物的污染物浓度值；
[021引本发明实施例中，进行排序后，得到两个物种平均急性值排序队列，分别为：
[0219] La - (LaismAV, La2SMAV, . . .，LAjSMAV)
[0220] L[ - (Xcismav,Lc2smav, . . .，Lcismav)
[0221] 式中，La为目标污染物对应的美国物种平均急