一种优控重金属污染物铬的区域性保护水生生物水质基准推导方法

1.本发明涉及水质基准推导领域，提供了一种优控重金属污染物铬的区域性保护水生生物水质基准推导方法。


背景技术：

2.水质基准是确定水环境管理标准的科学基础，也是开展水环境质量评价、确定水环境保护目标与方向的科学依据。水环境基准与标准共同构成水环境管理的重要准绳，以此来保护水生生物免受水体中污染物所造成的负面生态效应，在环境保护方面发挥着重要作用。水质基准具有区域性，不同地区的生物区系特征不同，污染物的环境行为和毒理效应可能存在很大差异，因此导致水质基准值的不同。
3.虽然我国相继出台了一系列的法律法规和相关水质标准的文件，但是其中大部分水质基准值的推导借鉴了美国、欧洲等发达国家，并且在毒性数据的选择上不能系统全面的利用本土水生生物的毒性数据来推导水质基准值。这就导致了在建立水质标准时，不能依据我国国情来开展水质基准的研究，所以制定出的水质标准难以反应出我国的区域特征，缺乏科学有效性。不仅如此，我国地势复杂，环境污染具有多样性，不同流域的水环境因其物种、气候、地理位置等差异有着不同的区域特征。因此应该在国家水质基准推导的基础上建立流域或区域水环境管理和污染控制，才能实现对水环境科学有效的保护，以及为水体重金属生态风险评估的建设提供有力的依据。


技术实现要素：

4.本发明的目的是提供一种优控重金属污染物铬的区域性保护水生生物水质基准推导方法，为流域或区域水生生物提供有效保护，为区域性水环境管理和水质基准的制定提供技术支撑。
5.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种优控重金属污染物铬的区域性保护水生生物水质基准推导方法，包括如下具体步骤：
6.(1)毒性数据的收集与筛选
7.毒性数据收集源于国内外毒性数据库公开发表的文件报告，以及通过对本土水生生物进行相应重金属铬毒性实验获得的毒性数据。因水质基准推导需要满足《指南》要求的囊括三门五科生物数据，因此在收集的数据不能满足推导要求的情况下，需要针对本土生物进行实验补充毒性数据。而在数据收集部分，数据收集后，需对所获得的数据进行评价和筛选，剔除非所选区域特征物种的数据、并剔除未设置对照组和空白组实验的数据以及对照组死亡数差异过大的数据；
8.(2)物种筛选原则
9.区域性水质基准的制定最关键的一点，是所用于基准推导的水生生物需要是本区域的物种。根据区域的生物区系特征，筛选出有效数据，并选择具有代表性的水生生物来补
足数据，最终两组数据一起用于水质基准的推导；
10.(3)水质基准推导
11.①
种平均急/慢性值计算
12.依据公式(1)
‑
(2)，分物种计算smav和smcv，
[0013][0014][0015]
式中：smav
i
—物种i的种平均急性值，μg/l；
[0016]
smcv
i
—物种i的种平均慢性值，μg/l；
[0017]
m—物种i的atv个数，个；
[0018]
n—物种i的ctv个数，个；
[0019]
i—某一物种，无量纲；
[0020]
②
毒性数据分布检验
[0021]
对smav
i
和smcv
i
分别进行正态分布检验，即k
‑
s检验，若不符合正态分布，进行对数转换后重新检验，符合正态分布的数据按照
“④
模型拟合与评价”要求进行物种敏感度分布模型拟合，即ssd模型拟合；
[0022]
③
累积概率计算
[0023]
将物种smav
i
/smcv
i
或其对数值分别从小到大进行排序，确定其毒性秩次r，最小毒性值的秩次为1，次之秩次为2，依次排列，如果有两个或两个以上物种的毒性值相同，则将其任意排成连续秩次，每个秩次下物种数为1，分别计算物种的累积概率p，p＝r/(n+1)，
[0024]
④
模型拟合与评价
[0025]
smav
i
/smcv
i
分别取以10为底的对数，将lg(smav
i
)/lg(smcv
i
)作为模型拟合时的自变量，以lg(smav
i
)/lg(smcv
i
)对应的p为因变量，导入china
‑
wqc进行ssd模型拟合，依据模型拟合的决定系数r2、均方根rmse、残差平方和sse以及k
‑
s检验结果，确定最优拟合模型，对数正态分布模型和对数逻辑斯谛分布模型要求自变量为正数；
[0026]
(4)基准的确定
[0027]
根据最优拟合模型拟合的ssd曲线，确定急/慢性5％物种危害浓度hc5，再除以评估因子，即为淡水水生生物的短期水质基准值。在慢性毒性数据不足的情况下，依据急慢性比推导获得长期水质基准值。
[0028]
所述毒性数据的收集与筛选主要有以下几点：
[0029]
a.所选的数据其实验方法应与国标的实验方法一致，并有明确的理化指标测定数据和方法要求；
[0030]
b.只选择区域本土水生生物，剔除非所选区域的物种相关毒性数据；
[0031]
c.在急性毒性实验中，当受试物种为水溞类生物时，应选用周期最长的实验数据48h lc
50
/ec
50
作为急性毒性的实验指标；鱼类及其它生物是以96h lc
50
或ec
50
表示，同一个鱼类实验如果有96h数据时弃用24h，48h及72h数据，h为小时，急性毒性试验期间不能喂食，lc
50
为半致死浓度，ec
50
为半最大效应浓度；
[0032]
d.在慢性毒性实验中，选取14d以上以最低有影响浓度loec或最大无影响浓度noec为实验终值的毒性数据作为实验指标，；
[0033]
e.在水生植物的实验中，应用急性毒性实验作为藻类的标准测试，选取96h lc
50
/ec
50
的毒性数据；而对水声维管束植物则采用慢性毒性实验，选取长期的lc
50
/ec
50
来表示毒性实验结果。
[0034]
所述物种筛选具体要求如下：
[0035]
1)硬骨鱼纲中的鲤科；
[0036]
2)硬骨鱼纲中的非鲤科；
[0037]
3)脊椎动物门中的另一科，非1)或2)；
[0038]
4)一种浮游类动物；
[0039]
5)一种底栖类动物；
[0040]
6)一种昆虫；
[0041]
7)除了节肢动物门或脊索动物门之外的一科；
[0042]
8)昆虫的任何一个目中的一科或者上面没有提到的任何一科；
[0043]
9)至少含有一种最敏感的浮游植物或水生植物。
[0044]
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过对本土物种的筛选，选取具有代表性的水生生物进行基准推导，侧重突出了区域和地方本土物种的毒性数据，使得基准值能更好的适用于流域地方的水环境保护，能够更加科学有效的保护生态环境。
附图说明
[0045]
图1为铬对太湖水生生物5个ssd分布模型的拟合曲线。
具体实施方式
[0046]
下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0047]
以下案例的实施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。
[0048]
本实施例以重金属铬的水质基准推导方法为例，具体步骤如下：
[0049]
(1)毒性数据的收集与筛选
[0050]
毒性数据收集以后，需要对数据进行筛选和剔除，筛选和剔除的原则主要依据美国epa的相关文件和我国颁布的《淡水水生生物水质基准制定技术指南》(hj 831
‑
2017)。主要有以下几点：
[0051]
a.所选的数据其实验方法应与国标的实验方法一致，并有明确的理化指标测定数据和方法要求，例如，暴露类型、水化因子、周期长短、暴露类型等；
[0052]
b.只选择区域本土水生生物，去除非区域的物种毒性数据；
[0053]
c.在急性毒性实验中，当受试物种为水溞类生物时，应选用周期最长的实验数据(48h lc
50
/ec
50
)作为急性毒性的实验指标；鱼类及其他生物是以96h lc
50
或ec
50
表示，同一个鱼类实验如果有96h数据时弃用24h，48h及72h数据。急性毒性实验期间不喂食；
[0054]
d.在慢性毒性实验中，选取14d以上以loec或noec为实验终值的毒性数据作为实
验指标；
[0055]
e.在水生植物的实验中，应用急性毒性实验作为藻类的标准测试，选取96h lc
50
/ec
50
的毒性数据；而对水声维管束植物则采用慢性毒性实验，选取长期的lc
50
/ec
50
来表示毒性实验结果；
[0056]
(2)物种筛选
[0057]
剔除和筛选完的毒性数据要满足“三门八科”的要求，根据我国的区域特点，最终的毒性数据还应满足至少有三个营养级，包含初级生产者、初级消费者和次级消费者，方可用于水质基准的推导，具体筛选要求如下：
[0058]
a.硬骨鱼纲中的鲤科；
[0059]
b.硬骨鱼纲中的非鲤科(如大银鱼，黄颡鱼，泥鳅等)；
[0060]
c.脊椎动物门中的另一科(非a或b)(可能在硬骨鱼纲中或者在两栖动物纲中，等)；
[0061]
d.一种浮游类动物(如网纹蚤类、剑水蚤等)；
[0062]
e.一种底栖类动物(如秀丽白虾、中华园田螺、河蚬、带丝蚓等)；
[0063]
f.一种昆虫(如摇蚊、旋轮虫、萼花臂尾轮虫、砂壳虫等)；
[0064]
g.除了节肢动物门或脊索动物门之外的一科(如原生动物门、环节动物门、软体动物门等)；
[0065]
h.昆虫的任何一个目中的一科或者上面没有提到的任何一科；
[0066]
i.至少含有一种最敏感的浮游植物或水生植物。
[0067]
(3)水质基准推导
[0068]
经过文献检索收集与筛选，共获得可靠性毒性数据54条。这54条急性数据共涉及14个物种，其中：太湖本土物种14个，包括了在太湖水体中广泛分布的鲫鱼、黄颡鱼、鲢鱼等物种将筛选后的急性毒性值(atv)，根据拟合公式(1)计算其种平均急性毒性值smav。整理如表1：
[0069]
表1铬对太湖水生生物种平均急性值和累积概率
[0070]
[0071][0072]
(4)模型拟合与评价
[0073]
把标准化的smav带入spss 26软件进行正态检验，k
‑
s检验结果表明急性毒性值数据符合正态分布，满足ssd模型拟合要求。将smav值代入软件china
‑
wqc可得到五种模型的拟合结果。选择最优拟合模型，其r2最大，同时rmse和sse值都较其他四个模型小，该模型的拟合结果作为推导铬保护水生生物短期水质基准的依据。其拟合结果如下表2所示：
[0074]
表2铬短期水质基准模型拟合结果
[0075][0076][0077]
(5)基准确定
[0078]
根据最优拟合模型拟合的ssd曲线，确定铬急性5％物种危害浓度hc5为62.66，再除以评估因子2，即获得铬太湖区域保护水生生物短期水质基准值31μg/l(取整)。依据usepa(1995)铬急慢性比2.917，获得铬太湖区域保护水生生物长期水质基准值22μg/l(取整)。
[0079]
熟悉本技术领域的人员应理解，目前我国区域水质监测的属于较缺乏且本土生物毒性数据涵盖面较少，以上所述仅为本发明的较佳实施案例，并非用来限定本发明的实施范围；凡依据本发明作出等效的变化与修改，都被本发明的专利范围所涵盖。
[0080]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。