（1）评价因子法：根据欧盟水质基准推导导则，海水不同的中金毒性数据集所引入的不确定性各不相同，因此针对不同的属铅水质数据情况设定不同的评价因子（10～1000）。根据欧盟导则，基准由所收集的定值急性毒性数据已具备了特定污染物对3个营养层级生物（藻类、甲壳类和鱼类）的研究毒性数据，评价因子选择为100，海水以3个营养层级生物急性毒性值最低者小球藻（Chloerllaspp）毒性值0.220mg/l计算，中金应用评价因子法所推导的属铅水质铅的HSWC值为2.20µg/L。 （2）模型外推法：当前使用的基准模型外推法以log-triangular分布的敏感度模型和log-normal 分布的敏感分布模型为主。在USEPA导则中使用的定值模型为log-triangular分布的敏感度模型，而在欧盟的研究相关导则中则采用的是log-normal分布的敏感度模型。这两个模型的海水主要差别在于所用毒性数据对最后的水质基准定值的影响。 根据美国EPA推导方法，中金选择积累概率P最接近0.05的属铅水质4个毒性数据—小球藻（Chloerllaspp）、中国对虾（Penaeuschinensis）、半滑舌鳎（CynoglossussemilaeνisGűnther）及栉孔扇贝（Chlamysfarreri）急性毒性数据用于拟合log-triangular分布的敏感度模型，这样的4组毒性值可提供最有效的信息用于保护95%水生生物不受特定污染物的不利影响。应用logtriangular模型外推定值铅的HSWC值为145µg/L。 根据受试生物毒性数据分布特征由所确立毒性数据筛选原则，采用栖息于我国境内的海生生物的毒性试验数据用于推导金属铅的海水水质基准，数据如表2所示。毒性数据包括12组急性毒性数据、3组慢性毒性数据及两组生物富集数据，涵括6个门类，8个纲海生生物，覆盖藻类、甲壳类、鱼类3个营养层级代表生物。所筛选急性毒性数据对数化后分布为正态分布，根据欧盟水质推导导则，将所筛选数据用于拟合log-normal分布的敏感度模型，如图3所示。设定保护目标值为海洋生境中95%的生物免受重金属铅的不利影响，由log-normal分布的敏感度模型定值的铅的HSWC值为275µg/L。
log-triangular分布的敏感度模型中只有累积概率接近0.05的4个毒性值可影响到最后水质基准的定值，即USEPA认为毒性值积累概率接近0.05的毒性值较之其他的毒性值更能为推导基准值提供更多的信息，因而这些毒性值在基准的定值上占据了很大的权重。值得指出的是，在毒性数据个数少于20个（USEPA规定的为59）时，只能选择4个数值最小的毒性数据用于推导基准值，这在数理上并不能保证基准值可确保生境中95%的生物安全。与此相反，在log-normal分布的敏感度模型中，每一毒性数据都参与了水质基准的定值，这在某种程度上减轻了个别异常低值对最后水质基准定值的影响。 由于log-triangular分布和log-normal分布的理论基础都是物种敏感度分布，只是在拟合方法上存在差异，这很难说哪种拟合方法更优。然而，考虑到对现有毒性数据的充分利用，即减轻异常低值可能对最后水质基准的影响，以及正态分布的应用范围较之三角分布的应用广泛，本文在此采用log-normal拟合结果275µg/L作为铅海水水质基准高值。 3、铅海水水质基准低值推导 （1）评价因子法 设置水质基准低值的目的在于考虑低浓度污染物长期作用对水生生物所产生非致命效应的影响，这些非致命效应包括水生生物的生长、繁殖、畸变。因此应以海生生物的慢性毒性值推导海水水质基准低值（LSWCbio）。 根据表2.1，由所收集慢性毒性数据，因只具备特定污染物对鱼类的毒性数据，根据欧盟水质基准推导导则--评价因子选择为1000，以半滑舌鳎（CynoglossussemilaeνisGűnther）慢性毒性值0.500mg/l计算。因此，应用评价因子法所推导的铅的LSWCbio值为0.500µg/L。 （2）模型外推法 由表2，可用毒性数据只有3组、两个门类的生物慢性毒性数据，用lognormal分布的敏感度模型进行拟合，所得LSWCbio值为66.2µg/L。由于毒性数据量较少，代表性较差，LSWCbio定值为66.2µg/L存疑较大。在此，出于充分利用现有毒性数据的基础考量，引用美国EPA提出的另一非经验类评价因子—急慢性毒性比（ACR）用于推导LSWCbio。其推导公式如式2所示。
式中：ACR为急慢性比（Acute-ChronicRatio）。ACR为特定污染物对同一生物的急性毒性与慢性毒性关系的一种反映：其为鱼类、无脊椎动物和另一敏感水生生物的急慢性毒性比值的几何均值。 声明：本文所用图片、文字来源《海水中金属铅水质基准定值研究》，版权归原作者所有。如涉及作品内容、版权等问题，请与本网联系 相关链接：铅，海水，水质基准 |
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