在环境混合物风险评估中处理低于分析极限的度数据:关于农药河流监测的案例研究

科学领域:

• 环境化学环境化学
• 生态毒理学 生态毒理学
• 风险评估 风险评估

背景情况:

• 水生生态系统面临着对复杂化学混合物的持续暴露.
• 基于成分的混合物风险评估 (CBMRA) 是管理水污染物的重要工具.
• 准确的风险评估依赖于对化学物质度数据的可靠处理.

研究的目的:

• 在CBMRA中系统评估管理低于检测/定量限度 (LOD/LOQ) 的化学度的方法.
• 为跟踪低于LOD/LOQ的物质的风险贡献制定一个知情的CBMRA程序.
• 为混合物风险评估中特定数据集选择和解释适当方法提供指导.

主要方法:

• 对CBMRA中LOD/LOQ以下数据处理的常用方法的系统分析.
• 开发一个概念图和方法选择标准.
• 根据CBMRA程序对意大利河流中农药度的大数据集的应用.

主要成果:

• 制定了一项知情的CBMRA程序,以追踪 LOD/LOQ以下物质影响的风险决策.
• 创建了指导标准和概念图,以帮助选择适合特定场景的方法.
• 在一个包含702,097个农药度记录的数据集上,成功实施了基于信息的CBMRA.

结论:

• 处理低于LOD/LOQ的数据会对CBMRA结果产生重大影响.
• 开发的基于CBMRA程序和指南提高了水质风险评估的可靠性.
• 这项工作为环境管理中更准确,更透明的混合物风险评估提供了框架.