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基于物种敏感性分布法的毒死蜱对稻田生态系统生态风险评价
被引量：
8
1
作者
肖鹏飞
林晓雅
+5 位作者
刘毅华
赵颖
沈坚
徐吉洋
耿翠敏
朱国念
《生态毒理学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期398-407,共10页
生物敏感性分布法(Species Sensitivity Distributions,SSD)是一种基于单物种测试和概率统计学的、较高级的外推风险评估方法。该方法在国内外均被广泛应用于各种污染物风险评价中。本文选取了采用logistic和normal这2种SSD分布模型,分...
生物敏感性分布法(Species Sensitivity Distributions,SSD)是一种基于单物种测试和概率统计学的、较高级的外推风险评估方法。该方法在国内外均被广泛应用于各种污染物风险评价中。本文选取了采用logistic和normal这2种SSD分布模型,分析了国内外毒死蜱对3组水生生物组合的毒性数据;并且获得各自SSD的HCx值。3组毒性数据分别为:浙江稻田水生生物组,长三角地区水生生物组和美国水生生物组。浙江稻田水生物SSD分布的HC5为:0.32μg·L^(-1)(logistic模型)和0.35μg·L^(-1)(normal模型);HC10为1.50μg·L^(-1)(logistic模型)和1.26μg·L^(-1)(normal模型);HC20为8.13μg·L^(-1)(logistic模型)和5.96μg·L^(-1)(normal模型);HC50为145.44μg·L^(-1)(logistic模型)和115.74μg·L^(-1)(normal模型)。据此判断水稻种植季节,稻田水域毒死蜱对食蚊鱼、鳑鲏、泽蛙蝌蚪、轮虫、常见腹足类和双壳类软体动物以及绝大多数藻类等的风险较小。利用冗余分析研究了生物物种数量、物种组成结构和拟合模型对HCx影响。结果表明:物种组成结构对HCx有较为明显的影响。具体表现为对毒死蜱较为敏感物种数量与HCx存在明显的负相关性;对毒死蜱不敏感的物种则与HCx呈现正相关性。
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关键词
毒死蜱
稻田湿地水生生物
物种敏感性分布曲线(SSD)
生态风险评价
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职称材料
题名
基于物种敏感性分布法的毒死蜱对稻田生态系统生态风险评价
被引量：
8
1
作者
肖鹏飞
林晓雅
刘毅华
赵颖
沈坚
徐吉洋
耿翠敏
朱国念
机构
浙江大学农药与环境毒理研究所
浙江农林大学暨阳学院
中国林科院亚热带林业研究所
出处
《生态毒理学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期398-407,共10页
基金
青年科学基金项目(31101458)
浙江省重点研发项目(No.2015C02G2010084)
文摘
生物敏感性分布法(Species Sensitivity Distributions,SSD)是一种基于单物种测试和概率统计学的、较高级的外推风险评估方法。该方法在国内外均被广泛应用于各种污染物风险评价中。本文选取了采用logistic和normal这2种SSD分布模型,分析了国内外毒死蜱对3组水生生物组合的毒性数据;并且获得各自SSD的HCx值。3组毒性数据分别为:浙江稻田水生生物组,长三角地区水生生物组和美国水生生物组。浙江稻田水生物SSD分布的HC5为:0.32μg·L^(-1)(logistic模型)和0.35μg·L^(-1)(normal模型);HC10为1.50μg·L^(-1)(logistic模型)和1.26μg·L^(-1)(normal模型);HC20为8.13μg·L^(-1)(logistic模型)和5.96μg·L^(-1)(normal模型);HC50为145.44μg·L^(-1)(logistic模型)和115.74μg·L^(-1)(normal模型)。据此判断水稻种植季节,稻田水域毒死蜱对食蚊鱼、鳑鲏、泽蛙蝌蚪、轮虫、常见腹足类和双壳类软体动物以及绝大多数藻类等的风险较小。利用冗余分析研究了生物物种数量、物种组成结构和拟合模型对HCx影响。结果表明:物种组成结构对HCx有较为明显的影响。具体表现为对毒死蜱较为敏感物种数量与HCx存在明显的负相关性;对毒死蜱不敏感的物种则与HCx呈现正相关性。
关键词
毒死蜱
稻田湿地水生生物
物种敏感性分布曲线(SSD)
生态风险评价
Keywords
chlopyrifos
paddy wetland aquatic organism
species sensitivity distribution
ecological risk assessment
分类号
X171.5 [环境科学与工程—环境科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于物种敏感性分布法的毒死蜱对稻田生态系统生态风险评价
肖鹏飞
林晓雅
刘毅华
赵颖
沈坚
徐吉洋
耿翠敏
朱国念
《生态毒理学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017
8
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