劉亞莉，謝玉為，張效偉，彭書傳，陳天虎，王繼忠,

1. 合肥工業(yè)大學(xué) 資源與環(huán)境工程學(xué)院，合肥 230009 2. 合肥工業(yè)大學(xué) 納米礦物與環(huán)境材料實(shí)驗(yàn)室，合肥 230009 3. 南京大學(xué) 環(huán)境學(xué)院 污染控制與資源化研究國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 210023

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應(yīng)用物種敏感性分布評(píng)價(jià)敵敵畏對(duì)淡水生物的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)

劉亞莉1,2，謝玉為3，張效偉3，彭書傳1,2，陳天虎1,2，王繼忠1,2,

1. 合肥工業(yè)大學(xué) 資源與環(huán)境工程學(xué)院，合肥 230009 2. 合肥工業(yè)大學(xué) 納米礦物與環(huán)境材料實(shí)驗(yàn)室，合肥 230009 3. 南京大學(xué) 環(huán)境學(xué)院 污染控制與資源化研究國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 210023

敵敵畏是一類重要的有機(jī)磷殺蟲劑，但其對(duì)水生生態(tài)的影響至今研究較少。為了評(píng)價(jià)其生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)，構(gòu)建了淡水水生生物對(duì)敵敵畏的物種敏感性分布(species sensitivity distribution，SSD)模型，在此基礎(chǔ)上，討論了影響SSD模型的主要因素；并分析了該模型的不確定性；推導(dǎo)了敵敵畏對(duì)不同類別生物的5%危害濃度HC5(hazardous concentration for 5% the species)閾值；整理收集了我國重要流域水體中敵敵畏的環(huán)境濃度；結(jié)合SSD模型計(jì)算了對(duì)淡水生物的潛在影響比例(potentially affected fraction，PAF)。結(jié)果表明：1) 不同模型的選擇會(huì)影響HC5的結(jié)果，且BurrIII模型擬合結(jié)果較好，推導(dǎo)的HC5值為0.37 μg·L-1；2) 無脊椎動(dòng)物在敵敵畏低濃度范圍內(nèi)的敏感性明顯高于脊椎動(dòng)物。甲殼類動(dòng)物與昆蟲和蜘蛛類相似，敏感度較高，魚類則較低；3) 應(yīng)用BurrIII模型構(gòu)建SSD時(shí)，參數(shù)k值對(duì)HC5最為敏感，蒙特卡羅隨機(jī)模擬得到HC5變化范圍為0.05～40.57 μg·L-1，均值為5.07 μg·L-1；4) 敵敵畏對(duì)我國淡水生態(tài)影響較小，PAF均低于1%，其中黃河和太湖流域敵敵畏的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)高于其他河流湖泊，珠江口和南海北部較低。上述研究結(jié)果為評(píng)價(jià)敵敵畏對(duì)全國不同水體水生生物的潛在生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)提供了科學(xué)依據(jù)。

敵敵畏；淡水生物；生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)；物種敏感性分布

Received 2 December 2015 accepted 26 January 2016

有機(jī)磷殺蟲劑是農(nóng)業(yè)上使用比較廣泛且用量較大的一類農(nóng)藥，具有品種較多，殺蟲效率高，防治范圍廣，成本低，對(duì)植物要害小，很少蓄積中毒，選擇性高等優(yōu)點(diǎn)[1]。資料顯示，2013年我國殺蟲劑用量為11.64萬噸，其中有機(jī)磷類用藥高達(dá)8.19萬噸，占?xì)⑾x劑總用量的70.38%[2]。敵敵畏作為我國最重要的有機(jī)磷農(nóng)藥之一，在殺蟲劑產(chǎn)業(yè)中占有非常重要的地位，據(jù)統(tǒng)計(jì)，僅2005年敵敵畏在我國的產(chǎn)量就高達(dá)27 000噸，排名占據(jù)有機(jī)磷農(nóng)藥第2位[3]。隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，城市綠化率提高，在維護(hù)花草樹木生長(zhǎng)的過程中有機(jī)磷農(nóng)藥使用量也不斷增加，從而可能導(dǎo)致周圍水體污染并進(jìn)一步影響水生生物。盡管先前有不少學(xué)者開展了我國不同流域水體中敵敵畏殺蟲劑的污染研究，但全面評(píng)價(jià)全國尺度上水體污染及其生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的研究仍然缺乏。本文以有機(jī)磷農(nóng)藥中敵敵畏為研究對(duì)象，利用物種敏感性分布(species sensitivity distribution，SSD)模型，評(píng)價(jià)其對(duì)全國不同水體水生生物的潛在生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)。

1 材料與方法 (Materials and methods)

1.1 原理與基本步驟

SSD法是根據(jù)劑量-效應(yīng)而建立的外推評(píng)價(jià)方法之一。對(duì)某一物種而言，某種污染物在不同劑量或濃度下對(duì)該物種產(chǎn)生的影響或危害可以用劑量-效應(yīng)曲線描述。同樣，該污染物對(duì)一個(gè)群落或生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生的影響或效應(yīng)也存在著一定的關(guān)系，而這些關(guān)系符合特定的概率分布模型，如正態(tài)分布、邏輯斯蒂分布等[4]，通過研究已有的劑量-效應(yīng)數(shù)據(jù)，并建立不同物種劑量-效應(yīng)的分布規(guī)律曲線，外推至這個(gè)群落或生態(tài)系統(tǒng)，從而可以明確研究區(qū)域環(huán)境介質(zhì)污染物暴露濃度可能對(duì)生態(tài)系統(tǒng)物種的影響比例PAF (potential affected fraction)，即SSD正向法，或者為了保護(hù)研究區(qū)域絕大多數(shù)物種，根據(jù)被保護(hù)的物種比例如保護(hù)95%物種，即5%危害濃度HC5(hazardous concentration 5%)制定環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，稱之為SSD反向法。應(yīng)用SSD模型進(jìn)行生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)時(shí)首先需要收集足夠的劑量-效應(yīng)數(shù)據(jù)，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)建立SSD曲線，從而計(jì)算PAF或者確定HC5濃度，具體步驟包括：(1)毒性數(shù)據(jù)獲?。?2)物種分組和數(shù)據(jù)處理；(3)曲線擬合；(4) HC5和PAF計(jì)算。

1.2 毒理數(shù)據(jù)獲取

關(guān)于敵敵畏的淡水水生生物毒性數(shù)據(jù)主要從美國環(huán)保局(USEPA)的EPAECOTOX數(shù)據(jù)庫(http://cfpub.epa.gov/ecotox/)獲取。在生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中，慢性數(shù)據(jù)能較好地反映真實(shí)環(huán)境下生物的暴露情況，但慢性數(shù)據(jù)相對(duì)缺乏，難以建立穩(wěn)健的SSD曲線，通常采用急性慢性比ACR (acute-to-chronic ratio)方法將急性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為慢性數(shù)據(jù)，從而獲得足夠數(shù)據(jù)構(gòu)建SSD模型。本研究中收集的慢性數(shù)據(jù)為無觀察效應(yīng)濃度NOEC (non-observed effect concentration)和最低可觀察效應(yīng)濃度LOEC (lowest observed effect concentration)，暴露時(shí)間大于10 d，而急性數(shù)據(jù)則采用半數(shù)死亡濃度LC50(lethal concentration 50)或半數(shù)最大效應(yīng)濃度EC50(concentration for 50% of maximal effect)，暴露時(shí)間小于2 d，其中ACR值是根據(jù)同一物種的急慢性數(shù)據(jù)的幾何均值計(jì)算獲得特定物種的ACR值，然后對(duì)這些ACR值取幾何均值[5]，最終得到的ACR值為7.56。

1.3 物種分組和數(shù)據(jù)處理

本研究共收集了131個(gè)淡水物種的毒性數(shù)據(jù)，共計(jì)492個(gè)毒性數(shù)據(jù)(表1)，對(duì)于同一物種擁有多個(gè)毒性數(shù)據(jù)時(shí)，采取毒性數(shù)據(jù)的幾何均值。同時(shí)將數(shù)據(jù)分以下兩種情況：(1)全部物種；(2)把全部物種細(xì)分為脊椎動(dòng)物和無脊椎動(dòng)物兩類。其中全部物種包括脊椎動(dòng)物和無脊椎動(dòng)物，脊椎動(dòng)物中包括魚類和兩棲動(dòng)物，無脊椎動(dòng)物中包括甲殼類、昆蟲和蜘蛛類、軟體動(dòng)物及其他無脊椎動(dòng)物類等。由于物種數(shù)量太小容易產(chǎn)生較大的偏差，本文中將藻類和兩棲類物種排除，不進(jìn)行擬合計(jì)算，對(duì)數(shù)據(jù)量較大的物種進(jìn)行SSD構(gòu)建和計(jì)算。

表1 敵敵畏的毒性數(shù)據(jù)(無觀察效應(yīng)濃度或最低可觀察效應(yīng)濃度)統(tǒng)計(jì)特征(對(duì)數(shù)變換后)

表2 SSD法的分布公式

1.4 曲線擬合

SSD是通過將污染物的毒性數(shù)據(jù)用一個(gè)數(shù)學(xué)分布來描述，認(rèn)為獲得的毒理數(shù)據(jù)是來自于這個(gè)分布的大量樣本，用來估算該分布的參數(shù)[6]。首先把毒性數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，然后按照數(shù)值大小對(duì)物種毒性數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，按照下式計(jì)算每個(gè)物種的累積概率：

式中，i是物種從小到大排序的秩，n是樣本數(shù)。

根據(jù)累積概率和毒性數(shù)據(jù)構(gòu)建分布曲線，并應(yīng)用不同的分布模型進(jìn)行擬合。目前還沒有足夠證據(jù)證明SSD遵循某種特定的分布規(guī)律，因此在實(shí)際研究中采用多種方法進(jìn)行擬合以找出最優(yōu)分布并進(jìn)一步構(gòu)建SSD曲線。當(dāng)前常用的擬合方法包括參數(shù)方法和非參數(shù)方法：參數(shù)擬合方法的模式主要有Log-normal、Log-logistic、Gaussian和BurrIII等[7](表2)；非參數(shù)擬合方法的模式主要是Bootstrapping[8]。如美國和歐洲推薦使用對(duì)數(shù)正態(tài)分布模型擬合SSD曲線，而澳大利亞和新西蘭則推薦使用BurrIII型分布[9]，因?yàn)锽urrIII型分布可以變化為Reweibull分布和RePareto分布，它是一種靈活的分布函數(shù)，適用范圍較廣，對(duì)物種敏感性數(shù)據(jù)擬合較好。本研究選擇了Log-normal、Log-logistic、Gaussian、BurrIII和Reweibull分布分別進(jìn)行擬合，其中Log-normal、Log-logistic、Gaussian分布擬合時(shí)需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)化，BurrIII和Reweibull分布不需要任何轉(zhuǎn)化，所有的擬合在Datafit 9.0軟件包中完成。最終根據(jù)擬合的回歸系數(shù)平方(R2)、殘差平方和(SSE)和赤池信息準(zhǔn)則(Akaike’s information criterion，AIC)[10]確定最佳擬合模型，其中AIC是由日本科學(xué)家赤池弘次(H. Akaike)研究信息論時(shí)根據(jù)“吝嗇原理”而提出的一種選擇最佳擬合模型的方法，該方法將擬合度和參數(shù)數(shù)目結(jié)合，并根據(jù)最小AIC的原則從一系列擬合模型中確定最佳模型。

1.5 HC5和PAF的計(jì)算

如前所述SSD法一般分為正向和反向兩種用法。正向用法根據(jù)污染物環(huán)境濃度，計(jì)算潛在影響比例PAF，即環(huán)境濃度超過生物毒性終點(diǎn)值的物種比例，給定的污染物濃度在SSD曲線上對(duì)應(yīng)的累積概率即為PAF[11]，一般是根據(jù)毒性數(shù)據(jù)獲得最佳擬合及其參數(shù)值，得到一個(gè)確定的方程后，根據(jù)環(huán)境暴露濃度(X)計(jì)算對(duì)應(yīng)的Y值。反向用法中SSD被用于確定一個(gè)可以保護(hù)生態(tài)系統(tǒng)中絕大部分生物物種的污染物濃度水平，一般使用5%危害濃度(HC5)，在SSD擬合曲線上對(duì)應(yīng)5%累積概率的污染物濃度即為HC5。

1.6 SSD模型的不確定分析

不同毒性數(shù)據(jù)的選擇會(huì)導(dǎo)致模型具有一定的不確定性，為了更準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)敵敵畏對(duì)水生生物的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)，本文首先從全部物種131個(gè)數(shù)據(jù)中隨機(jī)抽取70個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行BurrIII曲線擬合，重復(fù)50次，得到50個(gè)不同的曲線方程及其參數(shù)，然后對(duì)各組參數(shù)做Kolmogrov-Smirnov檢驗(yàn)確定其分布特征，最后利用蒙特卡羅隨機(jī)運(yùn)算1 000次，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷牟淮_定性(應(yīng)用水晶球crystal ball軟件)。

2 結(jié)果與分析(Results and analysis)

2.1 不同曲線方程擬合結(jié)果

表3列出了不同模型擬合全物種毒性數(shù)據(jù)的曲線方程及其擬合度參數(shù)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：BurrIII模型擬合效果最好，回歸系數(shù)R2為0.99，且SSE為0.02，其次是ReWeibull模型，回歸系數(shù)R2為0.98，且SSE為0.06，Log-normal模型擬合效果最差，回歸系數(shù)R2為0.85，且SSE為0.42。AIC計(jì)算結(jié)果亦揭示了BurrIII擬合得到最小的AIC，其次為Reweibull，而Log-normal計(jì)算得到的AIC最大。通過計(jì)算HC5的值，從表3中可以看出ReWeibull模型預(yù)測(cè)得到的HC5均高于其他模型預(yù)測(cè)結(jié)果，且Gaussian模型預(yù)測(cè)的HC5最小。

2.2 參數(shù)計(jì)算結(jié)果

不同物種對(duì)敵敵畏的最優(yōu)擬合方程及其參數(shù)見表4。全部物種、脊椎動(dòng)物和魚類使用了BurrIII型分布進(jìn)行擬合，無脊椎動(dòng)物、甲殼類及昆蟲和蜘蛛適用于ReWeibull型分布。結(jié)果表明，除了甲殼類、昆蟲和蜘蛛的SSD曲線擬合R2小于0.99，其余擬合R2均大于0.99，這與其擬合物種組成及數(shù)目較少有關(guān)，但總體擬合效果均較好。

2.3 不同種類生物的HC5值及其比較

敵敵畏對(duì)不同類別生物的HC5值見表4。由表4可知，敵敵畏對(duì)全部物種的HC5為0.37 μg·L-1，即當(dāng)其濃度低于該值時(shí)可保護(hù)95%物種。脊椎動(dòng)物的HC5較無脊椎動(dòng)物高，反映脊椎動(dòng)物對(duì)敵敵畏的耐受性更強(qiáng)。敵敵畏對(duì)甲殼類的HC5值最低，為0.23 μg·L-1，而對(duì)魚類的HC5值最高，達(dá)到24.90 μg·L-1，表明敵敵畏對(duì)甲殼類的暴露風(fēng)險(xiǎn)最大。以上結(jié)果表明不同種類生物對(duì)敵敵畏的敏感性不同。

表3 擬合SSD曲線方程與HC5值

2.4 SSD模型的不確定分析

從131個(gè)全物種中隨機(jī)抽取70個(gè)毒性數(shù)據(jù)，重新構(gòu)建BurrIII分布模型，得到相應(yīng)的b、c、k及HC5，并重復(fù)50次，得到50個(gè)b、c、k及HC5，再對(duì)各組參數(shù)進(jìn)行Kolmogrov-Smirnov檢驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)參數(shù)b、c、k及HC5值均符合正態(tài)分布，根據(jù)各參數(shù)的分布特征，運(yùn)用蒙特卡羅模擬計(jì)算HC5的不確定性，結(jié)果表明HC5值的變化范圍為0.05～40.57 μg·L-1，均值為5.07 μg·L-1(圖1)，并且參數(shù)k對(duì)結(jié)果的影響最大。

圖1 HC5不確定分析圖Fig. 1 Uncertainty analysis of the HC5

表4 不同物種對(duì)敵敵畏的SSD擬合參數(shù)及HC5值

表5 中國水體中不同敵敵畏濃度下的PAF值

2.5 中國河流水體中敵敵畏農(nóng)藥的污染狀況及生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

根據(jù)國內(nèi)文獻(xiàn)中檢索到國內(nèi)河流水體中敵敵畏的含量[12-17]，其濃度范圍為0.84～40.7 ng·L-1，算術(shù)均值為16.8 ng·L-1，且敵敵畏的濃度分布符合正態(tài)分布(p=0.75)，利用SSD方法計(jì)算了污染物對(duì)淡水生物的影響比例(PAF)，結(jié)果如表5所示。由表可看出，這些敵敵畏生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)值均較低，未達(dá)到1%的閾值。其中黃河和太湖敵敵畏的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)高于其他河流湖泊，珠江口和南海北部較低。

3 討論(Discussion)

3.1 不同模型的選擇

由于沒有足夠的證據(jù)證明SSD符合特定的分布規(guī)律，在實(shí)際應(yīng)用中不同學(xué)者提出了不同的SSD分布模型，而大部分模型均是基于經(jīng)驗(yàn)獲得的。為了盡可能避免因模型的選擇而造成誤差，需要進(jìn)行評(píng)價(jià)選擇出最優(yōu)擬合模型。在應(yīng)用SSD模型時(shí)，一般希望得到HC5和PAF值，但二者對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果要求不同，HC5是預(yù)測(cè)5%的危害濃度，因此對(duì)x軸的擬合更加敏感，尤其對(duì)低濃度數(shù)據(jù)模擬時(shí)要求更為嚴(yán)格。相反，PAF則預(yù)測(cè)受影響的物種比例，因此對(duì)y軸敏感，希望擬合曲線能更好地預(yù)測(cè)y值[18]。

相關(guān)系數(shù)是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿M合好壞的最直接也最簡(jiǎn)單的參數(shù)之一，本研究中分別選擇了5個(gè)模型進(jìn)行擬合，結(jié)果發(fā)現(xiàn)BurrIII和ReWeibull得到的相關(guān)系數(shù)最大，一般毒性數(shù)據(jù)較多是BurrIII擬合較好，如全物種、脊椎動(dòng)物和魚類，毒性數(shù)據(jù)較少是則ReWeibull的擬合最好。先前研究亦發(fā)現(xiàn)BurrIII和Reweibull兩種模型在SSD擬合時(shí)具有優(yōu)勢(shì)[11]。本研究亦計(jì)算了全物種幾何均值不同擬合下誤差平方和(sum of the squared errors，SSE)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，BurrIII和Reweibull的SSE最小，尤其在計(jì)算累積概率時(shí)BurrIII的SSE僅為2%，可見BurrIII模型對(duì)于預(yù)測(cè)PAF時(shí)具有較好的穩(wěn)定性。

AIC是根據(jù)“吝嗇原理”判斷一系列擬合模型中最佳選擇，通過擬合度和參數(shù)數(shù)量計(jì)算出AIC，并認(rèn)為最小AIC的模型是最佳模型。由于本研究選取的模型參數(shù)數(shù)目接近，Log-normal和Log-logistical有2個(gè)參數(shù)，而BurrIII、Gaussian和ReWeibull有3個(gè)參數(shù)，因此擬合度是影響AIC的關(guān)鍵因素，理所當(dāng)然，SSE較小的BurrIII和ReWeibull模型具有較小的AIC，尤其BurrIII的AIC值最小。根據(jù)AIC亦建議：對(duì)于全物種而言，BurrIII模型最佳。同時(shí)從表3中亦發(fā)現(xiàn)，2個(gè)參數(shù)模型AIC要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于3個(gè)參數(shù)模型，主要原因在于2參數(shù)模型的擬合度差，從而導(dǎo)致較大的AIC值。

3.2 不同種類生物對(duì)敵敵畏的敏感性

通過SSD曲線可以方便地比較不同類別的生物對(duì)于同種有毒物質(zhì)敏感性的差別。不同類別生物對(duì)敵敵畏的敏感性見圖2中(a)和(b)。由(a)可以看出，無脊椎動(dòng)物在敵敵畏低濃度范圍內(nèi)的敏感性明顯高于脊椎動(dòng)物，由(b)可以看出，甲殼類動(dòng)物與昆蟲和蜘蛛類相似，敏感度較高，魚類的敏感性較低。

3.3 SSD模型構(gòu)建的不確定性分析

不同的研究者搜集的毒性數(shù)據(jù)有所不同，對(duì)結(jié)果會(huì)產(chǎn)生一定的影響，最后計(jì)算得到HC5大相徑庭，本文用131個(gè)數(shù)據(jù)采用BurrⅢ分布得到的HC5值為0.37 μg·L-1，同樣多次隨機(jī)從131個(gè)數(shù)據(jù)中抽取70個(gè)數(shù)據(jù)得到HC5值的變化范圍為0.05～40.57 μg·L-1,均值為5.07 μg·L-1。近年來亦有研究利用SSD法計(jì)算敵敵畏的HC5值，劉昕宇等[19]將最終擬合的數(shù)據(jù)控制在10～20個(gè)，各營(yíng)養(yǎng)級(jí)數(shù)據(jù)分布均勻，而本文中脊椎動(dòng)物較無脊椎動(dòng)物數(shù)量多，且敵敵畏對(duì)脊椎動(dòng)物的毒性遠(yuǎn)比無脊椎動(dòng)物的小，所以造成全部物種的HC5值比較大。因此毒性數(shù)據(jù)選取的差距會(huì)導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果的差距。

圖2 動(dòng)物對(duì)敵敵畏的SSD曲線 (a)脊椎動(dòng)物和無脊椎動(dòng)物 (b)魚類、甲殼類及昆蟲和蜘蛛類Fig. 2 SSD curves for vertebrates and invertebrates exposed to dichlorvos (a) SSD curves for fishes, crustaceans, insects and spiders exposed to dichlorvos (b)

3.4 我國不同流域水體敵敵畏污染及其生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

總體而言，我國水體中敵敵畏污染較弱，PAF均小于1%。先前的研究認(rèn)為，我國北方水體中敵敵畏污染比南方嚴(yán)重[2]，通過收集不同研究數(shù)據(jù)，并未發(fā)現(xiàn)有明顯的差異，比如我國南方水系中九龍江、長(zhǎng)江和太湖流域均含有較高的敵敵畏濃度，而珠江和珠江口敵敵畏濃度則較低(表5)。但先前的研究指出，北方水系中敵敵畏濃度約比南方水系高出一倍[12]。盡管敵敵畏在我國廣泛大量使用，但通過SSD法評(píng)價(jià)其對(duì)水生環(huán)境的影響較小，主要原因在于敵敵畏易降解，例如在pH=7時(shí)，其水解半衰期約為6.5 h，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于其他農(nóng)藥，同樣條件下甲基對(duì)硫磷的水解半衰期則為72 d[20]。

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◆

Assessing Ecological Risks of Dichlorvos to Freshwater Organisms by Species Sensitivity Distribution

Liu Yali1,2, Xie Yuwei3, Zhang Xiaowei3, Peng Shuchuan1,2, Chen Tianhu1,2, Wang Jizhong1,2,*

1. School of Resources and Environmental Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China 2. Laboratory for Nanomineralogy and Environmental Material, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China3. State Key Laboratory of Pollution Control & Resource Reuse, School of the Environment, Nanjing University, Nanjing 210023, China

The study of the impact of dichlorvos on the aquatic ecosystem is scarce despite the fact that it is widely used as organophosphate insecticide. In order to assess ecological risk of dichlorvos to freshwater organisms, species sensitivity distribution (SSD) model was applied; the factors and uncertainties affecting the construction and application of SSD were discussed; hazardous concentration for 5% the sensitive species (HC5) was estimated; the environmental concentration of dichlorvos in the water of the aquatic systems around China was primarily reviewed, and potentially affected fraction (PAF) was computed based on these environmental concentrations. The results show: 1) The outcome of HC5will be affected by choosing models, while BurrIII model is the best fit for the toxicity data, and HC5value is predicted at 0.37 μg·L-1; 2) The sensitivity of invertebrates in the low concentration range was significantly higher than that of vertebrates. Crustaceans were similar to insects and spiders which were more sensitive in comparison with fishes; 3) parameter k of BurrIII model was expected the largest influence factor on the predicted HC5concentration, and HC5of dichlorvos was estimated at a range of 0.05～40.57 μg·L-1with a geometric mean of 5.07 μg·L-1using Monte Carlo method; 4) Generally, dichlorvos posed low risks to freshwater ecosystems of China with PAF value less than 1%. The high risk was investigated in Yellow River and Taihu Lake, while low risk was observed in the Pearl River Estuary and the northern South China Sea. Totally, the results in the present study will provide the scientific information to protect national aquatic ecosystem

dichlorvos; freshwater ecosystem; ecological risks; species sensitivity distribution

10.7524/AJE.1673-5897.20151202004

國家自然科學(xué)基金(41390244)；安徽省自然科學(xué)基金(1408085QD71)；中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助(2015HGCH0002)

劉亞莉(1990-)，女，碩士研究生，研究方向?yàn)榄h(huán)境科學(xué)，E-mail: 464245475@qq.com

*通訊作者(Corresponding author)， E-mail: wangjizh@hfut.edu.cn

2015-12-02 錄用日期：2016-01-26

1673-5897(2016)2-531-08

X171.5

A

簡(jiǎn)介：王繼忠(1981―)，男，副教授，博士，主要研究方向?yàn)槌志眯杂袡C(jī)污染物的區(qū)域環(huán)境行為及生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)、有機(jī)污染物的人體暴露研究，發(fā)表SCI近40篇。

劉亞莉, 謝玉為, 張效偉, 等. 應(yīng)用物種敏感性分布評(píng)價(jià)敵敵畏對(duì)淡水生物的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)[J]. 生態(tài)毒理學(xué)報(bào)，2016, 11(2): 531-538

Liu Y L, Xie Y W, Zhang X W, et al. Assessing ecological risks of dichlorvos to freshwater organisms by species sensitivity distribution [J]. Asian Journal of Ecotoxicology, 2016, 11(2): 531-538 (in Chinese)