Cu2+和Cd2+对斑马鱼胚胎早期发育的联合毒性

采用斑马鱼胚胎早期发育技术,测定Cu2+和Cd2+ 2种重金属对胚胎发育的毒性效应. 以24 h致死和72 h胚胎孵化抑制为毒性终点,2种重金属的剂量-效应曲线可用Weibull函数或Logit函数有效描述,由最佳拟合函数计算得出半数致死浓度(LC₅₀)或半数效应浓度(EC₅₀)为毒性效应的评价标准,2个毒性终点的重金属毒性大小顺序均为Cu2+>Cd2+. 应用浓度加和(CA)与独立作用(IA)2种模型,对72 h孵化抑制率的无观测效应浓度(NOEC)配比混合物的联合毒性作用进行了预测,通过混合物试验观测数据的95%置信区间与CA模型和IA模型预测的剂量-效应曲线进行比较分析表明,2种模型都可以有效预测斑马鱼胚胎孵化的联合毒性.      

不同终点检测5种双酚A类化合物对MCF-7的细胞毒性

双酚A(BPA)及其类似物作为聚碳酸酯的主要合成原料,一直是环境污染的重要问题.其雌激素效应是当今科学研究的重点,而毒性效应研究甚少.为评估环境中BPA类物质的毒性效应,实验采用四唑盐(MTS)比色法检测5种双酚A类化合物对人雌激素受体缺失乳腺癌细胞MCF-7(ER-)增殖活性的影响,2,4-二硝基苯肼法检测细胞乳酸脱氢酶(LDH)露出率,单细胞凝胶电泳(SCGE)检测DNA损伤.用非线性最小二乘法对MTS实验结果拟合剂量-效应曲线,表明所有的剂量-效应曲线(DRC)均能用Weibull或者Logit函数有效表征.以模型估算的半数效应浓度负对数值(pEC50)评估5种化合物的毒性大小依次为:BPB>BPC>TDP>BPE>BPA.LDH检测以及SCGE检测受试化合物对MCF-7(ER-)的损伤作用表明,在效应浓度EC20下,细胞核DNA轻微损伤,细胞增殖受轻微抑制;在效应浓度EC40下,细胞核DNA损伤严重,细胞增殖受到显著抑制,从而导致细胞膜通透性显著改变,使LDH大量露出.     

多效应残差法(MERA)表征二甲亚砜-农药二元混合物毒性相互作用

采用直接均分射线设计(EquRay)构建二甲亚砜(DMSO)分别与3种常用农药乐果(DIM)、敌敌畏(DIC)和甲霜灵(MET)的二元混合物,应用微板毒性分析(MTA)测试单个物质及混合物对青海弧菌Q67(Vibrio qinghaiensis sp.-Q67)的发光抑制毒性.以浓度加和(concentration addition,CA)模型检测混合物的毒性相互作用,提出并应用多效应残差法(multi-effectresidual analysis,MERA)定量表征DMSO-农药二元混合物实验观测毒性相对于CA模型预测结果的偏离程度,即毒性相互作用强度.表征结果显示3组DMSO-农药二元混合物的毒性相互作用以拮抗作用为主,最强拮抗作用在-23%～-15%之间,发生拮抗作用的浓度范围及拮抗作用强度受混合物组成、组分浓度比和效应水平等因素的影响.综合分析比较MERA与传统等效线图及扩展毒性单位和对3组二元混合物的表征结果发现,MERA从生物效应角度表征毒性相互作用强度,受到混合物组成和效应水平的限制较少,适用于分析具有复杂相互作用的二元混合物.     

4种环境雌激素对淡水鱼卵黄蛋白原诱导的混合物效应研究

在个体水平上阐明环境雌激素类化合物对易受影响生物的联合毒性作用,探讨混合污染物联合作用和环境风险评价的研究方法.通过对鲫鱼血清卵黄蛋白原含量的相对变化和暴露浓度的非线性回归分析得出17α-乙炔基雌二醇(EE2)、17β-雌二醇(E2)、双酚A(BPA)、辛基苯酚(OP)及其等毒性混合物产生雌激素效应的剂量-反应关系,应用联合作用指数和相加作用模型研究4种环境雌激素的联合作用.各化合物非线性回归分析结果均以Weibull函数拟合效果最好,决定系数R2≥0.92;效应浓度值及其95%置信限通过自举抽样法得出,其中半效应浓度值EC50及其95%置信区间分别为0.0079(0.0068～0.0100)、0.0987(0.0900～0.1110)、63.50(56.58～70.62)和250.59(228.46～271.99)μg·L-1.4种环境雌激素混合物效应通过相加作用模型预测在全剂量范围内与实验结果相一致,呈现相似联合作用.相加作用模型是在各个浓度反应水平上展示化合物联合作用的性质,是切实可行的联合作用研究方法,而混合物效应通过联合作用指数评价存在许多不确定性.     

均匀设计用于研究硝基苯衍生物对青海弧菌Q67的联合毒性

实验设计在混合物毒性评估与预测中起着非常重要的作用. 应用微板毒性测试方法测定了7种硝基苯衍生物对青海弧菌Q67的发光抑制毒性,硝基苯、邻氯硝基苯、间氯硝基苯、对氯硝基苯、间硝基苯胺、对硝基苯胺和对硝基甲苯的-lg EC₅₀值(EC50的单位为mol/L)分别为2.66,3.22,3.30,3.29,2.94,4.22和3.39;引入均匀实验设计方法,在单个硝基苯衍生物剂量-效应关系基础上构建不同效应浓度下的10个混合物,同样应用微板毒性测试方法测定其对Q67的毒性,应用剂量加和(DA)与独立作用(IA)原理建立了混合物毒性的评估与预测模型. 结果表明:与等效应浓度比法相比,均匀实验设计构建的混合物浓度配比,具有三维浓度分布特征,可在更大范围内考察各种可能的混合物类型,更加接近于实际环境体系.      

多种环境雌激素对淡水鱼联合毒性作用的预测和评价

为预测和评价多种环境激素对生物的联合毒性效应,通过对雄性鲫鱼卵黄蛋白原诱导作用探讨了17β-雌二醇、17α-乙炔基雌二醇、双酚A、辛基苯酚等几种环境雌激素联合作用的环境影响.确定了每种化合物的剂量-效应曲线,混合物由单个化合物等毒性固定浓度比例混合而成,实验得出的混合物效应与通过浓度相加或反应相加作用模型计算得出的混合物效应比较.结果有很好的一致性.上述结果证明了类雌激素化合物呈现相加作用方式,即使在单独作用无显著效应的较低浓度下也可产生显著的混合物效应,混合物效应可通过两类模型预测.由于环境污染物组成往往不明确,通过浓度相加作用模型预测的结果较为保守,在环境风险评价中更加实用.     

双酚A与内源性雌激素联合作用的探讨

为了探讨环境雌激素与内源性雌激素联合作用的生物效应,通过对鲫鱼血浆卵黄蛋白原含量的相对变化和化合物暴露浓度的非线性回归分析得出17β-雌二醇(E2) 、双酚A(BPA)及其毒性固定比例混合物雌激素效应的剂量-反应关系;应用相加作用数学模型根据单个化合物的数据可预测不同配比混合物的效应.在各个浓度范围,实验得出的混合物效应与通过浓度相加和反应相加模型计算得出的混合物效应比较,结果有很好的一致性;在较低浓度范围BPA和E2呈现相似联合作用,混合物效应大小取决于化合物的作用性质、暴露量和质量比例,表明在对环境雌激素的风险评价中应考虑污染物与内源性雌激素的联合作用.     

苯酚与苯胺衍生物对发光菌的联合毒性

 应用微板毒性分析方法,以污染物对淡水发光菌——青海弧菌(Vibrio-qinghaiensis sp.)Q67 的发光抑制为毒性指标,分别测定了对氯苯酚(P1)、邻氯苯酚(P2)、2,4-二氯苯酚(P3)、间甲苯酚(P4)、对甲苯酚(P5)、间硝基苯酚(P6)、2-硝基苯酚(P7)、对甲苯胺(P8)、P9、邻硝基苯胺(P10)、邻氯苯胺(P11)、间氯苯胺(P12)对Q67 的毒性. 结果表明, 12 种污染物的剂量-效应关系除了P11 可用Logit 模型描述外,其余11 种污染物均可用Weibull 模型有效描述. 由模型估算的半数效应浓度负对数值(pEC50) 分别为3.43,2.81,3.66,2.83,2.99,3.15,3.20,2.52,2.36,3.66,2.81,2.89,其对Q67 的毒性大小顺序为 (P3 = P10) > P1 > P7 > P6 > P5 > P12 > P4 > (P11 = P2) > P8 > P9. 分别设计浓度为各自EC10 和EC50 的2 个等效应浓度比混合物和12 个均匀设计浓度比混合物进行微板毒性实验,并应用剂量加和(DA)模型与独立作用(IA)模型建立由单一毒物的剂量-效应参数来预测混合物联合毒性的方法. 结果表明,在实验浓度范围内各混合物毒性均能用DA模型精确预测.     

离子液体与废水对青海弧菌Q67的混合毒性研究

以1-苄基—3-甲基咪唑四氟硼酸(IL1)和1-已基—3-甲基咪唑双(三氟甲基磺基)亚胺(IL2)及废水为混合物组分,以Vibrio qinghaiensis sp.-Q67为指示生物,采用均匀设计射线法设计不同浓度配比的IL1-IL2混合物体系及IL1-IL2-废水的混合物体系,应用微板毒性分析法系统测定这些混合物体系的浓度-效应数据,并以浓度加和与独立作用模型为加和参考模型分析毒性相互作用.结果表明:IL1-IL2的混合物体系具有拮抗或加和作用,且混合物毒性(pEC50值)与其中IL1的浓度比具有良好的线性关系;IL1-IL2-废水的混合物体系具有明显的协同或加和作用,且混合物pEC50值与其中废水的浓度比具有良好的线性关系.     

氯酚类化合物对淡水发光菌Q67的联合毒性

以淡水发光菌Q67——青海弧菌Q67(Vibrio qinghaiensis sp.-Q67)为生物材料,分别研究了2-氯酚,2,4-二氯酚和2,3,4-三氯酚及其等剂量、等毒性单位配比混合物的发光抑制毒性,并采用相加指数法和相似性参数法评价了混合物的联合毒性效应. 结果表明:3种氯酚对Q67菌的EC₅₀值分别为99.57,25.19和3.42 mg/L,说明氯酚类化合物对发光菌的急性毒性随着氯原子数目的增加而增大,氯酚的二元和三元混合物的毒性作用明显高于化合物的单一毒性. 2种评价指数均采用评价标准的95%置信区间,避免了由实验误差引起的不准确性. 氯酚混合物对Q67菌的联合毒性效应主要表现为简单的相加作用,只有2-氯酚与2,3,4-三氯酚的组合为弱的协同作用. 氯酚的等剂量和等毒性配比混合物毒性作用的评价结果相一致.      

基于不确定性的水资源优化配置模型及其实证研究

针对城市水资源系统中存在的不确定性,将可信性模糊机会约束规划模型与区间规划相结合,提出了不确定环境下的可信性模糊-区间线性规划(FILP)模型,将其应用于某城市水资源优化配置与科学管理中,构建了城市水资源优化配置FILP模型.该模型以城市的经济、社会与环境的可持续发展为目标,以供需水量等为不确定性约束,以各水源在各子区不同部门间的分配为决策变量,利用改进的风险显性区间规划算法进行求解得到一定置信度和意愿水平下的水资源优化配置风险-收益权衡方案.实证研究表明,该模型反映了不确定性因素对水资源系统收益的影响,能够为实际的优化决策提供方法支持.     

土壤Pb暴露下赤子爱胜蚓(Eisenia fetida)的急性毒性和氧化应激反应

根据OECD试验指南,研究了人工土壤铅暴露下赤子爱胜蚓(Eisenia fetida)的急性毒性和氧化应激反应. 结果表明:铅暴露对赤子爱胜蚓14d的LC₅₀(半致死浓度)为2576.76mg/kg,95%置信区间为2388.42~2792.00mg/kg;铅暴露第1、7、14天赤子爱胜蚓的SOD(超氧化物歧化酶)活性,铅暴露第1、14天的POD(过氧化物酶)活性,铅暴露第14天的MDA(丙二醛)含量均与w(Pb)呈良好的剂量-效应关系,但CAT(过氧化氢酶)活性与w(Pb)未呈剂量-效应关系. 赤子爱胜蚓体内3种抗氧化酶对人工土壤铅污染响应的敏感程度为SOD>POD>CAT,SOD作为抗氧化系统的重要酶类可以更好地预测污染物对于赤子爱胜蚓的亚致死毒性.      

基于不确定性分析的太湖水体多环芳烃的生态风险评价

利用概率法[蒙特卡罗抽样(monte carlo sampling,MCS)和拉丁超立方抽样(latin hypercube sampling,LHS)]、区间分析法、模糊数法和方差传递等不确定性处理方法,分析了太湖水体ΣPAH8生态风险的不确定性,量化了不确定性因素影响的太湖水体ΣPAH8的生态风险.结果表明,基于概率理论的MCS和LHS模拟结果为太湖水体ΣPAH8危害商值的概率分布,危害商值的平均值分别为0.37和0.35,90%的置信区间分别为(0.000 18,0.89)和(0.000 17,0.92),超过临界值1的概率分别为9.71%和9.68%,敏感性分析表明毒性数据对ΣPAH8商值概率分布的影响较大;区间分析结果表明太湖水体ΣPAH8危害商值范围为0.000 17～0.99;模糊数计算得到可信度为0.9对应的太湖水体ΣPAH8危害商值的区间值为(0.001 5,0.016 3);方差传递结果表明太湖水体ΣPAH8的危害商值在90%置信水平下的置信区间为(0.000 16,0.88),各种不确定性分析均表明PAHs的生态风险较低.通过各种方法比较,基于概率理论的不确定性处理技术更适合太湖水体PAHs的生态风险评价,可为水体有机污染物的风险管理和控制提供科学依据.     

中小城市空气环境指标的多角度分析研究——以楚雄市为例

文章根据楚雄市空气污染数据,采用统计的方法从不同的角度探求中小城市空气污染指标的变化规律,并求出三种污染物的同时置信区间及它们之间的关联性。结果表明:楚雄市的空气污染主要由SO2造成,室外空气质量能达到一类地区的水平,三种污染物之间两两相关性较弱,但整体相关性较强,同时根据结论提出了相应的建议。     

模糊综合指数在判断水质变化趋势和水体管理中的应用

应用模糊数学中的模糊综合评判法，确立水质的模糊综合指数，对徐州市地面水体的水质变化趋势进行了探讨，发现模糊综合指数对水体的管理具有指导作用。     

污染场地调查动态追补钻井点位的方法研究

污染场地中的污染区域较小,但污染物的空间变异性大,污染土体较深,因而在场地调查中通常需采集场地钻井数据进行三维模拟.为了准确估计场地土壤污染物的空间分布和需修复的污染土方量,提出了场地污染调查补充采样钻井点位布设的优化方法.在初始采样的基础上,首先利用克里格方法预测场地中土壤污染物的克里格方差,基于克里格方差估算置信度,再结合场地置信度和场地污染物含量的空间分布确定场地的最大不确定性点,并将该点作为下一阶段补充采样点,以实现逼近式动态追补钻井点位的布设.最后,以某硝基苯污染的工业场地为例对该方法进行验证.结果表明:场地中硝基苯的空间变异性大,增加采样点会显著减少基台值,提高研究区总体的置信度,同时减少总体的不确定性.在项目经费约束条件下,不确定性减少65%时,需要至少增加采样点10个.10个样点的增加使得总体估值方差降低了40%,同时总体的估计精度提高了22.4%.案例结果验证了该方法在单一类有机污染场地中的可行性和适用性,能够在保证场地污染调查精度的同时,显著降低样本量,实现场地调查的成本-效益最大化.     

火焰原子吸收光谱法测定城市污泥锌的不确定度评定及研究

根据（JJF1059—1999）,建立了原子吸收法测定污泥泥质中锌不确定度数学模型,分析了测试过程中不确定度的来源,并对各不确定度分量进行评定及合成,并计算得出合成不确定度和扩展不确定度。本次测量的合成相对不确定度值为0．022,其中由消化样浓度引起的相对合成不确定度为0．021;最大的不确定度分量是标准曲线拟合的不确定度,分量值为0．0134,其次是样品消化重复测定的不确定度,分量值为0．011。本次测定结果为（644．6±28．4）mg／kg;k=2（置信水平95％）     

The role of uncertainty in climate change adaptation strategies—A Danish water management example

We propose a generic framework to characterize climate change adaptation uncertainty according to three dimensions: level, source and nature. Our framework is different, and in this respect more comprehensive, than the present UN Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) approach and could be used to address concerns that the IPCC approach is oversimplified. We have studied the role of uncertainty in climate change adaptation planning using examples from four Danish water related sectors. The dominating sources of uncertainty differ greatly among issues; most uncertainties on impacts are epistemic (reducible) by nature but uncertainties on adaptation measures are complex, with ambiguity often being added to impact uncertainties. Strategies to deal with uncertainty in climate change adaptation should reflect the nature of the uncertainty sources and how they interact with risk level and decision making: (i) epistemic uncertainties can be reduced by gaining more knowledge; (ii) uncertainties related to ambiguity can be reduced by dialogue and knowledge sharing between the different stakeholders; and (iii) aleatory uncertainty is, by its nature, non-reducible. The uncertainty cascade includes many sources and their propagation through technical and socio-economic models may add substantially to prediction uncertainties, but they may also cancel each other. Thus, even large uncertainties may have small consequences for decision making, because multiple sources of information provide sufficient knowledge to justify action in climate change adaptation.