Factors affecting the quantitative uncertainty of the estimated short-term intake. Part I—Calculation methods

ABSTRACT

The calculation of the combined uncertainty of the international estimated short-term intake (IESTI) of ethephon residues in apples is shown as an example. The ethephon residues in apples were reported by the Joint FAO (Food and Agriculture Organization of the United Nations)/WHO (World Health Organization) Meeting on Pesticide Residues (JMPR). The apple consumption data were taken from the IESTI (international short-term intake) calculation template used by the JMPR. The IESTI was calculated with the currently used method (case 2a) and a proposed one recommended by the EFSA (European Food Safety Authority)/RIVM (Dutch National Institute for Public Health) Scientific Workshop co-sponsored by FAO and WHO. In this example, the ratio of IESTI_proposed/IESTI_current and their combined relative uncertainty are about 2.8, and 1.7, respectively. The larger IESTI and uncertainty obtained with the proposed equation are the consequence of calculation only with the large portion (LP) instead of its combination with unit mass, and the MRL instead of the highest residue (HR). The LP is the major contributor to the combined uncertainty. Both the calculated IESTI and its combined uncertainty depend on the actual food – pesticide residue combination, and should be calculated for each case.     

环境监测用氮气中多组分VOCs标准物质的研制

介绍了采用称量法制备瓶装1μmol/mol氮气中42个组分挥发性有机物(VOCs)标准物质的研制方法。建立了选择离子模式,气相色谱-质谱联用的分析方法,对目标组分在气瓶中的长期稳定性进行了考察。所选择的42种目标组分完全满足中国环境保护标准《环境空气挥发性有机物的测定吸附管采样-热脱附/气相色谱-质谱法》(HJ 644—2013)和美国环保署《使用特殊处理的采样罐/气相色谱仪检测环境大气中的挥发性有机物》(EPA TO—14A)这2个方法标准中所规定的环境空气中挥发性有机有害成分的监测要求。将研制的气体标准物质与中国计量科学研究院(NIM)和英国国家物理实验室(NPL)分别进行了比对测试,取得了良好的比对结果与国际等效度。结果表明,1μmol/mol氮气中42种组分VOCs标准物质的有效期为一年,相对扩展不确定度为5.0%(包含因子k=2),并取得国家标准物质证书GBW(E)062231。     

公路网规划环境影响评价中的困难和不确定性分析

首先分析了公路网规划环境影响评价中的困难,即评价方法的不成熟和获取资料的困难;然后重点分析了评价中的公路网规划方案的不确定、环境信息的不确定、空间信息的不确定和环境影响程度的不确定;最后提出了 4种解决困难和降低不确定的方法,即制定公路网规划环境影响评价技术导则,使用基于情景分析的预测方法,广泛开展公众参与以及通过多方协作的方式开展环境影响评价工作.     

亚甲基蓝分光光度法测定废水硫化物的不确定度评定研究

分析了应用亚甲基蓝分光光度(GB/T16489-1996)测定废水硫化物测试过程中不确定度影响因素,主要来源为硫化物标准溶液、标准曲线拟合、随机效应、分光光度计和取样体积这五部分。本测量合成相对标准不确定度0.025 9;其中由测定样品质量引入的不确定度为0.024 7;由样品体积引入的不确定度为0.007 7。本次废水中硫化物测量结果为:0.110±0.006 mg/L,k=2(包含概率约为95%)。     

半干旱半湿润地区HSPF模型水文模拟及参数不确定性研究

本研究选取半干旱半湿润地区北京妫水河流域2005—2007年和2008年月径流数据为率定期和验证期,建立HSPF水文模型进行径流模拟,结合人工率定和PEST自动率定程序进行参数优选,并通过GLUE方法分析模型参数不确定性.通过Monte-Carlo随机采样得到30000组参数组合,分析参数与似然值散点图,把参数分为敏感参数(LZSN、AGWRC)、区间敏感参数(BASETP)和不敏感参数(AGWETP、INFILT、CEPSC、DEEPFR、UZSN、INTFW、IRC).针对比较敏感的参数LZSN、AGWRC和BASETP分析其相关性,发现LZSN和AGWRC相关性较强.模型存在大量"异参同效"现象,表明影响结果的是参数组合而不是单一参数.进一步计算90%置信度下的不确定性范围,发现不确定性范围与径流大小密切相关,径流愈大其不确定性范围愈大,反之亦然.本文对参数不确定的分析研究可为HSPF模型在区域尺度水文预测等提供参考和依据.     

产品碳足迹评价中不确定度与敏感度相结合的数据质量分析

产品碳足迹评价中,数据种类、来源、获取途径和量化方法的选择不同将直接影响到评价结果的可靠与否.本文建立了结合敏感度和DQI-Monte Carlo不确定度分析的产品碳足迹评价数据质量分析模型.首先通过敏感度分析识别出产品碳足迹评价中的主要数据,再采用DQI-Monte Carlo不确定度分析方法对主要数据进行数据质量判定,甄选出影响评价结果可靠性的关键数据,并由此有针对性地提出数据质量改进意见,从而有效地优化数据收集方案,减少碳足迹评价结果的不确定度.建立的方法应用于我国某塑料软包装印刷企业的印刷前阶段碳足迹评价中.     

洞穴次生化学碳酸盐沉积物-石笋的气候替代指标的意义与不确定性因素

洞穴次生化学碳酸盐(CaCO3)沉积物-石笋、钙华和流石,是一个具有丰富的陆地古气候信息的档案库。洞穴碳酸盐(CaCO3)-石笋古环境重建常用的代用指标有碳、氧稳定同位素、生长速度、纹层厚度和灰度、有机质荧光、微量元素等,利用多种替代指标的环境解译,增加了古气候环境重建的可靠性。本文从测年方法和石笋年代学的研究入手,对石笋的生长速度,沉积速率、纹层厚度、稳定同位素、微量元素等各代用指标指代的气候意义进行了简述,同时,也对洞穴次生化学碳酸盐(CaCO3)沉积物-石笋中各单一代用指标存在的不确定性影响因素进行了探讨。因此,我们认为洞穴动态监测可为洞穴碳酸盐(CaCO3)沉积物的各替代指标的解译提供可靠的依据,充分利用现代洞穴监测的碳酸盐(CaCO3)沉积物的各替代指标,并与现代器测气象资料进行相互对比、并用以校正,是精确或定量解释石笋气候替代指标的关键。     

气相分子吸收光谱法测定氨氮校准曲线斜率、截距参考值研究

主要阐述了气相分子吸收光谱法测定氨氮的校准曲线斜率、截距参考值的分析.文章收集了临安市环境监测站实验室自2012年以来气相分子吸收光谱法氨氮校准曲线制作的一系列原始数据,并通过数理统计方法对校准曲线、残余标准偏差、斜率扩展不确定度、截距扩展不确定度开展了详细讨论,得出气相分子吸收光谱法氨氮校准曲线截距a值、斜率b值实验室参考值.此结果对实验室分析人员判定氨氮项目校准曲线制作是否合格具有一定的参考价值.     

关于重量法测定硫酸盐化速率的不确定度分析

碳酸钾溶液浸渍过的玻璃纤维滤膜曝露于空气中,与空气中的二氧化硫、硫酸雾、硫化氢等发生反应,生成硫酸盐。测定生成的硫酸盐含量,计算硫酸盐化速率。不确定度的来源主要包括:样品重复性分析、电子天平称量等。评定结果为硫酸盐化速率的不确定度(2.90±0.06)(SO3),mg/(100cm2碱片·d),k=2。     

Development and Operational Testing of a Super‐Ensemble Artificial Intelligence Flood‐Forecast Model for a Pacific Northwest River

Coastal catchments in British Columbia, Canada, experience a complex mixture of rainfall‐ and snowmelt‐driven contributions to flood events. Few operational flood‐forecast models are available in the region. Here, we integrated a number of proven technologies in a novel way to produce a super‐ensemble forecast system for the Englishman River, a flood‐prone stream on Vancouver Island. This three‐day‐ahead modeling system utilizes up to 42 numerical weather prediction model outputs from the North American Ensemble Forecast System, combined with six artificial neural network‐based streamflow models representing various slightly different system conceptualizations, all of which were trained exclusively on historical high‐flow data. As such, the system combines relatively low model development times and costs with the generation of fully probabilistic forecasts reflecting uncertainty in the simulation of both atmospheric and terrestrial hydrologic dynamics. Results from operational testing by British Columbia's flood forecasting agency during the 2013‐2014 storm season suggest that the prediction system is operationally useful and robust.