环境激素壬基酚的生态风险评价开题报告

1. 研究目的与意义

1.1 背景：环境中的壬基酚（nonylphenol，np）主要来源于非离子表面活性剂壬基酚聚氧乙烯谜（npeos）的生物降解。npeos由np与环氧乙烷反应合成，是目前全球商用第二大类的非离子表面活性剂，因其高效、经济、具有较高的性价比而广泛应用于纺织、塑料、造纸等工业、农业和日常生活中。众多的体内外试验证明np是一种环境内分泌干扰物，具有雌激素活性，且在环境中难以降解，造成的环境污染效应非常严重，引起了国内外科研人员的高度重视。美国有关内分泌干扰物调查显示，美国30条河流当中，np的质量浓度最高是0.6μg l^-1 1998年日本队全国范围内的公共水域及地下水中的环境内分泌干扰物的分布进行了调查，结果显示检出频率最高的环境内分泌干扰物即时np(76%)。np具脂溶性，可通过多种途径被生物体吸收，对机体内分泌、 生殖、 神经、 免疫、 遗传等都具有潜在毒害作用。为了减少环境污染，欧盟国家已经限制了np的生产与使用(e但在中国和其他发展中国家np还在广泛的生产和使用。在水体、大气、土壤、食品和生物体中均检测出了np的残留。

ssd法是剂量－效应评价方法之一。ssd 的基本假设包括2个方面:某生物某一化学物质的敏感性可用毒性数据代表；该（组）生物对这一化学物质的敏感性（lc₅₀或ec₅₀等毒理数据）为随机数据且符合某一分布，即能够被某一分布描述，如正态分布和逻辑斯蒂分布等。这样，可用的生态毒理学数据可以被看作是生态系统敏感性分布的一个样本，可以用来估算该分布的参数。因此，将不同生物毒理数据的浓度值（ug l^-1）对这组数据以大小排列的分位数做图，并选用一个分布对这些点进行参数拟合，就得到ssd曲线。从一种生物毒性数据外推到其他生物具有很大的不确定性和误差，而多物种毒性数据的ssd法则可以降低这一不确定性，并表现化合物影响在物种间的变化状况。除了本文中用到的ssd法还有其他的评价方法，如高效液相色谱分离、荧光检测等方法。

1.2 目的及意义：本文通过构建环境激素壬基酚（np）的ssd 曲线，针对不同生物类别计算5% 危害浓度值hc₅。在不同污染物浓度情况下评估不同生物类别的潜在受影响比例(paf)，并利用ssd曲线分析比较不同生物类别对np的敏感性差异其特征，希望能为np的研究提供参考，推动我国在环境激素类毒害污染物生态风险评价方面的相关研究。

2. 研究内容和预期目标

2.1主要研究内容：

） （1）毒性数据筛选与分析：毒理数据的获取可以使用lc₅₀（或ec₅₀）或noec值等急性或慢性数据，本研究使用急性数据构建ssd。

（） （2）生物类别的选择和数据处理，而对于同一个物种具有多个毒理数据的情况，采用其所有浓度的集合平均数。

3. 研究的方法与步骤

3.1 本研究通过物种敏感性分析法（即ssd法）、生物数据统计和数据分析等方法对环境激素壬基酚（np）的生态风险进行评价。

3.2 具体步骤如下：

（1）毒性数据筛选与分析：毒理数据的获取可以使用lc₅₀（或ec₅₀）或noec值等急性或慢性数据，本研究使用急性数据构建ssd。利用美国环保部epa ecotox数据库（http：//www.epa.gov/coyote/)搜集np对相关生物的毒理数据。

4. 参考文献

[1] smetanovas,blaha l,liess m,schafer rb,beketov ma.dopredictionsfromspeciessensitivitydistributionsmatchwithfielddata? [j]. environ pollut.2014,189:126-133

[2]陈波宇,郑斯瑞,牛希成，赵劲松，物种敏感度分布及其在生态毒理学中的应用[j].生态毒理学报.2010,5(4):491-497

[3]王印,王军军,秦宁,等.应用物种敏感性分布评估ddt 和林丹对淡水生物的生态风险[j].环境科学学报.2009,29(11):2407-2414

5. 计划与进度安排

⑴ 2022年12月12日-2022年12月25日:确定论文选题,与指导教师见面.查阅相关文献。

⑵ 2022年12月26日-2022年02月24日:接受任务书。

⑶第2-4周(2022年02月27日-2022年03月19日):综合相关文献资料，撰写开题报告，设计实验方案并进行预实验。