筛选水质基准受试生物的方法技术

本发明专利技术公开一种筛选水质基准受试生物的方法，包括以下步骤：步骤1，确定本土代表性的水生生物；步骤2，对物种毒性数据进行搜集和筛选，并确定毒性最强的污染物；步骤3，对污染物毒性数据进行搜集和筛选，并对污染物的物种敏感度进行排序；步骤4，确定水质基准受试生物。本发明专利技术可以快速确定水质基准受试生物，可以为我国水环境保护以及水质基准研究提供支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及水质检测领域，尤其涉及一种。
技术介绍
水质基准是水质标准制定的科学依据，为水环境保护提供了科学的准绳和尺度。在水质基准制定的过程中，需要针对保护的水生生物开展污染物的毒理学测试，因此水质基准受试生物的选择至关重要，直接决定了水质基准的阈值。水生生态系统中不同水生生物对污染物和环境压力的敏感性不同，其中敏感生物最易受到环境压力的影响而使种群发生波动，从而影响到整个水生生物群落的稳定和安全。因此，对敏感水生生物的保护对于保护水环境安全至关重要，敏感水生生物也是水质基准的重要保护对象，因而敏感水生生物类群经常被选用做水质基准受试生物。但如何确定敏感水生生物类群、如何筛选水质基准受试生物尚未解决。国外发达国家对水质基准阈值推导中所需的生物门类进行了规定，但由于生物类群较多，具体使用哪些生物进行水质基准推导，并未推荐具体的敏感受试生物名单。鉴于我国水生生物种类众多，各物种分布区域差别较大，筛选敏感的水生物种对于保护我国水环境质量以及进行水质基准研究具有重要的意义。
技术实现思路
本专利技术的目的是:通过水生生物毒性数据的筛选与数据分析，提出了一种快速确定水质基准受试生物的方法，可以为我国水环境保护以及水质基准研究提供支持。为了实现上述目的，本专利技术的技术方案是:一种，包括以下步骤:步骤I，确定本土代表性的水生生物；步骤2，对物种毒性数据进行搜集和筛选，并确定毒性最强的污染物；步骤3，对污染物毒性数据进行搜集和筛选，并对污染物的物种敏感度进行排序；步骤4，确定水质基准受试生物。进一步的，所述步骤2还包括以下步骤:步骤21，将同种污染物对同一种水生生物的毒性值求几何平均值，得到种平均急性值SMAV值；步骤22，对同一物种，依据污染物的SMAV的大小，对污染物进行排序；步骤23，依据污染物SMAV的排序结果，分别选出对某种生物毒性最强的前3种污染物；步骤24，将生物类群中各物种的前3种污染物合并，得到对该生物类群毒性最强的污染物名单。进一步的，所述步骤3还包括以下步骤:步骤31，搜集和筛选毒性最强的污染物生态毒性数据；步骤32，计算同一污染物的物种SMAV值，并进行升序排列；步骤33,计算每个物种的累积概率P,计算公式:p=ni/(η+1), i=l?n,式中η为同一污染物的SMAV个数，ni为每个物种的排序序数；步骤四，P值小于30%的物种被确定为对该污染物敏感的水生生物，作为水质基准受试生物；步骤五，重复上述步骤一至四，确定所有水质基准受试生物种类。本专利技术由于采用了上述技术，使之与现有技术相比具有的积极效果是:本专利技术可以快速确定水质基准受试生物，可以为我国水环境保护以及水质基准研究提供支持。【附图说明】图1是本专利技术的流程图。图2是本专利技术实施例一浮游甲壳类物种敏感性分布图。图3是本专利技术实施例二底栖甲壳类物种敏感性分布图。【具体实施方式】以下结合附图进一步说明本专利技术的实施例。请参见图1所示，本专利技术具体如下:1、本土代表性水生生物的确定根据水生生物分类学原则，首先对水生生物大类别进行确定，如水生生物主要可以分为:鱼类生物、甲壳类生物、两栖类生物、昆虫类生物、软体类生物、环节类生物等。然后主要依据生物地理分布的广泛性确定本土代表性水生生物，要求代表性水生生物至少分布在我国3个流域或4个省份以上。2、数据搜集针对某类代表性水生生物，依据美国环境保护署发布的《推导保护水生生物及其用途的水质基准技术指南》(1985)中规定的数据准入规范(见下)，搜集筛选此类生物的生物毒性数据。数据准入规范:①不能采用单细胞生物毒性数据，试验水蚤的年龄不能大于24h，试验用摇蚊幼虫应该是二龄或三龄；②试验过程不能喂食；③稀释用水的总有机碳或颗粒物质量浓度应小于5mg/L ；④潘类或其他枝角类和摇蚊幼虫的急性毒性试验指标是48h LC50或EC50，鱼类及其他生物是96h LC50或EC50 ；⑤同种或同属的急性毒性数据如果差异过大，应被判断为有疑点的数据而谨慎使用；⑥优先使用对受试浓度进行检测的毒性数据；⑦优先使用流水式试验数据、其次为半静态试验数据、最后为静态试验数据。⑧仅能使用我国境内存在的本土物种的毒性数据3、对某类生物毒性最强的污染物的确定对搜集得到的合格毒性数据进行数据分析，确定对此类生物毒性最强的污染物名单。数据分析步骤:①将同种污染物对同一种生物的毒性值(VI，V2，……，Vn)求几何平均值，得到种平均急性值(SMAV, species mean acute value), SMAV=;②对同一物种，依据污染物的种平均急性值SMAV的大小，对污染物进行排序，SMAV越小，则污染物的毒性越大；③依据污染物SMAV的排序结果，分别选出对某种生物毒性最强(SMAV值最小)的前3种污染物；④将该生物类群中各物种的前3种污染物合并，得到对该类生物毒性最强的污染物名单。4、水质基准受试生物的确定对如上所选出的污染物，依照上述数据准入规范重新搜集生态毒性数据；采用物种敏感性分布法(species sensitivity distribution, SSD),对同一污染物的各物种SMAV值进行敏感性排序，方法如下:①搜集筛选毒性最强的污染物生态毒性数据；②计算同一污染物的物种SMAV值，并进行升序排列；③计算每个物种的累积概率P,计算公式:p=ni/(η+1), i=l~n,式中η为同一污染物的SMAV个数，ni为每个物种的排序序数；④P值小于30%的物种被确定为对该污染物敏感的水生生物，推荐作为水质基准受试生物。⑤对各种污染物的敏感水生生物进行归纳，确定对应于污染物名单的水质基准受试生物种类。二、敏感水生生物筛选流程图进行水质基准受试生物筛选的流程图如图1所示，并在下文对我国甲壳类水质基准受试生物进行筛选示范。三、我国本土甲壳类基准受试生物筛选示范以甲壳类生物为示范进行筛选，以期确定我国本土甲壳类生物的水质基准受试生物。1、代表性本土甲壳类动物的选择通过查阅《中国动物志》、《水生生物监测手册》和中国知网CNKI等数据库，主要依据物种在我国的地理分布范围等，并充分考虑生态毒理试验常用测试物种，确定具有代表性的本土浮游和底栖甲壳类动物。其中，浮游甲壳类共筛选出34个物种，底栖甲壳类共筛选出9个物种。 2、毒性数据的筛选搜集上面步骤选出的本土代表性甲壳类动物的毒性数据，数据来源主要包括:美国环境保护署毒性数据库USEPA ECOTOX和中国知网CNKI数据库等。结果表明，浮游甲壳类的16个物种缺乏毒性数据，3个物种数据过少，15个物种数据较多，分别为潘科的12种、仙达潘科的I种、盘肠潘科的I种和栉水虱科的I种。通过对底栖甲壳类的9个物种进行毒性数据搜集发现，底栖甲壳类的3个物种毒性数据过少，6个物种毒性数据较多，分别为:长臂虾科的2种、钩虾科的2种、蜊蛄科的I种和方蟹科的I种。依据美国水生生物基准技术指南的“数据准入规范”，对搜集的生物毒性数据进行初步筛选。3、对甲壳类生物毒性最强的污染物名单的确定对筛选得到的合格急性毒性数据进行整理和计算，求得各类污染物对所选物种的SMAV值；对同一物种的不同污染物的SMAV从小到大进行排序，选择对每种甲壳类动物毒性较大的前3名污染物；合并各甲壳类物种的毒性污染物名单，得到对甲壳类生物本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种筛选水质基准受试生物的方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，确定本土代表性的水生生物；步骤2，对物种毒性数据进行搜集和筛选，并确定毒性最强的污染物；步骤3，对污染物毒性数据进行搜集和筛选，并对污染物的物种敏感度进行排序；步骤4，确定水质基准受试生物。

【技术特征摘要】
1.一种筛选水质基准受试生物的方法，其特征在于:包括以下步骤: 步骤I，确定本土代表性的水生生物； 步骤2，对物种毒性数据进行搜集和筛选，并确定毒性最强的污染物； 步骤3，对污染物毒性数据进行搜集和筛选，并对污染物的物种敏感度进行排序； 步骤4，确定水质基准受试生物。2.根据权利要求1所述的筛选水质基准受试生物的方法，其特征在于:所述步骤2还包括以下步骤: 步骤21，将同种污染物对同一种水生生物的毒性值求几何平均值，得到种平均急性值SMAV 值； 步骤22，对同一物种，依据污染物的SMAV的大小，对污染物进行排序； 步骤23，依据污染物SMAV的排序结果，分别选出对某种生物毒性最强的前3...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫振广，李政，王晓南，刘征涛，郑欣，
申请(专利权)人：闫振广，
类型：发明
国别省市：