一种用于水质基准推导的物种敏感性分布模型优化方法技术

本发明专利技术涉及水质基准与校验技术领域，尤其涉及一种用于水质基准推导的物种敏感性分布模型优化方法，包括：S10、根据预先设置的化学品信息，获取所述化学品信息对应的原始样本集；S20、根据原始样本集的所有毒性样本，获取N+1个子样本集；S30、将所有所述子样本集输入预先设置的第一拟合模型中，获得每个子样本集对应的拟合参数；S40、根据所有子样本集对应的拟合参数，获得原始样本集对应的最小样本量；S50、根据所述最小样本量，判断所述原始样本集是否可信。其有益效果是，能够准确地评估用于绘制SSD曲线的样本量是否达到SSD模型所需要的最小样本量的要求，从而推导出更加精准的水质基准。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及水质基准与校验，尤其涉及一种用于水质基准推导的物种敏感性分布模型优化方法。

技术介绍

1、水质基准是水环境中化学品对特定对象不产生有害效应的最大可接受剂量或浓度，是进行生态环境风险评估的主要科学依据，推导科学合理的水质基准成为保证水环境安全和人体健康的迫切需求。

2、目前，国际上应用较广的水质基准推导方法主要有评估因子法(assessmentfactor，af)和物种敏感性分布模型法(species sensitivitydistribution，ssd)。评估因子法是利用样本集中最小的毒性数据乘/除一个评估因子得到水质基准的方法，其评估因子的大小依赖于数据的类型和样本集的大小(样本集的毒性样本的数量)；而物种敏感性分布模型法是基于不同物种对某一化学品的毒性大小遵从一定累积概率分布的假设，以统计分布模型来描述不同物种对该化学品的敏感性差异，从而外推至生态系统的水质基准推导方法。ssd利用多种毒性数据进行客观科学的推导，具有简单性、计算科学性以及提供可靠合理的统计数据等优势，能够较为真实地反映生态系统的实际情况。因此，更多的国家或地本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于水质基准推导的物种敏感性分布模型优化方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的用于水质基准推导的物种敏感性分布模型优化方法，其特征在于，所述S10之后，S20之前还包括：

3.根据权利要求2所述的用于水质基准推导的物种敏感性分布模型优化方法，其特征在于，所述S50还包括：

4.根据权利要求2所述的用于水质基准推导的物种敏感性分布模型优化方法，其特征在于，所述S15，将所述原始样本集输入预先设置的第二拟合模型中，获得原始样本集对应的SSD曲线和该SSD曲线对应的拟合参数，包括：

5.根据权利要求4所述的用于水质基准推导的物...

【技术特征摘要】

1.一种用于水质基准推导的物种敏感性分布模型优化方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的用于水质基准推导的物种敏感性分布模型优化方法，其特征在于，所述s10之后，s20之前还包括：

3.根据权利要求2所述的用于水质基准推导的物种敏感性分布模型优化方法，其特征在于，所述s50还包括：

4.根据权利要求2所述的用于水质基准推导的物种敏感性分布模型优化方法，其特征在于，所述s15，将所述原始样本集输入预先设置的第二拟合模型中，获得原始样本集对应的ssd曲线和该ssd曲线对应的拟合参数，包括：

5.根据权利要求4所述的用于水质基准推导的物种敏感性分布模型优化方法，其特征在于，所述s40包括：

6.根据权利要求5所述的用于水质基准推导的物种敏感性分...

【专利技术属性】
技术研发人员：史江红，谢容，葛卉，李滨，项雪玲，
申请(专利权)人：南方科技大学，
类型：发明
国别省市：