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生态环境部发布《农产品安全土壤环境基准制定技术指南(征求意见稿)》

2018-08-03 18:31来源:北极星环保网关键词:土壤环境土壤环境基准土壤环境质量收藏点赞

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土壤环境基准

 

7 利用物种敏感性分布法推导 HC 5

7.1 物种敏感性对作物品种的要求

采用物种敏感性分布法所需的农作物品种为:

(1)当农用地作为整体,推导土壤环境基准时农作物的品种应当包括主流作物品种,如水稻、小麦和蔬菜三种主流作物在内的 10 个作物品种。

(2)当推导农用地中单独一种用地时,如水田或旱地,应包括相应的 10 个品种以上。水田包括 10 个品种以上水稻;旱地需包括小麦在内的 10 个以上品种。

7.2 HC 5 的推导

常用的物种敏感性分布曲线有 Burr Ⅲ、Log-normal、Log-logistic、Weibull 及 Gamma等,应选取拟合优度最佳的物种敏感性分布曲线。公式见附录 B。

通过生物有效性模型把富集数据归一化到一定的土壤条件下,并通过食品安全标准反推出土壤污染物的最大允许含量,然后拟合不同土壤条件下的物种敏感性分布曲线,获得基于外源污染物的保护 95%农产品安全的 HC 5 值。将土壤性质参数与 HC 5 值做多元回归,获得HC 5 值的预测模型:

注:当可用的污染物富集数据基于非常有限的物种、没有老化模型或生物有效性模型、归一化数据、富集数据不理想或没有将实验室获取的数据外推到实际田间污染情况时,AF通常取值大于 1。如果富集数据来源于较多物种,且利用老化模型和生物有效性模型对数据进行校正,推导出的阈值利用田间数据进行验证时,AF 取值为 1。

8.2 田间数据验证

通过比较预测值和文献中的数据或田间实验的实测值来判断推导的 PNEC 的合理性。在PNEC 范围内达到保障 85%的农作物安全。

8.3 农产品安全土壤环境基准值的确定

按照本标准推导出的农产品安全土壤环境基准属于数值型基准,一般保留 2 位有效数字,单位 mg/kg。

9 不确定性分析

对推导出的农产品安全土壤环境基准进行不确定性分析。

(1)5% SSD 统计的不确定性

体现在拟合度或置信区间的大小上,且考虑到不同的置信水平,比如 50%置信区间与95%置信区间的 5% SSD 值。

(2)拟合优度检验在0.05显著水平上的可拟合度低于95%统计值的输入数据值可接受。

10 农产品安全土壤环境基准的审核

10.1 基准的自审核项目

土壤环境基准的最终确定需要仔细审核基准推导所用数据以及推导步骤,以确保基准合理可靠。自审项目如下:

(1)使用的数据是否符合数据质量要求。

(2)是否存在可疑数据。

(3)是否存在明显异常数据。

(4)是否遗漏其它重要数据。

10.2 基准的专家审核项目

(1)基准推导数据是否可靠。

(2)基准推导过程是否符合技术标准。

(3)基准的确定是否合理。

附录 A

(资料性附录)

土壤和污染物的分析

A.1 样品采集

土壤环境质量监测点位布设和样品采集等要求,执行 HJ/T 166 和 NY/T 395 等相关规定。

A.2 分析方法

土壤中污染物含量及理化性质的分析方法参照 GB/T 22105、GB/T 9834、GB/T 9836 和GB/T 9837 等相关规定。

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