大規模上の排水溝底化学物質のリスク評価のためのcontextualiseモニタリングデータへの空間的に分解されたモデルの適用【Powered by NICT】

Kilgallon John; Franco Antonio; Price Oliver R.; Hodges Juliet E.N.

文献

J-GLOBAL ID：201702226429206896 整理番号：17A1486167

大規模上の排水溝底化学物質のリスク評価のためのcontextualiseモニタリングデータへの空間的に分解されたモデルの適用【Powered by NICT】

Application of a spatially resolved model to contextualise monitoring data for risk assessment of down-the-drain chemicals over large scales

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資料名：
巻： 230 ページ： 954-962 発行年： 2017年
JST資料番号： D0984B ISSN： 0269-7491 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：イギリス (GBR) 言語：英語 (EN)

多くの調節スクリーニングレベルの曝露評価は単純な大規模概念的シナリオに基づいている。しかし,従って化学物質に関連するリスク,曝露は高空間変動性によって特性化した。シナリオ組立ツール(ScenAT)は環境濃度ホームケアとパーソナルケアの化学物質の空間分解された局部的予測を可能にする大域的スクリーニングレベルモデルである。廃水を介して排出される化学物質の局所スケール淡水濃度(予測環境濃度PEC)を予測するために欧州連合Technical Guidance Document(TGD)方程式を用いた。ScenATは強力な社会経済的(個体群)と環境パラメータ(一人当たりの水使用,下水処理場連結性,希釈因子)のための地理情報システム(GIS)層を用いた。確率論的アプローチを用いて,二事例研究化学物質:抗微生物トリクロサン(TCS)と陰イオン界面活性剤直鎖アルキルベンゼンスルホン酸塩(LAS)のための入力データ(トン数推定,下水処理プラントにおける除去と季節的変動希釈因子)における不確実性の源を組み込んだ。は,TCSとLASの廃水と淡水濃度英国モニタリングデータへのモデル推定値を比較した。比較をモデル化PECsは因子1.8と1.4によるT CSとLASの平均測定データよりも高い平均であったことを示した。両モデルとモニタリングデータに関連する不確実性を考慮して,スクリーニング評価のためのScenATモデルを用いた確率的アプローチの使用は合理的である。モデルとモニタリングデータの組合せは,モニタリングデータの概念化を可能にする。空間PECsはさらに微細化評価のための高濃度の領域を同定するために使用できる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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著者キーワード (4件)： , , ,

汚染原因物質一般 , 土壌汚染

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