《山东省医药化工园区抗生素类化学物质风险评估模型（征求意见稿）》

1T/XXXXXXX—XXXX山东省医药化工园区抗生素类化学物质风险评估模型本文件规定了山东省医药化工园区抗生素类化学物质风险评估模型的模型构成、模型参数、计算方法、模型验证的要求。本文件适用于山东省医药化工园区抗生素类化学物质风险评估，涵盖大气、水、土壤多介质危害表征与暴露剂量计算。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。4模型构成4.1风险识别模块4.1.1模块功能明确评估范围內抗生素类化学物质的基础信息，识别潜在污染来源与暴露场景，为危害表征和暴露评估提供基础数据清单。4.1.2核心内容4.1.2.1识别对象园区内生产、使用、储存、排放的所有抗生素类化学物质，重点关注附录A所列高环境风险品种。4.1.2.2识别维度包括抗生素类物质理化性质、生产工艺、使用量、储存方式、排放途径、周边环境敏感目标。4.1.2.3实现方式采用资料调研、现场勘查、物料衡算相结合的方式。4.2危害表征模块4.2.1模块功能基于毒理学数据筛选与本土化修正，量化抗生素类物质对生态受体和人体的危害效应，确定生态风险评估基准（PNEC）和健康风险评估基准（TDI/VSD）。4.2.2核心内容4.2.2.1数据支撑明确生态毒理学数据、健康毒理学数据、理化属性数据等核心数据的收集范围与筛选原则，优先采用山东本土实测数据与GLP原则下的试验数据。4.2.2.2环境危害表征T/XXXXXXX—XXXX2针对水、土壤、沉积物、STP微生物四类环境单元，建立基于“本土毒性数据+本土化评估系数”的PNEC推导逻辑，适配山东环境介质特性。4.2.2.3健康危害表征区分有阈值效应与无阈值效应，建立基于山东人群特征的TDI、VSD推导逻辑。4.3暴露评估模块4.3.1模块功能模拟抗生素类物质在环境中的迁移转化过程，核算不同受体的暴露水平。4.3.2构建内容4.3.2.1多介质迁移模拟针对大气、地表水、土壤三类核心环境介质，嵌入适配山东气候、水文、土壤特征的迁移模型依据HJ2.2—2018、HJ2.3—2018推荐模型框架。4.3.2.2受体暴露核算依据HJ877—2017暴露核算框架，区分职业人群、一般人群、生态受体三类核心受体，明确各类受体的关键暴露途径与暴露场景，建立“介质暴露浓度-受体暴露剂量”的核算逻辑。4.3.2.3本土化适配设计模型中嵌入山东本土气象参数、水文参数、土壤参数及人群暴露参数。5模型参数5.1危害表征核心参数5.1.1生态毒理学参数5.1.1.1收集范围应覆盖山东省本土典型生态受体，包括水生生物、陆生生物、土壤微生物，核心测试终点含急性毒性、慢性毒性、生长抑制、呼吸抑制等。5.1.1.2数据获取途径优先采用山东省生态环境监测机构开展的本土实测数据；无本土数据时，可采用区域性权威公报数据；上述数据均缺失时，应开展针对性试验获取，试验对象选用山东本土优势物种。5.1.1.3数据筛选原则应满足GLP原则或监测技术规范要求，数据应附带完整的试验方案、质量控制报告及结果审核意见；剔除异常数据时，依据对应国家标准、行业标准、地方标准规定的异常值判定方法，并留存筛选记录。5.1.2评估系数确定方法5.1.2.1基础框架以HJ1229—2021规定的通用评估系数框架为基础，结合山东省环境介质特性开展本土化修正。5.1.2.2本土化修正收集山东省典型环境介质的理化特性数据；分析介质特性对毒性效应的影响系数；结合本土生态受体敏感性，对通用评估系数进行调整。5.1.3健康毒理学参数确定方法T/XXXXXXX—XXXX35.1.3.1核心参数类型包括不确定系数、NOAEL/LOAEL、BMD等，其中不确定系数应区分种间差异、种内差异、亚慢性-慢性外推等维度。5.1.3.2数据获取与修正优先采用针对人群的毒理学实测数据；无人群数据时，采用山东本土试验动物的毒性数据，并按HJ877—2017规定的种间差异修正方法进行调整；不确定系数的本土化修正结合人群特征数据。5.2环境迁移核心参数5.2.1大气迁移参数确定方法5.2.1.1核心参数类型包括干沉降速率、湿沉降系数、风速、逆温层厚度等。5.2.1.2数据获取气象类参数优先采用山东省气象局发布的近3至5年实测均值数据，监测站点应覆盖评估园区所在区域；沉降类参数应采用山东省生态环境监测中心发布的大气沉降监测数据，或按HJ2.2—2018规定的方法开展现场实测获取。5.2.1.3时空匹配参数取值应与评估时段、评估区域的时空特征匹配，如风速需区分季节均值、主导风向均值；逆温层厚度需采用冬季实测数据。5.2.2水迁移参数确定方法5.2.2.1核心参数包括扩散系数、降解半衰期、吸附系数、河流流速等，应按黄河流域、小清河流域等山东典型流域分类确定。5.2.2.2数据获取水文参数来源于山东省水文总站发布的流域实测数据；迁移转化参数优先采用流域实测数据。5.2.2.3动态调整应区分丰水期、平水期、枯水期对水迁移参数的影响，不同水文期参数取值需通过流域水文监测数据验证。5.2.3土壤迁移参数确定方法5.2.3.1分类要求按山东省主要土壤类型（潮土、褐土、砂姜黑土等）分类确定，核心参数包括渗透系数、有机质含量、孔隙度、降解半衰期。5.2.3.2数据来源基础土壤理化参数优先采用实测数据；降解半衰期应采用针对山东典型土壤类型的抗生素类物质降解试验数据，应符合DB37/T4477—2021要求。5.2.3.3参数关联验证土壤迁移参数需与土壤理化特性建立关联模型，确保参数取值随土壤类型变化的合理性，验证数据需覆盖山东省不同区域的典型土壤样本。5.3人群暴露核心参数确定方法45.3.1职业人群参数5.3.1.1核心参数类型包括呼吸速率、皮肤接触面积、暴露频率、体重。5.3.1.2数据获取优先采用实测数据，数据应覆盖医药化工园区核心操作岗位；无专项调查数据时，开展针对性现场调查，调查方法应符合HJ877—2017规定的技术要求，调查样本量≥30。5.3.1.3岗位适配不同岗位的暴露参数需结合其生产工艺、操作方式、防护措施进行差异化取值，如密闭操作岗位与开放式操作岗位的皮肤接触面积应区分设定。5.3.2一般人群参数确定方法5.3.2.1核心参数类型包括呼吸速率、饮水摄入量、室外活动时间、体重等，区分成人与儿童群体。5.3.2.2数据获取优先采用实测数据；数据覆盖评估园区周边居民区的人群特征，若周边存在特殊人群，补充针对性调查数据。5.3.2.3时空适配室外活动时间区分采暖期与非采暖期，取值依据山东省不同季节的气候特征及人群活动模式调查数据；饮水摄入量结合当地饮用水水源类型的监测数据进行验证。6计算方法6.1危害表征参数计算6.1.1水环境PNEC计算水环境PNEC计算公式如下：PNEcwater式中：ecoToxwater为山东本土水生生物关键效应值；AFwater为水环境本土化评估系数。6.1.2土壤环境PNEC计算土壤环境PNEC计算公式如下：式中：Ksoil—water为土壤-水分配系数；psoil为山东潮土/褐土容重；fsoil为土壤有机质含量修正因子。6.1.3沉积物环境PNEC计算沉积物环境PNEC计算公式如下：式中：Ksusp—water为悬浮物-水分配系数；psusp为黄河/小清河流域悬浮物容重；T/XXXXXXX—XXXX5fsed为沉积物类型修正因子。6.1.4STP微生物PNEC计算pNECmicro一organisms式中：ecoToxmicro一organisms为抗生素对制药活性污泥的呼吸抑制EC5₀/NOEC；AFmicro一organisms为STP微生物评估系数。6.1.5健康危害参数计算6.1.5.1有阈值效应（TDI）TDI式中：NOAEL（或LOAEL、BMD）为关键效应证据；UF为不确定系数。6.1.5.2无阈值效应（VSD）q1式中：BW（人）为山东成人平均体重65Kg；q1为单位危害强度系数。6.2环境介质暴露浓度计算6.2.1大气环境暴露浓度计算大气环境暴露浓度（PEC(air)）计算公式为：pECair式中：Eatm为大气排放量；kdisp为山东本土化扩散系数；U为实测风速；H为排气筒高度。6.2.2地表水环境暴露浓度计算地表水环境暴露浓度（PEC(water)）计算公式为：pECwater式中：Ewater为废水排放量；kads为悬浮物吸附系数；Q为受纳河流流量；Dilution为稀释倍数，枯水期10、丰水期50。6.2.3土壤环境暴露浓度计算土壤环境暴露浓度（PEC(soil)）计算公式为：pECsoil式中：DEptotal为大气干湿沉降通量，Esoil为土壤直接排放量；Dsoil为土壤深度；kdeg为土壤降解速率常数。66.3受体暴露剂量计算6.3.1职业人群暴露剂量计算6.3.1.1吸入暴露剂量ADDinh,occ式中：IRair为呼吸速率；ET为暴露频率；ED为暴露年限；Bw为体重；AT为平均暴露时间。6.3.1.2皮肤接触剂量ADDderm,occ式中：SA为皮肤接触面积；Kp为皮肤渗透系数。6.3.2一般人群暴露剂量计算6.3.2.1饮水暴露剂量ADDoral,water式中：IRwater为饮水摄入量。6.3.2.2食物摄入剂量ADDoral,food式中：BCFcrop为作物生物富集系数；IRfood为食物摄入量。6.3.2.3吸入暴露剂量ADDinh,gen式中：IRair,gen为一般人群呼吸速率；ETgen为一般人群室外活动时间。6.3.3生态受体暴露剂量计算式中：PECmedia为环境介质暴露浓度；IRorganism为生物摄入速率；Bworganism为生物体重。7模型验证7.1数据比对验证7.1.1核心逻辑将模型输出的环境介质暴露浓度、受体暴露剂量与山东本土实测数据进行定量比对。7.1.2数据来源T/XXXXXXX—XXXX7山东省生态环境监测中心发布的抗生素类物质监测数据、重点医药化工企业自行监测数据、黄河/小清河流域专项监测数据。7.1.3验证指标计算相对误差（RE）、决定系数（R²),要求RE绝对值≤20%，R²≥0.8，即判定模型数据一致性合格。7.2模型对比验证7.2.1核心逻辑将本标准构建的本土化模型与国际通用模型（如EUSES、CalTOX）、国家推荐模型（如HJ877配套模型）在相同输入参数下的输出结果进行对比。7.2.2对比维度重点对比不同模型在山东典型场景下的PNEC、暴露剂量计算结果。7.2.3验证标准本土化模型与通用模型的结果偏差≤15%，且更贴近山东实测数据，即判定模型逻辑合理性合格。7.3现场实测验证7.3.1核心逻辑选取山东省2-3家典型医药化工园区开展现场实测，验证模型在实际场景中的适用性。7.3.2实测内容在园区周边大气、地表水、土壤监测点布设采样点位，实测抗生素类物质浓度，同步记录气象、水文、土壤参数。7.3.3验证流程将实测浓度代入模型计算暴露剂量，与现场调研获取的人群/生态受体实际暴露情况进行比对，若模型计算结果与实际暴露水平偏差≤25%，即判定模型现场适用性合格。7.4验证结果处理7.4.1合格判定三项验证方法均满足对应指标要