應用概率物種敏感度分布法研究太湖銅水生生物水質基準

侯俊，趙芊淵，王超，王沛芳，苗令占，呂博文

1. 河海大學教育部淺水湖泊綜合治理與資源開發重點實驗室，南京 210098 2. 河海大學環境學院，南京 210098

應用概率物種敏感度分布法研究太湖銅水生生物水質基準

侯俊1,2,*，趙芊淵1,2，王超1,2，王沛芳1,2，苗令占1,2，呂博文1,2

1. 河海大學教育部淺水湖泊綜合治理與資源開發重點實驗室，南京 210098 2. 河海大學環境學院，南京 210098

運用概率物種敏感度分布法獲得太湖水體中銅的急性水質基準值為14.57 μg·L-1，慢性水質基準值為3.26 μg·L-1；不同類別物種敏感性存在差異，無脊椎動物較脊椎動物更敏感，甲殼類敏感性大于魚類。概率物種敏感度分布法與傳統的物種敏感度分布法相比，更全面合理地考慮多種毒性效應，曲線擬合效果好，受數據量大小影響較小，結果更加穩定。研究結論可為銅水質標準的修訂和太湖流域水環境管理提供技術支持。

銅；水生生物；急性毒性；慢性毒性；水質基準；太湖；概率物種敏感度分布

銅是生命體必需的微量元素，同時也是水體中重金屬污染的主要元素之一，水體中的銅主要來自大氣沉降、農業徑流，為控制藻類水華而使用的硫酸銅以及含銅工業污廢水的直接排放。通常情況下，銅對水生生物的毒性大于它對人類和其他陸生生物的毒性[1]。為保護水體中水生生物，許多國家和地區都已開展了銅水生生物基準研究，如美國、歐盟、加拿大、澳大利亞、荷蘭和新西蘭等，采用的方法主要是評價因子法、毒性百分數排序法和物種敏感度分布法，基于水生生物基準制定和頒布了一系列環境質量標準[1-2]。我國銅的水生生物基準的研究還比較少，水質標準主要是參照國外水質基準或者標準制定的，例如我國頒布的GB 3838—2002《地表水環境質量標準》中Ⅰ類和Ⅱ類Cu水質標準限值分別為10 μg·L-1和1 000 μg·L-1[1]，因此，我國水生生物的保護還缺乏可靠的科學依據。

目前，國際上推導水質基準的主流方法為物種敏感度分布法(species sensitivity distribution, SSD)，該方法最初是由Kooijman提出，后來很多學者對其進行了改進。該理論認為：不同門類生物由于生活史、生理構造、行為特征和地理分布等不同而產生了差異性，其在毒理學上反映為不同物種對污染物有不同的劑量-效應響應關系，即在結構復雜的生態系統中，不同物種對某一脅迫因素(如有毒化學物質)的敏感性(如無觀察效應濃度NOEC或半數致死濃度LC50等毒性數據)服從一定的分布，而可獲得的毒性數據被認為是來自于這個分布的樣本，可用來估算該分布的參數。前提假設是這些物種的選擇均具有隨機性，且能夠代表給定生態系統的群落結構[3-10]。

然而，在物種敏感度分布法(SSD)的方法理論中，對于曲線的擬合，目前研究還無法表明某一特定的分布模型適用于所有情況下毒性數據集的擬合[5]，因而導致SSD法曲線擬合具有較大主觀性、擬合效果差、結果不穩定等不足。為了解決上述問題，本文考慮一種新的物種敏感度曲線擬合方法，即概率物種敏感度分布法(probabilistic species sensitivity distribution, PSSD)。

太湖是我國第三大淡水湖，在區域經濟和社會發展中具有舉足輕重的地位，銅對太湖水生生物的毒性效應引起了人們的廣泛關注[1,11-12]。余海靜等[13]在2012年對太湖水體采樣分析得到太湖水體總Cu含量為1.298～4.485 μg·L-1，平均值為2.22 μg·L-1，最小值位于東部湖區，最大值位于北部湖區，而且Cu在太湖沉積物中也有一定的富集。本研究結合太湖生物區系特點，選取太湖水體中代表物種，應用概率物種敏感度分布法推導太湖銅的水生生物水質基準，以期為我國淡水水體中重金屬基準的建立、重金屬污染監測評價和防控治理提供參考。

1 研究方法(Methodology)

1.1 概率物種敏感度分布法(PSSD)曲線構建

先確定單個物種對某種污染物的敏感度，然后將這些單個物種的敏感度組合在一起得到概率物種敏感度分布(PSSD)，具體構建過程見圖1。使用的軟件是R語言(R Development Core Team 2008)。

(1) 收集整理所有可獲得的所要研究的生態系統的毒性數據。將某一單個物種的所有符合要求的毒性終點值組合，以獲得該物種敏感度的概率密度函數(probability density function, PDF)，這樣考慮了單個物種所有毒性數據，最大限度地利用已獲得的所有有效數據，而不是僅僅考慮一個確定的幾何均值。

① 對于某一物種對某一污染物只有一個符合要求的毒性終點值(a)的情況，我們考慮三角形概率密度分布(triangular PDF)，構建三角形概率密度分布時，使用變異系數(coefficient of variation, CV)來獲得可能的最小值(a')和最大值(a")。美國環保局技術導則(US EPA 2000)提出30%的變異系數能夠大致代表實驗室內部平均差異[14]，本文中，我們假定單個毒性終點以及復合分布邊界值的變異系數均為30%。如圖1a。

② 對于某一物種對某一污染物有2個符合要求的毒性終點值(a和b)的情況，我們考慮梯形分布(trapezoidal distribution)。這種梯形分布以均勻分布為基礎，這2個毒性值作為均勻分布的區間端點，每邊再補加上由變異系數確定的可能最值( a'和b')構成的三角形分布。如圖1b。

③ 對于有多個毒性終點值的情況，毒性數據的最低值(a)和第二低值(b)構成第1個區間的2個端點，第二低值(b)和第三低值(c)構成第2個區間的2個端點，依此類推，有n個毒性終點值的情況，就有(n-1)個均勻分布區間，每邊再補加上由變異系數確定的可能最值(a'和c')構成的三角形分布。不同長度的區間，概率是一樣的。也就是說在第1個區間和在第n個區間上取值的概率是相等的。如圖1c。

(2) 將這些單個的PDF轉化成該物種的PDF。從這些單個的PDF中隨機抽取同樣數量的值(本文中隨機抽樣100 000個值，取值過少會使得結果不穩定，取100 000，穩定性能達到很好)，即在每個小區間隨機取100 000個值(基于均勻分布)，對于只有一個毒性值的情況，在該區間隨機取100 000個值(基于三角形分布)，對于2個及2個以上毒性值的情況中，兩邊的小區間隨機取3 000個值(基于三角形分布)，將這些值組合得到該物種的概率密度分布，即單一物種的概率密度分布PDF。如圖1d。

圖1 概率物種敏感度分布(PSSD)的構建過程Fig. 1 The development procedure of probabilistic species sensitivity distribution (PSSD)注：(a)物種只有1個毒性值的情況，a為該物種的毒性值，a’為可能最小值，a’=a×(1-CV)=0.7a，a’’為可能最大值，a’’=a×(1+CV)=1.3a；(b)物種有2個毒性值的情況，a、b為該物種的2個毒性值，a’、b’為可能最小值和可能最大值，a’=0.7a，b’=1.3b；(c)物種有3個毒性值的情況，a、b和c為該物種的3個毒性值，a’、c’為可能最小值和可能最大值，a’=0.7a，c’=1.3c；(d)物種有5個毒性值的情況，a、b、c、d和e為該物種的5個毒性值，a’、e’為可能最小值和可能最大值，a’=0.7a，e’=1.3e；(e)PSSD曲線。Note: (a) species with only one single toxic value (a), the possible minimum is a’, a’=a×(1-CV)=0.7a, the possible maximum is a’’, a’’=a×(1+CV)=1.3a; (b) species with two toxic values (a and b), the possible minimum and maximum are a' and b', a'=0.7a, b'=1.3b; (c) species with three toxic values (a, b and c), the possible minimum and maximum are a' and c', a'=0.7a, c'=1.3c; (d) species with five toxic values (a, b, c, d and e), the possible minimum and maximum are a' and e', a'=0.7a, e'=1.3e; (e) PSSD curves.

(3) 將所有物種的概率密度分布組合成所要研究的環境體系的PSSD。如圖1e所示，從每一單個物種的概率密度分布PDF中隨機抽取同樣數量的值(本文中此處隨機抽取10 000個值)，將這些值組合得到所要研究的環境體系的概率物種敏感度分布PSSD。圖1e中黑色粗實線PSSD即是由物種1、物種2、物種3、物種4和物種5的PDF組合成的[15-17]。

1.2 毒性數據獲取

毒性數據主要來自美國環保局ECOTOX數據庫(http: / /cfpub.epa.gov /ecotox /)和中國知網(http: / /www. cnki. net /)收錄的文獻，以及Elsevier、Wiley Online Library、SpringerLink、IWA(International Water Association)等上發表的文獻。

將所獲得的毒性數據按照以下原則篩選：盡量選擇太湖物種，江浙地區以及長江廣泛分布的物種也可以視作太湖物種；毒性試驗方法與相關標準測試方法一致，如經濟合作與發展組織或美國材料與試驗協會等發布的毒性試驗方法；實驗用水為淡水或自來水，而實驗用水為海水和去離子/蒸餾水的數據不可用；水生生物的急性毒性試驗選擇24～96 h的LC50或EC50，水蚤或其他枝角類動物，選擇24 h的LC50或EC50，蚊蟲或其他昆蟲的毒性效應終點以48 h的EC50或LC50表示，其他生物毒性效應終點以96 h的EC50或LC50表示，如未獲得相應24 h和48 h的毒性值，則選擇96 h的毒性值；水生生物慢性毒性終點使用最低可見效應濃度LOEC和NOEC[18-20]。

1.3 物種分組和數據處理

為了從生態系統不同層次研究，將毒性數據根據生物營養級水平分類考慮，將收集的數據分3種情況考慮：①全部物種；②全部物種分為脊椎動物和無脊椎動物；③脊椎動物分為魚類和兩棲類(甲魚等爬行動物歸為兩棲類)，無脊椎動物分為甲殼類、昆蟲類和其他無脊椎動物。獲得符合要求Cu的48個物種的急性毒性數據，隸屬于8門23科34屬，見表1，符合3門8科的要求[18]，太湖水生生物區系中魚類以鯉科為主，底棲動物中較多的是搖蚊科和顫蚓科，浮游動物中較多的是臂尾輪蟲科和溞科，浮游植物以藍藻門、綠藻門和硅藻門居多[,21-,22]，所選物種符合太湖生物區系特征，可用來推導太湖Cu水質基準。一般PSSD曲線擬合數據量控制在10以上[18]，甲殼類和魚類的物種數分別為10和17，可以單獨繪制PSSD曲線。表1為Cu急性毒性數據統計匯總。獲得符合要求Cu的6個物種的慢性毒性數據，見表2。

表1 不同物種類別的銅急性毒性數據統計匯總

表2 銅的慢性毒性數據

注：NOEC為無觀察效應濃度，LOEC最低可見效應濃度。

Note: NOEC stands for no observed effect concentration; LOEC stands for lowest observed effect concentration.

1.4 HC5和水質基準

PSSD曲線上累積概率為5%對應的毒性值即為HC5值，編輯R代碼，由R軟件直接輸出。部分代碼如下：

C=sort(log(qq)) #濃度排序

HC5,log=C[length(C)*0.05] #累積概率為5%處的對數濃度

HC5=exp(HC5,log) #累積概率為5%處的濃度

用急性毒性數據推導短期危害濃度(short term hazardous concentration, STHC5)，慢性毒性數據推導長期危害濃度(long term hazardous concentration, LTHC5)，數值上等于HC5。通常慢性毒性數據不足以構建PSSD曲線，根據以下公式計算長期危害濃度：

LTHC5=HC5,急性/FACR

(1)

式中，FACR為最終急慢性比率，計算FACR需獲得至少3個科的水生生物急慢性比率(ACR)，其中至少有1種是魚類，至少有1種是無脊椎動物，至少有1種是急性敏感淡水物種。由于未獲得所需物種的急慢性比率，本文采用美國環保局1995年水質基準報道大型溞(Daphnia magna)、鉤蝦(Gammarus pseudolimnaeus)和黑頭呆魚(Pimephales promelas)的ACR分別為2.418、3.297和11.2，得到Cu的FACR為4.470[58]。

2 結果(Results)

對符合要求的毒性數據用R軟件進行數據處理，得到全部物種PSSD曲線，如圖2所示，圖中實線為全部物種的PSSD，圖中也繪出了原數據和幾何平均值，分別用空心和實心小圓表示。由PSSD曲線得到全部物種的HC5為14.57 μg·L-1，即短期危害濃度STHE5為14.57 μg·L-1，慢性毒性數據較少，無法擬合PSSD曲線，根據公式(1)得到長期危害濃度LTHE5為3.26 μg·L-1。

圖2 銅的全部物種的概率物種敏感度分布曲線和物種敏感度分布曲線Fig. 2 Probabilistic species sensitivity distribution curve and species sensitivity distribution curve for total species in response to copper

3 討論(Discussion)

3.1 概率物種敏感度分布法與傳統的物種敏感度分布法比較

傳統物種敏感度分布法是將篩選出的毒性數據(一個物種有多個毒性值，取幾何平均值)按從小到大的順序排列，并標出相應的序數，求出對應的累積概率P(P=R/(N+1)，R為序數，N為毒性數據總數)。以累積概率為縱坐標，濃度值(或者濃度值的對數)為橫坐標作圖，選擇適當的曲線擬合。由于并沒有一個特定的分布模型適用于所有毒性數據集的擬合，一般可先使用各種模型擬合進行嘗試，然后根據決定系數、殘差平方和、F值和圖像等選擇最佳擬合曲線[4-9]。圖2中的虛線即為全部物種SSD曲線，選用quasibinomial(link=logit)擬合。

本文的PSSD與傳統的SSD曲線擬合相比，用到了物種更多有效毒性數據，從而考慮了水生生物對污染物多種不同響應，因為重金屬銅對水生生物毒性效應是多方面的，影響水生生物生長發育、新陳代謝、繁殖和種群數量等，不同季節、齡期等(毒性數據不充足)的水生生物對銅的敏感性也存在差異，環境中其他物質的存在也會影響水生生物對銅的響應，制定水生生物水質基準也要從多方面對水生生物進行保護。曲線形式由所獲得的有效毒性數據來決定，盡量考慮更多毒性效應，將這些確定的毒性數據轉化為概率信息(假設這些不同毒性效應值以均等隨機概率出現)，基于概率來利用數據，擬合過程根據實際情況考慮三角形分布和均勻分布。圖2中全部物種的曲線擬合，易見PSSD的擬合效果好于傳統的SSD，幾乎所有單個值以及多個值的幾何平均值都在曲線上或是附近，偏離很小，較好地考慮了多種毒性效應，基于PSSD得到的水生生物水質基準能更全面合理地保護水生生物。傳統的SSD對于某單一物種有多個符合要求的毒性數據時，使用單一確定的幾何平均值，如果這些多個值中有某一個值(也就是某種毒性效應值)和其他值(其他各種毒性效應值)相差很大，那么最終的幾何平均值(最終毒性值)則會偏向這個偏離很大的值，而PSSD通過均等的概率考慮所有值(不同的毒性效應)，使得偏離很大的離異值對最終結果不再起決定作用[1,5,8,15]，得到的結果更合理。

傳統的SSD法對擬合曲線的選擇也存在很大的主觀性，選擇不同的擬合曲線，所得到的結果也不同，在數據量較多的情況下，差別不大(圖2中實線和虛線分別為全部物種的PSSD和SSD)；而在數據量較少的情況下，選不同曲線擬合得到的結果差異就比較明顯，大多數的情況下我們的數據量都不大，很容易出現這種情況。對甲殼類的毒性數據進行傳統的SSD擬合，基于SSD(圖3)選擇Logistic擬合得到的HC5為6.83 μg·L-1，而基于SSD選擇Gompertz擬合得到的HC5為14.9 μg·L-1，另外2個曲線由于取值范圍原因沒能得到HC5值，基于傳統的SSD得到的2個結果相差一倍多，而圖3中4種模型的擬合效果綜合來看是不相上下的。而我們對甲殼類的毒性數據采用PSSD擬合(圖4b)得到HC5為1.30 μg·L-1。另外，PSSD曲線對于曲線兩端尾部數據也都擬合得很好，這樣我們所需要的處于曲線下端的HC5值就更加精確；而圖3采用4種不同模型分別擬合甲殼類SSD，從圖中能看出SSD曲線下端有較大差異，所以選不同模型獲得的HC5差異較大。

PSSD較傳統的SSD更加穩定，Fadri等[15]的研究結果顯示應用PSSD對三氯生(triclosan)毒性數據擬合，使用23個物種的毒性數據擬合得到的HC5為0.63 μg·L-1，增加23個新物種，對這46個物種的毒性數據進行PSSD擬合獲得的HC5為0.66 μg·L-1，兩者及其接近；而Capdevielle等由同樣的23個物種毒性數據使用傳統的SSD選擇Log-logistic擬合得到的HC5為1.55 μg·L-1，Lyndall等對同樣的46個物種毒性數據使用傳統的SSD選用非參數的bootstrap得到HC5為0.8 μg·L-1，兩者相差一倍；46個物種基于傳統的SSD得到的0.8 μg·L-1與PSSD得到的0.63 μg·L-1和0.66 μg·L-1都相差較少。這一研究結果表明傳統的SSD更容易受到數據量大小的影響，PSSD相對而言更加穩定，尤其是對于數據量較少時也能較好地擬合數據。另外這也能說明PSSD能夠隨著數據量而不斷更新完善，而傳統的SSD增減數據量會有很大的變化。

綜上可知，概率物種敏感度分布法較之傳統的物種敏感度分布法有較多優勢，可以替代傳統的物種敏感度分布法或者作為補充。

3.2 不同物種類別物種敏感度差異比較

對銅的毒性數據進行物種分類研究，脊椎動物有25種物種，無脊椎動物16種，魚類17種，甲殼類10種，可以單獨擬合PSSD曲線；兩棲類、昆蟲類和其他無脊椎動物物種數均少于10，無法擬合PSSD曲線。繪出不同物種類別PSSD曲線，如圖4所示，

圖3 不同模型擬合銅的甲殼類物種敏感度分布曲線Fig. 3 Species sensitivity distribution curves for crustaceans in response to copper were simulated by different models

顯然不同類別物種的PSSD曲線形狀存在較大差異。根據PSSD曲線得到脊椎動物、無脊椎動物、魚類和甲殼類的HC5分別為34.75 μg·L-1、0.18 μg·L-1、24.62 μg·L-1和1.30 μg·L-1，由表1得毒性均值分別為：389.982 μg·L-1、169.372 μg·L-1、384.013 μg·L-1和203.260 μg·L-1，比較HC5或毒性均值均可得水生生物不同物種類別對銅毒性敏感性大小：無脊椎動物>脊椎動物，甲殼類>魚類。脊椎動物和無脊椎動物敏感度相差顯著，脊椎動物的HC5是無脊椎動物的190多倍；魚類和甲殼類相比，相差近20倍。脊椎動物與無脊椎動物相比，所處營養等級更高，生理構造更加復雜，體內解毒機制更加完善，對銅的耐受性更強，敏感性因而較低；脊椎動物在物種個體形體上也較無脊椎動物大，能夠積累更多的銅離子，也能使得其敏感性較低。另外，銅對不同物種的致毒機理也是不同，銅所作用的酶不同、不同物種對銅的吸收速率不同以及物種所處生命階段不同等也影響敏感性[59]。

3.3 國內外銅水生生物水質基準比較

查閱文獻獲得部分國內外淡水水體中銅的水生生物水質基準[1,60-63]，具體見表3，將本研究所得的太湖銅水質基準與國內外相關基準進行比較分析。孔祥臻等[60]研究得到我國重金屬銅對淡水水生物的急性HC5為4.5 μg·L-1，吳豐昌等[1]根據物種敏感度分布法得到我國銅的淡水生物水質基準急性基準為30 μg·L-1，慢性基準為9.44 μg·L-1，本研究得到太湖銅對全部物種的急性HC5為14.57 μg·L-1，慢性HC5為3.26 μg·L-1，高于孔祥臻等[60]的研究結果，低于吳豐昌等[1]的研究結果，由于太湖是我國淡水湖泊典型代表湖泊，太湖水體中的物種和我國淡水湖泊中的物種極為相似，因此得到的結果和我國淡水水質基準相差不顯著；由于推導過程使用的方法不同，我國淡水湖泊中的物種較太湖豐富，推導水質基準所選擇的物種存在差異，得到的結果不同。研究結果高于澳大利亞基于物種敏感度分布法得到銅的淡水水質基準1.4 μg·L-1[62]，可能是水體中物種存在差異以及氣候水質不同，另外本研究使用的概率物種敏感度分布法與澳大利亞推導使用的物種敏感度分布法也有所區別。吳豐昌等[1]基于毒性百分數排序法獲得我國淡水水體中銅的基準最大濃度和基準連續濃度分別為9.10 μg·L-1和5.63 μg·L-1，與本研究的結果較為接近；美國毒性百分數排序法得到的基準最大濃度和基準連續濃度分別為13.0 μg·L-1和9.00 μg·L-1[63]，該結果與本研究結果也比較接近。本研究所得太湖銅水質基準與國內外同類研究結果相差不大，沒有數量級的差異，產生差異的原因是多方面的，例如水質基準明顯的區域性，推導基準的方法的不同等。

圖4 銅的魚類、甲殼類、脊椎動物和無脊椎動物的概率物種敏感度分布曲線注：(a)魚類；(b)甲殼類；(c)脊椎動物；(d)無脊椎動物。Fig. 4 Probabilistic species sensitivity distribution curves for fishes, crustaceans, vertebrates and invertebrates in response to copperNote: (a) Fish; (b) Crustacea; (c) Vertebrate; (d) Invertebrate.

所獲得物種毒性值中只有2個物種的急性毒性值小于基準值(蚤狀溞1.3 μg·L-1和顫蚓0.16 μg·L-1)，從而所得基準值能保護太湖水體中95%以上的物種免受銅危害。余海靜等[13]采樣分析得到太湖水體總Cu為2.22 μg·L-1，總體來看，不會對水生生物造成短期和長期危害，但是北部部分湖區濃度高于4 μg·L-1，另外，北部湖區分布著太湖的主要入湖河流，接納無錫、宜興等城市的工業和生活污水，這些廢水中含有大量重金屬，再加上重金屬難以排出體外，有著生物累積效應和放大效應，長期來看會對太湖水生生物產生危害，建議有關部門應給予重視并采取相應措施。

綜上所述，可以得出以下結論：1)應用概率物種敏感度分布法得到太湖銅的急性水質基準值為14.57 μg·L-1，慢性水質基準值為3.26 μg·L-1，并且與國內外類似研究結果相差不大，所得到的基準能夠保護太湖95%以上的物種。根據所得到的基準值，總體來看，太湖水體中Cu不會對水生生物造成危害，但是北部部分湖區水生生物會受到Cu的長期危害，有關部門需給予重視并采取相應措施。

2)不同物種類別物種敏感性存在一定的差異，脊椎動物、無脊椎動物、魚類和甲殼類的HC5分別為34.75 μg·L-1、0.18 μg·L-1、24.62 μg·L-1和1.30 μg·L-1，敏感性大小順序為：無脊椎動物>脊椎動物，甲殼類>魚類。

表3 太湖銅水質基準與國內外相關基準比較

注：STHC5表示短期危害濃度；LTHC5表示長期危害濃度；CMC表示基準最大濃度；CCC表示基準連續濃度。

Note: STHC5stands for short term hazardous concentration; LTHC5stands for long term hazardous concentration; CMC stands for criteria maximum concentration; CCC stands for criteria continuous concentration.

3)將概率物種敏感度分布法與傳統的物種敏感度分布法進行比較分析，概率物種敏感度分布法有諸多優越性：PSSD考慮了水生生物對銅多種不同響應，能對水生生物多方面保護；曲線擬合效果更好；SSD擬合曲線的選擇有很大的主觀性，選不同曲線得到的HC5有一定差異，PSSD避免了這點，且得到的HC5更精確；PSSD受數據量大小影響相對更小，因而結果也更為穩定。

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◆

Deriving Aquatic Water Quality Criteria for Copper in Taihu Lake by Probabilistic Species Sensitivity Distributions

Hou Jun1,2,*, Zhao Qianyuan1,2, Wang Chao1,2, Wang Peifang1,2, Miao Lingzhan1,2, Lv Bowen1,2

1. Key Laboratory of Integrated Regulation and Resource Development on Shallow Lakes, Ministry of Education, Hohai University, Nanjing 210098, China 2. College of Environment, Hohai University, Nanjing 210098, China

2 November 2014 accepted 24 November 2014

Acute and chronic water quality criteria of copper for Taihu are derived to be 14.57 μg·L-1and 3.26 μg·L-1by the method of probabilistic species sensitivity distribution, respectively. Moreover, the results show that invertebrates are more sensitive than vertebrates, and crustaceans are more sensitive than fishes. Our method is superior to the traditional species sensitivity distribution. In our method, the toxicity effects are considered fully and reasonably, and data are fitted more efficiently. The amount of data exhibits little effect on the results. Furthermore, the method exhibits higher stability. The results can be served as reference of water quality standard of copper in Taihu. It can provide technical support for water environment management.

copper; aquatic life; acute toxicity; chronic toxicity; water quality criteria; Taihu; probabilistic species sensitivity distribution

國家杰出青年基金項目(51225901)；國家自然科學基金(51479047；41430751；51209069)；國家十二五水專項課題(2012ZX07101-008)；江蘇省杰出青年基金項目(BK2012037)；教育部創新團隊發展計劃(IRT13061)

侯俊(1979-)，男，博士，副研究員，主要研究方向為水資源保護與生態修復，E-mail: hhuhjyhj@126.com；

*通訊作者(Corresponding author)，E-mail: hhuhjyhj@126.com

10.7524/AJE.1673-5897.20141102002

2014-11-02 錄用日期：2014-11-24

1673-5897(2015)1-191-13

X171.5

A

侯俊, 趙芊淵, 王超, 等. 應用概率物種敏感度分布法研究太湖銅水生生物水質基準[J]. 生態毒理學報, 2015, 10(1): 191-203

Hou J, Zhao Q Y, Wang C, et al. Deriving aquatic water quality criteria for copper in Taihu Lake by probabilistic species sensitivity distributions [J]. Asian Journal of Ecotoxicology, 2015, 10(1): 191-203 (in Chinese)