评估软件名称

软件概览

基本理论

研究历程
软件结构
SSD模型
BAYESIAN理论
MCMC模拟
DIC优选
风险计算与不确定性分析
联合概率曲线构建
基于EXERGY理论SSD构建

开发环境

主要界面

主功能列表界面
BMC-SSD运行界面
模型优选界面
联合概率曲线运行界面
系统水平生态风险评估
工作路径及主要输出结果

操作方法

软件安装与初始化
文件与数据提取
SSD模型构建与风险评估
联合概率曲线构建
模型优选和参数获取
系统水平SSD曲线构建

相关文献

开发人员及联系方式

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城市与环境学院

北京大学

 

SSD模型

BMC-SSD平台内置了9种SSD模型,但考虑到毒性或暴露数据均为非负数,Normal,Logistic,Burr II等模型的反函数,在赋值奉献时,可能得到负值,这是没有意义。仅有的5种SSD模型适用于非负数的情况,分别是Burr III、Log-logistic、Log-normal、ReWeibull和Weibull。Log-logistic和Log-normal常被用于SSD模型的构建(Solomon et al., 1996; Newman et al., 2000; Solomon et al., 2000; Fisher and Burton, 2003; Wang et al., 2010)。Burr III和ReWeibull 首先被Shao (2000)引入, 其中,ReWeibull是Burr III的一种特殊情况。在构建SSD模型前,第一步是计算累积概率,公式为PR = R / (N + 1),其中R是某个物质的毒性或暴露数据排序的秩,N是物种的总数量。第二步是采用最小二乘法、最大似然值或贝叶斯模拟等方法对SSD模型参数进行估计(Solomon et al., 2000; Hose and Van den Brink, 2004; Grist et al., 2006)。对于SSD曲线,x轴为毒性数据或暴露数据,单位为ng/L或μg/L,y轴为概率值。建立SSD模型时采用以上模型的累积概率密度曲线(CDF),反算风险对应的浓度时使用其反函数(CDF-1),五种模型的CDF和CDF-1见表1。对SSD模型的参数先验的选择,利用WinBUGS计算得到SSD模型参数的后验分布。根据前期试验可知,SSD模型的参数均为正数,先验分布采纳伽马分布,而Log-normal模型的P1由于是实数而采纳正态分布,各类模型的先验分布见表2。


表1 SSD模型的累积概率密度曲线(CDF)及其反函数(CDF-1)

table2

表2 SSD模型参数的先验分布

table2

底图