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城市与环境学院

北京大学

风险计算与不确定性分析

当SSD模型确定后，可以利用潜在物种影响比例（PAF）来反映某物质的生态风险。可以将浓度值输入到确定了参数的SSD模型后计算得到。本软件开发期的研究发现，参数分布均值确定的SSD模型比参数分布中值确定的SSD模型与原始数据点差别大(He et al., 2014)，而利用蒙托卡罗模拟得到的中值SSD与数据点的差别最小，但与参数分布中值确定的SSD模型之间的差异并不显著。

由于模型参数属于一个范围，利用其参数均值或者其它方式确定的生态风险往往只能反映风险的中值，不确定性分析能确定风险的最小值和最大值，有利于完善风险评估，避免对风险出现高估或低估的情况。一般采用95%置信区间来进行不确定性分析(Grist et al., 2006; Ramin et al., 2011; Dietzel and Reichert, 2012; Jeremiah et al., 2012)。

本软件在初期版本中，以参数后验分布的2.5百分位数和97.5百分位数为等差数列边界，在其中插值，使得参数数组有20或10个，如果有两个参数，则可确定400条SSD曲线，如果有三个参数，则可确定1000条SSD曲线，每个浓度值可在相应的SSD曲线上找到风险值，然后对这400或1000个风险值取中值，这些中值风险和相应的浓度可确定一条SSD曲线，该SSD曲线与原始数据点的差别也很小，比直接用参数均值确定的SSD曲线更能反映原始数据点。在400或1000条SSD曲线中取得某个浓度对应的风险值的最大值和最小值，最大值与对应浓度确定的SSD曲线为95%置信区的上边界，最小值与对应浓度确定的SSD曲线为95%置信区的下边界，两个边界线即为SSD曲线的不确定性分析的边界。某个浓度值在这两条边界线上的值记为95%置信区间的高值风险和低值风险。

本软件的发布版本（v 1.1）中，不确定性边界的计算方法进行了一定的调整，根据采样次数所形成的参数数据集来确定不确定性。如一次模拟采用了3链5000次，则会产生3*5000=15000个参数数据集，软件会利用15000个参数组，导入到SSD模型中，输出15000条SSD曲线、15000个风险评估结果和15000个危险阈值（HCp），然后利用统计分析对这15000条SSD曲线、风险值评估值、危险阈值等取中值，取2.5%和97.2%百分位数形成95%置信区的上边界和下边界，两个边界线即为SSD曲线的不确定性分析的边界。

改进的不确定性分析方法考虑所有后验参数集，相对于前期版本会提高模拟不确定性边界的准确性，尽管耗费更多的时间，但随着计算机运行速率的增加，时间会变小，这种改变是有必要的。