Ravinnon haitta-ainepitoisuuden arviointi
----#(number):: . Kannattaa noudattaa tavanomaista otsikkorakennetta: Kysymys; Vastaus; Perustelut. (Tai vaihtoehtoisesti: Rajaus; Tulos; Perustelut.) --Jtuomist 13:40, 10 May 2011 (UTC) (type: truth; paradigms: science: comment)
Kysymys
Miten lintujen ja nisäkkäiden ravinnon haitta-ainepitoisuus arvioidaan maaympäristössä?
Vastaus
Lintujen ja piennisäkkäiden ravinnon haitta-ainepitoisuutta pyritään arvioimaan ravintoketjussa eniten altistuvan eliön pitoisuuden mukaan. Lierot ovat usein ekologisessa riskinarvioinnissa maaselkärangattomien avainlajina (reseptorina), koska ne altistuvat maaselkärangattomista eniten maan ja karikkeen haitta-aineille sekä ihon, niellyn maan että ravinnon kautta. Lisäksi ne ovat piennisäkkäiden ja lintujen (mm. päästäiset, myyrät ja rastaat) ravintoa ja toimivat siten reittinä haitta-aineiden kulkeutumisessa ravintoketjun ylemmille tasoille (Suter 2007).
Lierojen metallipitoisuuden arviointi biokertyvyyskertoimen (BAF) avulla
Bioakkumulaatiokertoimen käyttö on yksinkertaisin ja yksinkertaistettu malli arvioida haitta-aineen pitoisuutta lierossa. Eli lieron pitoisuus arvioidaan BAF-kertoimen avulla maaperän kokonaishaitta-ainepitoisuudesta.
Taulukossa on esitetty muutamille metalleille BAF -kertoimia, joilla lierojen metallipitoisuutta maan kuiva-aineksen metallipitoisuudesta on arvioitu(Sample et al 1998b [1], Pellinen et al 2007[2],DeForest ym. 2012*) [3]):
| Pb | Cliero, dw= BAF*Cs = 1.522*Cs |
| Zn | ln Cliero, dw= 4,581 + 0.352*lnCs |
| Cu | ln Cliero, dw= 1.816 + 0.304*lnCs |
| Ni | Cliero, dw = BAF*Cs = 4.730*Cs |
| Ni | Cliero, dw = BAF*Cs = 0.30*Cs*) |
| As | Cliero, dw= BAF*Cs = 0.523*Cs |
Cliero = metallipitoisuus lieron kuivapainossa mg/kg (dw)
Cs = metallipitoisuus maan kuivapainossa mg/kg (dw)
BAF-kertoimella laskettu metallipitoisuus on lieron kuiva-ainepainoa kohden. Pitoisuuden muuttaminen tuorepainoa kohden lasketaan lierojen vesipitoisuuden avulla, jonka oletetaan olevan 84% (DeForest ym. 2012).
Cliero, wt (mg/kg wt)= Cliero, dw (mg/kg dw) * (1-0.84)
Lierojen metallipitoisuuden arviointi regressiomalleilla
Metallien kertymistä maasta lieroihin kuvataan useimmiten log -lineaarisilla regressiomalleilla (Nahmani ym. 2007)[4]:
log Cw = a log Cs + b
- Cw = metallipitoisuus lierossa (mg/kg)
- Cs = metallipitoisuus maassa (mg/g)
- a ja b ovat vakioita
Maan ominaisuuksien vaikutukset metallien kertymiseen lieroihin
Maan ominaisuuksien vaikutus metallien kertymiseen maasta eliöihin on monimutkainen ilmiö ja voi aiheuttaa usein poikkeavia tuloksia. Useimmissa tutkimuksissa (in situ) maan kokonaismetallipitoisuuden on havaittu selittävän heikosti metallin kertymistä lieroihin, johtuen muista maan ominaisuuksista kuten pH:sta, orgaanisen aineksen määrästä ja savipitoisuudesta (Allen 2002)[5].
Regressiomallien mukaan maan kokonaismetallipitoisuuden jälkeen pH on pääasiallinen metallien biokertyvyyteen vaikuttava tekijä. Lierojen metallipitoisuus yleensä kasvaa, kun maaperän pH laskee. Maan pH:n lisäksi, lisääntynyt orgaanisen aineksen määrä, kationivaihtokapasiteetti ja maa kationit, savipitoisuus, sekä Al ja Fe hydroksidit voivat vähentää metallien kertymistä (Nahmani et al. 2007).
Kertyvyys- ja eliminaatiokinetiikka
Metallien kertyvyyden mallintamisessa on yleensä käytetty yksitilamallia (one compartment model), jossa huomiodaan metallin kertymis- ja eliminoitumisnopeus (Allen 2002, Nahmani et al.2007). Malli olettaa, että eliö muodostaa homogeenisen tilan, jossa metallin eliminaationopeus on vakio:
Cw(t)= Co + (a/k)(1-ekt)
missä:
- Cw(t) = kokonaismetallipitoisuus lierossa (µg /g (dw))
- t= aika (day)
- Co = lieron metallipitoisuus alussa t=0
- a = kertyvyysnopeus (joko maassa kgs/kgw (dw) x day tai maavedessä Ls/kgw (dw)x day
- k = eliminaationopeus (1/day)
Esimerkkejä kertyvyysmalleista on saatavilla runsaasti kirjallisuudesta (Nahmani et al. 2007). Suurin osa tutkimuksista on tehty onkilierolla (L.rubellus), peltolierolla (A. caliginosa) tai kompostilieroilla (E. fetida/E. Andrei) todellisessa pilaantuneessa maassa. Tosin mallien soveltuminen kohdekohtaisiin riskinarviointiin vaatii vielä lisätutkimuksia.
Lierokokeissa on todettu, että
- metallien kertyminen ja eliminoituminen on lajikohtainen
- kertymis- ja poistumisnopeus vaihtelee eri metalleilla
- välttämättömien alkuaineiden (esim. Zn, Cu) otto ja poistuminen voivat tapahtua suhteellisen nopeasti, kun taas elintoiminnoille vähemmän tärkeillä alkuaineilla (esim. Co, As, Cd, Pb) se voi olla hidasta.
----#(number):: . Kannattaa noudattaa tavanomaista otsikkorakennetta: Kysymys; Vastaus; Perustelut. (Tai vaihtoehtoisesti: Rajaus; Tulos; Perustelut.) --Jtuomist 13:21, 10 May 2011 (UTC) (type: truth; paradigms: science: comment)
Ravintokasvien metallipitoisuus
Miten ravintokasvien metallipitoisuusarvioidaan?
Biokertyvyystekijä, BCF
Yksinkertaisin malli arvioida haitta-aineen kertymistä maasta kasviin on biokertyvyys tekijä BCF ( BCF, bioconcentration factor; myös UF = uptake factor, TF=transfer factor), joka saadaan kasvin tai kasviosan (juuri, lehdet, varsi, siemenet) pitoisuuden (mg/kg dw) ja maa-aineksen (maaveden) sisältämän pitoisuuden (mg/kg dw) välisestä suhteesta (Suter 2007) [6]. Kemikaali on biokertyvää, jos kasvin sisältämä pitoisuus on korkeampi kuin maa-aineksen vastaava pitoisuus. Haitta-aineen biokertyminen perustuottajiin lisää altistumisriskiä ylempänä ravintoketjussa oleville.
Haitta-aineiden kertyvyystekijät voidaan määrittää kohdekohtaisesti tai käyttää kirjallisuudessa esiintyviä arvoja. Kohdekohtaisissa riskinarvioinneissa on suositeltavaa, että biokertyvyystekijän arvot määritetään mahdollisuuksien mukaan tapauskohtaisesti (Reinikainen 2007)[7] . Viimeisenä keinona seulontavaiheen riskinarvioinnissa on käyttää sekä orgaanisille kemikaaleille että metalleille lukua yksi (1), mikä on hyvin konservatiivinen tapa ja yliarvioi kasvien ottaman haitta-ainepitoisuuden useimmissa tapauksissa (Suter 2007).
Biokertyvyystekijä määritetään haitta-ainekohtaisesti seuraavasti:
BCF = Cp/Cs
BCF = biokertyvyystekijä kasvin (kasvinosan) ja maa-aineksen välillä, dw (-)
Cp = kasvin pitoisuus, (mg/kg dw)
Cs = maa-aineksen kokonaispitoisuus (mg/kg dw)
Malli olettaa, että haitta-aineen siirtyminen maasta kasviin on lineaarinen riippumatta maan pitoisuudesta, mutta erityisesti maa-aineksen epäorgaanisten yhdisteiden kohdalla suhde on usein epälineaarinen. Tästä johtuen lineaarinen malli voi yliarvioida kasvien pitoisuutta erittäin saastuneilla maa-alueilla. Yhden muuttujan malli ei myöskään huomioi maaperän ominaisuuksia (savipitoisuus, orgaanisen aineksen määrää, pH, CEC tai partikkelikokoa), kasvien ominaisuuksia (ikä, taksonomia, kasvutapa, juurten syvyys, haihduntaa), altistumisaikaa tai muita alueellisia tekijöitä (keskimääräinen lämpötila kasvukaudella), mitkä säätelevät kasvien altistumista haitta-aineille. (Suter 2007)
Monien alkuaineiden pitoisuus kasvin versossa (mg/kg dw) on ennustettavissa käyttämällä log-log lineaarista sovitusta kenttäkokeista saaduille kasvi ja maaperäpitoisuuksille (Suter 2007).
Metallipitoisuuden määrittäminen ravintokasveissa
Risc-Human-malli tarjoaa laskentamallin syötävien kasvien (juurekset, lehtimäiset kasvit) haitta-ainepitoisuuden laskemiseen (Reinikainen 2007). Tietoa hyödynnetään terveysriskien arvioinnissa ravinnon kautta altistumisen arviointiin, mutta malli soveltuu myös ravintoketjutarkasteluun.
Pitoisuus kasvin juurissa (ravintokasvit, Risc-Human)
Cro = BCFr ×Cs × fdwr
Cro = pitoisuus kasvissa (juuri), tuorepaino (mg/kg fw)
BCFr = biokertyvyystekijä maan ja kasvin (juuri) välillä, dw (-)
Cs = malliin syötetyn maa-aineksen kokonaispitoisuus (mg/kg dw)
fdwr = kasvin (juuri) kuivapaino (kg dw/ kg fw)
Kasvin pinnalle kertynyt pöly (ravintokasvin lehdille, marjoihin, Risc-Human)
Cdp = TSPo × DRo × Frso × Cs × (fin/(Yv × fEi)) × [1-(1 –exp (- fEi × te))/(fEi × te)]
Cdp = lehdille laskeutuneesta maapölystä kasviin kertyvä pitoisuus (mg/kg fw)
Tspo = ulkoilman hiukkaspitoisuus (0,07 mg/m3)
Dro = kerrostumisnopeus (1 cm s-1 =864 m d-1; mallin oletusarvo)
Frso = maapölynosuus ilman hiukkasista (0.5; mallin oletusarvo)
Cs = malliin syötetyn maa-aineksen kokonaispitoisuus (mg/kg dw; haitta-ainekohtainen)
fin = kasviin absorboituva osuus (0.4; mallin oletusarvo)
Yv = kasvi sato (0.28 kg/ m2; mallin oletusarvo)
fEi = lehdille laskeutuneesta maapölystä pois huuhtoutuva osuus (0.033 m d-1; mallin oletusarvo)
te = kasvukauden pituus (180 d; mallin oletusarvo)
Yksinkertaistettu kaava, jossa on käytetty Risc-Human –mallin oletusarvoja:
Cdp = 1,089 × 10-3 × Cs
Cdp = kasvin lehdille laskeutuneesta maapölystä kasviin kertyvä pitoisuus (mg/kg fw)
Cs = malliin syötetyn maa-aineksen kokonaispitoisuus (mg/kg dw; haitta-ainekohtainen)
Pitoisuus kasvin versossa (ravintokasvin lehdet, varsi, marjat, Risc-Human)
Cst = BCFs × Cs × fdws + Cdp × fdws
Cst = pitoisuus kasvissa (lehdet, varsi), tuorepaino (mg/kg fw)
BCFs = biokertyvyystekijä maan ja kasvin (lehdet, varsi) välillä, dw (-)
Cs = malliin syötetyn maa-aineksen kokonaispitoisuus (mg/kg dw)
fdws = kasvin (lehdet,varsi) kuivapaino (kg dw/ kg fw)
Cdp = lehdille laskeutuneesta maapölystä kasviin kertyvä pitoisuus (mg/kg fw)
Liitetiedostot
<mffilelist />
- ↑ Sample BE, Beauchamp JJ, Efroymson RA & Suter II GW. 1998b. Development and Validation of Bioaccumulation Models for Small Mammals. U.S. Department of Energy, Office of Environmental Management, Oak Ridge. ES/ER/TM-219.
- ↑ Pellinen J, Sorvari J, Soimasuo M. 2007. Pilaantuneen maaperän ekologinen riskinarviointi. Ympäristöopas, 114 s. Suomen ympäristökeskus. http://www.ymparisto.fi/download.asp?contentid=69279&lan=fi
- ↑ DeForest DK, Schlekat CE, Brix KV, Fairbrother A. 2012. Secondary poisoning risk assessment of terrestrial birds and mammals exposed to nickel. Integrated Environmental Assessment and Management 8, 107–119.
- ↑ Nahmani J, Hodson ME, Black S. 2007. A review of studies performed to assess metal uptake by earthworms. Environmental Pollution 145:402-424
- ↑ Allen HE. 2002. Bioavailability of metals in terrestrial ecosystems: importance of partitioning for bioavailability to invertebrates, microbes and plants. ISBN 1-880611-46-5. Pensacola, FL: SETAC Press, 158 pp.
- ↑ Suter II, G. W. 2007. Ecological risk assessment. 2nd ed Boca Raton (FL) CRC.
- ↑ Reinikainen J. 2007. Maaperän kynnys- ja ohjearvojen määritysperusteet. Suomen ympäristö 23/2007. Suomen ympäristökeskus. 164 s.