1. 研究目的与意义
背景：锌（zinc）是一种常见金属元素，仅次于铁、铝及铜。自然界中的锌主要以硫化锌、氧化锌状态存在。锌与很多元素如铅、铜、镉的矿物共生。锌的外观呈银白色，在现代工业中有相当高的地位。此外，锌是人体必需的微量元素之一,在人体生长发育、生殖遗传、免疫、内分泌等重要生理过程中起着极其重要的作用。虽然zn是生物生命活动的必需元素，一旦达到一定的浓度即可成为环境污染物。因此在自然环境中zn的暴露浓度以及生物可利用度非常重要。金属锌无毒，但在冶炼含有锌杂质的过程中产生的氧化锌金属烟尘，对人体有直接的危害。据调查，美国在1968年排放到大气中的锌量为159922吨，其中约有30%来自锌的冶炼加工，30%以上来自钢铁生产，18%来自废物的焚烧。溶于水的锌盐，如氯化锌，硝酸锌等也对鱼类和其他水生生物具有毒性。当锌富集于土壤，会使土壤酶失去活性，同时造成细菌数目减少而导致土壤微生物作用减弱，影响农作物的生长，且必然会导致锌在植物体内的富集，从而对食用这些植物的人和动物造成危害。
物种敏感度分布法（ssd法）是一种常用的剂量-效应评价方法。ssd是指在一复杂生态系统中，不同的物种对某一化学物质的敏感程度服从一定的概率分布，即某生物对一化学物质的敏感性（lc50或ec50等毒理数据）能被一种随机分布（如正态分布和逻辑斯蒂分布等）描述。因此，我们可以通过概率或经验分布函数来描述不同物种样本对化学物质毒性的敏感度差异。我们可以将不同物种的毒理数据浓度值（μg·l-1）以大小排列作图，并用一个分布对参数进行拟合，得到ssd曲线。虽然用单一物种的毒性数据推导到其他生物具有很大的误差，但多种生物的毒性数据的ssd可以减少这种误差，并且能表现出毒性在不同物种间的变化。
目的及意义：本文通过构建重金属zn的ssd曲线，针对不同生物类别计算5%危害浓度值hc5。在不同污染物浓度情况下评估zn对不同生物类别的潜在受影响比例，并利用ssd曲线分析及其他生态风险评价方法比较zn对于不同生物类别的毒性差异和特点，希望能为zn相关研究提供参考，推动我国在重金属zn毒害污染物生态风险评价方面的研究。
2. 研究内容和预期目标
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毒性数据收集与筛选：毒理数据的获取可以使用lc50（或ec50）或noec值等急性或慢性数据，本研究使用慢性数据构建ssd。
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生物类别的选择和数据处理：选择国内外水生、陆生生物，再细分为植物、动物和微生物多组。对于同一个物种具有多个毒理数据的情况，采用其所有浓度的平均数。
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ssd曲线拟合：将浓度值进行对数变换（x轴），利用参数方法进行拟合，得到ssd物种敏感度分布曲线。
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本研究通过物种敏感度分析法（即ssd法）、生物数据统计和数据分析等方法对金属锌（zn）的生态风险进行评价。具体步骤如下：
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毒性数据筛选与分析：运用关键词对中国知网、万方数据库、elsevier、spring google scholar和pubmed等数据库中收集zn污染的分布特征；收集zn对生物的毒理数据（ecotox数据库和相关文献）。
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[1]syberg k,hansensf. environmental risk assessment of chemicals and nanomaterials-the best foundationor regulatory decision-making[j]? sci totalenviron. 2016,541:784-794
[2]赵天慧,周北海,方怡向,等．基于ssd方法比较中美物种对铜的敏感性差异[j].环境科学研究.2014,27(8):873-880
[3]吴丰昌,孟伟,曹宇静,等．镉的淡水水生生物水质基准研究[j].环境科学研究.2011,24(2):172-183
[4]胡习邦,王俊能,许振成,张修玉.应用物种敏感性分布评估dehp对区域水生生态风险[j].生态环境学报.2012,21(6):1082-1087
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（1）2022-2022-1学期17～20周～2022-2022-2学期第1周～第2周（2022-12-25～2022-3-16），查阅相关文献，准备开题报告，外文论文翻译；（2）第3周～第4周（2022-3-19～3-30），综合相关文献资料，撰写开题报告，设计实验方案并进行预实验；
（3）第5周～第11周（2022-4-2～5-18），整理数据，进行实验；具体包括：不同生物类别毒性数据获得、收集与筛选；生物类别的选择和数据处理；
（4）第12周～第14周（2022-5-21～6-8），运用统计软件综合分析数据；整理、撰写论文；
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