基于过渡金属保护水生生物水质基准的CCCs预测方法技术

本发明专利技术涉及一种基准连续浓度的预测方法，具体涉及一种基于过渡金属保护水生生物水质基准的CCCs预测方法。该预测方法包括S1.数据选取；S2.PPCR模型构建；S3.模型拟合优度和稳健性检验；S4.最优预测空间的评价和S5.基准连续浓度的预测。本发明专利技术的预测方法利用PPCR方法对第四、五、六周期(含镧系)，锕系的过渡金属的基准连续浓度进行预测，避免了慢性毒性实验耗费的大量人力、物力和财力，基准推导过程中表现出明显的方法学优势，为过渡金属慢性水质基准制定和风险评估提供了可靠的参考值。

CCCs prediction method based on transition metal water quality criteria for aquatic organisms

The present invention relates to a prediction method for reference continuous concentration, in particular to a CCCs prediction method based on transition metal protection aquatic biological water quality standard. The prediction method includes S1. data selection, S2.PPCR model construction, S3. model goodness of fit and robustness test, S4. optimal prediction space evaluation and S5. benchmark continuous concentration prediction. The forecasting method of the invention uses the PPCR method to fourth, fifth, sixth cycles (containing lanthanide), transition metal actinides benchmark continuous concentration prediction, to avoid a lot of manpower and resources cost of chronic toxicity experiment, showing the obvious advantages of the methodology reference for the derivation process, transition metal and chronic water quality benchmarking risk assessment provides a reliable reference value.

【技术实现步骤摘要】
基于过渡金属保护水生生物水质基准的CCCs预测方法
本专利技术涉及一种基准连续浓度的预测方法，具体涉及一种基于过渡金属保护水生生物水质基准的CCCs预测方法。
技术介绍
保护水生生物水质基准主要包括急性基准和慢性基准，通常使用基准最大浓度(CMCs)和基准连续浓度(CCCs)作为衡量水生生物免受急、慢性伤害的基准阈值。对于基准连续浓度(CCCs)，经过30年6次基准文件的更新，在最新的基准文件中，7种过渡金属列出了基准连续浓度值(CCCs)，分别是铬(Cr)、铁(Fe)、镍(Ni)、铜(Cu)、锌(Zn)、镉(Cd)、汞(Hg)(USEPA，2009)。目前，同CMCs一样，还有60余种过渡金属没有CCCs参考值。最重要的原因是没有足够多的毒性数据供研究者利用已有的基准推导方法进行基准研究。而通过标准化的生物毒性测试手段，是目前USEPA基准发布的唯一手段。CCCs是指一种污染物最高4天的平均暴露浓度，在此浓度下水生生物不会产生不可接受效应。较于CMCs的毒性实验要求更高，时间更长，难度更大。纵观国外基准研究，用于CCCs基准推导的大量毒性测试实验更需要耗费大量的人力，物力和财力，因此阻碍了过渡金属慢性水质基准研究的发展，这也是大量过渡金属没有CCCs参考值的主要原因。因此，尝试构建不依赖于实验测定的过渡金属慢性水质基准预测方法非常重要。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术中存在的不足，提供一种基于过渡金属保护水生生物水质基准的CCCs预测方法。本专利技术的预测方法利用PPCR方法对第四、五、六周期(含镧系)，锕系的过渡金属的基准连续浓度进行预测，对未来过渡金属水质基准制定和风险评估提供参考依据。进行预测的56种目标金属包括已有基准值的7种金属和未知基准值的49种金属。本专利技术的技术方案为：过渡金属保护水生生物水质基准的CCCs预测方法，包括以下步骤：S1.数据选取选取具有基准连续浓度值的过渡金属为样本元素，选择所述过渡金属离子结构参数(变量)表征金属离子的各种物理化学性质，作为变量参数用以建模；S2.PPCR模型构建(1)样本元素的结构参数与样本元素的基准连续浓度值进行pearson相关系数检验，得到变量间的线性相关程度；(2)对满足P值小于0.1的条件的结构参数与样本元素CCCs构建PPCR方程；建立PPCR模型；S3.模型拟合优度和稳健性检验内部验证采用残差标准误RSE、决定系数R2、F统计量和调整过的R2四种统计量描述所述PPCR模型的拟合程度；R2和RSE的计算公式如公式1和公式2所示；其中，yi是第i种金属的CCCs值，是第i种金属的预测CCCs值，是i种金属的CCCs推荐值的平均值，n是训练集的金属个数；采用k折交叉验证法对所述PPCR模型进行内部验证，以期检验模型的稳健性；S4.最优预测空间的评价使用Williamplot验证最优预测空间；Williamplot是指文献(JaworskaJ,Nikolova-JeliazkovaN,AldenbergT.QSARapplicabilitydomainestimationbyprojectionofthetrainingsetdescriptorspace:areview[J].Atal-Nottingham,2005,33(5):445.)中的方法，具体是指横坐标为模型中样本的杠杆值，纵坐标为模型中样本的标准残差值的图；利用公式3计算杠杆值hi，利用公式4计算hi*；如果hij超过hi*，则说明该金属的CCCs值超出最优预测空间；其中，hi是指第i个金属的杠杆值，xi代表PPCR模型中第i个金属的理化性质值排列成一行的行向量，代表xi的转置向量，X代表xi的逆向量，XT代表X的转置向量，hi*代表所有金属不超出最优预测空间的杠杆值最大值；pi是PPCR模型中使用的变量个数，ni是样本个数；S5.基准连续浓度的预测利用PPCR模型预测得到第四、五、六周和锕系的56种过渡金属的CCCs值。进一步地，所述具有基准连续浓度值的过渡金属为7种，分别为Cr，Ni，Cu，Zn，Fe，Cd和Hg。进一步地，所述金属离子结构参数包括26种，分别为原子序数、相对原子质量、原子半径、共价半径、离子半径、熔点、300K时的密度、汽化热的电离电位变化、沸点、OX和OX-1之间的电离势、电化学势、电负性、第一水解常数、共价常数、原子电离电离势、软指数、电离势、电子密度、离子电荷、电负性指数、相对柔软度、极化力参数一、极化力参数二、、极化力参数三、类极化力参数一和类极化力参数二。金属离子结构参数的所有数据来源于文献，并根据需要对部分数据进行了参数计算，由于经常用来描述环境浓度变量的是对数正态分布，因此在开展分析环境与生态数据之前需先把数据取对数，再进行数据处理。进一步地，步骤S2中，若获得的PPCR方程的R2>0.45，且P<0.06的表征金属离子物理化学性质的结构参数之间的相关系数均大于0.5，利用主成分分析回归的方法将所述结构参数之间的相关性压缩，获得更准确的回归关系，从而得到更精确的预测模型及预测结果。更进一步地，步骤S2中，若获得的PPCR方程的R2>0.45，且P<0.06的表征金属离子物理化学性质的结构参数之间的相关系数均大于0.85，利用主成分分析回归的方法将所述结构参数之间的相关性压缩，获得更准确的回归关系，从而得到更精确的预测模型及预测结果。进一步地，步骤S2中，对满足P值小于0.05的条件的结构参数与样本元素CCCs构建PPCR方程；建立PPCR模型。进一步地，当模型拥有最小RSE值和最大R2的模型被认为是最佳模型；进一步地，所述k折交叉验证法中，通过计算因变量预测值与原抽出样本的因变量的观测值yi之间的相关系数及交叉验证均方根误差RMSECV来评价模型内部预测能力；相关系数最小可接受的值大于0.5。进一步地，所述预测方法使用统计软件进行统计分析；所述统计软件为SAS、MATLAB和开源和免费的R语言软件中的一种。本专利技术基于过渡金属本身理化性质参数，利用PPCR模型较为准确地预测了第四、五、六周期(含镧系)，锕系共56种过渡金属元素的CCCs值，预测值与基准值的误差均在一个数量级之内。大部分金属急性水质基准阈值要大于或等于慢性水质基准阈值，仅铕Eu和镱Yb的急慢性水质基准比小于1。本专利技术的预测方法避免了慢性毒性实验耗费的大量人力、物力和财力，基准推导过程中表现出明显的方法学优势，为过渡金属慢性水质基准制定和风险评估提供了可靠的参考值。附图说明图195％置信度下的离子半径与ln-CCCs的回归模型；图2Williams图；图3杠杆图；图4利用r-PPCR模型预测得到的第四、五、六周期(含镧系)，锕系的56种过渡金属的CCCs值。具体实施方式实施例1过渡金属保护水生生物水质基准的CCCs预测方法，包括以下步骤：S1.数据选取选取具有基准连续浓度值的7种过渡金属，即Cr(包括三价Cr和六价Cr)，Ni，Cu，Zn，Fe，Cd和Hg为样本元素，选择所述过渡金属离子结构参数(变量)表征金属离子的各种物理化学性质，作为变量参数用以建模；所述金属离子结构参数包括26种，分别为原子序数、相对原子质量、原子半径、共价半径、离子半径、本文档来自技高网...

【技术保护点】
过渡金属保护水生生物水质基准的CCCs预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.数据选取选取具有基准连续浓度值的过渡金属为样本元素，选择所述过渡金属离子结构参数表征金属离子的各种物理化学性质，作为变量参数用以建模；S2.PPCR模型构建(1)样本元素的结构参数与样本元素的基准连续浓度值进行pearson相关系数检验，得到变量间的线性相关程度；(2)对满足P值小于0.1的条件的结构参数与样本元素CCCs构建PPCR方程；建立PPCR模型；S3.模型拟合优度和稳健性检验内部验证采用残差标准误RSE、决定系数R

【技术特征摘要】
1.过渡金属保护水生生物水质基准的CCCs预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.数据选取选取具有基准连续浓度值的过渡金属为样本元素，选择所述过渡金属离子结构参数表征金属离子的各种物理化学性质，作为变量参数用以建模；S2.PPCR模型构建(1)样本元素的结构参数与样本元素的基准连续浓度值进行pearson相关系数检验，得到变量间的线性相关程度；(2)对满足P值小于0.1的条件的结构参数与样本元素CCCs构建PPCR方程；建立PPCR模型；S3.模型拟合优度和稳健性检验内部验证采用残差标准误RSE、决定系数R2、F统计量和调整过的R2四种统计量描述所述PPCR模型的拟合程度；R2和RSE的计算公式如公式1和公式2所示；其中，yi是第i种金属的CCCs值，是第i种金属的预测CCCs值，是i种金属的CCCs推荐值的平均值；n是训练集的金属个数；采用k折交叉验证法对所述PPCR模型进行内部验证，以期检验模型的稳健性；S4.最优预测空间的评价使用Williamplot验证最优预测空间；具体是指横坐标为模型中样本的杠杆值，纵坐标为模型中样本的标准残差值的图；利用公式3计算杠杆值hi，利用公式4计算hi*；如果hi超过hi*，则说明该金属的CCCs值超出最优预测空间；其中，hi是指第i个金属的杠杆值，xi代表PPCR模型中第i个金属的理化性质值排列成一行的行向量，代表xi的转置向量，X代表xi的逆向量，XT代表X的转置向量，hi*代表所有金属不超出最优预测空间的杠杆值最大值；pi是PPCR模型中使用的变量个数，ni是样本个数；S5.基准连续浓度的预测利用PPCR模型预测得到...

【专利技术属性】
技术研发人员：王颖，吴丰昌，冯承莲，穆云松，秦宁，
申请(专利权)人：中国环境科学研究院，
类型：发明
国别省市：北京,11