J 2014

Do predictions from Species Sensitivity Distributions match with field data?

SMETANOVÁ, Soňa, Luděk BLÁHA, Matthias LIESS, Ralf B. SCHAFER, Mikhail A. BEKETOV et. al.

Základní údaje

Originální název

Do predictions from Species Sensitivity Distributions match with field data?

Autoři

SMETANOVÁ, Soňa (203 Česká republika, domácí), Luděk BLÁHA (203 Česká republika, domácí), Matthias LIESS (276 Německo), Ralf B. SCHAFER (276 Německo) a Mikhail A. BEKETOV (276 Německo, garant)

Vydání

Environmental Pollution, OXFORD, OXON, ENGLAND, ELSEVIER SCI LTD, 2014, 0269-7491

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Článek v odborném periodiku

Obor

30304 Public and environmental health

Stát vydavatele

Velká Británie a Severní Irsko

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Odkazy

Impakt faktor

Impact factor: 4.143

Kód RIV

RIV/00216224:14310/14:00079337

Organizační jednotka

Přírodovědecká fakulta

UT WoS

000336466900017

Klíčová slova anglicky

Pollution; Risk assessment; Freshwater; Rivers; Statistical modelling

Štítky

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 2. 4. 2015 13:37, Ing. Filip Vaculovič

Anotace

V originále

Species Sensitivity Distribution (SSD) is a statistical model that can be used to predict effects of contaminants on biological communities, but only few comparisons of this model with field studies have been conducted so far. In the present study we used measured pesticides concentrations from streams in Germany, France, and Finland, and we used SSD to calculate msPAF (multiple substance potentially affected fraction) values based on maximum toxic stress at localities. We compared these SSD-based predictions with the actual effects on stream invertebrates quantified by the SPEAR(pesticides) . The results show that the msPAFs correlated well with the bioindicator, however, the generally accepted SSD threshold msPAF of 0.05 (5% of species are predicted to be affected) severely underestimated the observed effects (msPAF values causing significant effects are 2-1000-times lower). These results demonstrate that validation with field data is required to define the appropriate thresholds for SSD predictions. (C) 2014 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Návaznosti

LO1214, projekt VaV
Název: Centrum pro výzkum toxických látek v prostředí (Akronym: RECETOX)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Centrum pro výzkum toxických látek v prostředí
7E09085, projekt VaV
Název: Development of rehabilitation technologies and approaches for multipressured degraded waters and the integration of their impact on river basin management
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Development of rehabilitation technologies and approaches for multipressured degraded waters and the integration of their impact on river basin management