Bioavailability of metals II Part - Exercise

Presentazione sul tema: "Bioavailability of metals II Part - Exercise"— Transcript della presentazione:

1 Bioavailability of metals II Part - Exercise
Lidia Ceriani June 2016

2 Difficolta’ nell’implementazione ….Dati mancanti
pH, DOC, Ca2+, [Me] disciolte  dati di input obbligatori Ca2+  Hardness-conversion tool (c/o bio-met.com) DOC  1) Da Fe disciolto e UV Abs (analisi di regressione): DOC (mg/L) = slope * UV Abs (cm-1) + intercetta Range ottimale: 200 – 360 nm DOC (mg/L) = slope * [Fe]disciolto + intercetta 2) Uso di dati storici (e.g. 25° percentile DOC, scala spaziale piccola). Per il monitoring del DOC, il FOREGS DB puo’ essere un punto di partenza… June 2016

3 Difficolta’ nell’implementazione ….Dati mancanti
Ref. IZA, pers. comm. FOREGS, Valori DOC: Arco Alpino: mg/L Toscana: 2.0 Campania: 2.9 Puglia: 7.8 Sardegna: 15.0 …  Valutazione di tipo indicativo  Utile per identificare le regioni piu’ vulnerabili ed effettuare analisi in loco per confermarne il dato June 2016

4 Difficolta’ nell’implementazione ….Dati mancanti
Es. Dati di monitoraggio forniti da Universita’ di Bicocca Milano – Fiume Lura Manca Ca2+: Stima durezza da conducibilita’ elettrica 1 mg/L CaCO3 = 2 μS/cm ( DOC = Abs λ = 460 nm, Lake Water, Forsberg (1967) June 2016

5 Difficolta’ nell’implementazione
Valori fuori dal dominio di applicabilita’ (1) Limiti fissati per pH e Ca2+ Per acque dure, limitare i dati di input alla max concentrazione permissibile di Ca2+ Per acque soft ed acide, ci sono 5 opzioni: Usare direttamente lo SQAbiodisponibile Assumere che le predizioni del BLM siano lo stesso valide Fare estrapolazioni (e.g. considerare solo il DOC (es. Pb)) Validare I dati con dati ecologici e in campo Usare specifiche PNEC locali June 2016

6 Difficolta’ nell’implementazione
Valori fuori dal dominio di applicabilita’ (2) Bio-Met & M-BAT: Per i siti fuori dai range validati dei BLMs per 1 o + parametri chimico-fisici, le predizioni sono fatte con gli estremi (o superiore o inferiore, a seconda) di tale range.. Prestare attenzione ai valori di RCR ~ 1 (0.5 – 2.0) June 2016

7 Difficolta’ nell’implementazione
Ambient background concentrations (ABC) Usarle nei BLMs per SQAbiosponibili stimati mediante approccio ARA (es. Zn) Usare allo Step 3 dell’approccio a step, come refinement locale June 2016

8 Ringraziamenti I dati di monitoraggio italiani sono stati gentilmente forniti da: Riccardo Fornaroli – PhD, Universita’ di Bicocca, Milano Stefano Polesello – CNR, IRSA June 2016

9 Esercio pratico June 2016

10 M-BAT SQA usati nel modello
June 2016

11 M-BAT – Input data Accetta le macro, Start, copia ed incolla i dati nel corretto ordine June 2016

12 M-BAT – Output PERICOLO RISCHIO June 2016

13 M-BAT – Output Rame June 2016

14 M-BAT – Output Zinco June 2016

15 M-BAT – Output Nickel June 2016

16 June 2016