Quality Assurance of Exposure Models for Environmental Risk Assessment of Substances

Thèse de Doctorat , 2000 , 198 Pages , Note: 1,0 (A)

Mathématiques - Mathématiques appliquées

Summary

Environmental risk assessment of chemical substances in the European Union is based on a harmonised scheme. The required models and parameters are laid down in the Technical Guidance Document (TGD) and are implemented in the EUSES software. Although the results may have a considerable ecological and economic impact, guidance is rarely given on the applicability of the framework. To fill this gap, an evaluation study of the TGD exposure models was carried out. In particular, the models for estimating chemical intake by humans were investigated. These models, which are a key component in risk assessment, involve a quantification of human contact with environmental contamination in various media of exposure through various exposure pathways. The objective of this study was two-fold: firstly, to develop an evaluation methodology, since no appropriate
approach is available in the scientific literature. Secondly, to elaborate applicability and limitations of the models and to provide proposals for their improvement.
The principles of model evaluation in terms of quality assurance, model validation and software evaluation were elaborated and a suitable evaluation protocol for chemical risk assessment models
was developed. Since scientific theories and the mathematical models embedded therein cannot be proved as true, a pragmatic meaning of validation is required, of which the primary purpose is to
increase the level of confidence placed in the model. The accuracy of the model outcome is a necessary, but insufficient criterion for the quality assurance of models. A wider approach is required
which examines the scientific inference that can be made about models with regard to their intended purpose. By reviewing the literature on the validation problem, it was found that all the facets of validation can be assigned to generic (internal) and task-specific (external) properties of a model. In this context, sensitivity and uncertainty analyses are essential to tackle the issues of uncertainty. Sensitivity analysis aims to ascertain how a given model depends upon the information fed into it. Uncertainty analysis aims to quantify the uncertainty regarding what comes out of the model. It was argued that targeted uncertainty analysis and sensitivity analysis, as a part of it, is capable of reducing critical uncertainties and represents an essential contribution for assuring the quality of a model.
[...]

Inhaltsverzeichnis

• Contents
• Tables
• Figures
• Summary
• Keywords
• Abbreviations
• Preface
• Introduction
• Evaluation of models
• Assuring the quality of models
• The validation problem
• External and internal validation and software evaluation
• The importance of the model's purpose
• Model validation methodology
• Internal validation
• External validation
• Both aspects of validation
• Software evaluation methodology
• Quality testing of software
• Quality requirements regarding ISO/IEC 12119
• Quality requirements for risk assessment programmes
• Discussion
• Conclusions
• Summary
• Handling Uncertainties
• Types of uncertainty
• Uncertainties in exposure assessment
• True parameter uncertainty and parameter variability
• Sensitivity analyses
• Background and benefit
• Methodology
• Scenario analyses
• Point estimates
• Limitations of the approach
• Probabilistic analyses
• Background
• Methodological survey
• Benefits
• Monte-Carlo analyses
• Probability distributions
• Standards for exposure assessments
• View on the US situation
• View on the EU and German situation
• Discussion and conclusions
• Methodology for handling the different types of uncertainties
• Sensitivity analysis methodology
• Probabilistic analysis methodology
• The methodology in the context of model validation
• Summary
• Exposure models
• Terminology
• Types of models
• Description of the models' structure and equations
• Overall system
• Fish
• Meat and milk
• Plants
• Drinking water
• Human exposure
• Purpose of the models and software
• Probabilistic extension of the models
• Discussion and conclusions
• Summary
• Substances and parameters
• Selected substances
• Polychlorinated dibenzo-p-dioxins (PCDD)
• Polychlorinated biphenyls (PCB)
• Di-(2-ethylhexyl)phthalate (DEHP)
• Hexahydro-hexamethyl-cyclopenta-[gæ-benzopyrane (HHCB)
• Linear alkyl benzene sulfonates (LAS)
• Ethylendiaminetetra acetic acid (EDTA)
• 1,2-Dichloroethane (EDC)
• Benzene
• Input parameters
• Parameters for the regional distribution model and its respective scenarios
• Parameters of the exposure module
• Concentrations
• Evaluative terms for the external validation
• Accuracy and uncertainty in effect assessment
• Definition of evaluative terms
• Summary
• Inspection of theory
• Verification
• Underlying assumptions
• Fish
• Meat and milk
• Plants
• Drinking water
• Human exposure
• Conclusions
• Summary
• Sensitivity analyses
• Analytic approach
• Substance-based approach (overall system)
• Substance-based approach (exposure module only)
• Conclusions
• Summary
• Scenario analyses and comparison With measured data
• Bioconcentration model fish
• Comparison With experimental data
• Comparison to the monitoring data
• Biotransfer into milk and meat
• Uptake by plants
• Human exposure
• Predicted doses
• Contribution of the exposure pathways
• Concluding evaluation
• Summary
• Probabilistic uncertainty analyses
• Uncertainty impact analyses of individual parameters
• Cumulative distribution functions of the total daily dose
• Comparison With point estimates
• Comparison With alternative assessments
• Impact of ignoring correlations
• Impact of unknown degradation rates
• Impact of other age-specific intake rates
• Uncertainty impact analyses of parameter groups
• Conclusions
• Summary
• Comparison With alternative models
• Alternatives to the bioconcentration model for fish
• Alternatives to the biotransfer model for meat and milk
• Alternatives to the plant model
• Alternative human exposure pathways
• Conclusions
• Summary
• Software evaluation
• Product description
• Documentation
• Printed documentation
• Online documentation
• Technical requirements
• Installation and system requirements
• Stability and reliability
• State-of-the-art
• Network-support
• Miscellaneous
• Correctness of calculations (verification)
• User interface and operability
• Transparency
• Features
• Cooperation With other programmes
• Uncertainty analyses capability
• Support
• Conclusions and proposals
• Summary
• Conclusions
• Applicability of the models
• Database
• Classes of chemicals posing problems
• General remarks regarding applicability
• Conceptual suggestions
• Concluding remarks
• Bibliography
• Appendix

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die vorliegende Dissertation befasst sich mit der Qualitätssicherung von Expositionsmodellen, die im Rahmen der Risikobewertung von Chemikalien in der Europäischen Union eingesetzt werden. Ziel ist es, eine umfassende Evaluierung der Modelle für die indirekte Exposition des Menschen über die Umwelt durchzuführen, insbesondere die Modelle zur Berechnung der täglichen Gesamtaufnahme. Diese Modelle, die eine zentrale Rolle in der Risikobewertung spielen, quantifizieren den menschlichen Kontakt mit Umweltkontaminationen in verschiedenen Expositionsmedien über verschiedene Expositionswege. Die Arbeit verfolgt zwei Hauptziele: Erstens, die Entwicklung einer Evaluierungsmethodik, da in der wissenschaftlichen Literatur kein geeigneter Ansatz vorhanden ist. Zweitens, die Erarbeitung der Anwendbarkeit und Grenzen der Modelle sowie die Formulierung von Vorschlägen zur Verbesserung.

• Qualitätssicherung von Expositionsmodellen
• Modellevaluierung
• Unsicherheitsanalyse
• Anwendbarkeit von Expositionsmodellen
• Verbesserungsvorschläge für die Risikobewertungsmethodik

Zusammenfassung der Kapitel

Kapitel 2 beleuchtet den Hintergrund der Modellevaluierung und entwickelt eine Methodik zur Qualitätssicherung von Expositionsmodellen. Es werden interne und externe Validierungsaspekte sowie die Softwareevaluierung behandelt. Kapitel 3 beschäftigt sich mit der Behandlung von Unsicherheiten in Expositionsmodellen. Es werden verschiedene Arten von Unsicherheiten klassifiziert und Methoden zur Quantifizierung und Reduktion von Unsicherheiten vorgestellt, insbesondere Sensitivitätsanalysen und probabilistische Unsicherheitsanalysen. Kapitel 4 präsentiert die in der TGD festgelegten Expositionsmodelle, darunter Modelle für die Bioakkumulation in Fischen, den Biotransfer in Fleisch und Milch sowie die Aufnahme durch Pflanzen. Die Modelle und ihre Anwendbarkeit werden detailliert beschrieben. Kapitel 5 stellt die untersuchten Chemikalien und die zugrundeliegende Datenbank vor. Es werden wichtige Parameter, wie z.B. die Oktanol-Wasser-Verteilungskoeffizient, Biokonzentrationsfaktoren und Aufnahmeraten, vorgestellt und ihre Unsicherheiten diskutiert. Kapitel 6 untersucht die theoretische Anwendbarkeit der Modelle und beleuchtet die zugrundeliegenden Annahmen und Einschränkungen. Es werden die Modelle anhand der wissenschaftlichen Literatur verifiziert. Kapitel 7 analysiert die Sensitivität der Modelle auf verschiedene Parameter. Es werden Sensitivitätsanalysen durchgeführt, um wichtige Parameter zu identifizieren, die einen starken Einfluss auf die Ergebnisse haben. Kapitel 8 vergleicht die Ergebnisse der Modelle mit Messdaten aus der Umweltüberwachung. Es werden die Ergebnisse der Modelle für verschiedene Chemikalien und Expositionswege mit realen Daten verglichen, um die Genauigkeit und Anwendbarkeit der Modelle zu beurteilen. Kapitel 9 führt probabilistische Unsicherheitsanalysen durch, um die Unsicherheiten in den Modellergebnissen zu quantifizieren. Es werden Monte-Carlo-Simulationen eingesetzt, um die Auswirkungen von Unsicherheiten in den Modeleingaben auf die Gesamtaufnahme zu untersuchen. Kapitel 10 vergleicht die TGD-Modelle mit alternativen Modellen aus der wissenschaftlichen Literatur. Es werden sowohl einfachere als auch komplexere Modelle vorgestellt, um die Stärken und Schwächen der TGD-Modelle zu beleuchten. Kapitel 11 bewertet die Softwarequalität des EUSES-Systems. Es werden die Produktbeschreibung, die Dokumentation, die technischen Anforderungen, die Korrektheit der Berechnungen, die Benutzeroberfläche, die Transparenz, die Funktionalität, die Zusammenarbeit mit anderen Programmen, die Fähigkeit zur Unsicherheitsanalyse und der Support des Systems untersucht. Kapitel 12 fasst die Ergebnisse der Arbeit zusammen und zieht Schlussfolgerungen über die Anwendbarkeit der Modelle. Es werden die Grenzen der Modelle, die wichtigsten Unsicherheitsquellen und die Möglichkeiten zur Verbesserung der Risikobewertungsmethodik diskutiert.

Schlüsselwörter

Die Schlüsselwörter und Schwerpunktthemen des Textes umfassen die Risikobewertung, die TGD, EUSES, die Qualitätssicherung, die Modelvalidierung, die Softwareevaluierung, die Fate- and Exposure-Modelle, die Unsicherheitsanalyse, die Sensitivitätsanalyse, die Szenarioanalyse, die Annahmen und die Limitationen.

• Université: University of Osnabrück (Institute for Environmental System Research, Mathematics/Computer Science)
• Note: 1,0 (A)
• Auteur: Stefan Schwartz (Auteur)
• Année de publication: 2000
• Pages: 198
• N° de catalogue: V547
• ISBN (ebook): 9783638103749
• Langue: anglais
• mots-clé: Risk assessment, TGD, EUSES, quality assurance, model validation, software evaluation, fate and exposure models, uncertainty analysis, sensitivity analysis, scenario analysis, assumptions, limitations