RDDS - Batch Process 0.9

Bilgi Gereklilikleri ve Kimyasal Güvenlik Değerlendirmesi Rehberi

Bölüm R.10: Çevre için doz [konsantrasyon]-cevap karakterizasyonu

Eylül 2020

Kimyasalların Kaydı, Değerlendirilmesi, İzni ve Kısıtlanması Hakkında Yönetmelik’in uygulanmasına dair rehber

YASAL UYARI

İşbu belge, Kimyasalların Kaydı, Değerlendirilmesi, İzni ve Kısıtlanması Hakkında Yönetmelik yükümlülüklerini ve bunların nasıl yerine getirilebileceğini açıklamak suretiyle Yönetmeliğe ilişkin hususlara rehberlik etmektedir Bununla beraber, anılan Yönetmeliğin tek gerçek referans olduğu ve işbu belgede yer verilen bilgilerin yasal tavsiye niteliğinde olmadığı hatırlatılır. Çevre ve Şehircilik Bakanlığı işbu belgenin içeriğine ilişkin hiçbir yükümlülük kabul etmemektedir.

Kaynağın tam olarak belirtilmesi şartıyla çoğaltılabilir.

(2)

(3)

BÖLÜM R.10 – ÇEVRE İÇİN DOZ [KONSANTRASYON]-CEVAP

ÖNSÖZ

Bu belge Kimyasalların Kaydı, Değerlendirilmesi, İzni ve Kısıtlanması Hakkında Yönetmelik (KKDİK Yönetmeliği) kapsamında madde özellikleri, maruz kalma, kullanım ve risk yönetim önlemleri ve kimyasal güvenlik değerlendirmesine ilişkin bilgi gerekliliklerini açıklamaktadır. Tüm paydaşlara Kimyasalların Kaydı, Değerlendirilmesi, İzni ve Kısıtlanması Hakkında Yönetmelik kapsamında yükümlülüklerini yerine getirmek için yaptıkları hazırlıklarda yardım etmeyi amaçlayan bir dizi rehberden biridir. Bu rehberlerde temel Kimyasalların Kaydı, Değerlendirilmesi, İzni ve Kısıtlanması Hakkında Yönetmelik süreçlerinin yanı sıra sanayi ya da yetkili kurumlar tarafından Kimyasalların Kaydı, Değerlendirilmesi, İzni ve Kısıtlanması Hakkında Yönetmelik kapsamında kullanılması gereken belirli bazı bilimsel ve / veya teknik yöntemlere detaylı bir şekilde yer verilmektedir.

Rehberler, Çevre ve Şehircilik Bakanlığı Kimyasallar Yardım Masası (https://kimyasallar.csb.gov.tr) internet sitesi üzerinden sağlanabilir. Yeni rehberler tamamlandıklarında veya güncellendiklerinde internet sitesinde yayımlanacaktır.

Bu belge, 23/06/2017 tarihli ve 30105(mükerrer) sayılı Resmi Gazete’de yayımlanarak yürürlüğe giren Kimyasalların Kaydı, Değerlendirmesi, İzni ve Kısıtlanması Hakkında Yönetmeliğe ilişkindir.

1

KKDİK Yönetmeliğinden alıntı yapılması için kurallar

KKDİK yönetmeliğinden birebir olarak alıntı yapılması halinde, tırnak işareti içinde italik olarak belirtilir.

Terimler ve Kısaltmalar Tablosu

Bölüm R.20'ye bakınız.

Yol gösterici

(Zararlılık DeğerlendirmesiR10)Aşağıdaki şekil Bölüm R.10’un Rehber Doküman içerisindeki yerini göstermektedir

(Bilgi: mevcut - talep edilen/gerekenMaruz Kalma DeğerlendirmesihDurZararlı veya PBT mi?ERisk Karakterizasyonu (RK)KGR’da belgelenireRisk kontrollü mü?hYineleGBF ile MKS iletilir)

(BÖLÜM R.10 – ÇEVRE İÇİN DOZ [KONSANTRASYON]-CEVAP)

(BÖLÜM R.10 – ÇEVRE İÇİN DOZ [KONSANTRASYON]-CEVAP)

(4)

(5)

İÇİNDEKİLER

ÇEVRE İÇİN DOZ [KONSANTRASYON]- CEVAP KARAKTERİZASYONU7Amaç7PNEC değerlerinin türetilmesi: giriş7PNEC türetme için kullanılan veriler7Verilerin değerlendirilmesi ve yorumlanması7Çevresel ortamlar14Hesaplamalar - ekstrapolasyon yöntemleri16Sucul ortamlar (tatlı su ve deniz)17Tatlı su ortamı17Deniz ortamı24Aralıklı salımlar durumunda su için PNEC hesaplanması29Atık su arıtma tesisleri içindeki mikro organizmalar29Giriş29Atık su arıtma tesisindeki mikro organizmalar için PNEC hesaplanması30Çökeltiler32Giriş32Tatlı su çökeltisi32Deniz çökeltisi35Karasal (toprak) ortam37Denge dağılım kullanılarak toprak için PNEC hesaplanması39Değerlendirme faktörleri kullanılarak toprak için PNEC hesaplanması40İstatistiksel ekstrapolasyon teknikleri kullanılarak toprak için PNEC hesaplanması41Hava ortamı41Biyotik zarar41Abiyotik zarar41İkincil zehirlenmenin değerlendirilmesi42Giriş42Gıdada öngörülen etki gözlemlenmeyen konsantrasyon (PNECoral) hesaplanması42REFERANSLAR47

TABLOLAR

Tablo R.10-1 Toksisite testi sonlanma noktalarına genel bakış ve L(E)C50 ve NOEC değerlerinin türetilmesine ilişkin rehber11

Tablo R.10-2. Farklı iç toprak ortamları için risk karakterizasyonunun farklı hedefleri arasındaki ilişki 16 Tablo R 10-3. Farklı deniz katmanları için risk karakterizasyonunun farklı hedefleri arasındaki ilişki 16

Tablo R.10-4 PNECsucul türetilmesi için değerlendirme faktörleri19

Tablo R.10-5 Farklı veri setlerine ilişkin için tuzlu su için PNEC su değerinin türetilmesi amacıyla önerilen değerlendirme faktörleri27

Tablo R.10-6 PNECmikroorganizma türetilmesi için test sistemleri31

Tablo R.10-7 PNECçök türetilmesi için değerlendirme faktörleri34

Tablo R.10-8 Kısa süreli çökelti toksisite testlerinden PNEC deniz çökeltisi değerinin türetilmesi için değerlendirme faktörleri 37 Tablo R.10-9 Uzun süreli çökelti toksisite testlerinden PNEC deniz çökeltisi değerinin türetilmesi için değerlendirme faktörleri37

Tablo R.10-10 PNECtoprak türetilmesi için değerlendirme faktörleri41

Tablo R.10-11 : Farklı kuş testi türleri için gıda alımıyla ilgili hususlar43

Tablo R.10-12 Birkaç memeli ve bir kuş türü için NOAEL değerinden NOEC değerine dönüşüm faktörleri44

Tablo R.10-13 Memeli ve kuş toksisite verilerinin ekstrapolasyonu için değerlendirme faktörleri46

Tablo R.10-14 : Etki şekillerinin karakterizasyonu için bazı düzenlemelere genel bakış52

Tablo R.10-15 : Bir kimyasalın etki şeklinin tanımlanmasına yönelik programlara genel bakış53

Tablo R.10-16 : Balıklarda (ve sıçanlarda) ve Dafniya için toksisitede yükselmeyle ile ilişkili yapısal uyarı örnekleri55

Tablo R.10-17 : Farklı narkoz türleri için QSAR modellerine örnekler57

Tablo R.10-18 : Diğer etki şekilleri için QSAR örnekleri58

Tablo R.10-19 : Log Kow'dan farklı tanımlayıcılara dayalı model örnekleri59

Tablo R.10-20 : Sucul toksisitenin öngörülmesi için programlara genel bakış60

Tablo R.10-21 : Sucul toksisite için QAAR örnekleri62

ŞEKİLLER

Şekil R.10-1: Sucul ortamın çevresel katmanlarının şematik gösterimi15

EKLER

Ek R.10-1: (Q)SAR bilgilerinin mevcut kaynakları52

R.10 ÇEVRE İÇİN DOZ [KONSANTRASYON]- CEVAP KARAKTERİZASYONU

R.10.1 Amaç

Bu belge, farklı çevresel ortamlar için doz (konsantrasyon)-cevabının nasıl karakterize edileceğine ilişkin rehber niteliğindedir. Diğer bir deyişle, altındaki düzeylerde belirtilen çevresel alanda olumsuz etkilerin meydana gelmesinin beklenmediği madde konsantrasyonunun belirlenmesi yoluyla, temel olarak bir maddenin çevre üzerindeki etkilerinin nicel olarak nasıl değerlendirileceğine ilişkin bir rehber oluşturur. Bu konsantrasyon, öngörülen etki gözlemlenmeyen konsantrasyon (PNEC) olarak bilinmektedir. PNEC türetmek mümkün değilse, bu açıkça belirtilecektir ve normalde yalnızca nitel değerlendirmenin mümkün olduğu hava ortamı için yapılan şekilde tamamen gerekçelendirilecektir.

R.10.2 PNEC değerlerinin türetilmesi: giriş

R.10.2.1 PNEC türetme için kullanılan veriler

PNEC değerlerinin türetilmesi, 10 t/y düzeyinden yüksek miktarlarda imal edilen/ithal edilen/kullanılan maddelerin kimyasal güvenlik değerlendirmesi (KGD) için gereklidir. Her bir tonaj seviyesi için standart veri gereklilikleri KKDİK (Ek 7-10, Ek 11 ile birlikte) içerisinde belirtilmiştir, ancak KKDİK ayrıca mevcut olan diğer ilgili zararlılık bilgilerinin (diğer mevcut testlerden ve test dışı yöntemlerden) dikkate alınmasını da gerektirir. Daha yüksek tonaj seviyelerinde daha fazla bilgi elde edilirse, PNEC(ler) yeniden değerlendirilmelidir.

PNEC değerlerinin türetilmesi için, mevcut tüm zararlılık bilgilerinin değerlendirilmesi gerekir (bireysel sonlanma noktaları için bkz. Bölüm R.7).

R.10.2.2 Verilerin değerlendirilmesi ve yorumlanması

PNEC karakterizasyonu için, verilerin yeterliliği ve eksiksizliği açısından değerlendirilmesi büyük önem taşımaktadır. Yeterlilik değerlendirmesi, verilerin güvenilirliği ve uygunluğunu ele almalıdır (bkz. Bölüm R.4). Testlerin genellikle standart olmayan organizmalar ve/veya standartlaştırılmamış yöntemlerle mevcut olması nedeniyle, verilerin değerlendirilmesi mevcut maddeler için özel önem taşımaktadır. Etki değerlendirme sürecine, mevcut ekotoksikolojik verilerin değerlendirilmesi ile başlamak uygundur.

Etki değerlendirmesi gerçekleştirmek için hangi ekotoksikolojik bilgilerin kullanılabileceği konusunda daha ileri rehberlik, Bölüm R.7'de farklı sonlanma noktalarına özel bölümlerde verilmektedir.

Bazı durumlarda doz (konsantrasyon) - cevap (etki) ilişkisi bilinmemektedir, bir testin süresi standart testlerden farklı olabilir veya test parametreleri standart testlerde kullanılanlarla karşılaştırılabilir olmayabilir (örneğin fotosentez ve davranış araştırmaları, hücresel veya hücre altı düzeydeki araştırmalar). Bu nedenle, bu tür verilerin değerlendirmede kullanılmak üzere yorumlanıp yorumlanamayacağını belirlemek için uzman değerlendirmesi kullanılmalıdır.

Aynı tür (biliniyorsa suş), sonlanma noktası, süre, yaşam aşaması ve test koşulu hakkında birden fazla veri seti olduğunda, en büyük ağırlık en güvenilir ve ilgili olana verilir. Aynı güvenilirlik derecelendirmesine sahip birden fazla veri seti olduğunda, belirli bir nedenin farkı açıklayıp açıklayamayacağını görmek için çalışma raporlarında daha fazla ayrıntıya bakmak gerekebilir. Hiçbir açıklama bulunamazsa ve sonuçlar aynı tür ve sonlanma noktaları içinse ve birbirlerinden birden fazla ondalık hanelik fark göstermiyorsa, geometrik bir ortalama ile uyumlu hale getirilebilirler.

Aralarındaki fark bir ondalık haneden fazlaysa, bu şüpheli olabilir. Sonlanma noktası düzenleyici kararın sonucu için kritik ise, özellikle omurgasızlar üzerindeki testler için çalışmanın tekrarlanması bazen en kolay ve en etkili çözüm olabilir. Eğer belirli bir sonucu destekleyecek şekilde belirgin bir eğilim gösteriyorsa, mevcut ek verilere (örn. daha düşük bir güvenilirlik derecesine sahip çalışmalardan veya test dışı yöntemlerden) dayanılarak da bir karar verilmesi mümkün olabilir.

R.10.2.2.1 Laboratuvar toksisite testlerinden elde edilen verilerin kullanımı

PNEC değerlerinin türetilmesi için kullanılan veriler genellikle tek bir türe ait laboratuvar toksisite testlerinin sonuçlarıdır. Veriler tipik olarak %x (örn.% 50) ölüm veya bir işlevin (örn. büyüme) inhibisyonunun gözlemlendiği konsantrasyonlar olarak raporlanır ve öldürücü konsantrasyon (LCx) veya etki konsantrasyonu (ECx) olarak ifade edilir (örn. LC50 veya EC50).

L/EC50 değerleri genellikle kısa süreli testlerden elde edilirken, uzun süreli testlerin (örneğin, maruz kalan organizmanın üreme başarısı) sonucu, kontrol grubuna kıyasla istatistiksel olarak anlamlı bir etki farkı olmayan test edilmiş en yüksek konsantrasyona karşılık gelen şekilde, en sık L/ECx (x çok sık olarak 10'a eşittir) veya NOEC (Etki Gözlemlenmeyen Konsantrasyon) olarak raporlanır.

PNEC türetilmesi için en sık kullanılan sonlanma noktaları mortalite (LC50), büyüme (ECx veya NOEC) ve üremedir (ECx veya NOEC).

L(E)C50 ve NOEC değerlerinin türetilmesi ile ilgili olarak Tablo R.10-1 içerisinde rehberlik sağlanmıştır.

Bir ekotoksisite testinde elde edilen verileri analiz etmek için farklı istatistiksel yaklaşımlar kullanılabilir (bkz. örneğin OECD, 2006b):

Hipotez test yöntemleri

Hipotez testi, iki veya daha fazla test grubu arasındaki cevapları karşılaştırmak için kullanılan istatistiksel bir çıkarım tekniğidir. Hipotez testinin, kontrol ve belirli bir konsantrasyon arasında ölçülen cevapta önemli bir fark olup olmadığını tespit etmekten LOEC ve NOEC oluşturmaya kadar ekotoksikolojide birçok kullanım alanı vardır.

NOEC belirlemek için hipotez testleri yürütülürken yapılan çeşitli varsayımlar aşağıda belirtilenleri içerir:

· Konsantrasyon-cevap ilişkisi, kullanılan belirli istatistiksel testlere bağlı olarak varsayılabilir veya varsayılmayabilir.

· Bu yaklaşım, toksik maddenin mekanizmaları veya organizmanın biyolojisi hakkında yalnızca zayıf varsayımlarda bulunmaktadır.

NOEC belirlemek için hipotez testini kullanmanın çeşitli sınırlamaları aşağıda belirtilenleri içerir:

· NOEC (veya NOEL) bir model parametresi öngörmediğinden, güven aralığı değerlendirilemez.

· NOEC değeri, test edilen konsantrasyonlardan biri olmakla sınırlıdır (diğer bir deyişle, test edilen konsantrasyonlar için farklı değerler seçildiyse, NOEC değeri farklı olacaktır).

· Bir testin istatistiksel gücü düşükse (ölçülen cevaptaki yüksek değişkenlik ve/veya küçük örneklem boyutu nedeniyle), kontrol ve uygulama grupları arasındaki biyolojik olarak önemli farklılıklar anlamlı ölçüde farklı olarak tanımlanmayabilir.

Güç yüksekse, biyolojik olarak önemsiz farklılıkların istatistiksel olarak anlamlı ölçüde farklı olduğu durumlar olabilir.

Konsantrasyon-cevap modelleme yöntemleri

Regresyon yöntemleri, bir bağımsız değişken seti ile bir bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi belirlemek için kullanılır. Ekotoksikoloji içerisinde tasarlanmış deneyler için, ana bağımsız değişken test maddesinin konsantrasyonu ve bağımlı değişken ölçülen cevaptır (örneğin, hayatta kalma yüzdesi, balık uzunluğu, büyüme oranı). Regresyon yöntemleri, verilere bir konsantrasyon-cevap eğrisi oluşturur ve bu eğriyi belirli bir zaman noktasında bir Etki Konsantrasyonu (ECx) tahmin etmek için kullanır. Kullanılan matematiksel model verileri açıklayabilen herhangi bir uygun işlev olabilir; ancak, bazı modeller ekotoksisite testleri literatüründe daha sık kullanılır ve kabul edilir. Model oluşturma ve parametre tahmini için çeşitli yöntemler mevcuttur.

İstatistiksel güç tipik olarak yalnızca hipotez testleri yürütüldüğünde tartışılsa da, hem örneklem büyüklüğü hem de gruplar içindeki cevap değişkenindeki değişkenlik de konsantrasyon-cevap modellerinin çıkarımlarını etkiler. Küçük örneklem boyutları ve gruplar içinde cevaptaki yüksek değişkenlik, ilgilenilen parametrelerin (örn. ECx) güven aralığının genişliğini artıracaktır ve oluşturulan model gerçek konsantrasyon-cevap ilişkisini yansıtmayabilir.

Konsantrasyon-cevapı modellemesinin birkaç varsayımı şunları içerir:

· Oluşturulan eğri, gerçek konsantrasyon-cevap ilişkisine yakındır.

· Bu deneysel bir modeldir ve toksik maddenin mekanizmaları veya organizmanın biyolojisi hakkında güçlü varsayımlarda bulunmaz.

Konsantrasyon-cevap modellemesinin çeşitli sınırlamaları şunları içerir:

· Konsantrasyon aralığının dışındaki ECx değerlerinin tahmini, büyük ölçüde belirsizlik (veri aralığının dışında ekstrapolasyon) gösterir.

· Deney gerçekleştirildikten sonra, elde edilen konsantrasyon-cevap verileri, bir konsantrasyon-cevap modelinin parametrelerinin tahmini için uygun olmayabilir. Özellikle, ardışık cevap seviyeleri arasındaki boşluklar, birçok farklı konsantrasyon-cevap modelinin gözlemlenen verilere eşit derecede iyi uyum göstereceği kadar büyük olduğunda, interpolasyon gerekli olmayacaktır.

Biyoloji temelli yöntemler:

Biyoloji temelli yöntemler, test kimyasalının zaman içindeki etkisini araştırmak ve kimyasalın davranışı için toksikokinetik bir model dahil etmek için modeller sağlar. Konsantrasyon ve maruz kalma süresini eşzamanlı olarak modelleyerek, bu yöntemler, her bir zaman noktasında ayrı cevap eğrileri oluşturmak yerine, ECx'i maruz kalma süresinin bir fonksiyonu olarak öngörmek için cevap yüzeylerini cevap verilerine uyarlar.

Kimyasalın toksikokinetik davranışı ve sistemdeki organizmanın biyolojik davranışı ile ilgili ek varsayımlar nedeniyle, bazen toksisite testinden ek ekstrapolasyon yapmak mümkündür. Varsayımlar sonlanma noktasına özgüdür; bu nedenle her test türü için bu varsayımların tanımlanması gerekir. Bu varsayımların tanımı genellikle testin spesifikasyonundan önce eko-fizyolojik arka plan araştırmasını içerir. Bununla birlikte, bu ilave varsayımlar yapılabilirse, bu yöntemin öngörebileceği ek sonuçlara bir örnek:

akut cevaplardan kronik cevaplar, sabit konsantrasyonlara verilen cevaplar kullanarak zamanla değişen konsantrasyonlara cevaplar ve belirli bir test bileşiği için aynı türün veya farklı bir vücut boyutuna sahip fizyolojik olarak ilgili bir türün verdiği cevapların kullanılması yoluyla bir türün cevaplarıdır.

Biyoloji temelli yöntemler kullanılırken yapılan birkaç genel varsayım şunları içerir:

· Bu analiz yöntemi, toksikokinetik ve fizyoloji için mekanik modeller içerir.

Biyoloji temelli yöntemlerin bazı sınırlamaları ise aşağıda belirtilenleri içerir:

· Konsantrasyon aralığının dışındaki parametre değerlerinin (örn. ECx) tahmini, büyük ölçüde belirsizlik (veri aralığının dışında ekstrapolasyon) getirir.

· Ardışık cevap seviyeleri arasındaki boşluklar, farklı biyoloji temelli modellerin gözlemlenen veri parametrelerine eşit derecede iyi uyum göstereceği kadar büyük olduğunda; modeller arasında önemli ölçüde farklılık gösterirlerse, tahmin gerekli olmayacaktır.

· Bugüne kadar bazı yaygın sucul toksisite testleri için modeller geliştirilmiştir (daphnidler ve balıklar için hayatta kalma/hareketsizlik üzerine akut ve kronik testler, balık büyüme testi, dafniya (su piresi) üreme testi ve alg büyüme inhibisyonu testi). Bununla birlikte, bu tür modeller herhangi bir test türüne uygulanabilir.

NOEC veya ECx öngörülmesi için deneysel tasarım sonuçları

Ekotoksisite testlerinde çalışılan olağan faktörler (bağımsız değişkenler), test edilen maddenin konsantrasyonu ve maruz kalma süresidir.

ECx öngörülmesi, çalışma tasarımı için NOEC değerlendirmesinden farklı talepler içerir.

NOEC değerlendirmesi için, önemli bir talep noktası, çalışmanın yeterli istatistiksel güç gerektirmesidir. Bu amaçla, konsantrasyon (doz) gruplarının yeterli sayıda tekrara ihtiyacı vardır (bu durum, muhtemelen doz gruplarının sayısını etkiler).

ECx değerinin öngörülmesini sağlamak için, çalışma tasarımına ilişkin birincil talep, yeterli sayıda konsantrasyon (doz) grubuna sahip olmaktır. Bu durum, öngörülen ECx'in kesinliğinin konsantrasyon veya doz grubu başına örneklem boyutundan ziyade, konsantrasyonların sayısına ve aralıklarına bağlı olması nedeniyle, grup başına tekrar sayısı pahasına olup (örneğin, deneyin toplam boyutu aynı tutularak) tekrar sayısını azaltabilir.

Bununla birlikte, ekotoksikolojik çalışmalardan elde edilen sonuçlar, diğer kurallar ve etki ifadeleri kullanılarak da raporlanabilir.

Tablo R.10-1 Toksisite testi sonlanma noktalarına genel bakış ve L(E)C50 ve NOEC değerlerinin türetilmesine ilişkin rehber

Kısa-süreli çalışmalar:

Bir test raporu L(E)C50 değerlerini göstermiyorsa ancak ham veriler sunuluyorsa, L(E)C50 regresyon analizi gibi yöntemlerle hesaplanmalıdır. L(E)C0 ve L(E)C100 arasında yalnızca bir toksisite değeri varsa, L(E)C50 hesaplanamaz (örn. Probit analizi ile). Bunun yerine, L(E)C50, örnek olarak doğrusal regresyon ile tahmin edilebilir.

Sonuçlar >L(E)C10 ve

Uzun süreli çalışmalar:

Uzun süreli bir test için, uygun bir istatistiksel yöntem (genellikle regresyon analizi) kullanılarak elde edilen EC10 değeri tercihe bağlı olarak kullanılacaktır.

NOEC (etki gözlemlenmeyen konsantrasyon), “belirtilen maruz kalma süresi içinde, kontrol ile karşılaştırıldığında maddenin istatistiksel olarak anlamlı bir etkiye sahip olmadığı (p <0.05) test edilen en yüksek konsantrasyon” (OECD 211, 1998b ) veya belirli bir süre içinde kontrol ile karşılaştırıldığında istatistiksel olarak anlamlı bir etkiye sahip olmayan (p <0.05), LOEC değerinin hemen altındaki test konsantrasyonu (OECD 211, 1998b) olarak tanımlanır. Konsantrasyon-etki ilişkisi olmalıdır. Geçmişte, NOEC çoğunlukla ANOVA (varyans analizi) ve bir alt test (örneğin Dunett) dayanak alınarak türetilmiştir veya kontrol sapması (örn. %10) dikkate alınarak doğrudan konsantrasyon- etki eğrisinden belirlenmiştir. ANOVA kullanımının ön koşulları (normal dağılım, homojen varyanslar) yerine getirilmelidir. Daha eski araştırmalarda, test raporları veya ham veriler mevcut olmadığı sürece NOEC'in nasıl oluşturulduğunu bulmak zor olabilir. Özellikle geniş ve potansiyel biyolojik önemi bulunan etki boyutlarına karşılık gelebileceğinden, OECD içinde 1996 yılında NOEC kullanımının aşamalı olarak kaldırılması yönünde bir öneri olmuştur . ECx tahmininde regresyon yönteminin avantajı, konsantrasyon-etki ilişkisinin tamamından elde edilen bilgilerin dikkate alınması ve güven aralıklarının hesaplanabilmesidir. Bu yöntemler, x'in düşük etkili bir persentil (örn. %5-20) olduğu bir ECx ile sonuçlanır. Farklı deneylerden elde edilen sonuçlar, NOEC değerlerinden daha karşılaştırılabilirdir.

LOEC (etkinin gözlemlendiği en düşük konsantrasyon), bir etkinin gözlemlendiği en düşük konsantrasyon anlamına gelir. Bu nedenle NOEC olarak kullanılamaz. Raporda yalnızca LOEC verilmesi durumunda, aşağıdaki prosedürler NOEC türetmek için kullanılabilir:

- LOEC > %10 ve < %20 etkide: NOEC, LOEC/2 olarak hesaplanabilir.

LOEC'in etki yüzdesi bilinmiyorsa, NOEC türetilemez.

MATC (kabul edilebilir maksimum toksik madde konsantrasyonu): Sucul toksisitede MATC sıklıkla hesaplanır. NOEC ve LOEC'in geometrik ortalamasıdır. Test raporunda sadece MATC sunuluyorsa, MATC NOEC türetmek için 2'ye bölünebilir.

Gerçekte çok nesilli çalışmalar olan alg çalışmaları söz konusu olduğunda, 72 saatlik (veya daha uzun) bir EC50 değerinin kısa süreli bir sonuca eşdeğer görülebileceği ve 72 saatlik (veya daha uzun) EC10 veya NOEC değerinin uzun süreli bir sonuç olarak değerlendirilebileceği genel olarak kabul edilir.

R.10.2.2.2 (Q)SAR ve gruplama yaklaşımları.

(Q)SAR

Geçerli (nicel) yapı aktivite ilişkisinden ((Q)SAR) elde edilen sonuçlar, Ek 11'de listelenen koşullar karşılandığında testlerin yerine kullanılabilir. QSAR kullanımına ilişkin daha ileri rehberlik, sonlanma noktasına özgü Bölümlerde (bkz. Bölüm R.7) ve Bölüm R.6.1'de sağlanmıştır.

QSAR'lar, poliklorlu bifeniller (PCB'ler) gibi çok hidrofobik organik kimyasallardan uzun süreli sucul toksisite verilerinin değerlendirilmesinde özellikle yardımcı olabilir. Bu tür kimyasallarla, düşük suda çözünürlükleri ve kararlı test konsantrasyonlarını korumanın zorluğu nedeniyle uzun süreli testlerin yapılması zordur. Ayrıca, düşük eliminasyon oranları nedeniyle test organizmalarında kararlı hale ulaşmak çok uzun zaman alabilir. Test sonucunun bileşiğin log Kow'una dayalı bir QSAR'dan elde edilen "minimum toksisite" ile karşılaştırılmasıyla, test sonucunun geçerliliği hakkında fikir edinilebilir (bkz. Bölüm R.6.1).

Mevcut (Q)SAR yöntemleri aşağıdaki kategoriler kullanılarak özetlenebilir:

· Bir bileşiğin etki şekli/yapısal sınıfının tahmini için düzenlemeler

Bir kimyasalın etki şekli hakkında bilgi, uygun (Q)SAR modellerinin tanımlanmasında yararlı bir bilgidir2. Genel olarak iki tip akut etki şekli ayırt edilebilir:

· Farklı alt tiplerle taban toksisitesi (narkoz olarak da adlandırılır)

Taban toksisitesi, narkotik etki şekli nedeniyle bir kimyasalın minimum toksisitesini tanımlar. Narkoz yoluyla etki eden maddeler ayrıca inert kimyasallar, narkotikler veya nötr organikler olarak tanımlanır.

· Aşırı toksisite (belirli akut etki şekilleri veya reaktif)

Her organik bileşik, prensip olarak, narkoz yoluyla hareket edebilir. Ek olarak farklı bir etki şekli yoluyla etki gösteren kimyasallar (örn., reaktivite veya fotosentezin inhibisyonu gibi spesifik etki şekilleri nedeniyle), öngörülen taban toksisitesinden daha yüksek toksisite gösterebilir. Muhtemelen aşırı toksisite gösteren maddeler olarak özetlenebilirler3.

Belirli bir kimyasalın akut etki şekli hakkındaki bilgiler, Verhaar ve ark. (1992) ve Russom ve ark. (1997) tarafından açıklanan düzenlemeler kullanılarak elde edilebilir. Düzenlemelerin kısa bir açıklaması Ek R.10-1 içerisinde Tablo R.10-14 'te verilmiştir. Karakterizasyon için sağlanan rehberlik, alıntı yapılan literatürde verilmiştir. Düzenlemeler akut deneysel verilere dayandığından, kronik etki şekillerinin tahmininde kullanılamazlar.

Ek olarak, etki şekillerine ve/veya kimyasal sınıflarına göre karakterizasyonu destekleyebilecek çeşitli araçlar mevcuttur. Bunların arasında, ASTER (Russom ve ark. 1991, Russom ve ark. 1997), OASIS/TIMES (Meckenyan ve ark. 2004), MCase, PropertEst ve ChemProp (Schüürmann ve ark. 1997) yazılımı gösterilebilir. ECOSAR (ABD Çevre Koruma Ajansı 1994) ve TOPKAT (Gombar ve Enslein 1995) gibi diğer araçlar da kimyasalların karakterizasyonuna yöneliktir, ancak bir etki şeklini tanımlamaktan ziyade kimyasal sınıf prensibine dayanır. Bir kimyasalın etki şekillerinin tanımlanmasına yönelik programlara genel bir bakış, Ek R.10-1 içerisindeki Tablo R.10-15 'te verilmiştir.

Farklı etki şekillerinin deneysel olarak türetilmesinin ve bunların yapısal bilgilerle bağlantısının ayrıntılı açıklamaları literatürde bulunabilir (örneğin, Verhaar ve ark. 1992 ve Lipnick 1991).

· Yapısal uyarılardan nitel bilgiler

Bir kimyasalın etki şekli hakkında ek bilgi, nitel yapı-aktivite ilişkilerinden (SAR) (örn. yapısal uyarılardan (aşırı toksisiteyi gösterebilecek kimyasal yapılar)) elde edilebilir. Uyarı, hangi modelin seçileceğini (varsa) belirtmek için veya sadece narkoz modellerinin toksisiteyi mevcut olanın altında öngöreceğinin bir göstergesi olarak kullanılabilir.

2 Çoğu durumda, tam etki mekanizması bilinmemektedir ve bir cevap birden çok etki mekanizması nedenli olabilir. Bu, metinde "etki mekanizması" yerine "etki şekli" terimi kullanılarak dikkate alınmıştır.

3 Aşırı toksisite (Te), taban çizgisi ve ölçülen LC50 değeri arasındaki bir oran olarak tanımlanabilir. Tahmin edilen taban toksisitesi, ölçülen toksisiteden daha düşükse (yani, tahmin edilen LC50'den daha düşük bir ölçülen LC50 değeri elde edildiğinde), aşırı toksisite varsayılır.

Balıklarda aşırı toksisiteye işaret edebilecek bileşiklerin kimyasal yapısı ve olası etki şekilleri Lipnick (1991) yayınında bulunabilir. Von der Ohe ve ark. (2005), Dafniya (su piresi) üzerinde aşırı toksisite ile ilişkili yapısal uyarılar tanımlamıştır. Bu tür yapısal uyarıların örnekleri Ek R.10-1 içerisinde Tablo R.10-16 'da verilmiştir.

· Bireysel modellerden QSAR öngörüleri

Sucul sonlanma noktaları için bireysel QSAR modelleri çoğunlukla bir kimyasallar kümesinin toksisitesinin bir veya daha fazla kimyasal tanımlayıcıyla karşılaştırılması yoluyla deneysel olarak elde edilir.

· Narkoz için QSAR'lar

Narkoz için QSAR modelleri, narkoz yoluyla etki eden ve ek spesifik toksisite göstermeyen kimyasallar için uygundur. Ayrıca, minimum veya taban toksisitesini tahmin etmek için kullanılabilirler (Veith ve ark., 1983). Bazı QSAR modelleri, polar narkoz, amin narkozu (Newsome ve ark. 1993) ve ester narkozu (Jaworska ve ark. 1998) gibi narkoz alt tiplerine dayanmaktadır4. Tanımlayıcı olarak log Kow kullanılırsa, polar (veya daha az inert) kimyasallar, aminler ve esterlerin, polar olmayan narkoz QSAR modeli kullanılarak beklenenden daha yüksek toksisite gösterme eğiliminde oldukları gerçeğine dayanmaktadır. Yassı kafalı golyan balığı ve diğer sucul türlere farklı tiplerde narkoz için log Kow kullanan regresyon temelli modellerin örnekleri, Ek R.10-1 içerisinde Tablo R.10-17'de verilmiştir. Çok hidrofobik maddeler için toksisite, doğrusal modeller kullanıldığında, olduğundan fazla öngörülebilir. Bu durumda, toksisite ve log Kow arasında ikinci dereceden ilişkilere sahip modeller mevcut olup, log Kow değeri yaklaşık 6'nın üzerinde olan kimyasalları içeren eğitim setleriyle geliştirilmiştir (bkz. Ek R.10-1'de Tablo R.10-17 ).

· Diğer etki şekilleri için QSAR'lar

Biyolojik yapılarla kimyasal reaktivite gösteren maddeler için, etki narkoz ile tanımlanamaz. Bu durumda, farklı reaktivite parametreleri kullanılabilir (örn. deneysel olarak belirlenen hız sabitleri veya orbital enerjiler, kısmi yükler ve/veya süperyerelleşebilirlik indisleri gibi kuantum mekanik indeksler). Bu yaklaşımın örnekleri Ek R.10-1 içerisinde Tablo R.10-18‘de verilmektedir. Ek olarak, log Kow ve/veya kuantum-mekanik indislerden farklı tanımlayıcıları kullanan ve açık bir şekilde mekanik varsayımlara dayanmayan modeller de (bir dereceye kadar mekanik yorumlama mümkün olsa da) mevcuttur. Örnekler Ek R.10-1 içerisindeki Tablo R.10-19‘da verilmiştir.

· Metaller ve inorganik metal bileşikleri için QICAR ve QCAR değerleri

Metaller ve inorganik metal bileşikleri için QSAR yöntemlerinin geliştirilmesi, organik maddeler kadar aktif bir şekilde araştırılmamıştır. Bununla birlikte, örneğin türleşme modellemesini içerecek yeterli bilgi içermeyen toksisite veri tabanları ile hakkındaki veriler çok zayıf olan bazı inorganik maddeler için, kimyasal özelliklerden biyoaktiviteyi öngörmek uygun olabilir. Son zamanlarda, bu bağlamda Nicel İyon Karakteri-Aktivite İlişkileri (QICAR) ve Nicel Katyonik Aktivite İlişkileri (QCAR) geliştirilmiştir (Owbny ve Newman 2003, Walker ve ark. 2003.). Bununla birlikte, uygun modelleri geliştirmek ve doğrulamak için bu alanda daha fazla araştırma çabasına ihtiyaç vardır.

4 Narkozun farklı alt tiplerinin olası nedenleri hakkında devam eden tartışma için Roberts ve Costello (2003), Vaes ve ark. (1998) ve Escher ve Hermens (2002) çalışmaları incelenmelidir.

· Uzman sistemlerinden QSAR öngörüleri

Sudaki toksikolojik sonlanma noktalarını tahmin etmek için birden fazla QSAR modelini birleştiren bir dizi uzman sistemi geliştirilmiştir5. Biçimlendirilmiş uzman sistemlerin ayrıntılı açıklaması Ek R.10-1 içerisinde Tablo R.10-20'de verilmiştir.

· (Q)SAR öngörülerinin veritabanları

Çok sayıda gelişme devam ettiği için, bu tür veritabanları için çok az referans verilebilir. Buna bir örnek, bir dizi sonlanma noktası için (suda yaşayan organizmalar için akut toksisite dahil) meslektaş incelemesinden geçmiş ve geçmemiş modeller dahil olmak üzere çok sayıda literatür ve ticari modelden öngörülen değerlerin bir derlemesi olan, Danimarka QSAR tahminleri Veritabanıdır (http://ecbqsar.jrc.it/). Veritabanı, QSAR modellerinin doğrulanmasına yönelik beş OECD ilkesiyle sistematik bir şekilde ilgili bilgileri doğrudan içermez. Bununla birlikte, model açıklaması ve doğrulama durumuna ilişkin bazı özet bilgiler, yukarıda bahsedilen web sitesinde de bulunan veri tabanı kullanım kılavuzunda sağlanmaktadır. Ayrıca, çeşitli sonlanma noktaları için Çoklu Durum Doğrulama (Multicase) modelleri tarafından yapılan tüm tahminler için, veri tabanı tahmininin modelin uygulanabilirlik alanı içinde veya dışında olup olmadığına dair kısa bir evet/hayır ifadesi içerir. Bu ifadeler, Çoklu Durum Doğrulama (Multicase) platformunun uygulanabilirlik alanı tanımının istatistiksel temelli özellikleri kullanılarak, mümkün olan en katı kurulumun kullanılmasıyla oluşturulmuştur.

· (Nicel) aktivite-aktivite ilişkileri (QAAR) tahminleri

Yapı aktivite ilişkilerine ek olarak, bilgiler nicel aktivite-aktivite ilişkilerinden de türetilebilir. Literatürde birçok model geliştirilmiş ve tanımlanmıştır. Genel olarak, kimyasalların farklı düzeylerden türler arasında aynı etki şekline sahip olabileceği önermesine dayanmaktadır, ancak nispeten belirgin istisnalar olabilir (örn. aromatik aminler için, Urrestrazu Ramos ve ark. 2002). Farklı QAAR örnekleri Ek R.10-1 içerisinde Tablo R.10-20‘de gösterilmektedir.

Gruplandırma yaklaşımları

Gruplandırma yaklaşımlarının kullanımına ilişkin genel rehberlik Bölüm R.6.2'de sağlanmıştır. Olası analogların tanımlanmasına yönelik araçlar da Bölüm R.6.2.3'te açıklanmaktadır.

Kimyasalların toksisitesi hakkında bilgi elde etmek için, karşılaştırılabilirlik araştırması, sucul toksisiteleri açısından karşılaştırılabilir maddelere odaklanmalıdır. Bu noktaya ilişkin ek rehberlik Bölüm R.7.8.4'te verilmektedir.

R.10.2.3 Çevresel ortamlar

Çevresel etki değerlendirmesi için üç ana ortam dikkate alınır: su, toprak ve hava.

Çevrenin çevresel katmanlara ayrılması, öncelikle sucul ve karasal ("kara") ortamlar arasındaki ayrıma dayanmaktadır. Sucul risk değerlendirmesi için tatlı su ve deniz ortamları ayrı ayrı değerlendirilir.

5 Bu tür uzman sistemlerinin kapsamlı bir incelemesi ECETOC (2003b) üzerinde mevcuttur. Moore ve ark. (2003), balıklarda akut toksisiteyi öngören altı yazılım paketinin model performansı üzerine karşılaştırmalı bir analiz yayınlamıştır.

Bu ortamlara ek olarak, “besin zinciri yoluyla maruz kalan yırtıcılar” ve “atık su arıtma tesislerindeki mikro organizmalar” olarak tanımlanan özel maruz kalma yolları veya endişe alanları için risk değerlendirme prosedürleri geliştirilmiştir.

Bu ortamlar çevre değerlendirmesi için bir başlangıç noktası olarak alınsa da, çoğu durumda daha fazla alt bölüme ihtiyaç vardır. Her ortam içinde, iki (veya üç) çevresel katman tanımlanmıştır. Sucul ortamlarda ana çevresel katmanlar su sütunu ve çökeltidir. Karasal ekosistemler için, çevre toprak ve "toprak üstü" çevresel katmanlarına ayrılmıştır. Genellikle rüzgara karşı korunaklı olan iç sular (örn. göletler), su sütununun üstünde bir yüzey katmanı oluşturabilir. Bu katman, kimyasallara özel maruz kalma ile özel bir habitat oluşturur; yani maruz kalma su sütunu yoluyla değil, esas olarak atmosferik birikim yoluyladır.

Çevrenin çevresel katmanlara ayrılması, tatlı sudaki farklı olası çevresel katmanları gösteren Şekil R.10-1 içerisinde gösterilmektedir.

Şekil R.10-1: Sucul ortamın çevresel katmanlarının şematik gösterimi6

(YÜZEY TABAKASI) (SU SÜTUNU) (ÇÖKELTİ)

Bu şekilde çevresel katmanlara ayırmanın nedeni, tanımlanan ortamlar ve çevresel katmanlar arasında koşulların büyük ölçüde farklılık göstermesidir. Çökelti ve toprakta farklı tipte partiküllerin (organik ve kil) varlığı, bazı maddelerin bu partiküllere güçlü bir şekilde bağlanabileceği (soğurulabileceği) anlamına gelir. Bu durum, çevresel katmanda yaşayan organizmalar için bu maddelerin yararlanımında büyük bir azalmaya yol açar (biyoyararlanım). Sonuç olarak, maruz kalma, su sütunu ve hava gibi yalnızca az miktarda partikül içeren çevresel katmanlara kıyasla azalır. Ayrıca, farklı çevresel ortamlarda/çevresel katmanlarda yaşayan organizma türleri aynı değildir. Bu nedenle, çeşitli çevresel katmanlardaki organizmaların ve/veya popülasyonların hassasiyeti önemli ölçüde farklılık gösterebilir.

Aşağıdaki tablolarda farklı çevresel katmanlara genel bir bakış sunulmakta olup, aynı zamanda bu rehberdeki bireysel parametrelerin türetilmesinin ayrıntılı olarak açıklandığı bölümler de belirtilmektedir.

6 Kaynak E.P. Odum (1971): Ekolojinin Temelleri, 3. baskı, WB Saunders Company, Philadelphia.

Tablo R.10-2. Farklı karasal ortamları için risk karakterizasyonunun farklı hedefleri arasındaki ilişki

Hedef

Maruz kalma ortamı (PECyerel / PECbölgesel)

Bölüm

PNEC

Bölüm

Sucul organizmalar

Yüzey suyu

R.16.5.6.2.

R.16.5.6.8

PNECsu

R.10.3

Bentik organizmalar

Çökelti

R.16.5.6.3

R.16.5.6.8

PNECçök

R.10.5

Karasal Organizmalar

Tarımsal toprak

R.16.5.6.6

R.16.5.6.8

PNECtoprak

R.10.6

Balık Yiyen Yırtıcılar

Balık

R.16.5.7

NOAELkuş/memeli değerinden PNECoral

R.10.8

Solucan Yiyen Yırtıcılar

Yer solucanları

R.16.5.7

NOAELkuş/memeli değerinden PNECoral

R.10.8

Mikroorganizmalar

Atık su arıtma tesisi havalandırma tankı

R.16.5.5

PNECmikroorganizmalar

R.10.4

Tablo R.10-3. Farklı deniz katmanları için risk karakterizasyonunun farklı hedefleri arasındaki ilişki

Hedef

Maruz kalma ortamı (PECyerel / PECbölgesel)

Bölüm

PNEC

Bölüm

Sucul organizmalar

Deniz suyu

R.16.5.6.4

PNECsu

R.10.3.2.3

Bentik organizmalar

Deniz çökeltisi

R.16.5.6.5

PNECdeniz çök

R.10.5.3

Balık yiyen yırtıcılar

Balık

R.16.5.7

PNECoralyırtıcılar

R.10.8

Besin zincirinin zirvesindeki yırtıcılar

Balık yiyenler

R.16.5.7

PNECoral, besin zincirinin zirvesindeki yırtıcılar

R.10.8

R.10.2.4 Hesaplamalar - ekstrapolasyon yöntemleri

Laboratuvar test yöntemlerinin koşulları doğal koşullardan farklı olduğu için, ekosistemlerin laboratuvardaki tekli organizmalardan kimyasallara karşı daha fazla hassas olacağı düşünülmektedir. Bu nedenle, testlerin sonuçları doğrudan risk değerlendirmesi için kullanılmaz, bunun yerine PNEC ekstrapolasyonu için bir temel olarak kullanılır.

Sucul ve karasal ortamlardaki kimyasallar için PNEC değerlerini tahmin edilmesi amacıyla ekstrapolasyon yöntemleri geliştirilmiştir. İki farklı türde ekstrapolasyon yöntemi vardır: hassasiyet dağılımı yöntemleri ve değerlendirme faktörü yöntemleri.

Hassasiyet dağılımı yöntemleri

Hassasiyet dağılımı yöntemleri istatistiksel hesaplamalara dayanır ve genellikle farklı taksonomik gruplardan bir dizi tür için deneysel olarak belirlenmiş NOEC değerlerini gerektirir.

Bu yöntemler, ekosistemin türlerinin belirli bir yüzdesini (örneğin %95) toksik etkilere karşı koruduğu varsayılan bir konsantrasyonu hesaplamayı amaçlamaktadır.

Yöntemler, türe özgü NOEC değerlerinin belirli bir dağılım fonksiyonu takip ettiğini ve bunun çevredeki diğer taksonomik tür grupları için uygulanabileceğini varsayar. Ayrıca, her veri noktasının (etki konsantrasyonu) olası veri noktalarından rastgele bir numuneyi temsil ettiği varsayılır. Hassasiyetin gerçek dağılımı bilinmemekle birlikte, bağımsız numuneler için tanımlanabilir ve ortalama değerler ve standart sapmalar öngörülebilir.

Hassasiyet dağılımı yöntemlerine ilişkin varsayımlar ve gereklilikler, Bölüm R.10.3.1.3. içerisinde ayrıntılı olarak açıklanmaktadır. Mevcut veriler bu gereklilikleri karşılamadığında (çoğu zaman durum böyledir), değerlendirme faktörü yöntemleri kullanılır. Bu nedenle, değerlendirme faktörü yöntemleri en sık kullanılanlardır ve bu yöntemler bu belgede ağırlıklı olarak açıklanmıştır.

Değerlendirme faktörü yöntemleri

Bu yöntemlerin genel prensibi, bir laboratuvar testinin sonucunun uygun bir değerlendirme faktörüne bölünmesidir. Mevcut veriler ne kadar az olursa, uygulanan değerlendirme faktörü o kadar yüksek olur. PNEC değerleri, toksisite için en düşük değerin ilgili değerlendirme faktörüne bölünmesiyle öngörülür. Uzun süreli testlerin sonuçları (öldürücü düzeyin altındaki (subletal) bir parametre için EC10 veya NOEC olarak ifade edilir), kısa süreli testlere (EC/LC50) tercih edilir, çünkü bu tür sonuçlar organizmalar üzerindeki etkilerin tüm yaşam döngüleri boyunca daha gerçekçi bir resmini verir.

Bu değerlendirme faktörlerinin boyutu belirlenirken, tek türe ait laboratuvar verilerinden çok türlü bir ekosisteme doğru ekstrapolasyon yapmak için bir dizi belirsizlik ele alınmıştır. Bu alanlar aşağıda belirtilenleri içerir:

· toksisite verilerinin laboratuvar içi ve laboratuvarlar arası değişkenliği;

· tür içi ve türler arası değişkenlik (biyolojik değişkenlik);

· kısa süreliden uzun süreliye toksisite ekstrapolasyonu;

· laboratuvar verilerinden saha etkisi ekstrapolasyonu.

R.10.3 Sucul ortamlar (tatlı su ve deniz).

R.10.3.1 Tatlı su ortamı

R.10.3.1.1 Veriler

Mevcut veriler, imal edilen ve/veya ithal edilen maddenin tonajına göre yönetmeliğin Ek 7-10 unda tanımlanan gerekliliklere, ve aynı zamanda maddeye ilişkin tüm mevcut bilgilere bağlıdır. 10 t/y düzeyinde bulunan minimum veri seti (Ek 7), üç trofik düzeyden organizmalarla yapılan testlerin sonuçlarını içerir: Alglerle temsil edilen birincil üreticiler (bitkiler); omurgasızlarla temsil edilen bitki yiyen hayvanlar (örn. Dafniya) ve balıklarla temsil edilen yırtıcı hayvanlar. Bu gruplar ayrıca farklı taksonomik grupları temsil eder.

R.10.3.1.2 Değerlendirme faktörleri kullanılarak tatlı su için PNEC hesaplanması

PNEC türetilmesi mevcut verilere dayanır. PNEC değerleri, toksisite için en düşük değerin ilgili değerlendirme faktörüne bölünmesiyle öngörülür.

Sucul (tatlı su) ortam için PNEC belirlenmesi amacıyla önerilen değerlendirme faktörleri Tablo R.10-4 içerisinde gösterilmektedir.

Yalnızca kısa süreli toksisite verileri mevcut olduğunda, test edilen türün standart bir test organizması olup olmadığına bakılmaksızın, ilgili mevcut toksisite verilerinin en düşük L(E)C50'si için değerlendirme faktörü 1000 olarak uygulanacaktır (bkz. Tablo R.10-4).

İlgili bir test organizmasıyla uzun süreli testlerden türetilen en düşük EC10 veya NOEC için daha düşük bir değerlendirme faktörü uygulanacaktır.

Bazı bileşikler için, çok sayıda doğrulanmış kısa süreli L(E)C50 değeri mevcut olabilir. Bu nedenle, aynı tür ve sonlanma noktası için birden fazla L(E)C50 değeri mevcutsa geometrik ortalamanın hesaplanması önerilmektedir. Geometrik ortalamanın hesaplanmasından önce, cevapta neden farklılıkların olduğunu bulmak için test koşullarının bir analizi yapılmalıdır.

Temel setin alg büyüme inhibisyonu testi, prensip olarak çok nesilli bir testtir. Bununla birlikte, uygun değerlendirme faktörlerinin uygulanması amacıyla, EC50 kısa süreli bir toksisite değeri olarak görülür. Bu testten elde edilen EC10 veya NOEC, başka uzun süreli veriler mevcut olduğunda ek bir uzun süreli sonuç olarak kullanılabilir. Genel olarak, alg EC10 veya NOEC, diğer trofik düzeylerdeki türlerin uzun süreli EC10 veya NOEC değerleri tarafından desteklenmeden kullanılmamalıdır.

Daha ileri bir trofik düzeyi temsil eden mikroorganizmalar, yalnızca adapte edilmemiş saf kültürler test edildiğinde kullanılabilir. Bakterilerle yapılan araştırmalar (örn. çoğalma testleri) kısa süreli testler olarak kabul edilir. Ek olarak, mavi-yeşil algler ototrofik beslenmeleri nedeniyle birincil üreticiler arasında sayılmalıdır.

Aşağıda Tablo R.10-4'te sunulan değerlendirme faktörleri, belirli koşullar altında değişebilecek genel faktörler olarak düşünülmelidir. Genel olarak, değerlendirme faktörünü değiştirmenin gerekçesi aşağıda belirtilenlerden birini veya birkaçını içerebilir:

· yapısal olarak benzer bileşiklerden kanıtlar (yakın ilişkili bileşiklerden çapraz okumayla elde edilen kanıtlar, daha yüksek veya daha düşük bir faktörün uygun olabileceğini gösterebilir);

· endokrin bozucu etkiler dahil olmak üzere etki şekli hakkında bilgi (Yapıları nedeniyle bazı maddelerin belirli olmayan bir şekilde davrandığı biliniyor olabilir);

· Temel sete ait türler tarafından temsil edilenler dışındaki ek taksonomik grupları kapsayan geniş bir tür yelpazesinden test verilerinin bulunması;

· en az üç trofik düzeydeki temel sete ait türlerin taksonomik gruplarını kapsayan çeşitli türlerden test verilerinin bulunması. Böyle bir durumda, değerlendirme faktörleri yalnızca bu çoklu veri noktaları en hassas taksonomik grup için mevcutsa azaltılabilir.

Mevcut veri setiyle ilgili olarak, değerlendirme faktörlerinin kullanımına ilişkin özel yorumlar aşağıda Tablo R.10-4 içerisindeki notlarda verilmiştir.

Tablo R.10-4 PNECsucul türetilmesi için değerlendirme faktörleri

Mevcut veriler

Değerlendirme faktörü

Üç trofik düzeyin (balık, omurgasızlar (Dafniya tercih edilir) ve algler (su yosunu)) her birinden en az bir kısa süreli L(E)C50

1000 a)

Bir uzun süreli EC10 veya NOEC (balık veya Dafniya)

100 b)

İki trofik düzeyi (balık ve/veya Dafniya ve/veya alg) temsil eden türlerden iki uzun süreli sonuç (örn. EC10 veya NOEC)

50 c)

Üç trofik düzeyi temsil eden en az üç türden (normalde balık, Dafniya ve alg) elde edilen uzun süreli sonuçlar (örn. EC10 veya NOEC değerleri)

10 d)

Tür hassasiyeti dağılımı yöntemi

5-1

(durum bazında tamamen gerekçelendirilecektir)e)

Saha verileri veya model ekosistemler

Durum bazında incelenecektir f)

Tablo R.10-4 için Notlar:

a) Kısa süreli toksisite verilerinde faktörün 1000 olarak kullanılması konservatif ve koruyucu bir faktördür ve olumsuz etkilere neden olma potansiyeli olan maddelerin zararlılık değerlendirmesinde tanımlanmasını sağlamak için tasarlanmıştır. Yukarıda tanımlanan belirsizliklerin her birinin genel belirsizliğe önemli bir katkıda bulunduğunu varsayar. Herhangi bir madde için, bunun böyle olmadığına veya belirsizliğin belirli bir bileşeninin diğerlerinden daha önemli olduğuna dair kanıt olabilir. Bu durumlarda, bu faktörü değiştirmek gerekebilir. Bu değişiklik, mevcut kanıtlara bağlı olarak değerlendirme faktöründe artma veya azalmaya yol açabilir. Kısa süreli toksisite verilerinden PNECsu değerinin türetilmesinde, aralıklı salımlı maddeler dışında 100'den düşük bir faktör kullanılmamalıdır (bkz. Bölüm R.10.3.3.).

1000 faktörünün değişkenlik göstermesi normal olarak kabul edilmemeli ve eşlik eden kanıtlarla tam olarak desteklenmelidir.

b) 100 değerinde bir değerlendirme faktörü, tek bir uzun süreli sonuç (örneğin EC10 veya NOEC) (balık veya Dafniya) için, bu sonuç kısa süreli testlerde en düşük L(E)C50'yi gösteren trofik düzey için üretildiyse geçerlidir.

Mevcut tek uzun süreli sonuç (örn. EC10 veya NOEC) kısa süreli testlerden en düşük L(E)C50 değeri bulunmayan bir türden (standart veya standart olmayan organizma) ise, mevcut değerlendirme faktörlerini kullanan diğer daha hassas türler için koruyucu olarak kabul edilemez. Bu nedenle, zararlılık değerlendirmesi, değerlendirme faktörü 1000 alınarak kısa süreli verilere dayanmaktadır. Ancak, elde edilen kısa süreli verilere dayanan PNEC, mevcut uzun süreli sonuca dayanan PNEC değerinden daha yüksek olamaz.

Değerlendirme faktörünün 100 olarak alınması aynı zamanda, iki trofik düzeyi kapsayan iki uzun süreli sonucun (örn. EC10 veya NOEC) en düşüğünde, bu sonuçlar kısa süreli testlerin en düşük L(E)C50 değerini gösteren değerlerden oluşmamış ise geçerlidir. Ancak, akut olarak en hassas türlerin en düşük uzun süreli sonuç (örneğin EC10 veya NOEC) değerinden daha düşük bir L(E)C50 değerine sahip olduğu durumlarda bu geçerli olmamalıdır. Bu gibi durumlarda, kısa süreli testlerin en düşük L(E)C50'sinde 100 değerinde bir değerlendirme faktörü kullanılarak PNEC elde edilebilir.

c) 50 değerinde bir değerlendirme faktörü, iki trofik düzeyi kapsayan iki uzun süreli sonucun (örn. EC10 veya NOEC) en düşüğü için, bu sonuçlar kısa süreli testlerde en düşük L(E)C50'yi gösteren bu düzeyi kapsayan şekilde oluşmuşsa geçerlidir. Aynı zamanda, üç trofik düzeyi kapsayan üç uzun süreli sonucun (örneğin EC10 veya NOEC) en düşük değeri için de, bu sonuçlar kısa süreli testlerde en düşük L(E)C50'yi gösteren bu trofik düzeyden üretilmediğinde geçerlidir. Ancak, akut olarak en hassas türlerin en düşük uzun süreli sonuç (örneğin EC10 veya NOEC) değerinden daha düşük bir L(E)C50 değerine sahip olduğu durumlarda bu geçerli olmamalıdır. Bu gibi durumlarda, kısa süreli testlerin en düşük L(E)C50'sinde değerlendirme faktörü 100 değerinde kullanılarak PNEC elde edilebilir.

d) 10 değerinde bir değerlendirme faktörü, normalde yalnızca üç trofik düzeyde en az üç türden (örn. balık, Dafniya ve alg veya standart organizma yerine standart olmayan bir organizma) uzun süreli toksisite sonuçları (örn. EC10 veya NOEC) mevcut olduğunda uygulanır.

Uzun süreli toksisite çalışmalarının sonuçlarını incelerken, PNECsu mevcut en düşük uzun süreli sonuçtan hesaplanmalıdır. Ekosistem etkilerine ekstrapolasyon çok daha yüksek bir güvenle yapılabilir ve bu nedenle değerlendirme faktörünün 10'a düşürülmesi mümkündür. Ancak, yalnızca test edilen türlerin daha hassas gruplardan birini temsil ettiği kabul edilebilirse bu durum yeterlidir. Normalde, yalnızca üç trofik düzeyde en az üç türe ait verilerin mevcut olması durumunda bunu belirlemek mümkün olacaktır.

En hassas türlerin incelendiğini yüksek olasılıkla belirlemek, diğer bir deyişle farklı bir taksonomik gruptan başka bir uzun süreli sonucun (örn. EC10 veya NOEC) mevcut verilerden daha düşük olmayacağını belirlemek zaman zaman mümkün olabilir. Bu durumlarda, yalnızca iki türden en düşük uzun süreli sonuca (örneğin EC10 veya NOEC) 10 değerinde faktör uygulanması da uygun olacaktır. Bu, maddenin biyobirikim potansiyeli yoksa özellikle önemlidir. Bu kararı vermek mümkün değilse, hassasiyette türler arası herhangi bir değişkenliği hesaba katmak için değerlendirme faktörü 50 olarak uygulanmalıdır. 10 değerindeki bir faktör laboratuvar çalışmalarına dayanılarak azaltılamaz.

e) Bölüm R.10.3.1.3'te özetlenen temel hususlar ve minimum gereklilikler

f) Mezokozm çalışmalarında veya (yarı) saha verilerinde kullanılacak değerlendirme faktörünün durum bazında incelenmesi gereklidir.

Yüksek log Kow değerine sahip bileşikler veya etkilerini nispeten yavaş metabolik (dönüşüm) hızlarıyla gösteren maddeler için, kısa süreli toksisite bulunmayabilir. Ayrıca, uzun süreli testlerde bile durum böyle olabilir veya kararlı hale (yeni başlayan LC50'den görüldüğü gibi) hala ulaşılmamış olabilir. Polar olmayan narkotikler için balık testlerinde, ikinci durum uzun süreli QSAR'ların kullanılmasıyla doğrulanabilir (bkz. QSAR'ların Kullanımı hakkında Bölüm R.6 ve Bölüm R.7.8). Kararlı hale ulaşılmamış gibi görünen bu tür durumlarda daha yüksek bir değerlendirme faktörünün kullanılması düşünülebilir.

Kısa süreli testlerde toksisite göstermeyen maddeler için, log Kow > 3 (veya BCF > 100) ve PECyerel/bölgesel suda çözünürlüğün > 1/100'ü ise, uzun süreli bir test yapılmalıdır. Gereksiz omurgalı testlerinden kaçınmak için, uzun süreli toksisite testi normalde omurgasızlar (tercih edilen tür Dafniya) üzerinde bir test olmalıdır. Bu testteki NOEC daha sonra 100 değerinde değerlendirme faktörü ile kullanılabilir. Gerekli uzun süreli teste ek olarak, temel setin alg testinden NOEC belirlenirse, değerlendirme faktörü 50 olarak uygulanır.

R.10.3.1.3 İstatistiksel ekstrapolasyon teknikleri kullanılarak tatlı su için PNEC hesaplanması

Değerlendirme faktörleri ile gerçekleştirilen etki değerlendirmesi, tür hassasiyeti dağılımlarının (SSD) veritabanı uygulanması için yeterli ise, istatistiksel bir ekstrapolasyon yöntemi ile desteklenebilir. Farklı taksonomik gruplar için uzun süreli testlerden geniş bir veri seti mevcutsa (OECD, 1992), PNEC türetmek için istatistiksel ekstrapolasyon yöntemleri kullanılabilir. İstatistiksel ekstrapolasyon yöntemlerinin altında yatan temel varsayımlar aşağıda belirtilen şekildedir (OECD, 1992, Posthuma ve ark., 2002):

· tür hassasiyetlerinin dağılımı teorik bir dağılım fonksiyonunu takip eder;

· laboratuvarda test edilen türler grubu, bu dağılımın rastgele bir örneğidir.

Genel olarak yöntemler belirtilen şekilde çalışır: uzun süreli toksisite verileri log dönüşümüne tabi tutulur ve dağılım fonksiyonuna göre eğri oluşturularak yerleştirilir ve bu dağılımın yüzdelik oranı öngörülen kriter olarak kullanılır. Birkaç dağılım fonksiyonu önerilmiştir. ABD EPA (1985) bir log-üçgensel fonksiyon, Kooijman (1987) ile Van Straalen ve Denneman (1989) bir log-lojistik fonksiyon ve Wagner ve Løkke (1991) bir log-normal fonksiyon varsaymaktadır. Aldenberg ve Slob (1993), güven aralıklarını kullanmaya başlayarak 95% belirsizliğini öngörmek için bir yol geliştirmiştir.

İstatistiksel ekstrapolasyon yaklaşımı hala tartışılmaktadır ve daha fazla doğrulama gerektirmektedir. Bu yöntemlerin bir avantajı, her zaman en düşük uzun süreli NOEC değerini almak yerine, PNEC türetmek için bir ekosistemdeki türlerin tüm hassasiyet dağılımını kullanmalarıdır. Ancak bu tür yöntemler de eleştirilebilir. En yaygın dezavantajları arasında öne sürülen nedenler: standart yaklaşıma kıyasla bu yöntemin kullanımındaki şeffaflık eksikliği, seçilen test türlerinin temsil edilebilirliği sorunu, farklı sonlanma noktalarının karşılaştırılabilirliği, belirli bir oranın keyfi olarak seçilmesi ve istatistiksel güven seviyesi, vb gibi nedenleri içerir.

Bu endişelere cevap olarak, bu tür yöntemlerin ne zaman ve nasıl kullanılacağına dair bir miktar rehberlik sağlamak gereklidir. Aşağıda önerilenler, 17-18 Ocak 2001 tarihlerinde Londra'da Çevresel Etki Değerlendirmeleri için İstatistiksel Ekstrapolasyon Teknikleri üzerine Uzman Danışma Çalıştayı sırasında tartışılmıştır (EC, 2001). Bu çalıştayın birincil amacı, metallerin ve bileşiklerinin değerlendirilmesinde PNEC türetmek için istatistiksel ekstrapolasyon tekniklerinin nasıl kullanılabileceğine odaklanmış olsa da, burada ana hatları verilen genel ilkeler diğer maddeler için de geçerli olmalıdır.

Girilen veriler

Yöntemler, kronik/uzun süreli çalışmalardan elde edilen tüm güvenilir mevcut NOEC değerlerine, tercihen tam yaşam döngüsü veya çok nesilli çalışmalarda uygulanmalıdır. NOEC değerleri, önceki değerlendirmelere göre türetilmiştir (Tablo R.10-1).

Hangi taksonomik gruplar

Etki şeklinin kısa süreli etkiler ve uzun süreli etkiler arasında ve taksonomik gruplar arasında farklılık gösterebileceği dikkate alınarak, muhtemel diğer (hassas) taksonomik grupları dahil etme veya belirli taksonomik grupların olası şekilde gereğinden fazla temsil edilmesini hariç tutma ihtiyacını değerlendirmek için kimyasalın etki şekline ilişkin mevcut tüm bilgileri dahil etmek önemlidir. Tür Hassasiyeti Dağılımı yöntemi kullanılırken minimum tür gereksinimleri şunlardır:

· balık (sıklıkla test edilen türler arasında alabalıkgiller, yassı kafalı golyan balıkları, mavi solungaçlı güneş balığı, kanal yayın balığı vb. bulunur);

· Chordata (sırt iplikliler) şubesinde (filum) ikinci bir aile (balık, amfibi, vb.);

· bir kabuklu (örn. kadoceran, kopepod, ostrakod, izopod, amfipod, kerevit vb.);

· bir böcek (örneğin mayıs sineği, yusufçuk, kızböceği, taş sineği, şayak sineği, sivrisinek, tatarcık vb.);

· Arthropoda (eklembacaklılar) veya Chordata dışındaki bir şubedeki bir aile (örn. Rotifera (tekerlekli hayvanlar), Annelida (halkalı solucanlar), Mollusca (yumuşakçalar), vb.);

· herhangi bir böcek takımına sahip bir aile veya hali hazırda temsil edilmeyen herhangi bir şube;

· algler;

· damarlı bitkiler.

Yukarıda bahsedilen taksonların bazıları için, uzun süreli testler için uluslararası olarak standardize edilmiş test rehberlerinin geçerli tarihte mevcut olmadığı kabul edilmektedir. Mevcut test verilerinin uygulanabilirliği ve yukarıdaki gerekliliklerin yerine getirilmesi, bu nedenle durum bazında değerlendirilmelidir. Taksonomik gruplar listesinin araştırılan risk değerlendirme senaryosuyla ne kadar ilgili olduğunu ve ne kadar temsil ettiğini değerlendirmek için ek bilgilerin değerlendirilmesine ihtiyaç vardır.

Minimum örneklem boyutu (veri sayısı)

Veritabanı en az 8 taksonomik grubu kapsayan farklı türler için en az 10 NOEC (tercihen 15'ten fazla) içeriyorsa, istatistiksel ekstrapolasyonla türetilen bir PNEC ile güven ilişkilendirilebilir.

Hassas sonlanma noktaları, hassas türler, toksik etki şekli ve/veya yapı-aktivite ile ilgili bilgiler dikkate alınarak, durum bazında bu önerilerden sapmalar yapılabilir.

Bir tür için birden fazla veriyle nasıl başa çıkılır?

Uygun ve mümkün olduğunda, Türkiye için gerçekçi çevresel parametrelerle ilgili olarak verilerin bir ön seçimi yapılmalıdır (örn. su sertliği, pH, organik madde ve/veya sıcaklık). Verilerin tek bir değer halinde "ortalaması alınırken" kaybolabilecek bilgileri (örn. hassas sonlanma noktalarında) çıkarmak için tam veritabanı dikkatlice değerlendirilmelidir.

En hassas sonlanma noktasına uygulanabilir test verileri, türler için temsili olarak alınmalıdır. Bu bağlamda, demografik parametreler, popülasyon dinamikleri açısından toksikolojik olarak ilgili iseler biyo-belirteçler gibi sonlanma noktaları olarak kullanılabilir.

Aynı tür ile aynı sonlanma noktası için birden fazla değer, sonuçlar arasındaki farklılıkların nedenleri aranarak, durum bazında araştırılmalıdır. Aynı sonlanma noktası ve türler hakkındaki eşdeğer veriler için, hesaplama için girdi değeri olarak geometrik ortalama kullanılmalıdır. Bu mümkün değilse, belki de geçerli sonuçların çok değişken olduğu düşünülürse, değerleri gruplamak ve birleştirmek (örn. pH aralıklarına göre) ve azaltılmış sayıda değer kullanmak düşünülmelidir. Bu farklı uygulamaların türetilen değer (ve ortaya çıkan risk karakterizasyonu) üzerindeki etkileri araştırılmalı ve tartışılmalıdır.

Sonuçların belirli koşullarla sınırlı olduğu (örn. düşük pH koşulları için uygun olmadığı) düşünüldüğünde, bu sınırlamalar açıklanmalıdır. Verilerin farklı uygulamalarından türetilen değerler, hassas bölgeleri belirtmek için faydalı olabilir.

Dağılıma uydurulması

Log-lojistik, log-normal veya diğerleri örnek olmak üzere farklı dağıtımlar kullanılabilir (Aldenberg ve Jaworska, 2000). Log-normal dağılım, matematiksel özelliklerinin mevcut tanımı nedeniyle olası dağılım ailelerinin pragmatik bir seçimidir (çeşitli belirsizliklerin en derinlemesine analizlerine izin veren yöntemler mevcuttur).

Anderson-Darling uyum derecesi testi, Kolmogorov-Smirnov-testine ek olarak, dağılımın kuyruklarına daha fazla ağırlık vermesi nedeniyle kapsamlı veri setleri için parametrik dağılım seçiminde bir kriter olarak kullanılabilir. Uyum eksikliği çok farklı faktörlerden kaynaklanabilir. Yaygın faktörlerden biri, tüm türler için aynı test konsantrasyonlarının kullanıldığı tek bir laboratuvarda test edilen türler için birden fazla NOEC değerinin dahil edilmesi gibi görünmektedir. NOEC'in istatistiksel olarak belirlenmesi, kümülatif dağılım grafiklerinde dikey bir NOEC sırası olarak ortaya çıkan şekilde birkaç tür için aynı değerin elde edilmesine yol açabilir. Uyum eksikliğinin bir başka nedeni, test edilen maddenin yalnızca bazı taksonomik tür gruplarına yönelik belirli bir etki şekli nedeniyle tür hassasiyeti dağılımının muhtemelen bimodalite göstermesidir.

Dağılıma uygunluk nasıl olursa olsun, sonuçlar tür dağılımının grafiksel gösterimi ve her bir testle elde edilen farklı p değerleri açısından tartışılmalıdır. Son olarak, belirli bir dağılım fonksiyonunun seçimi açık şekilde açıklanmalıdır.

Veriler herhangi bir dağılıma uymuyorsa, dağılımın sol kuyruğu (en düşük etki konsantrasyonları) daha dikkatli analiz edilmelidir. Bir türün alt grubu özellikle hassas olarak tanımlanabiliyorsa ve bu alt grupla ilgili verilerin sayısı yeterliyse, dağılım bu alt gruba uygun olabilir. Uygunluk olmaması durumunda, tür hassasiyeti dağılımı yöntemi kullanılmamalıdır.

Öngörülen parametre

Pragmatik nedenlerden ötürü, tür hassasiyeti dağılımı profilinde türlerin %5'inin altında oluştuğu noktaya karşılık gelen konsantrasyonun, PNEC belirlenmesinde bir ara değer olarak türetilmesi gerektiğine karar verilmiştir. Bu konsantrasyonla ilişkili %50 güven aralığı (CI) da türetilmelidir.

PNEC öngörülmesi

PNEC aşağıda belirtilen şekilde hesaplanır:

Denklem R.10-1

Burada AF, tanımlanan diğer belirsizlikleri yansıtan 5 ile 1 arasındaki uygun bir değerlendirme faktörüdür. Artan güven temelinde değerlendirme faktörünün 5'in altına düşürülmesinin tamamen gerekçelendirilmesi gerekir. Değerlendirme faktörünün tam değeri, 5. yüzdelik dilimdeki sapmanın etrafındaki belirsizliklerin değerlendirilmesine dayanmalıdır. Değerlendirme faktörünün boyutu belirlenirken minimum olarak aşağıdaki noktalar dikkate alınmalıdır:

· veri tabanının ve kapsanan sonlanma noktalarının genel kalitesi, örn., tüm veriler "gerçek" kronik çalışmalardan (örneğin tüm hassas yaşam aşamalarını kapsayan) elde edilmişse;

· veri tabanı tarafından kapsanan taksonomik grupların çeşitliliği ve temsil edilebilirliği ve organizmaların yaşam formları, beslenme stratejileri ve trofik düzeylerindeki farklılıkların ne ölçüde temsil edildiği;

· Kimyasalın varsayılan etki şekli hakkında bilgi (uzun süreli maruz kalmayı da kapsayan). Gerekçelendirme ile ilgili ayrıntılarda, etki şekli oluşturulmuş yapısal olarak benzer maddeler referans alınabilir;

· 5. Yüzdelik dilim tahmini etrafındaki istatistiksel belirsizlikler (örn. uyum derecesi veya 5. Yüzdelik dilim çevresindeki güven aralığı boyutunda yansıtılan) ve farklı güven düzeylerinin dikkate alınması (örn. tür hassasiyeti dağılımının %5'i (%50) ile tür hassasiyeti dağılımının %5'inin (%95) karşılaştırılmasıyla);

· laboratuvardan sahaya ekstrapolasyonu değerlendirmek için, mevcut olduğu yerlerde saha ve mezokozm çalışmaları ve 5. Yüzdelik dilim ile mezokozm/saha çalışmaları arasındaki karşılaştırmalar

PNEC belirlemek amacıyla kullanılan yöntem için tam bir gerekçe verilmelidir. Diğer tavsiyeler

Tür hassasiyeti dağılımının %5'inin altındaki NOEC değerlerinin risk değerlendirme raporunda tartışılması gerekir. Örneğin, bu tür tüm NOEC değerleri tek bir trofik düzeydense, bu belirli bir hassas grubun var olduğuna dair bir gösterge olabilir ve istatistiksel ekstrapolasyon yöntemini uygulamak için altta yatan bazı varsayımların karşılanmayabileceğini ifade eder;

Belirleyici PNEC, aynı veri tabanı üzerinde “standart” değerlendirme faktörü yaklaşımı uygulanarak türetilmelidir;

Mezokozm çalışmaları mevcutsa, bunlar da değerlendirilmeli ve standart yönteme (belirleyici yaklaşım) göre rehber belge izlenerek bir PNEC türetilmelidir.

Çeşitli PNEC tahminleri karşılaştırılmalı ve tartışılmalıdır ve bir PNEC değerinin nihai seçimi bu karşılaştırmaya dayanmalıdır.

R.10.3.2 Deniz ortamı

R.10.3.2.1 Giriş

Deniz etkileri değerlendirmesi, ideal olarak, ekolojik olarak ilgili bir dizi tuzlu su türü (örneğin, algler, omurgasızlar ve balıklar) kullanılarak oluşturulan verilere dayanmalıdır. Bununla birlikte, bu tür veriler nadiren mevcuttur ve bu nedenle deniz zararlılık değerlendirmesinin tatlı su ve tuzlu su organizmaları hakkındaki mevcut verilere nasıl dayandırılabileceğine dair rehberlik sağlanmıştır.

Tatlı sulara kıyasla deniz ortamında tür çeşitliliğinin (yalnızca deniz ortamında bulunan birden fazla taksonun varlığı da dahil olmak üzere) daha fazla olmasının, türlerin hassasiyetlerinin dağılımının daha geniş olmasını ve ekstrapolasyonda daha yüksek bir belirsizliği ifade ettiği varsayılmaktadır. Tablo R.10-5 , üç standart tatlı su türü ile yapılan testlerden elde edilen verilere dayanan değerlendirmeler için 10.000 değerinde faktör içeren deniz zararlılık değerlendirmesi için değerlendirme faktörlerini açıklamaktadır.

Tarihsel olarak, kentsel ve endüstriyel gelişmeden kaynaklanan kimyasal üretim ve kullanım yolları, tatlı su ortamının bu maddelerden ötürü en çok risk altında olan hidrosfer olarak değerlendirilmesine yol açmıştır. Sonuç olarak, yeni ve mevcut maddelerin oluşturduğu zarar ve riskleri değerlendirmeye yönelik çoğu düzenleyici plan, öncelikle tatlı su topluluklarının korunmasına odaklanmıştır. Sonuç olarak, kimyasal maddelerin tatlı su organizmalarına ekotoksisitesi hakkında önemli miktarda veri mevcuttur (ECETOC, 1994a)7.

Nehir ağzı ve deniz sularına giren maddelerin potansiyel etkisinin değerlendirilmesine ihtiyaç duyulduğunda, herhangi bir zararlılık veya risk değerlendirmesi, ideal olarak, ekolojik olarak ilgili bir dizi tuzlu su türü (örneğin algler, omurgasızlar ve balıklar) kullanılarak oluşturulan verilere dayanmalıdır. Tatlı sulara göre deniz sularında bulunan türlerin (özellikle omurgasızların) daha fazla olan çeşitliliği göz önüne alındığında, bu özellikle önemlidir. Bununla birlikte, Baltık Denizi'ndeki gibi belirli bir ortamda var olan özel koşulların, tür çeşitliliğinde azalma veya sınırlılığa ve/veya düşük veya değişken tuzluluk gibi belirli baskı koşullarına yol açtığı durumlar da vardır. Düşük tür çeşitliliğinin mevcut olduğu bu tür durumlarda, tekli türler üzerindeki olumsuz etkiler, özelleşmiş ekosistem üzerinde yıkıcı etkilere sahip olabilir. Bu nedenle, yüksek tür çeşitliliği geniş bir hassasiyet dağılımına, ancak aynı zamanda önemli ölçüde işlevsel örtüşmeye yol açarken, düşük tür çeşitliliği daha düşük hassasiyet dağılımına neden olabilir, ancak ekosistem işlevinin bireysel temel türlere bağımlılığını artırabilir.

Her iki durumda da, etki değerlendirmesi, mümkün olduğu durumlarda, dikkate alınan çevresel katmanla ilgili verileri kullanmalıdır. Bununla birlikte, tatlı sudaki durumla karşılaştırıldığında, kimyasal maddelerin nehir ağzı ve deniz organizmaları üzerindeki etkilerine ilişkin nispeten az veri vardır. Bu nedenle, pratikte zararlılık/risk değerlendirmeleri için tuzlu su toksisite verilerinin gerekli olduğu, ancak mevcut olamayabileceği durumlar olacaktır. Bu durumlarda, nehir ağzı/deniz türleri için veriler yerine tatlı su verilerini kullanmak gerekebilir (Schobben ve ark., 1994; Karman ve ark., 1998). Deniz sularındaki riski karakterize etmek için tatlı su türlerine ilişkin verileri kullanırken, her iki tipteki tür için oluşturulan etki verilerinin karşılaştırılabilirliğinin net bir şekilde anlaşılması gereklidir. Ayrıca, acı suda yaşayan türlerin, gerçek deniz koşullarında yaşayan aynı türlerin aksine, katlanmak zorunda oldukları tuzluluk (ozmotik) stresi nedeniyle daha hassas olduğuna ilişkin bazı kanıtlar (örn. bazı metaller için) mevcuttur.

7 ECETOC veritabanı, 121 türü kapsayan 361 kimyasala ilişkin 2.203 girdiden oluşmaktadır. Tatlı su türlerine ait veriler 1862 girdiye (%84.5) karşılık gelirken, tuzlu su (nehir ağzı/deniz) türlerine ait veriler 341 girdiyi (%15.5) oluşturmuştur.

Bu koşullar altında, toksisite verilerinin uygulanabilirliği durum bazında dikkate alınmalıdır.

R.10.3.2.2 Veriler

Tuzlu sularda tatlı sulara kıyasla daha geniş çeşitlilikte taksonomik grupların (özellikle omurgasızların) bulunduğu ve birçok grubun yalnızca deniz sularında bulunduğu uzun yıllardır kabul edilmektedir (bkz. Russell ve Yonge, 1928; Tait, 1978). Moss (1988), deniz sularında 56 şubenin, tatlı suda ise 41 şubenin bulunduğunu belirtmiştir. Hiçbir şube sadece tatlı sularla sınırlı kalmazken, sadece deniz sularında bulunan 15 şube bulunmaktadır. Bu farklılıklar, kısmen, çok hücreli hayvanların denizlerde ortaya çıkması ve en eski fosil kayıtlarından bu yana çok sayıda bulunmalarından kaynaklanmaktadır.

Bununla birlikte, herhangi bir veri değerlendirmesinin önemli bir kısmı, deniz ortamındaki etkilerin öngörülmesinde tatlı su ekotoksisitesi verilerinin ana bölümünün yararlılığının bir değerlendirmesini içermelidir. Bu tür verilerin kullanılabildiği yerlerde, daha ileri araştırmanın odak noktası, özellikle deniz koşullarını karakterize eden ek faktörlere odaklanabilir. Tatlı su ve deniz türlerinin hassasiyetinin karşılaştırılabilirliği üzerine yapılan çalışmalar, karşılaştırılabilir bir veri setinin mevcut olduğu madde seviyesinin düşük olması nedeniyle engellenmiştir. Bununla birlikte, bu tür verilerin mevcut olduğu yerlerde, karşılaştırılabilir testlerin ve sonlanma noktalarının eşleştirildiği durumlarda hassasiyette sistematik bir önyargı olmadığını gösterme eğiliminde olmuştur. Mevcut verilerin çoğunu bir araya getiren yakın zaman önce yayınlanmış bir rapor bu bulguları doğrulamıştır (ECETOC, 2000). Geçerli tarihte mevcut verilere dayanarak aşağıda belirtilen sonuçlara varılabilir:

· genel olarak, gözden geçirilen veriler ve mevcut deniz risk değerlendirme uygulamaları, tatlı su ve tuzlu su biyotasının ekotoksikolojik cevapları arasında, en azından olağan sucul taksonlar (yani, balıklar, kabuklular, algler) için makul bir korelasyon olduğunu göstermektedir. Dikkate alınan üç trofik düzey boyunca sistematik olarak geçerli olan şekilde, tatlı su ve tuzlu su biyotası arasında hassasiyette belirgin bir fark görünmemektedir;

· değerlendirildiğinde, her ortam içindeki trofik düzeyler arasındaki farklar, genellikle ortamlar arasındaki fark kadar anlamlı veya hatta daha fazla olmuştur. Bu tür bir değişkenlik, mevcut risk değerlendirme uygulamalarında değerlendirme faktörlerinin kullanımında dolaylı olarak varsayılmaktadır;

· tatlı su ve deniz biyotasının görünür hassasiyetindeki farklılıkların ayrı ayrı bileşikler için gözlemlendiği yerlerde, bu farklılıklar sürekli olarak 10 faktör (<1 log birim) içinde ve genellikle biraz daha az olmuştur;

· bu tür eşleşmiş tür karşılaştırmaları için hassasiyetteki ortalama farklılıklar tipik olarak ~ 2 kat içindedir;

· bununla birlikte, trofik seviyeler içinde çeşitli metaller ve pestisitler için 10 kat daha fazla farklılıklar gösterilmiş olup, bu maddeler için, zararlılık değerlendirmesi ve PNEC türetilmesi amacıyla tatlı su ve tuzlu su verilerinin havuz halinde birleştirilmemesi gerektiğini göstermektedir.

Risk değerlendirme amacıyla tuzlu su etki verilerinin yerine veya bunlara ek olarak tatlı su akut etki verilerinin kullanılmasının, incelenen ampirik veriler tarafından kontrendike olduğu görülmemiştir. Bu nedenle, havuz halinde birleştirilmiş verilerin kullanımı önerilir. Bu tür durumlarda, PNEC değerleri, ortama bakılmaksızın en hassas sonlanma noktasından türetilmelidir.

Uygun verilerin eksikliğinden dolayı uzun süreli etki verilerinin karşılaştırması yapılmamıştır, ancak yine de tatlı su veya deniz türlerine yönelik sistematik bir önyargı olacağına inanmak için hiçbir neden yoktur. Bu nedenle, tatlı su veya deniz balıkları, kabuklular ve alglerle ilgili verilerin, her iki çevresel katmandaki risklerin değerlendirilmesi için birbirinin yerine geçebilecek şekilde kullanılması önerilmektedir.

R.10.3.2.3 Deniz suyu balıkları için PNEC hesaplama:

Tatlı suya kıyasla deniz ortamında tür çeşitliliğinin daha fazla olması (yalnızca bu ortamda bulunan bir dizi taksonun varlığı da dahil olmak üzere), türlerin hassasiyet dağılımının daha geniş olduğu anlamına gelebilir. Bu nedenle, üç takson modelinin tatlı su sistemleri için geliştirilen değerlendirme faktörleri kullanılarak hassas türlerin kapsanacağına dair yeterli kesinlik sunup sunmadığını dikkate almak gerekir. Mevcut verilere dayanarak net bir yargıya varmak mümkün olmadığından, bu daha fazla takson çeşitliliğinin daha geniş bir tür hassasiyeti dağılımı sağlayacağını varsaymak akıllıca kabul edilir. Bu nedenle, yalnızca tatlı su veya tuzlu su algleri, kabuklular ve balıklara ilişkin verilerin mevcut olduğu durumlarda, ekstrapolasyondaki daha yüksek belirsizliği yansıtmak üzere, tatlı sular için PNEC su değerinin türetilmesi amaçlı olandan daha yüksek bir değerlendirme faktörü uygulanmalıdır. Örneğin rotiferler, ekinodermler (derisi dikenliler) veya yumuşakçalar gibi ek taksonomik gruplar için veri mevcut olduğunda, ekstrapolasyondaki belirsizlikler azalır ve bir veri setine uygulanan değerlendirme faktörünün büyüklüğü azaltılabilir. Bu gruplar için test protokolleri Amerikan Test ve Materyaller Topluluğu, Uluslararası Deniz Keşifleri Konseyi ve ABD Çevre Koruma Ajansı (OECD, 1998a) gibi kuruluşlardan edinilebilir. Deniz türleri için mevcut olan standartlaştırılmış testlerin listesi Ek R.7.8-2'de mevcuttur. Verilen değerlendirme faktörleri, tatlı su ve tuzlu su türleri arasındaki toksisitenin tür karşılaştırılabilirliği ve tatlı su ve tuzlu sularda çeşitlilikteki farklılık sorunu hakkındaki mevcut bilimsel anlayışa dayanmaktadır. Ek bilgiler elde edildikçe bunların yeniden gözden geçirilmesi gerekebilir.

Ek deniz taksonlarını kapsayan şekilde yapılan daha büyük tür hassasiyeti dağılımı varsayımının sınırlı verilere dayandığı ve ihtiyati olduğu kabul edilmektedir. Deniz türleri hakkında ek toksisite verilerinin oluşturulması, biriken kanıtların sistematik bir incelemesinin ardından daha düşük veya daha yüksek değerlendirme faktörleri dikkate alınabilecek olmasıyla bu varsayımın daha da geliştirilmesine olanak tanıyabilir.

Ek değerlendirme faktörünün, düşük tür çeşitliliğinin bireysel türlerde yüksek ekosistem bağımlılığı ile sonuçlanabileceği yukarıda belirtilen durumları kapsamak için yeterli olduğu düşünülmektedir.

Değerlendirme faktörleri, L(E)C50 değerlerinin türetildiği kısa süreli akut çalışmalar için daha yüksek değerlerden EC10 veya NOEC değerlerinin türetildiği uzun süreli kronik çalışmalar için daha düşük değerlere büyüklük olarak azalır. Uzun süreli çalışmalar için, daha geniş bir tür yelpazesi hakkında bilgi elde edildikçe değerlendirme faktörlerinin büyüklüğü de azalır. Tablo R.10-5 içerisinde açıklanan değerlendirme faktörleri, normalde mevcut veri setlerine uygulanacak olanlardır. Bununla birlikte, faktörlerin uygulanması ve yeni verilerin üretilmesinde pragmatik bir yaklaşıma olanak tanıyabilecek şekilde veri setinin yorumlanmasına uzman görüşü uygulanan bazı durumlar mevcuttur. Uzman görüşünün uygulandığı her durumda, tam bir gerekçe sunulmalıdır.

Tablo R.10-5 Farklı veri setlerine ilişkin tuzlu su için PNEC su değerinin türetilmesi amacıyla önerilen değerlendirme faktörleri

Veri seti

Değerlendirme faktörü

Üç trofik düzeydeki üç taksonomik grubun (algler, kabuklular ve balıklar) tatlı su veya tuzlu su temsilcilerinden en düşük kısa süreli L(E)C50

10.000 a)

Üç trofik düzeydeki üç taksonomik grubun (algler, kabuklular ve balıklar) + iki ek deniz taksonomik grubunun (örn. ekinodermler, yumuşakçalar) tatlı su veya tuzlu su temsilcilerinden en düşük kısa süreli L(E)C50

1000 b)

Bir uzun süreli sonuç (örn. EC10 veya NOEC) (tatlı su veya tuzlu su kabuklularının üremesi veya balık büyüme çalışmalarından)

1000 b)

İki trofik düzeyi temsil eden tatlı su veya tuzlu su türlerinden (algler ve/veya kabuklular ve/veya balıklar) iki uzun süreli sonuç (örn. EC10 veya NOEC)

500 c)

Üç trofik düzeyi temsil eden üç tatlı su veya tuzlu su türünden (normalde algler ve/veya kabuklular ve/veya balıklar) elde edilen en düşük uzun süreli sonuçlar (örn. EC10 veya NOEC)

100 d)

İki trofik düzeyi temsil eden tatlı su veya tuzlu su türlerinden (algler ve/veya kabuklular ve/veya balıklar) iki uzun süreli sonuç (örn. EC10 veya NOEC) + ek bir deniz taksonomik grubundan (örn. ekinodermler, yumuşakçalar) bir uzun süreli sonuç

50

Üç trofik düzeyi temsil eden üç tatlı su veya tuzlu su türünden (normalde algler ve/veya kabuklular ve/veya balıklar) elde edilen en düşük uzun süreli sonuçlar (örn. EC10 veya NOEC) + ek deniz taksonomik gruplarından (örn. Ekinodermler (derisidikenliler), yumuşakçalarlar) iki uzun süreli sonuç

10

Tablo R.10-5 için notlar:

Değerlendirme faktörünü değiştirmenin kanıtı, genel olarak, alg, kabuklular ve balık türleri ile temsil edilenler dışındaki (ekinodermler veya yumuşakçalarlar gibi) ek besleme stratejileri / yaşam formları / taksonomik grupları kapsayan daha geniş bir tür seçiminden elde edilen verilerin mevcudiyetinin bir değerlendirmesini içermelidir. Özellikle deniz türlerini temsil eden ek taksonomik gruplar için veriler mevcut olduğunda bu durum geçerlidir. Mevcut veriler ve değerlendirme faktörünün boyutu ve çeşitliliği ile ilgili olarak dikkate alınması gereken konulara ilişkin daha spesifik tavsiyeler aşağıda belirtilmiştir.

Maddelerin memelilerin, kuşların, sucul veya diğer vahşi yaşam türlerinin endokrin sistemini bozabileceğine dair doğrulanmış kanıtlar mevcutsa, değerlendirme faktörünün böyle bir etki şeklinin neden olduğu etkilere karşı koruma sağlamak için yeterli olup olmayacağı veya faktörde bir artışın uygun olup olmayacağı da dikkate alınmalıdır.

a)

Kısa süreli toksisite verilerinde faktörün 10.000 olarak kullanılması konservatif ve koruyucu bir faktör oluşturur ve olumsuz etkilere neden olma potansiyeli olan maddelerin zararlılık değerlendirmesinde tanımlanmasını sağlamak için tasarlanmıştır. Yukarıda açıklanan tanımlanmış belirsizliklerin her birinin genel belirsizliğe önemli bir katkıda bulunduğunu varsayar.

Herhangi bir madde için, bunun böyle olmadığına veya belirsizliğin belirli bir bileşeninin diğerlerinden daha önemli olduğuna dair kanıt olabilir. Bu durumlarda, bu faktörü değiştirmek gerekebilir. Bu değişiklik, mevcut kanıtlara bağlı olarak değerlendirme faktöründe artma veya azalmaya yol açabilir. Bölüm R.10.3.3'te tanımlanan aralıklı salımlı maddeler haricinde, kısa süreli toksisite verilerinden tuzlu su için bir PNECsu değerinin türetilmesinde hiçbir koşulda 1000'den düşük bir faktör kullanılmamalıdır

Değerlendirme faktörünün değiştirilmesi için kanıtlar aşağıdakilerden birini veya birkaçını içerebilir:

· yapısal olarak benzer bileşiklerden daha yüksek veya daha düşük bir faktörün uygun olabileceğini gösterebilen kanıt.

· etki şekline ilişkin bilgiler, bazı maddelerin yapıları nedeniyle belirli olmayan bir şekilde hareket ettikleri bilinebilir. Bu nedenle daha düşük bir faktör düşünülebilir. Aynı şekilde, bilinen spesifik bir etki şekli daha yüksek bir faktöre yol açabilir.

· en az üç trofik düzeydeki türlerin taksonomik gruplarını kapsayan çeşitli türlere ait verilerin bulunması. Böyle bir durumda, değerlendirme faktörleri yalnızca bu çoklu veri noktaları en hassas taksonomik grup (diğer gruplardan 10 kat daha düşük akut toksisitesi olan grup) için mevcutsa azaltılabilir

10000 değerindeki bir değerlendirme faktöründe değişiklikler, beraberindeki kanıtlarla birlikte tam olarak raporlanmalıdır.

b)

Algler, kabuklular ve balık türleri ile temsil edilenler dışındaki ek taksonomik grupları (ekinodermler veya yumuşakçalar gibi) kapsayan daha geniş bir tür seçiminden elde edilen verilerin mevcut olduğu durumlarda; en azından deniz türlerini temsil eden iki ek taksonomik grup için veri mevcutsa 1000 değerinde değerlendirme faktörü geçerlidir.

Bu sonuç kısa süreli alg, kabuklular veya balık testlerinde en düşük L(E)C50'yi gösteren taksonomik grup için oluşturulmuşsa, tek bir uzun süreli sonuç (örneğin EC10 veya NOEC) (tatlı su veya tuzlu su kabukluları veya balık) için değerlendirme faktörü 1000 olarak uygulanır.

Mevcut tek uzun süreli sonuç (örn. EC10 veya NOEC) kısa süreli testlerden en düşük L(E)C50 değeri bulunmayan bir türden ise, mevcut değerlendirme faktörlerini kullanan diğer daha hassas türler için koruyucu olarak kabul edilemez. Bu nedenle, zararlılık değerlendirmesi, değerlendirme faktörü 10.000 alınarak kısa süreli verilere dayanmaktadır. Bununla birlikte, normalde en düşük PNEC geçerli olmalıdır.

Değerlendirme faktörünün 1000 olarak alınması aynı zamanda, iki trofik düzeyi (tatlı su veya tuzlu su algleri ve/veya kabukluları ve/veya balıklar) kapsayan iki uzun süreli sonucun (örn. EC10 veya NOEC) en düşüğünde, bu sonuçlar (örn. EC10 veya NOEC) kısa süreli testlerin en düşük L(E)C50 değerini gösteren tür için oluşmamış ise geçerlidir.

Akut olarak en hassas türlerin en düşük uzun süreli değerden daha düşük bir L(E)C50 değerine sahip olduğu durumlarda bu geçerli olmamalıdır. Bu gibi durumlarda, kısa süreli testlerin en düşük L(E)C50'sinde değerlendirme faktörü 1000 değerinde uygulanarak PNEC elde edilebilir.

c)

500 değerinde bir değerlendirme faktörü, iki trofik düzeyi (tatlı su veya tuzlu su algleri ve/veya kabukluları ve/veya balıklar) kapsayan iki uzun süreli sonucun (örn. EC10 veya NOEC) en düşüğü için, bu sonuçlar bu türlerle kısa süreli testlerde en düşük L(E)C50'yi gösteren bu trofik düzeyleri kapsayan şekilde oluşmuşsa geçerlidir. Aşağıdaki durumlarda bu faktörün düşürülmesi düşünülebilir:

· Balıklar, kabuklular ve algleri kapsayan en hassas türlerin incelendiğini yüksek olasılıkla belirlemek, diğer bir deyişle üçüncü bir taksonomik gruptan daha uzun süreli bir sonucun (örn. EC10 veya NOEC) mevcut verilerden daha düşük olmayacağını belirlemek zaman zaman mümkün olabilir. Bu tür durumlarda, değerlendirme faktörünün 100 olarak kullanılması doğrulanabilir;

· sadece iki türden en düşük uzun süreli sonuca (örneğin EC10 veya NOEC) uygulanan azaltılmış bir değerlendirme faktörü (sadece bir kısa süreli test ise 100'e, deniz türleri üzerinde iki kısa süreli test varsa 50'ye) aşağıda belirtilen durumda uygun olabilir:

· Deniz taksonomik gruplarını temsil eden ek türler (örneğin ekinodermler veya yumuşakçalar) için kısa süreli testler gerçekleştirilmiştir ve bunların en hassas grup olmadığını göstermektedir, ve;

· Bu deniz grupları için oluşturulan uzun süreli sonuçların (örneğin EC10 veya NOEC) halihazırda elde edilenden daha düşük olmayacağı yüksek bir olasılıkla belirlenmiştir. Bu, maddenin biyobirikim potansiyeli yoksa özellikle önemlidir.

Aynı zamanda, 500 değerinde değerlendirme faktörü üç trofik düzeyi kapsayan üç uzun süreli sonucun (örneğin EC10 veya NOEC) en düşük değeri için de, bu sonuçlar kısa süreli testlerde en düşük L(E)C50'yi gösteren bu taksonomik gruptan üretilmediğinde geçerlidir. Ancak, akut olarak en hassas türlerin en düşük uzun süreli sonuç (örneğin EC10 veya NOEC) değerinden daha düşük bir L(E)C50 değerine sahip olduğu durumda bu geçerli olmamalıdır. Bu gibi durumlarda, kısa süreli testlerde en düşük L(E)C50 değerinde değerlendirme faktörü 1000 değerinde uygulanarak PNEC türetilebilir.

d)

Üç trofik seviyede üç tatlı su veya tuzlu su türünden (algler, kabuklular ve balıklar) daha uzun süreli toksisite sonuçları (örneğin EC10 veya NOEC) elde edildiğinde 100 değerinde bir değerlendirme faktörü uygulanacaktır.

Aşağıdaki durumlarda değerlendirme faktörü en az 10'a düşürülebilir:

· deniz taksonomik gruplarını temsil eden ek türler (örneğin ekinodermler veya yumuşakçalar) için kısa süreli testler gerçekleştirildiğinde ve bunların en hassas grup olmadığını gösterdiğinde, ve bu türler için oluşturulan uzun süreli sonuçların (örneğin EC10 veya NOEC) halihazırda elde edilenden daha düşük olmayacağı yüksek bir olasılıkla belirlendiğinde.

· ek taksonomik gruplar için kısa süreli testler (örneğin ekinodermler veya yumuşakçalar), bunlardan birinin akut olarak en hassas grup olduğunu ve bu tür için uzun süreli bir test yapıldığını gösterdiğinde.

Bu, yalnızca diğer taksonlardan üretilen ek uzun süreli sonuçların (örn. EC10 veya NOEC) halihazırda mevcut olan uzun süreli sonuçlardan daha düşük olmayacağı yüksek bir olasılıkla belirlendiğinde geçerli olacaktır.

Yalnızca laboratuvar çalışmalarına dayanılarak 10 değerindeki faktör azaltılamaz.

Deniz organizmaları için PNEC hesaplamasına yönelik istatistiksel ekstrapolasyon yöntemleri, yeterli veri mevcut olduğunda kullanılabilir. Bu yöntemler hakkında daha fazla bilgi ve bunları risk değerlendirme amaçları için uygulama ön koşulları, bu belgede Bölüm R.10.3.1.3 'te bulunabilir.

R.10.3.3 Aralıklı salımlar durumunda su için PNEC hesaplanması

Tatlı su veya deniz suları için türetilen PNEC değerleri, çevresel maruz kalmanın sabit olduğuna (örn. sürekli veya sık salınımdan kaynaklanabilir) ilişkin dolaylı varsayıma dayanmaktadır.

Bununla birlikte, çoğu durumda salımlar zamanla sınırlı olacaktır, buna bir örnek seri üretimden kaynaklanan emisyonlar olabilir (“aralıklı salımlar” tanımına ilişkin ayrıntılar için, bakınız bölüm R.16.2.1.5). Bu gibi durumlarda, çevresel maruz kalma zamanla da sınırlı olacaktır ve maruz kalma aniden durduğunda, popülasyonların uzun süreli olduğundan daha yüksek konsantrasyonları tolere edebilecekleri varsayılmaktadır.

Bu durumlarda, kısa süreli L(E)C50 değerleri PNECsu, aralıklı değerini türetmek için kullanılır. Bu gibi durumlar için PNECsu, aralıklı değeri normalde üç trofik düzeyden en az üç kısa süreli testin en düşük L(E)C50 değerine değerlendirme faktörünün 100 olarak uygulanmasıyla elde edilir.