近日，中国环境监测总站金小伟高工及中国环境科学研究院吴丰昌院士联合在ES&T上发表了关于将生态风险评估从实验室预测推进到生态系统现实的VIEWPOINT.
第一作者: Xiaowei Jin, and Lin Hou
通讯作者：Fengchang Wu
通讯单位：Chinese Research Academy of Environmental Sciences (CRAES)
污染物生态风险评估（ERA）的演变在过去30年里一直是一个不断发展的话题，但重要的是要问自己它是否仍然是最新的。最初，该过程侧重于次个体终点；此后，ERA已扩展到包括景观级分析。在完全关注单一物质之后，我们现在认识到了接触污染物混合物的现实。随着化学监测和毒性测试数据库的扩大，评估技术已经从简单的风险熵数方法发展到更复杂的概率方法。概率方法（如果可以应用的话）降低了不确定性，但很少建立与该领域实际结果的联系。
传统的ERA方法严重依赖于有限数量的单个物种的实验室衍生暴露和毒性数据，而对自然生态系统中存在的复杂相互作用的研究仍然很少。这些相互作用包括物种-物种和物种-多重压力源动态（以及补偿因素）、密度依赖和恢复等种群层面的过程，以及生态系统层面的反馈。传统方法没有考虑环境中多种污染物以及各种非生物和生物因素相互作用对野生动物的影响。因此，现有方法未能捕捉到生态系统层面的全部生态风险和威胁，可能会损害生态系统的安全和功能连续性。相反，由于不考虑动物行为或补偿因素，传统方法可能会高估风险。
基于特质的方法为群落规模的压力反应和风险评估提供了一个有前景的新方向。 基于毒性数据，将群落生态学中的生态特征理论引入生态风险评估，可以更准确地预测对生态系统及其功能的影响。通过将对个体生物的影响考虑到更广泛的群落动态，这些方法可以增强对ERA的机制理解和诊断能力。未来的发展可能涉及将敏感分类群的功能特征与真实的环境压力源相结合，为特定污染物建立基于特征的反应指标。这可以促进群落层面安全阈值的构建，以进行更具环境相关性的生态风险评估。虽然在这一领域取得了一些进展，但仍然存在许多重大挑战，特别是在为欧洲和北美以外地区开发全面的分类特征数据库以及在特征和压力源之间建立强有力的机制关系方面。
实施更现实的ERA需要整合多个学科和尖端技术。分析化学和分子生物学的进步为以前所未有的精度评估生态风险提供了新的工具。基于高通量测序的环境DNA（eDNA）技术在快速有效的生物多样性监测方面显示出巨大的潜力。基于特征的方法增强了我们对物种对环境压力的反应的理解，当与特征数据库结合时，它们为敏感分类群和相关特征提供了有价值的见解。eDNA方法为评估化学污染物对以下方面的影响提供了有效的工具：（1）野生动物的发生和种群，（2）群落，以及（3）野外生态系统的功能。 eDNA技术的应用可以提高实验室毒理学评估的相关性和即时性，为生态系统管理和保护提供强有力的科学支持。
虽然非靶向筛查技术可以检测到更广泛的污染物，但它们的定性或半定量性质限制了其在定量ERA中的直接应用。将非靶向筛查与多种化学物质的靶向定量分析相结合，可以更全面地了解污染物混合物及其潜在影响。除了应用毒性数据来评估污染物的环境影响外，我们还可以在污染物浓度和生物体特征之间建立非线性关系，考虑其他生物或非生物压力源的综合影响。定量化学分析和eDNA数据的整合可能会加速预测性风险评估和生物监测的融合，从而可能更准确地评估污染物对生物多样性、群落结构和生态系统功能的影响。然而，在污染物浓度和物种多样性变化之间建立定量关系仍然具有挑战性，需要持续的研究工作。先进的数学建模和机器学习技术为使用现成的基础数据（如个体水平和分子水平的信息）预测更高层次的生态反应提供了有前景的途径。这些来自分析化学和生态学的先进技术的协同利用，再加上机器学习方法，可以催化综合生态系统评估和管理可靠性的范式转变。
图1 基于特征的自然生态系统生态风险评估框架
总之，“基于特征的群落级风险评估”代表了未来ERA的一种有前景的范式（图1）。通过结合敏感类群的特征并考虑多种生物和非生物因素，这种方法可以提高对ERA的机制理解和诊断能力。基于性状的ERA与定量化学分析和eDNA技术的整合为生态系统层面的ERA提供了新的视角。尽管在开发全面的性状数据库和在性状和压力源之间建立强有力的机制关系方面仍存在挑战，但继续朝着这个方向进行研究可能会导致社区层面的生态风险阈值更准确地反映真实的环境条件。这种整体方法有可能为水生生态系统保护和环境管理提供更坚实的基础，有效弥合实验室预测与生态系统现实之间的差距。
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