Çevre Kalite Standartları ve Hesaplama Yöntemleri Oya OKAY İstanbul Teknik Üniversitesi TC Orman ve Su İşleri Bakanlığı Su Yönetimi Genel Müdürlüğü, Hizmet içi Eğitim Kasım, 2014, Afyonkarahisar

Su, sediment ve biyotadaki kirletici veya kirletici gruplarının ekosisteme olumsuz etki yaratmayacak düzeydeki konsantrasyonu Çevre Kalite Standartları (ÇKS) AMAÇ Canlıların korunması

Su Çerçeve Direktifi (SÇD) için Ortak Uygulama Stratejisi (2000/60/EC) Doküman no:27 Çevre Kalite Standartlarının Çıkarımı için Teknik Kılavuz Kılavuz

Çevre koruma yönetimi konusunda bütünleşik bir yaklaşım getirmektedir. Amaç: Tüm yüzey sularının (nehirler, göller, geçiş ve kıyı suları) korunması ve sucul ekosistemlerin durumunun iyileşmesi hedefine yönelik bir çerçeve oluşturmaktadır. Su Çerçeve Direktifi

Su kalitesi hedefi belirlemek için önce her bir yönetim birimi olan su kütlelerinin kalite durumuna göre sınıflandırılması gereklidir. Nihai sınıflandırma Ekolojik kalite Kimyasal kalite Su kütlelerinin sınıflandırılması

Öncelikli kirleticiler –Avrupa Komisyonu (EC) belirler. –Revizyon: 4 yılda bir Spesifik kirleticiler –Üye Devletler (ulusal makamlar) belirler. –Revizyon: 6 yılda bir ÇKS Hangi kirleticiler için????

“Kimyasal kalite” belirlemede kullanılır Öncelikli Kirleticiler 13 Ocak 2009’da yürürlüğe giren Direktif sucul yaşam için ya da sucul yaşam yolu ile diğer canlılar için önemli risk teşkil eden tehlikeli maddelerin listesini yayınlamıştır. Direktif, “öncelikli maddeler”den kaynaklanan kirliliğin azaltılmasını ve “öncelikli tehlikeli maddeler”in deşarj ve emisyonlarının aşamalı olarak durdurulmasını istemektedir. Direktif, söz konusu maddelerle ilgili çevresel kalite standartlarını (ÇKS) da içermektedir.

Her ülke spesifik (özel) kirleticilerinin su, sediment veya biyotadaki miktarlarının bunlara ait çevresel kalite standartları ile karşılaştırılması gerekir “Ekolojik kalite” Spesifik kirleticiler Spesifik kirleticilerin belirlenmesi (IMPRESS kılavuzu, COMMPS) SÇD Ek VIII: Üye ülkeler spesifik kirleticilerini (su kütlesine önemli miktarlarda deşarj edilmekte olan kirleticiler) belirlemelidirler.

2008/105/EC: Hg, HCBD, HCB: 3 madde için biyotada ÇKS 2011/0429 (COD): Bromlu difenileter, Floranten, Hekzaklorobenzen, HCBD, Hg, PAH, Dicofol, PFOS, PCDD/F, HBCDD, Heptaklor ve heptaklor epoksit: 12 madde için biyotada ÇKS

Su Sediment Biyota ÇKS

Ref: OUS, Teknik Kılavuz 27

ÇKS su Belirlenmesi Bir kimyasalın uzun ve kısa süreli etkilerinin belirlenebilmesi için iki farklı kalite standartı gereklidir “Maksimum kabul edilebilir konsantrasyon” (MAK-ÇKS) Kimyasalların yol açacağı kısa-süreli etkilerden korunmak için “Yıllık ortalama konsantrasyon” (YO-ÇKS) Kimyasalların yol açacağı uzun süreli etkilerden korunmak için

ÇKSsu MAK-ÇKSYO-ÇKS Uzun dönemli maruz kalma verileri Kronik toksisite verileri (NOEC, NOEL, EC 10 ) Kısa dönemli maruz kalma verileri Akut toksisite verileri (L(E)C 50 ) ÇKS su Belirlenmesi

Veritabanları EPA (Environmental Protection Agency) Ecotox Veri tabanı ESIS (European chemical Substances Information System) JRC (Joint Research Center) web sitesi HSDB (Hazardous Substances Data Bank) Veritabanı Chemwatch veritabanı OECD (The Organisation for Economic Co-operation and Development) veritabanı UNEP (United Nations Environment Programme) OECD SIDS Veri tabanı (Screening Information Dataset) ECHA IUCLID Veritabanı (European Chemical Agency-International Uniform Chemical Information Veritabanı) Ekotoksikolojik Verilerin Toplanması

Güvenilirlik Test metodunun kalitesi ve yöntem Test sonuçları ve tekrarlanabilirlik İlgililik: Test yönteminin hedef sorunun cevabını vermeye uygunluğu Veri kalitesi

Tatlı su Tuzlu su Su tipi Alg Küçük kabuklu (su piresi) Balık Diğerleri Trofik seviye Akut (EC50/LC50) Kronik (NOEC/NOEL/EC 10 ) Test tipi Ekotoksikolojik Verilerin Sınıflandırılması

2 yöntem Türlerin geometrik ortalaması Değerlendirme faktörü (DF) Deterministik Yöntem (veri sayısı < 10) Türlerin geometrik ortalaması ETX 2.0 yazılımı SSD ( türlerin spesifik hassasiyet dağılımı) Probabilistik Yöntem (veri sayısı ≥ 10) Ekotoksikolojik Verilerin Değerlendirilmesi

Tatlı su / Tuzlu su Verilerinin birleştirilmesi Verilerin logaritmaları alınır F-test – Varyansların eşitliği t-test – Ortalamaların eşitliği Eşit varyanslar için t-test Eşit olmayan varyanslar için t-test Birleştirilebilir veriAyrı veri

En düşük NOEC / DF DF (tablodan) YO-ÇKS En düşük EC50 / DF DF (tablodan) MAK-ÇKS Deterministik Yaklaşım Tatlı su Kronik toksisite için (YO- ÇKS tatlısu ) Tablo 3.2 (sayfa 38) Tuzlu su veya Birleşik veri Kronik toksisite için (YO-ÇKS su ) Tablo 3.3 (sayfa 47) Tatlı su Akut toksisite için (ÇKS tatlısu ) Tablo 3.4 (sayfa 50) Tuzlu su veya Birleşik veri Akut toksisite için (ÇKS su ) Tablo 3.5 (sayfa 52)

ETX 2.0 yazılımı Veri sayısı ≥ 10 SSD (spesifik hassasiyet dağılımı) Probabilistik Yaklaşım Toksisite verisinin logaritmik dağılımının en düşük %5 lik kısmı kullanılır

ETX programı kullanıldıktan sonra elde edilen ÇKS değeri, veri sayısı gözönüne alınarak 1 ile 5 arasında belirlenen bir DF faktörüne bölünür. Veri SayısıDeğerlendirme Faktörü (DF) > 291

ÖRNEK Perkloroetilen (PER) (Tetrakloroetilen) için değerlendirmesi yapılan akut tatlı su verileri (15 veri) Türün Bilimsel AdıTür GrubuEC 50 /LC 50 (ug L -1 ) Chlamydomonas reinhardtiiAlg3640 Danio rerioBalık9300 Daphnia magnaKüçük kabuklu14133 Dugesia japonicaDiğer1122 Gammarus minusDiğer28600 Jordanella floridaeBalık8695 Lepomis macrochirusBalık24454 Moina macrocopaKüçük kabuklu1800 Oncorhynchus mykissBalık5964 Oryzias latipesBalık6325 Physa heterostrophaDiğer93400 Pimephales promelasBalık16658 Pseudokirchneriella subcapitataAlg Tallaperla mariaDiğer3600 Tanytarsus dissimilisDiğer26448

Perkloroetilen (PER) (Tetrakloroetilen) için değerlendirmesi yapılan akut tuzlu su verileri (13 veri) Türün Bilimsel AdıTür GrubuEC 50 /LC 50 (ug L -1 ) Acartia tonsa Diğer Americamysis bahia Diğer 8584 Artemia salina Diğer 0,022 Crangon septemspinosa Diğer Cyprinodon variegatus Balık Elminius modestus Diğer 3500 Gammarus annulatus Diğer 9100 Heterosigma akashiwo Alg 200 Menidia beryllina Balık Neanthes arenaceodentata Diğer 1300 Palaemonetes pugio Diğer 1300 Pleuronectiformes Balık 5000 Skeletonema costatum Alg 20188

İstatistik uygula: Birleştirilebilir 28 veri : Probabilistik yöntem Temel set var: MAK-ÇKS hesaplanabilir Log Kow> 3 : Veri yeterli ise sediment ve biyota için ÇKS hesabı yapılabilir.

ÖRNEK-SONUÇ Madde ismiPerkloroetilen (PER) (=Tetrakloroetilen) CAS-numarası Önerilen Kalite Standardı YO-ÇKS MAK-ÇKS Su12,0 µg L -1 23,6 µg L -1 Sediment857 µg L µg L -1 Biota Nihai ÇKS 11,1 µg L -1 MAK-KS< YO-KSMAK-KS = YO-KS olarak kabul edilir Temel set yoksa MAK-ÇKS hesaplanamaz! MAK-ÇKS Probabilistik (28 birleşik veri) HC5= 47,2; DF = 2 YO-ÇKS Deterministik (9 birleşik veri) En düşük=600 DF = 50

Tatlı ve tuzlu sular için ayrı ayrı değerlendirilir Metallerin, doğada var olmaları nedeniyle bir doğal (background) seviyeleri vardır. Bu değer her alan için farklıdır. Bu nedenle metaller için ÇKS belirlenirken bu doğal değerin (C b ) gözönüne alınması gerekmektedir. ÇKS’ nin kullanılacağı alanlarda daha önce metal seviyeleri belirlenmiş ise bu değer C b olarak kullanılır. Böyle bir değerin olmadığı durumlarda ise literatür değerlerinden faydalanılabilir, ancak bu durumda ÇKS’ nin güvenirliği düşer. ÇKS metal = ÇKS metal (türetilen) + C b ÇKS-Metaller

2 farklı yöntem: Sediment toksisite verisi Ayrışma dengesi Equilibrium partition method (EqP) ÇKSsediment Log Koc ≥ 3 Log Kow ≥ 3 ÇKS sediment Belirlenmesi

Veri: – Sedimentler ve tüm organizmalar ile yapılan test sonuçları – Akut (NOEC, NOEL, EC 10 ) veriler Hesap: ÇKS su hesabı ile aynı ÇKS sediment Sediment toksisite verisi DF (=AF) değerleri: (Kılavuz no: 27, Tablo 5.1, sayfa 96)

Toksisite verisi var mı? Kronik toksisite verisi var mı? En düşük akut veriye DF = 1000 uygula ve Ayrışma dengesi yöntemini kullan Ayrışma dengesi yöntemini uygula Deterministik veya Probabilistik yöntem uygula En düşük değeri seç ÇKS (sediment) ÇKS sediment Belirlenmesi H H E E

Hesaplar: Log K ow ≥ 5 ise ÇKS sediment = ÇKS sediment,EqP,dw /10 Ayrışma Dengesi Metodu (EqP) Tablo 11, Sayfa 172 Sayfa 98, 99

NOAEL veya NOEC NOEC bulunamıyorsa Tuzlu / Tatlı su için ayrı hesap ÇKSbiyota BMF > 1 BCF (BAF) ≥ 100 Log Kow ≥ 3 ÇKS biyota Belirlenmesi (BCF bilinmiyorsa) (Tablo 4.2, sayfa 80) (Tablo 4.5, sayfa 87)

ÇKS su ÇKS biyota Geri hesaplama ile ÇKS 2.zeh,su belirlenmesi Nihai ÇKS su En düşük değer seçilir.

Yöntem ÖZET

TATLI SU TUZLU SU AKUT TOKSİSİTE KRONİK TOKSİSİTE Veritabanlarından tatlı su akut toksisite verileri (EC50,LC50) toplanır. Veritabanlarından tuzlu su akut toksisite verileri (EC50,LC50) toplanır. Veritabanlarından tuzlu su kronik toksisite verileri (NOEC,NOEL,EC10) toplanır. Veritabanlarından tatlı su kronik toksisite verileri (NOEC,NOEL,EC10) toplanır. ÇKS SU TATLI SU TUZLU SU Toplanan tatlı su ve tuzlu su verilerinin logaritmaları alınır. Logaritması alınan verilerin varyanslarının eşitliğini sınamak için F-testi uygulanır (α=0.05). Varyansların eşit olup olmamasına göre dönüştürülmüş verilere iki uçlu t-testi uygulanır (α=0.05). Uygulanan t-testinde veri grupları arasındaki farka göre (p>0.05) veriler birleştirilerek kullanılır. VERİ SAYISI 10 veya 10’DAN BÜYÜK MÜ? HAYIREVET DETERMİNİSTİK YÖNTEM PROBABİLİSTİK YÖNTEM Toplanan veriler arasından en düşük değer ilgili tablodaki veri durumlarına göre belirlenen DF değerlerine bölünür. ETX 2.0 yazılımı kullanılarak veriler işlenir. Program çıktılarından edinilen HC5 değeri ilgili tablodaki DF değerine bölünür Veri Sayısı Değerlendirme Faktörü (DF) >301 Teknik Kılavuz 27TATLI SU TUZLU SU / BİRLEŞİK VERİ AKUTTablo 3.4Tablo 3.5 KRONİKTablo 3.2Tablo 3.3 Not 1: Alg, küçük kabuklu (özellikle su piresi) ve balıktan oluşan temel set verilerinden birinin eksik olması durumunda MAK-ÇKS hesaplanamaz. MAK-ÇKS YO-ÇKS Not 2: Hesaplamalar sonucu belirlenen MAK-ÇKS değeri YO-ÇKS değerinden daha küçükse, bu değer için YO-ÇKS değeri kullanılır. TATLI SU ve TUZLU SU VERİLERİNİ BİRLEŞTİRMEK

ÇKS SEDİMENT KİMYASALA AİT SEDİMENT TOKSİSİTE VERİLERİ MEVCUT MU? EVETHAYIR DETERMİNİSTİK YÖNTEM Toplanan veriler arasından en düşük değer seçilir ve organik karbon düzeltmesi uygulanır (TK 27 – s.95). EQUILIBRIUM PARTITIONING YÖNTEMİ Teknik Kılavuz 27, Tablo 5.1’den uygun değerlendirme faktörü (DF) seçilir ve düzeltilen değer bu faktöre bölünerek ÇKS SEDİMENT hesaplanır. Veritabanlarından uzun dönem sediment toksisite verileri toplanır. Eğer uzun dönem sediment toksisite deney verisi bulunamıyorsa, bulunan en düşük kısa dönem deney verisi 1000 değerlendirme faktörüne bölünerek ÇKS SEDİMENT hesaplanır. Kimyasala ait deneysel K OC değerleri bulunamıyorsa T.K. 27 – Tablo 11’de bulunan formüller kullanılarak hesaplanır. Yöntem hakkında detaylı bilgi (kısaltmalar, sabit değerler ve parametrelerin açıklamaları) Teknik kılavuzun bölümünde yer almaktadır. log K OW ≥ 3 veya K OC ≥ 3

ÇKS BİYOTA KİMYASALA AİT ORAL KRONİK (NOEC ORAL ) KUŞ VEYA MEMELİ TOKSİSİTE VERİLERİ MEVCUT MU? EVETHAYIR Kuş veya memelilere ait oral akut toksisite (LD50) değerleri kullanılır. En düşük LD50 değeri 3000 değerlendirme faktörüne bölünür. Deney süresi göz önünde bulundurularak en düşük toksisite değeri seçilir. Veritabanındaki değerler NOAEL ORAL (mg/kg.bw.day) birimindeyse aşağıdaki formül ve Tablo 4.1 kullanılarak değerler mg/kg birimine dönüştürülür. BCF ≥ 100 ? (BCF bilinmiyorsa log K OW ≥ 3 ? ) TATLI SU TUZLU SU Su türüne göre farklı hesaplamalar yapılır. Seçilen toksisite değeri belirlenen değerlendirme faktörü kullanılarak tatlı su KS değeri hesaplanır. Hesaplanan KS değeri aşağıdaki formülde kullanılarak ikincil zehirlenme için tatlı su ÇKS değeri hesaplanır. Formüllerde yer alan BMF değerleri Teknik Kılavuz 27, Tablo 4.5 kullanılarak belirlenir. Seçilen toksisite değeri için deney süresine göre Tablo 4.2’den yararlanılarak değerlendirme faktörü belirlenir. Seçilen toksisite değeri belirlenen değerlendirme faktörü kullanılarak tuzlu su KS değeri hesaplanır. Hesaplanan KS değeri aşağıdaki formülde kullanılarak ikincil zehirlenme için tuzlu su ÇKS değeri hesaplanır. Not: Kısa dönem oral toksisite verileri kullanılarak hesaplanan KS ve ÇKS değerleri güvenilir olmaması nedeniyle kullanılacağı yerlerde ayrıca belirtilir

İTÜ Proje Ekibi Teşekkürler