Objectives: The purpose of this study was to perform an aggregate human risk assessment for benzene in an industrial complex using the CalTOX model and to improve the reliability and predictability of the model by analyzing the uncertainty and sensitivity of the predicted assessment results. Methods: The CalTOXTM 4.0 beta model was used to evaluate a selected region, and @Risk 7.6 software was used to analyze uncertainty and sensitivity. Results: As a result of performing the aggregate risk assessment on the assumption that 6.45E+04 g/d of benzene would be emitted into the atmosphere over two decades, 3% of the daily source term to air remained in the selected region, and 97% (6.26E+04 g/d) moved out of the region. As for exposure by breathing, the predicted LADDinhalation was 2.14E-04 mg/kg-d, and that was assessed as making a 99.99% contribution to the LADDtotal. Regarding human Riskcancer assessment, the predicted human cancer risk was 5.19E-06 (95% CI; 4.07E-06-6.81E-06) (in the 95th percentile corresponding to the highest exposure level, a confidence interval of 90%). As a result of analyzing sensitivity, 'source term to air' was identified as the most influential variable, followed by 'exposure time, active indoors (h/day)', and 'exposure duration (years)'. Conclusions: As for the results of the human cancer risk assessment for the selected region, the predicted human cancer risk was 5.19E-06 (95% CI; 4.07E-06-6.81E-06) (in the 95th percentile, corresponding to the highest exposure level, a confidence interval of 90%). As a result of analyzing sensitivity, 'source term to air' was found to be most influential.
Objectives: The aim of this study was to secure the reliability of using the CalTOX model when evaluating LADD (or ADD) and Risk (or HQ) among local residents for the emission of BTEX (Benzene, Toluene, Ethylbenzene, Xylene) and by closely examining the difference in the confidence interval of the assessment outcomes according to the difference in the probability density function of input variables. Methods: The assessment was made by dividing it according to the method ($I^{\dagger}$) of inputting the probability density function in meteorological variables of the model with log-normal distribution and the method of inputting ($II^{\ddagger}$) after grasping the optimal probability density function using @Risk. A T-test was carried out in order to analyze the difference in confidence interval of the two assessment results. Results: It was evaluated to be 1.46E-03 mg/kg-d in LADD of Benzene, 1.96E-04 mg/kg-d in ADD of Toluene, 8.15E-05 mg/kg-d in ADD of Ethylbenzene, and 2.30E-04 mg/kg-d in ADD of Xylene. As for the predicted confidence interval in LADD and ADD, there was a significant difference between the $I^{\dagger}$ and $II^{\ddagger}$ methods in $LADD_{Inhalation}$ for Benzene, and in $ADD_{Inhalation}$ and ADD for Toluene and Xylene. It appeared to be 3.58E-05 for risk in Benzene, 3.78E-03 for HQ in Toluene, 1.48E-03 for HQ in Ethylbenzene, and 3.77E-03 for HQ in Xylene. As a result of the HQ in Toluene and Xylene, the difference in confidence interval between the $I^{\dagger}$ and $II^{\ddagger}$ methods was shown to be significant. Conclusions: The human risk assessment for BTEX was made by dividing it into the method ($I^{\dagger}$) of inputting the probability density function of meteorological variables for the CalTOX model with log-normal distribution, and the method of inputting ($II^{\ddagger}$) after grasping the optimal probability density function using @Risk. As a result, it was identified that Risk (or HQ) is the same, but that there is a significant difference in the confidence interval of Risk (or HQ) between the $I^{\dagger}$ and $II^{\ddagger}$ methods.
Background: Chemical emissions in the environment have rapidly increased with the accelerated industrialization taking place in recent decades. Residents of industrial complexes are concerned about the health risks posed by chemical exposure. Objectives: This study was performed to suggest modeling methods that take into account multimedia and multi-pathways in human exposure and risk assessment. Methods: The concentration of benzene emitted at industrial complexes in Daesan, South Korea and the exposure of local residents was estimated using the Caltox model. The amount of human exposure based on inhalation rate was stochastically predicted for various activity stages such as resting, normal walking, and fast walking. Results: The coefficient of determination (R2) for the CalTOX model efficiency was 0.9676 and the root-mean-square error (RMSE) was 0.0035, indicating good agreement between predictions and measurements. However, the efficiency index (EI) appeared to be a negative value at -1094.4997. This can be explained as the atmospheric concentration being calculated only from the emissions from industrial facilities in the study area. In the human exposure assessment, the higher the inhalation rate percentile value, the higher the inhalation rate and lifetime average daily dose (LADD) at each activity step. Conclusions: Prediction using the Caltox model might be appropriate for comparing with actual measurements. The LADD of females was higher ratio with an increase in inhalation rate than those of males. This finding would imply that females may be more susceptible to benzene as their inhalation rate increases.
우리나라는 최근에 토양위해성평가 지침을 마련하였으며, 앞으로 토양위해성모델 개발에 대한 필요성이 대두되고 있다. 선진국에서는 자국 내 부지특성과 노출경로를 고려한 토양위해성평가 모델을 토양정책 전반에 활용하고 있다. 본 연구에서는 선진국에서 위해성평가에 이용되는 대표적인 오염토양 위해성평가 모델을 비교분석하였다. 연구대상이 된 모델은 미국, 영국, 네덜란드에서 사용하고 있는 CalTOX, CLEA, CSOIL로서, 노출경로, 토지이용도 그리고 노출량 산정식을 중심으로 비교분석하였다. 모델 검토시 우선적으로 비교 분석된 항목은 노출시나리오, 노출경로, 입력변수의 공통사항이며, 이러한 분석결과를 토대로 선진국의 토양위해성 모델들이 공통적으로 포함하고 있는 노출경로를 추출하여, 국내에 적용 가능한 토양 위해성평가 모델개발의 기초자료로 제안하였다. 인체노출량 산정식에서는 일반적으로 미국식 방법이 국내 상황에서 사용이 용이한 것으로 판단되며, 비산먼지나 휘발물질 흡입의 경우는 네덜란드식이 기본값이 제공되어 있으므로 사용하기가 편리할 것으로 판단된다.
Objectives: This study calculated local residents exposures to VOCs (Volatile Organic Compounds) released into the atmosphere using the CalTOX model and carried out uncertainty analysis and sensitivity analysis. The model validity was analyzed by comparing the predicted and the actual atmospheric concentrations. Methods: Uncertainty was parsed by conducting a Monte Carlo simulation. Sensitivity was dissected with the regression (coefficients) method. The model validity was analyzed by applying r2 (coefficient of determination), RMSE (root mean square error), and the Nash-Sutcliffe EI (efficiency index) formula. Results: Among the concentrations in the atmosphere in this study, benzene was the highest and the lifetime average daily dose of benzene and the average daily dose of xylene were high. In terms of the sensitivity analysis outcome, the source term to air, exposure time, indoors resting (ETri), exposure time, outdoors at home (ETao), yearly average wind speed (v_w), contaminated area in ㎡ (Area), active breathing rate (BRa), resting breathing rate (BRr), exposure time, and active indoors (ETai) were elicited as input variables having great influence upon this model. In consequence of inspecting the validity of the model, r2 appeared to be a value close to 1 and RMSE appeared to be a value close to 0, but EI indicated unacceptable model efficiency. To supplement this value, the regression formula was derived for benzene with y=0.002+15.48x, ethylbenzene with y ≡ 0.001+57.240x, styrene with y=0.000+42.249x, toluene with y=0.004+91.588x, and xylene with y=0.000+0.007x. Conclusions: In consequence of inspecting the validity of the model, r2 appeared to be a value close to 1 and RMSE appeared to be a value close to 0, but EI indicated unacceptable model efficiency. This will be able to be used as base data for securing the accuracy and reliability of the model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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