Modeling the Global Fate and Transport of Perfluorooctane Sulfonate (PFOS) and Precursor Compounds in Relation to Temporal Trends in Wildlife Exposure
Notice bibliographique
Résumé
A global-scale fate and transport model was applied to investigate the historic and future trends in ambient concentrations of perfluorooctane sulfonate (PFOS) and volatile perfluorooctane sulfonyl fluoride (POSF)-based precursor compounds in the environment. First, a global emission inventory for PFOS and its precursor compounds was estimated for the period 1957-2010. We used this inventory as input to a global-scale contaminant fate model and compared modeled concentrations with field data. The main focus of the simulations was to examine how modeled concentrations of PFOS and volatile precursor compounds respond to the major production phase-out that occurred in 2000-2002. Modeled concentrations of PFOS in surface ocean waters are generally within a factor of 5 of field data and are dominated by direct emissions of this substance. In contrast, modeled concentrations of the precursor compounds considered in this study are lower than measured concentrations both before and after the production phase-out. Modeled surface ocean water concentrations of PFOS in source regions decline slowly in response to the production phase-out while concentrations in remote regions continue to increase until 2030. In contrast, modeled concentrations of precursor compounds in both the atmosphere and surface ocean water compartment in all regions respond rapidly to the production phase-out (i.e., decline quickly to much lower levels). With respect to wildlife biomonitoring data, since precursor compounds are bioavailable and degrade to PFOS in vivo, it is at least plausible that declining trends in PFOS body burdens observed in some marine organisms are attributable to this exposure pathway. The continued increases in PFOS body burdens observed in marine organisms inhabiting other regions may reflect exposure primarily to PFOS itself, present in the environment due to production and use of this compound as well as degradation of precursor compounds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».