Parameterization of a Brazilian scenario in the USEPA Pesticide in Water Calculator tool to estimate the environmental exposure of pesticide in surface waters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The current pesticide registration process in Brazil is mainly hazard-based and does not consider exposure and therefore risk. However, the scenario prompted changes and discussions about risk assessments by Brazilian environmental regulatory agencies. The US Environmental Protection Agency's (EPA) Pesticide in Water Calculator (PWC) model is used as a regulatory tool for aquatic exposure assessment in Canada and the USA for exposure evaluation of agrochemical products; nevertheless, the available scenarios only consider North American local conditions. This work aims to demonstrate a parametrization of the PWC model for a Brazilian scenario, considering the active ingredient glyphosate and sugarcane agronomic practices. The estimated environmental concentrations (EECs) obtained were compared with two standard EPA scenarios. Essential parameter data to build a specific local scenario were collected from the literature and official Brazilian databases. The EECs (1-in-10 years) of glyphosate according to the conditions established were 1.427 μg L−1 (1st day), 0.382 µg L−1 (21st day), and 0.2027 µg L−1 (60th day). These values can be used as exposure elements in acute and chronic risk assessments considering the agricultural practices used in the developed scenario. A 4.45-fold and 1.28-fold difference was found comparing the 1-day (1-in-10 years) average concentration of the Brazilian scenario with two EPA standard scenarios. Such a difference may affect the outcome of risk assessments, affecting regulatory decisions. This demonstrates the importance of generating more realistic scenarios for Brazil, yielding surface water EECs that consider local conditions. Integr Environ Assess Manag 2022;18:1387–1398. © 2021 SETAC KEY POINTS Estimated environmental concentrations (EECs) generated by standard EPA-PWC scenarios can differ greatly from the ones when local conditions are considered and such difference may affect the outcome of the risk assessment, and regulatory decisions. Developing local PWC scenarios, instead of developing a new exposure calculator is a more straightforward approach since it is possible build on a previously regulatory approved and validated tool. It is feasible for local regulatory, industry and academic scientific groups to build PWC local scenarios from the selection of specific local data—such as meteorological information, soil characteristics, runoff parameters—to be used as an exposure element in risk assessments. Considering that Brazil has continental extensions with different climates, soils, and representative crops, the development of local scenarios for representative regions is crucial to obtain more realistic EECs addressing aquatic risk assessments appropriately.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».