都市の廃水における医薬品の1日および1時間あたりの負荷をモデル化

Modelling daily and hourly loads of pharmaceuticals in urban wastewater.

• Tanguy Pouzol
• Yves Lévi
• Jean-Luc Bertrand-Krajewski

抄録

医薬品は環境汚染物質として知られています。この汚染に関連するリスクを評価し、管理することは、環境科学の重要な研究分野となっています。しかし、廃水や環境中の医薬品濃度を正確にサンプリングして測定することは、いまだにコストがかかり、困難である。そのため、濃度の時間的変動を調べた研究は少ない。これと並行して、医薬品の発生を予測するモデルが提案されている。これらのモデルは通常、廃水処理場（WWTP）に流入する医薬品の負荷が医薬品の販売量に比例すると仮定している。しかし、多くの場合、その結果は解釈が困難である。これらのモデルの主な問題点は、排水処理場のデータがないことである。そこで、排水中の医薬品の発生に影響を与えるプロセスをよりよく理解するために、日負荷と時間負荷を予測する確率モデルが提案されている。正確な統計的医薬品販売データを用いて、集水域で1日に消費される量を経験的な確率密度関数からランダムに抽出する。次に、抽出した総量に達するまで患者を無作為に生成します。各患者について、関連する文献データに基づいて、下水道への医薬品のポソロジー、代謝、排泄率を無作為に生成します。特に、患者の時間利用データは、患者が医薬品を消費する時間と、患者がトイレに排泄する時間を抽出するために使用される。フランスの集水地の9つの分子に適用した結果、このモデルは、WWTPの入口での医薬品の1日あたりの負荷と1時間あたりの負荷の両方を正確かつ確実に予測することを示しています。

Pharmaceuticals are known contaminants of the environment. Assessing and managing the risk associated to this contamination has become an important field of study in environmental sciences. Accurately sampling and measuring pharmaceuticals concentrations in wastewater or in the environment is still costly and difficult. Thus only a few studies have looked at the temporal variability of the concentrations. In parallel, models have been proposed to predict the occurrence of pharmaceuticals. They usually assume that the loads of pharmaceuticals entering a wastewater treatment plant (WWTP) are proportional to the pharmaceuticals sales. However, most of the time, the results are difficult to interpret. The main problem with those models is the lack of data at WWTP. In this context, a stochastic model predicting daily and hourly loads is proposed to better understand the processes influencing the occurrence of pharmaceuticals in wastewater. Using accurate statistical pharmaceutical sales data, the mass consumed daily in the catchment is randomly picked from empirical probability density functions. Then, patients are randomly generated until the picked total mass is reached. For each patient, posology, metabolism and excretion rates of pharmaceuticals to the sewer system are randomly generated according to relevant literature data. In particular, time-use data are used to generate the time-use of patients to pick the times when patients consume pharmaceuticals and also when they excrete them in toilets. Applied to 9 molecules in a French catchment, results show that the model accurately and reliably predicts both the daily and hourly loads of pharmaceuticals at the inlet of the WWTP.

Copyright © 2020 Elsevier GmbH. All rights reserved.