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为解决现有海鲜甲基汞（MeHg）浓度数据集地域和时间受限问题，研究人员构建 1995 - 2022 年全球海鲜 MeHg 浓度数据集。通过多步骤分析，得出不同海域和国家海鲜 MeHg 浓度数据，为评估汞环境影响提供重要数据支持。
在浩瀚的海洋世界里，海鲜是许多人餐桌上的美味佳肴。然而，有一种看不见的 “杀手” 可能隐藏在这些海鲜之中，威胁着人类的健康，它就是甲基汞（MeHg）。甲基汞是一种毒性很强的汞化合物，它能够悄无声息地损害人类的神经系统、心血管系统以及免疫系统，还会带来严重的经济损失。据估算，全球每年因甲基汞相关健康风险导致的经济损失高达 1170 亿美元 。正因如此，超过 150 个国家和组织签署了《水俣公约》（Minamata Convention on Mercury），旨在减少汞及其化合物对人类健康和环境的负面影响。
在众多接触甲基汞的途径中，饮食尤其是食用海鲜，是人类摄入甲基汞的主要方式。在美国，成年人 87% - 95% 的总汞暴露源于鱼类消费；在一些沿海岛国，居民的甲基汞暴露水平远超普通人群。所以，监测海鲜中的甲基汞浓度至关重要，这有助于评估人群面临的健康风险，进而为公众提供科学的饮食指南。
但令人遗憾的是，过去 30 年的相关研究存在诸多局限。一方面，研究大多集中在经济发达地区和汞排放量大的国家，无法全面了解全球海鲜的甲基汞水平；另一方面，多数研究仅在单个时间点或短时间内进行观测，难以掌握甲基汞浓度的时间变化趋势，也无法对高风险区域进行动态识别和预警。
为了填补这些研究空白，北京师范大学环境学院以及广东工业大学等研究机构的研究人员开展了一项重要研究。他们构建了 1995 - 2022 年全球海鲜甲基汞浓度数据集，这一成果发表在《Scientific Data》上，为相关领域的研究带来了新的曙光。
研究人员在构建数据集时运用了多种关键技术方法。首先，从 Web of Science 数据库中检索 1950 - 2024 年发表的同行评审研究，获取海鲜的总汞（THg）和甲基汞浓度数据，并进行数据筛选、标准化和分类。对于缺少直接甲基汞数据的情况，通过回归关系将总汞转换为甲基汞，并利用蒙特卡罗模拟（Monte Carlo simulation）10000 次来降低不确定性 。针对数据缺失问题，采用随机森林算法（random forest algorithm）进行插值。最后，以各国不同海域的海鲜捕捞量为权重，计算国家层面的海鲜甲基汞浓度。
研究结果
- 海洋尺度数据集构建：通过收集、筛选和处理数据，构建了全球各海域 1995 - 2022 年海鲜甲基汞浓度的长期时间序列数据集。在这个过程中，对海鲜进行分类，将海洋鱼类按营养级分类，其他海鲜归为一类，分别估算其甲基汞浓度 。
- 国家尺度数据集构建：利用各国不同海域的海鲜捕捞量作为权重，计算得出国家尺度的海鲜甲基汞浓度数据集。对于部分缺失数据，采用相应区域或全球甲基汞浓度的几何平均值进行填补 。
- 技术验证：通过残差分析验证了总汞到甲基汞转换模型的可靠性。对于海洋鱼类和其他海鲜，模型预测误差大多较小，虽然在某些情况下其他海鲜的预测可能存在轻微高估，但整体模型较为稳健 。
- 不确定性分析：研究指出数据集存在三方面不确定性。一是不同研究的甲基汞浓度测量方法差异可能导致偏差；二是 FAO 提供的海鲜捕捞数据未包含非商业渔业，影响甲基汞浓度估计准确性；三是数据缺失以及相关环境因素数据不可用，限制了模型预测准确性 。
研究构建的全球海鲜甲基汞浓度数据集意义重大。它为《水俣公约》中关于汞及其化合物的环境影响评估提供了关键数据支持，有助于各国制定和调整食品安全标准以及公共卫生政策。同时，也为研究人员在全球和区域尺度上评估甲基汞对生态系统和人类健康的潜在影响奠定了坚实的数据基础。虽然数据集存在一些不确定性，但通过发展标准化分析协议、加强区域合作和数据收集、监测相关环境因素等措施，有望进一步提高数据集的质量和可靠性，为全球汞污染防控和人类健康保障发挥更大的作用。
