解释：高级暴露分析中直接使用China-PEARL,模型输出 PEC作为预测土壤环境浓度。使用 EXCEL中的 PERCENTILE.EXC函数计算所有场景下于不同施药时间施药于所有作物,深度为 0.05m 土壤中的预测暴露浓度 PEC 第 90 百分位和第 99 百分位的数据。具体输出结果如表9所示，PECw值选用第90百分位和第99百分位最大值。

在高级暴露分析中，China-PEARL模型被用于预测土壤环境中的农药暴露浓度（PEC）。该模型能够模拟农药在土壤中的分布和浓度变化，从而评估农药对环境的潜在风险。使用该模型时，首先需要输入农药的理化性质数据，如土壤有机质分配系数（Kom）、土壤好氧半衰期（t1/2）、摩尔质量、饱和蒸汽压等8。然后，结合具体的施药信息，如施药作物、区域、方法等，模型可以计算出预测暴露浓度。

在进行高级暴露分析时，China-PEARL模型的输出结果包括不同施药时间、不同作物和不同土壤深度下的预测暴露浓度。为了更全面地评估风险，通常会使用Excel中的PERCENTILE.EXC函数来计算所有场景下第90百分位和第99百分位的PEC值。这两个百分位数值分别代表了在所有模拟场景中，90%和99%情况下土壤中农药浓度不会超过的值，是评估环境风险的重要指标。

具体操作步骤如下：

1. 利用China-PEARL模型进行模拟计算，得到不同场景下的土壤中预测暴露浓度数据。
2. 将这些数据导入Excel表格中。
3. 使用Excel中的PERCENTILE.EXC函数，分别计算出第90百分位和第99百分位的PEC值。
4. 选择这两个百分位中的最大值作为PECw值，即最坏情况下的预测暴露浓度，用于进一步的环境风险评估。

这种方法可以有效地提取和处理大量数据，提高评估工作的效率，并确保评估结果的科学性和准确性。最终的输出结果，如表9所示，提供了不同条件下的PEC值，为环境风险管理提供了重要依据7。

China-PEARL模型在不同作物上的应用效果如何？

China-PEARL模型是专门针对中国北方旱作作物设计的农药地下水暴露模型，它在不同作物上的应用效果主要取决于模型的准确性和适用性。该模型已经在中国农药地下水风险评估中得到应用，例如在潍坊市场景数据中，为PRZM-GW构建了潍坊市场景1。此外，根据NY/T 2882.6-2016《农药登记环境风险评估指南第6部分：地下水》的要求，北方旱作作物使用农药时，应选择China-PEARL模型进行暴露分析2。模型中涉及的作物包括苹果、棉花、草、玉米、土豆、大豆、春季谷物、甜菜、烟草、葡萄、冬季谷物等11种作物2。这表明China-PEARL模型在这些作物上的应用效果是经过验证和推荐的。

如何确保使用China-PEARL模型时输入的物化性质参数的准确性？

在使用China-PEARL模型进行农药地下水暴露分析时，确保输入的物化性质参数的准确性至关重要。根据NY/T 2882.6-2016《农药登记环境风险评估指南第6部分：地下水》的要求，需要输入有效成分的物化性质具体参数，如分子量、溶解度、降解半衰期等具体数值2。这些参数是模型预测暴露浓度（PEC）计算的基础。为了确保参数的准确性，应从可靠的科学文献、实验数据或官方发布的数据中获取这些物化性质参数8。此外，模型的使用者应具备相应的专业知识，以便正确理解和应用这些参数。

在China-PEARL模型中，如果遇到没有包含的作物，选择替代作物的原则是什么？

当China-PEARL模型中没有包含特定的作物时，需要根据相似原则选择替代作物。例如，如果产品登记作物为姜，可以选择模型中的土豆作为替代2。这种选择基于作物之间的相似性，如生长周期、生长习性和农药使用模式等。需要注意的是，模型可以选择一种或多种作物同时运行，以适应不同的评估需求2。

China-PEARL模型在不同地区的场景点设置有何差异，这些差异如何影响预测结果？

China-PEARL模型中的场景点设置反映了不同地区的气候、土壤和地形等环境因素的差异。模型涉及的场景点包括河南商丘、宁夏同心、新疆乌鲁木齐、山东潍坊、陕西武功和辽宁新民等六个区域，每个场景区分别建立了若干场景点来代表农药使用对环境产生风险的真实的最糟糕的情况2。不同作物有其不同数量的场景点要求，如玉米有6个场景点，土豆则只有2个场景点2。这些差异会影响预测结果的准确性和可靠性，因为不同场景点的设置考虑了地区特有的环境条件，从而更准确地模拟农药在特定环境下的行为和潜在风险。

使用Excel中的PERCENTILE.EXC函数计算预测暴露浓度时，如何确保数据的准确性和可靠性？

使用Excel中的PERCENTILE.EXC函数计算预测暴露浓度时，确保数据的准确性和可靠性的关键在于正确使用该函数并理解其计算方法。PERCENTILE.EXC函数返回数据集的第k个百分位数，但不包括值0和1192021。在使用该函数时，应确保数据集已经正确排序，并且k值在0到1之间。此外，应注意PERCENTILE.EXC函数与PERCENTILE.INC函数的区别，后者包括0和1在内的值19。为了提高数据的准确性和可靠性，可以对数据进行适当的清洗和验证，确保没有异常值或错误数据影响结果。同时，理解函数的计算原理和适用范围，根据具体的评估需求选择合适的百分位数值进行计算192324。