评估还发现，在简化ssd和城市污水处理条例（uwwtd）下的报告以及欧盟层面的数据流管理（目前由欧洲环境局和欧盟统计局共享）方面还有改进的余地。污泥生产者和农民自愿制定质量标准有助于实现ssd目标。
图1 澳大利亚生态调查值（eils）的推导方法示意图注：af表示评估系数，ssd表示物种敏感分布法，acl 表示添加污染物水平；绿色箭头表示前一个问题回答为“是”时的路径，红色箭头表示前一个问题回答“否
污染风险管控标准值偏严的现象，表现为土壤中cd含量超标而农产品中cd无安全风险.针对该现实问题，在基于该地区稻米-土壤协同调查数据的基础上，充分考虑了土壤理化性质，通过分析样品中cd的富集系数（bcf）并利用物种敏感性（ssd
经课题组多年探索研究，形成了以底栖生物物种敏感度分布法（ssd）为主选方法，以生物效应法、相平衡分配法、评价因子法等为备选方法的沉积物质量基准推导制定技术，可满足不同条件下流域水环境沉积物基准制定的需求
常用的概率风险评估使用实测或预测环境暴露浓度结合ssd曲线进行风险预测，而实际毒性数据或其他效应数据的验证步骤却往往被忽略。
深度学习出现后，以r-cnn、fast r-cnn、faster r-cnn为代表的两阶段算法和以yolov1-3、ssd、retinanet为代表的单阶段算法成为主流。
3.4物种敏感性分布 species sensitivity distribution(ssd)描述不同物种对环境因子敏感性相互关系的数据分布。
3.8物种敏感性分布 species sensitivity distribution(ssd)假设不同作物或同一作物不同品种的富集能力能够被一个分布描述，通过生物测试获得的有限物种的毒性效应值是来自于这个分布的样本
