최근에 일본사회에서는 리스크란 단어가 자주 쓰이고 있다. 그 중 대부분은 금융 리스크와 기업경영 리스크이지만, 그 가운데서도 식품에 의한 리스크와 환경영향 리스크에 관한 것들이 자주 거론되고 있다. 특히, 다이옥신에 의한 리스크, 메틸수은에 의한 리스크와 다랑어의 관계, 야생동물 존속 리스크 등은 최근 화제가 된 환경 리스크에 관한 문제이다.

환경에 주는 영향이 안전한가 위험한가가 아니고, 리스크란 단어로 표현하게 된 데에는 두 가지의 배경이 있다. 첫 번째는, 안전과 위험 사이의 애매한 영역(크레이존)을 어떻게 제어할 것인가 하는 문제이고, 두 번째는, 지금 당장은 아니지만 미래 일어날 수 있는 일이나 발생빈도가 적은 일 또는 현상도 다루어져야 하는 점이다. 그리고 많은 사람들은 명확한 예측과 확률 세계에 관심을 가지고 있다.

하지만 리스크란 단어가 자주 쓰이고 있음에도 불구하고, 환경리스크를 계산하는 방법에 대한 연구보고와 출판물은 별로 없으며, 실제로 계산된 리스크 수치가 논의 대상이 되는 일도 많지 않다. 이 책은 이과와 문과를 불문하고 보통 대학생 정도의 지식으로 환경리스크를 스스로 계산하는 방법을 일러주기 위해 집필되었다.

이 책은 대표저자인 나카니시교수가 요코하마국립대학 대학원 환경정보 연구원의 환경리스크 매니지먼트 강의를 토대로 집필되었다. 1988년도에 설강된 이 강의의 내용을 인터넷에 공개했는데, 그 내용을 본 사람들로부터 강의 내용을 더 자세히 알고 싶다, 계산 프로세스를 알고 싶다, 참고서를 소개해 주면 좋겠다 등의 의견이 제시되었고 문과를 포함한 환경학 대학 교수들이 그런 요청을 해왔다. 환경리스크론을 가르치고 싶은데, 계산 결과 밖에 볼 기회가 없고, 자신있게 가르칠 수 없다고 호소해왔다. 하지만 소개해 줄 만한 교과서다운 교재도 없었다. 영어로 쓰여진 책이 몇 권 있지만, 내용이 개략적이고, 완전히 이해하려면 광범위한 기초 지식이 필요하여, 일개 교수 한사람이 가지고 있는 지식으로는 턱없이 부족했다.
이전부터, 나는 대학이나 대학원에서 좀 더 체계화된 환경과학 강의가 이루어져야 된다고 생각하고 있었다. 근래 30년 정도 사이에, 환경문제를 해명하기 위한 지식이 많이 축적되어 왔음에도 불구하고, 그 체계화 작업이 늦어져, 학생들에게는 단편적인 정보만 전달되어져 왔다. 필자가 다루고 있는 리스크 평가라는 과학은 환경과학을 평가라는 도입부분에서부터 시작하여 체계화하려고 한다. 물론 이제 막 시작한지라 완성되기까지는 한참 멀었지만, 그나마 일정한 체계가 겨우 갖추어졌다. 이것을 전국의 학생들에게 가르쳐 주고 싶다고 생각하던 참에, 여기저기서 많은 편지를 받게 되어, 한시라도 빨리 환경리스크 평가 순서를 가르쳐줄 수 있는 책을 만들어 독자가 스스로 리스크 평가를 계산하게 될 수 있도록 책을 출판하기로 결심한 것이다. 그래서 환경리스크 연구에서 많은 실적을 쌓은 학자들에게 도움을 부탁하게 되었다.
이 책의 목적은 위에서 말했듯이 독자 스스로가 리스크 평가를 할 수 있도록 도와주는 것이다. 여기서 쓰인 모든 재료는 일본의 문제를 삼았다. 지금까지 일본에서 몇 권의 환경리스크, 건강평가에 관한 서적들이 출판되었으나, 모두 미국에서 출판된 책을 번역했거나, 미국에서의 계산 사례를 소개하고 있다. 그러나 이 책에서는 일본이 안고 있는 가장 중요한 환경리스크 문제를 사례로 다루고 있다.

제0장에서는 환경리스크 평가에 필요한 기초지식을 정리했다. 제1장 리스크 계산의 기초에서는 벤젠을 예로 들어 기준치와 리스크 크기의 관계 및 우리가 사는 지역의 벤젠에 의한 건강리스크(백혈병 확률)를 대략적으로 추정하는 방법에 대해서 다루었다.

제2장에서는 화학물질의 배출량통계(PRTR 데이터)를 기초로 대기농도추계소프트(무료로 누구나 입수가능)를 이용해서 일본 전 지역의 각종 화학물질의 대기농도를 추정하는 방법을 다루고 있다. 이 소프트를 이용하면 리스크를 받는 사람의 인구분포를 알 수가 있어서 고등학교나 대학교재에 적합한 내용이 될 것이다. 제3장에서는 수돗물의 감염질환 리스크와 소독시 부산물질로 인한 발암리스크를 계산해서, 서로 상반되는 양쪽의 리스크에 대해서 어느 곳에서 균형을 잡아야 할 것인가를 생각해 보고자 하였다.

제4장에서는 어패류에서 섭취되는 메틸수은에 의한 미나마타병 리스크의 계산 방법을 보여주었다. 이와 같은 리스크는 일반적으로 안전한가 위험한가의 판단 밖에 할 수 없는 평가법으로 여겨지고 있으나 이 장에서는 이러한 리스크를 확률로 평가하는 방법을 보여주고 있다. 이 수법은 유럽이나 미국을 통틀어 그 어떤 리스크 평가에 관한 출판물에서도 소개된 적이 없다. 제5장에서는 4장에서와 마찬가지로 메틸수은이 태아에 미치는 리스크를 산정하는 방법을 보여주었다. 아마존강 유역의 수은에 의한 리스크 계산예도 제시하였다.

제6장과 제7장에서는 다이옥신을 대상으로 삼았다. 제6장에서는 토양 중 다이옥신 농도에 의해 과거부터 현재까지 대기 중의 다이옥신 농도를 추정해서, 대기경유의 다이옥신에 의한 리스크를 추정하는 방법을 제시했다. 제7장에서는 주성분분석과 중회귀분석을 이용해서, 일본의 다이옥신 발생원을 추정하는 순서를 상술했다. 역사적으로 보면 일본의 다이옥신 발생원은 주로 농약 중에 들어있는 불순물이었다는 사실을 발견하게 된 것도 이 방법에 의해 명확해졌다. 여기서 제시된 데이터와 방법을 이용하면, 일본의 다른 지역에서도 다이옥신 발생원의 기여율을 구할 수 있게 된다.

제7장까지가 인간의 건강리스크에 관한 고찰이라고 한다면 제8∼10장은 생태리스크에 관한 해설과 계산이라 할 수 있다. 제9장에서는 곤들매기를 예로 절멸리스크의 계산 방법을 보여주었다. 또한 제10장에서는 댐건설에 의한 절멸리스크에 미치는 영향의 계산예를 보여주었다. 여기서 사용된 파라미터(변수)는 홋카이도의 많은 사방댐이 미치는 영향 조사를 통해 얻어진 것이다. 다시 앞으로 돌아와 제8장에서는 반대로 댐의 효용과 댐의 필요 용량을 계산하는 방법을 제시하였다. 댐에 의한 생태계 영향을 어떻게 줄일 것인가는 커다란 과제이지만 다른 한편으로 댐이 이수와 치수에 필요하다는 점을 간과해서도 안되기 때문에, 제8장에서는 댐의 효용을, 제10장에서는 리스크를 산정했다.

제11장에서는 라이프사이클해석(LCA)의 한 예를 제시하였다. 라이프사이클에서 원료사용, 에너지사용, 환경영향을 통합적으로 평가함으로써 사용 후의 페트병을 리사이클 하는 경우와 매립하는 경우를 비교한 예를 제시했다. LCA를 생각하는 방법은 리스크 평가에 있어서도 필요하지만 동시에 리스크 평가의 수법 도입은 앞으로의 LCA에도 필수적이다.

마지막으로 제12장에서는 다른 종류의 리스크를 비교해서, 리스크 삭감 대책의 효율 비교에 쓸 수 있는 예를 될 수 있는 한 많이 제시하였다. 이 장을 공부하면서 계산해 보면 리스크 평가가 열어가게 될 길이 얼마나 넓은지, 미래에 얼마나 가능성이 많은지를 실감하게 될 것이다.

이 책은 환경관련 분야를 공부하는 학생이 스스로 계산할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있다. 공부함으로써 환경리스크란 어떤 개념이고, 어떤 식으로 산출하는가를 이해하면 되는데, 지시에 따라 표계산 소프트를 사용하면 보통은 아주 복잡한 계산도 간단히 할 수 있게 된다. 그다지 예비지식이 없더라도 대부분의 계산이 가능하여, 환경과학이라는 분야에 쉽게 접근할 수 있다. 계산의 일부는 Microsoft사의 표계산 소프트 EXCEL을 사용해 계산해 가도록 설명되어 있다. 특정기업에서 만든 소프트를 표준으로 삼는 것에 다소 거부감이 있었으나 다른 회사 소프트를 사용할 경우 설명을 첨가하면 페이지수가 엄청나게 늘어나 결국 이런 형태를 취하게 되었다. 표계산 소프트에 익숙하지 않는 사람들도 이 책을 공부하면서 표계산 소프트에 다시 한 번 도전해 보는 것도 좋을 것 같다. 표계산 소프트는 아무리 어려운 식이라도 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈의 사칙연산으로 풀어 주는 소프트이다. 수식에 어두운 사람일수록 표계산 소프트는 강력한 무기가 되어줄 것이므로 이번 기회에 한번 사용해 보도록 권장하고 싶다.

이과와 문과를 불문하고 많은 학생들이 이 과제에 도전했으면 좋겠다.
또한, 기업이나 행정기관에서 환경문제에 흥미가 있는 사람들도 향후 리스크 평가가 환경문제를 생각하는데 있어서 나침반이 된다는 것을 인식해서 이 기회에 이들 수법을 완전히 이해했으면 좋겠다.
이 책에 필요한 사이트를 나카니시의 개인 홈페이지에 올렸기 때문에, 많이 활용해주길 바란다(http://homepage3.nifty.com/ junko-nakanishi/중에서 연습 환경리스크를 계산한다). 여기 들어가면 이 책의 집필자의 각 사이트에 접속할 수 있다. 집필자 사이트에는 정오표나 더욱 자세한 설명, 백데이터, 참고문헌 등이 게재되어 있다. 또한 제9장, 제10장의 계산 일부는 집필자 마쓰다 히로유키의 사이트에 접속하지 않으면 계산할 수 없으므로, 그 사이트에 꼭 접속해야만 한다. 독자와 집필자가, 책과 인터넷에서 보다 긴밀하게 연결되는 새로운 관계를 모색하고 싶다.
이 책을 기획해서 완성하기까지 5년 반이 걸렸다. 나카니시 본인의 사정 때문에 다른 집필자에게 본의 아니게 많은 폐를 끼쳤고 결국 원고를 두 번이나 쓰게 되었다. 이 자리를 빌려 사죄의 말씀을 올린다.
당초 이 기획을 생각해 주셨던 분은 이와나미서점 편집부의 기시모또씨였으나, 도중에 요시다씨에게 인계되었다. 오랫동안 애써주신 두 분께 감사드린다.

2003년 11월

편집대표 나카니시 준코---머리말 중에서

0장 리스크 계산을 시작하기 전에
0-1 환경리스크란

여기에서는 이 책을 공부하는데 필?한 예비지식을 정리해 두겠다. 먼저 환경리스크를 정의하는 데서부터 시작하자. 환경리스크란 「환경에 좋지 않은 일」, 다시 말해서 「환경보전을 위해 피하고 싶은 일」이 일어날 확률이다.
평가에 사용하는 「좋지 않은 일」을 전문용어로 엔드포인트(End Point)라 한다. 이 용어를 써서 정의하자면 엔드포인트가 일어날 확률이 리스크이다. 이 책에서도 자주 발암리스크의 계산이라는 과제를 다루겠지만 그것은 암에 걸린 즉, 발암을 엔드포인트로 했을 경우의 확률이다.
리스크 평가 및 리스크 관리(리스크 매니지먼트)에 관한 미국 대통령의회자문 위원회 보고서(1997)는 「리스크는 물질 또는 상황이 일정 조건하에서 해를 초래할 가능성」으로, ① 좋지 않은 일이 일어날 가능성, ② 그 좋지 않은 일의 중대함, 이 두 가지 요소를 합한 것으로 정의하고 있다. ②의 좋지 않은 일의 중대함을 쉽게 얻을 수 있다면, 이렇게 정의하는 편이 더 편리할 것이다. 그러나 리스크 종류가 서로 다를 경우, 영향의 중대함을 수치로 표현하기 위해서는 어떤 공통의 척도로 평가할 것인가 하는 또 하나의 과제가 발생하게 된다. 그 방법을 명확히 정의하지 않으면, 중대함의 평가는 생각하기에 따라 달라지기 때문에 리스크를 수치로 표현하는 이점을 잃어버리게 된다. 이 책에서도 엔드포인트의 중대함을 어떻게 평가할까 여러 가지로 시도해 보고 있다. 그러나 그것은 리스크의 일반적인 정의와는 별개의 문제이다. 이 책에서는 이전부터 정의해온 것처럼 리스크란 평가에 쓰인 엔드포인트의 발생확률로 정의하여 그 엔드포인트의 의미와 중대함은 별도로 생각하기로 하겠다.
보통 환경리스크는 인간의 건강에 대한 리스크와 생태계에 대한 리스크, 이 두 가지로 분류해서 생각할 수 있다. 인간 건강리스크 연구는 1980년대 이후, 특히 미국에서 활발하게 진행되어, 환경정책과 식품관리, 위생관리 정책의 과학적 기초가 되었다. 일본에서 리스크 개념이 처음으로 규제에 도입된 것은 1992년 수도 수질 기준치가 개정된 때인데, 그것도 리스크 값을 명시적으로 나타내지 않고, 세계보건기구(WHO)의 지침치를 답습하는 형태였다. 명시적으로 리스크 개념이 규제에 도입된 것은 벤젠의 대기환경 기준치를 결정할 때였다(1997년).
일본에서는 공적인 의사 결정을 할 때에 리스크 수법을 이용하는 면에서도 늦었지만, 연구면에서도 늦었다. 그러나 이 책에서 전개되어진 리스크 평가 수법은 세계 레벨에 비교해서 뒤떨어지지도 않으며 오히려 독자적으로 개발되어 유럽과 미국에서는 볼 수 없는 새로운 점도 있다. 실제로, 생태리스크 연구는 미국에서도 이제 막 시작되었다 할 수 있다. 이 책에서도 주된 내용은 인간의 건강리스크 평가이지만 댐에 따른 생태리스크 평가도 다루었다. 미국에서는 연어가 강으로 거슬러 올라오는 것을 방해한다는 이유로 일부 댐을 허물고 있지만 조사해 본 결과 댐에 의한 생태계 리스크에 대한 연구는 그다지 이루어지지 않았다. 여기서 보여준 예는 어쩌면 미국에도 없는 시험적인 내용이라고 생각된다.
리스크 평가의 일반적인 프로세스를 간단히 그림 0-1에 나타냈다. 구체적으로는 ① 해저드 설정, ② 엔드포인트 결정, ③ 노출해석, ④ 용량반응 관계, ⑤ 리스크 산정, ⑥ 불확실성 해석 등이다.
해저드(hazard)의 설정이란 리스크의 원인을 특정 짓는 것으로 본 책에서 다루고 있는 예제를 들어 말하자면, 1장에서는 벤젠, 3장에서는 수돗물 중의 원충과 염소 소독부산물, 4장에서는 메틸수은, 10장에서는 댐이 각각의 해저드이다.
엔드포인트란 평가의 대상으로 하는 좋지 않은 현상인데, 1장에서는 백혈병(혈액계 암의 일종), 3장에서는 장염과 암, 4장에서는 미나마타병, 9장, 10장에서는 송어와 곤들매기의 절멸이다.
노출해석에 대해서는 좀 더 자세히 설명해야만 하므로 지금부터 자세히 설명하겠다.

0-2 노출해석

이 절에서는 화학물질에 따른 인간의 건강리스크 평가를 규정하는 용어를 설명하겠다. 다른 경우에 대해서도 유추해서 충분히 이해할 수 있으리라 생각한다.
노출해석이란 인간이나 생물이 위험에 노출된 경로와 양을 밝히는 것을 말한다. 노출량은 대상으로 삼는 화학물질이 어느 기간 내에 집단, 개인 또는 기관이나 조직에 도달하는 양을 말한다. 노출량이란 약간 섬찟한 단어이기도 하지만 대다수의 경우 섭취량, 용량과 동일한 의미이다. 그러나 경구 섭취 뿐만 아니라 흡입, 경피 흡수 그리고 각 기관으로의 물질 도달량을 말하는 경우도 있으므로, 섭취라든가 용량만 가지고 대체할 수 없는 경우도 많아서, 전체를 표현하는 단어로 노출량이라는 단어가 사용되고 있다.
노출해석의 첫걸음은 노출경로의 해석에 있다. 즉, 어떠한 환경매체로 그런 화학물질에 노출되는가를 추정하는 것이다. 인간이나 생물이 접하는 환경을 수역이나 대기역처럼 몇 개의 영역으로 나누어 생각하는 것이 일반적컀데 이 영역을 환경매체(환경미디어)라고 한다. 생물이나 어패류 등도 하나의 환경매체로 간주한다. 대기 중의 벤젠이 문제가 되어 있으면 그것은 대기에서 호흡을 통해 인체에 들어가는 것을 바로 상상할 수 있지만, 사실은 노출경로를 추정하기 어려운 경우도 많다. 예를 들면 다이옥신은 현 상태에서는 주로 소각로에서 대기 중에 배출되고 있지만, 일본인의 경우 대기로부터 노출량은 적고, 오히려 식물 섭취에 의한 것이 95%를 차지한다. 그 중에서도 어패류 섭취에 따른 비율이 높다. 수돗물 중의 화학물질은 음용에 의한 경구 섭취뿐이라고 생각하기 쉽지만 현실적으로는 샤워나 세탁 등의 과정에서 분산 확산되면서 실내공기가 오염되어 그것의 흡입으로 인한 기여가 경구에 의한 기여보다 더 높은 물질도 있다.
노출량 추정을 하려면 매체 속에서의 화학물질의 농도를 알아야만 하는데, 복수의 경로에서의 노출량을 추정하려면 어느 특정한 매체에서 화학물질의 농도뿐만 아니라 여러 매체에서의 농도가 필요해진다. 그래서 매체간의 물질 이동도 고려한 화학물질의 농도 추계모델도 만들어져 있다.
노출량은 일반적으로 「환경매체 내의 화학물질 농도」와 「노출계수」 그리고 「흡수율」을 가지고 구할 수 있다. 노출계수란 매체의 섭취량(섭취속도), 노출빈도, 노출기간 등 노출에 관한 조건이다.
노출계수에 대해서는 성인 남자의 일상적 활동 시 호흡량이 15 m3/일, 음료수는 2 L/일, 일본인의 어패류 섭취량은 100 g/일이라는 데폴트 값(표준적인 것으로 가정하여 설정된 값)이 있다. 단, 상황에 따라서 변경할 필요가 생긴다. 다양한 활동에 따른 데폴트의 노출계수치는 미국 환경보호국(U.S.EPA)이 내놓은 핸드북에 수록되어 있지만, 일본의 독자적인 데폴트 노출계수치는 독립행정법인 산업기술종합연구소 화학물질리스크 관리연구센터가 작성한 Risk Learning(요시다기쿠오 작성)이라는 소프트에 수록되어 있다. 현 단계에서는 일본의 데이터로는 Risk Learning 밖에 없다.
앞에서 말했던 노출경로 해석을 하기 위해서는 어디에서 그 화학물질이 환경에 배출되고 있는가, 다시 말해 발생원을 아는 일이 중요하다. 과거에 배출이 많은 비중을 차지하는 경우나 다수의 발생원이 있는 경우, 부생성물로 배출되고 있는 경우는 발생원을 규명하는 것이 굉장히 어렵다. 이 책에서는 제7장에서 이 과제를 다루었다.

0-3 용량반응 관계

일반적으로 화학물질은 그 노출량이 적은 영역에서는 유해한 영향을 발생하지 않으나 노출량이 증가하면서 영향이 발생할 확률이 증대한다. 노출량(용량)과 반응률(유해영향의 출현률)의 관계는 리스크 평가의 핵심인데, 다양한 독성 발현기구가 작용하고 있기 때문에 그 복잡함이 절정에 달하고 있다. 무엇보다도 먼저 결정하지 않으면 안 되는 것은 그 용량반응 관계에 역치가 있는지, 역치(?値)가 있는지 없는지를 구별하는 것이다. 역치란 그 용량 이하에서는 반응률이 제로인 용량이다.
그림 0-2에 「역치있는 경우」과 「역치없는 경우」의 용량반응 관계의 개념도를 표시했다. 전자에서는 무독성량(NOAEL: no observed adverse effect level)을 정의할 수 있지만, 후자에서는 무독성량을 정의할 수 없고 아무리 노출량이 적어도 그 나름대로 리스크가 남음을 알 수 있다. 예를 들면, 이 그림에서 「역치없는 경우」에서는 용량에서의 반응률(리스크)이 10-5(10만분의 1)이다.
각 물질에 대해서, 어느 쪽 용량반응 관계를 적용할 것인가는 그 증거에 따라 결정된다. 다시 말해서 실증이나 이론에서 「역치있음」이나 「역치없음」으로 증명할 수 있으면, 그것에 따른다. 그러나 특별한 증거가 없는 경우에는 다음과 같이 한다.
(1) 유전자 손상성이 있는 발암성 물질에 대해서는 역치없는 모델
(2) 유전자 손상성이 없는 발암성 물질과 암 이외의 독성에 대해서는 역치있는 모델
여기서, 판단 기준이 되고 있는 유전자 손상성에 대해서 조금 설명해 두고 싶다. 화학물질이 세포를 공격하여 유전자(DNA)를 손상시키는 일이 발단이 되어 암이 발생할 경우가 있다. 유전자 손상성 있음이란 이 같은 메커니즘으로 암을 유발하는 물질(이니시에터)이라는 의미이다. 한편, 암을 유발하지 않지만 암세포의 성장을 촉진시키는 화학물질도 있어, 그러한 발암성 물질을 유전자 손상성이 없는 발암성 물질로 정의하고 있다.

(a) 역치있는 모델
역치있는 모델을 이용하는 경우에는 동물실험이나 역학조사에서 얻은 용량(노출량)과 반응률의 관계에서 무독성량(NOAEL)을 구해서 그것을 일정한 안전률로 나누어 일일허용용량(ADI: Acceptable Daily Intake)을 산출한다. 그리고 위험비(HQ: hazard Quotient)를 (일일용량) ÷ (일일허용용량)으로 정의(Box 참조)하여, 위험비가 1 이하이면 「리스크 없음」, 위험비가 1 이상이면 「리스크 있음」이라고 판단한다.
여기서, 용량은 노출량 또는 섭취량과 같다. 최근에는 일일허용용량(ADI)이 아니라, 같은 의미의 용어로 일일내용용량(TDI: Tolerable daily Intake)이 쓰이는 경우도 많다.
불확실성 계수는 안전율이나 안전계수와 같은 의미로, 용량을 정하는 방법에서 개인차나 동물실험 데이터를 인간에게 적용하는 것처럼 불확실성을 미리 계산하는 것이다. 안전율이 애매모호한 개념인 데에 반해, 불확실성 계수는 어떤 경우에 어떤 값을 사용할 것인지가 조금 명확해졌다.
불확실성 계수는 국가나 기관에 따라 조금 다르지만, 적정한 데폴트 값이 제안되고 있다. 예를 들어, 동물실험에서 얻은 무독성량(체중 당 화학물질의 양을 표시한 값)을 이용해서 인간에게 미치는 영향을 추정하는 경우에는 데폴트 값으로 100이란 불확실성 계수가 제안되고 있다. 이것은 쥐를 가지고 한 실험 데이터를 사람한테 적용하는 것처럼 종간(種間) 추정의 불확실성을 보완하기 위해서 10, 또한 사람의 집단 속에서의 개체의 차이 10을 고려하여 100이라는 생각에 기초하고 있다. 불확실성 계수에 대해서는 별도의 책에 자세히 설명되어 있다.
불확실성 계수는 안전을 확보한다는 의미에서는 필요하지만, 그 값이 커지거나 물질에 따라 제각각이면, 위험비의 크기를 가지고 리스크 정도를 추정하는 일이 불가능해진다.
표 0-1은 1993년 세계보건기구(WHO)가 내놓은 수도수질 지침치에서, 불확실성 계수가 많이 다른 예를 보여주고 있다. 여기서 포름알데히드, 브롬포름, 크로랄수화물, 이 세 가지는 무독성량(NOAEL)이 거의 비슷해서 선택했다. 특히 세 번째의 크로랄수화물은 무독성량이 구해지지 않아서, 최소독성량(LOAEL: lowest observed adverse effect level)으로 대용하고 있다
세 가지 물질의 무독성량과 최소독성량 값은 거의 같지만 일일내용용량(TDI)은 100배나 다르다. 이것은 사용하고 있는 불확실성 계수 값이 포름알데히드에는 100, 브롬포름에 대해서는 1000, 크로랄수화물에는 실제로 10,000이라는 엄청난 값이 사용되고 있기 때문이다. 데이터에 불확실한 면이 있기 때문에 큰 값이 채택되고 있는 이유는 안전성을 보증하기 위해선 어쩔 수 없는 조치이겠지만, 이 TDI를 기초로 세 가지 물질의 리스크를 비교할 수 없다. 예를 들면, 크로랄수화물의 농도가 지침치를 조금 넘는 음용수와, 포름알데이드 농도가 지침치 내에 있지만 기준 값에 매우 가까운 농도의 음용수가 있다고 가정하자. 크로랄수화물이 지침치를 조금 초과했다고 해서, 포름알데히드 농도가 지침치에 아주 근사한 물, 다시 말해, 농도가 100배 가까운 물로 바꾸는 편이 보다 더 리스크가 적은 음용수라고 하기는 어렵다고 생각하면 된다.
표 0-1의 마지막 줄에 표시된 카보프란은 농약으로 앞의 세 가지 물질과 비교했을 때 독성이 매우 강하다. 그것은 무독성량을 보면 알 수 있다. 그러나 그 TDI 수치는 크로랄수화물의 수치와 거의 비슷하다. 카보프란에 대해서는 인간에게의 영향도 조사되어져 있고, 불확실성 계수는 30 정도로 낮기 때문이다. 불확실성 계수에는 이와 같은 문제가 있음을 알아두는게 필요하다. 이 책에서는 무턱대고 데폴드 값의 불확실성 계수를 쌓아올린 것이 아니고 그것의 의미를 되돌아 봐서, 개체간에 편차가 있다면 그 값을 분포로 해서 산출하여 그것을 사용해 리스크 평가를 하는 방법을 제시했다.
이와 관련하여, 표 0-1의 수도수질 지침치는 위의 세 가지 물질에 대해서는 TDI × 60(kg 체중) × 0.2 ÷ 2(L)로, 마지막의 카보프란의 경우는 TDI × 60(kg 체중) × 0.1 ÷ 2(L)으로 계산되어 있다. 0.2이라든지 0.1은 수돗물에서의 섭취기여 비율, 마지막 2는 일일 평균 2 L의 수돗물을 섭취한다는 가정에 기초하고 있기 때문이다.
여기서 수도수질 지침치라고 적었는데 본래의 의미는 가이드라인 값이다. WHO가 제안하는 대부분의 값은 가이드라인 값이다. 또한 미국 환경보호국이 제안하는 대기환경과 수질에 관한 값은 크라이테리어(Criteria)이다. 두 가지 모두 기준치로 번역되지만, 법적 구속력은 없다. WHO가 제안한 가이드라인 값은 각국이 참고로 내놓은 것이고, 미국에서는 법적 구속력을 갖는 법률을 제정할 수 있는 것은 주(州)이지 연방이 아니므로(공민권의 경우는 다르지만), 미국 환경보호국이 제안하는 크라이테리어를 참고로 주가 법률을 만들고 있다. 이 경우, 크라이테리어가 나와도, 주는 기준치를 책정하지 않는 경우도 있고 크라이테리어 보다 엄격하기도 하고, 또는 보다 관대한 기준치를 책정할 수도 있다. 일본에서는 기준치가 법적 구속력을 가지고 있다. 이 책에서는 가이드라인 값을 지침치, 크라이테리어를 표준치, 즉 수질 크라이테리어의 경우는 수질 표준치라고 해석하였다.

(b) 집단의 NOAEL과 개인의 NOAEL
위험비(HQ)를 가지고 구하는 한, 1 이상은 리스크가 있고 1 이하는 리스크가 없다는 판정 밖에 할 수 없는데 이 정도 가지고는 리스크 관리에 사용할 수 없다. 또 거?에 너무 큰 불확실성 계수가 포함되어 있다면 리스크 있음, 없음이라는 판정의 의미마저도 명확하지 않다.
이 책에서는 역치있는 모델의 경우에도, 리스크 값의 확률로 구하는 방법을 제시하였다. 역치있는 모델의 경우는 무독성량(NOAEL)을 구하고, 그것을 토대로 리스크 판정을 하는데 그 무독성량이란 집단에 대한 값이다. 그러나 자세히 보면, 개개인에 무독성량이 있고, 그 결과 집단의 무독성량이 있는 것이다.
화학물질에 의한 독성은 노출량 그 자체보다도 체내농도(혈중농도처럼 노출량에 기인하지만)에 보다 밀접하게 관련하고 있다고 생각된다. 그래서 체내농도가 그 사람의 무독성량을 초과했을 때 사람이 병에 걸린다. 그렇다면, 집단 내에서 「체내농도가 그 사람의 무독성량을 초과한 사람」의 비율을 구한다면 집단리스크를 구할 수 있을 것이다.