Změny

              
    

          
          
        
        

            
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Dichlorodiphenyltrichloroethane (DDT), Dieldrin, Endosulfan, Endrin, 
15
Dichlorodiphenyltrichloroethane (DDT), Dieldrin, Endosulfan, Endrin, 
            
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Gamma-hexachlorocyclohexane (\u03b3-HCH), Heptachlor, 
16
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Hexabromobiphenyl (HBB), Hexabromocyclododecane (HBCD), 
17
Hexabromobiphenyl (HBB), Hexabromocyclododecane (HBCD), 
            
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Hexachlorobenzene (HCB), Mirex, Pentachlorobenzene (PeCBz), 
18
Hexachlorobenzene (HCB), Mirex, Pentachlorobenzene (PeCBz), 
            
19
Perfluorooctane sulfonic acid (PFOS), Polybromodiphenyl ethers (PBDE), 
19
Perfluorooctane sulfonic acid (PFOS), Polybromodiphenyl ethers (PBDE), 
            
20
Polychlorinated biphenyls (dl-PCB) \u2013 coplanar, Polychlorinated 
20
Polychlorinated biphenyls (dl-PCB) \u2013 coplanar, Polychlorinated 
            
21
biphenyls (PCB) \u2013 indicator, Polychlorinated 
21
biphenyls (PCB) \u2013 indicator, Polychlorinated 
            
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22
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23
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Egypt, Sudan, Djibouti, Mali, Senegal, Mauritius, Ghana, Africa, 
28
Egypt, Sudan, Djibouti, Mali, Senegal, Mauritius, Ghana, Africa, 
            
29
C\u00f4te d'Ivoire, Togo, Democratic Republic of the Congo, Kenya, 
29
C\u00f4te d'Ivoire, Togo, Democratic Republic of the Congo, Kenya, 
            
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Niger, Ethiopia, Nigeria, Malawi"
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concentrations in ambient air, human tissue - breast milk and surface 
60
concentrations in ambient air, human tissue - breast milk and surface 
            
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water; for water-soluble fluorinated POPs only (perfluorooctane 
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water; for water-soluble fluorinated POPs only (perfluorooctane 
            
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sulfonic acid, its salts and perfluorooctane sulfonyl 
62
sulfonic acid, its salts and perfluorooctane sulfonyl 
            
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fluoride).\r\n\r\nThe second global data collection that can be seen 
63
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in this dataset was held during 2013\u20132014 and it contained 
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information on 23 POPs listed in the Stockholm Convention when the 
            
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second global data collection took place. The data were sampled 
66
second global data collection took place. The data were sampled 
            
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between 2008 and 2014, however also older data were 
67
between 2008 and 2014, however also older data were 
            
56
reported.\r\n\r\nThe Africa Region is characterized by six different 
68
reported.\r\n\r\nThe Africa Region is characterized by six different 
            
57
climatic zones that have influence on the movement and distribution of 
69
climatic zones that have influence on the movement and distribution of 
            
58
POPs. In addition, except for large deserts in Northern and Southern 
70
POPs. In addition, except for large deserts in Northern and Southern 
            
59
Africa, the regions face challenges associated with hot and humid 
71
Africa, the regions face challenges associated with hot and humid 
            
60
climatic conditions that promote growth of a myriad of pests and 
72
climatic conditions that promote growth of a myriad of pests and 
            
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disease vectors. POPs have therefore been used in many sectors 
73
disease vectors. POPs have therefore been used in many sectors 
            
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including agriculture, industry and public health to control pests and 
74
including agriculture, industry and public health to control pests and 
            
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diseases.\r\n\r\nThe region collaborated with the following programmes 
75
diseases.\r\n\r\nThe region collaborated with the following programmes 
            
64
and strategic partners to obtain data on core media:\r\n\u2022 the 
76
and strategic partners to obtain data on core media:\r\n\u2022 the 
            
65
MONET-Africa project coordinated by the Centre of Excellence in 
77
MONET-Africa project coordinated by the Centre of Excellence in 
            
66
Environmental Chemistry and Ecotoxicology, Brno, Czech Republic 
78
Environmental Chemistry and Ecotoxicology, Brno, Czech Republic 
            
67
(RECETOX),\r\n\u2022 the Global Atmospheric Passive Sampling (GAPS) 
79
(RECETOX),\r\n\u2022 the Global Atmospheric Passive Sampling (GAPS) 
            
68
programme coordinated by Environment Canada,\r\n\u2022 the World 
80
programme coordinated by Environment Canada,\r\n\u2022 the World 
            
69
Health Organization (WHO) \u2013 Milk survey\r\n\r\nThe POPs Global 
81
Health Organization (WHO) \u2013 Milk survey\r\n\r\nThe POPs Global 
            
70
Monitoring Plan Data Warehouse (GMP DWH) has been developed by the 
82
Monitoring Plan Data Warehouse (GMP DWH) has been developed by the 
            
71
Stockholm Convention Regional Centre in the Czech Republic through the 
83
Stockholm Convention Regional Centre in the Czech Republic through the 
            
72
Research Centre for Toxic Compounds in the Environment, Brno, Czech 
84
Research Centre for Toxic Compounds in the Environment, Brno, Czech 
            
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Republic (RECETOX) and the Institute of Biostatistics and Analyses, 
85
Republic (RECETOX) and the Institute of Biostatistics and Analyses, 
            
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Masaryk University, Brno, Czech Republic, under the guidance of the 
86
Masaryk University, Brno, Czech Republic, under the guidance of the 
            
75
GMP Global Coordination Group, and based on Chapter 6 of the Guidance 
87
GMP Global Coordination Group, and based on Chapter 6 of the Guidance 
            
76
on the Global Monitoring Plan for Persistent Organic Pollutants 
88
on the Global Monitoring Plan for Persistent Organic Pollutants 
            
77
relevant to data handling (UNEP/POPS/COP.6/INF/31).\r\nThe GMP Data 
89
relevant to data handling (UNEP/POPS/COP.6/INF/31).\r\nThe GMP Data 
            
78
Warehouse (DWH) is designed to work with data from a wide range of 
90
Warehouse (DWH) is designed to work with data from a wide range of 
            
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heterogeneous sources, such as national monitoring programmes or large 
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heterogeneous sources, such as national monitoring programmes or large 
            
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international monitoring networks.\r\n\r\nThe data reporting model 
92
international monitoring networks.\r\n\r\nThe data reporting model 
            
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involves compiling and archiving primary GMP data within a 
93
involves compiling and archiving primary GMP data within a 
            
82
\u201cregional data repository\u201d in the GMP DWH. In addition, the 
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GMP DWH compiles and archives aggregated data, including supplementary 
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GMP DWH compiles and archives aggregated data, including supplementary 
            
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data, in cases where no primary data is made available.\r\n\r\nOnly 
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reliably reported concentration values can be accepted for any spatial 
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or temporal comparison. Therefore, a multilevel evaluation procedure 
98
or temporal comparison. Therefore, a multilevel evaluation procedure 
            
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based on the annually aggregated concentration values is proposed in 
99
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order to maintain a high predictive value of the GMP records while 
100
order to maintain a high predictive value of the GMP records while 
            
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avoiding bias in the concentration values.\r\nCompatible data records 
101
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stored in the GMP DWH are considered by members of the respective 
102
stored in the GMP DWH are considered by members of the respective 
            
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regional organization group and validated for further use in the 
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100
Persistent Organic Pollutants, especially the effectiveness evaluation 
112
Persistent Organic Pollutants, especially the effectiveness evaluation 
            
101
by providing comparable, harmonised and reliable information on 
113
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102
persistent organic pollutants levels globally in core environmental 
114
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