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多目标智能加权灰靶决策模型构建及应用
多目标智能加权灰靶决策模型（Multi-Objective Intelligent Weighted Grey Target Decision Model, MOIWGTDM）是一种能够满足多目标决策条件的模型，它将灰色预测理论、智能准则、加权平均法和灰色靶值分析联系起来，使整体模型能够有效地解决复杂结构决策问题。
MOIWGTDM模型基本原理是：在给定的多目标决策系统中定义多个目标，根据每个目标的特点和要求计算出每个目标的权重值；其次，根据上述权重值，计算出每个备选方案的总分数；最后，确定评价结果的灰色靶值，将最终结果进行灰色靶值分析，根据评价结果确定各备选方案的排序，从而确定最优方案。
MOIWGTDM模型应用非常广泛，常用于政策制定、环境规划、决策模拟、经济支出决策等多种领域。
许多机构和学者使用这一模型，来科学地分析多目标混合决策问题并求解最优结果。
例如，在决策模拟领域，学者使用MOIWGTDM模型来预测复杂的系统，以便对决策者提供最优的决策方案；在经济支出决策领域，一些机构利用该模型来确定对经济发展所需支出的优先顺序。
总之，MOIWGTDM模型具有广泛的应用前景，它可以有效解决多目标决策优选问题，为政策制定以及决策模拟等提供全新的模型，有助于更有效地解决复杂系统下的问题，提高决策者机构的决策效率。
反距离加权插值法在污染场地评价中的应用3阳文锐王如松33黄锦楼陈展李锋中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室北京100085摘要确定污染场地的土壤修复范围在实际操作中存在很大的难度.本文以北方某废弃农药厂为例结合专家判定采样法与网格采样法采用地统计学方法中的反距离加权空间插值法分两种情形将大于土壤环境基准值的区域划定为治理范围.结果表明由于国家土壤环境二级标准主要适用于农业生产的土地依据反距离加权空间插值后以此标准确定的治理范围较大而基于健康风险水平阈值所确定的修复范围和修复成本较小较合理且经济可行.采用风险评价的反距离加权插值法确定污染场地的污染范围为今后的场地评价和土壤修复提供了思路.关键词场地评价尼梅罗污染指数风险评价反距离加权插值土壤修复文章编号1001-9332200709-2013-06中图分类号X171.5X826文献标识码AApplicationofinversedistanceweightedinterpolationmethodinco ntaminatedsiteassess2ment.YANGWen2ruiWANGRu2songHU ANGJin2louCHENZhanLIFengStateKeyLa2boratoryofUrbanan dRegionalEcologyResearchCenterforEco2EnvironmentalScienc esChineseAcademyofSciencesBeijing100085China.2Chin.J.App l.Ecol.2007189:2013-2018.Abstract:Therearemanydifficultiesinascertainingtheareathatneedstoberemediedincontami2natedsite.T hispaperintegratedtheexperts’judgmentswithgridsasthesamplings trategyinana2bandonedpesticideplantinnorthernChinaandapplied ageostatisticalmethodinversedistanceweightedinterpolationIDWt osimulatethepollutants2andriskspatialdistribution.Basedonsoilen vironmentalbenchmarktwoscenariosweredesignedforascertainin gthepollutedarea.Theresultsshowedthattheareaneededtoberemedi edanddeterminedbyIDWwassomewhatlargeraccordingtothenatio nalenvironmental2ndstandardforagriculturalsoilsbuttheareaandc ostneededforremedyweresmallerandmoreeconomicandreasonabl ebasedonthehealthriskthresh2oldlevelandIDWmethod.Acombina tionofIDWandhealthriskassessmentinascertainingpollu2tedarea wouldbeanewwayforsiteassessmentandsoilremediationinthefutur e.Keywords:siteassessmentNemerowpollutionindexNPIriskasses smentinversedistanceweightedinterpolationsoilremediation.3国家自然科学基金重点资助项目70433001.33通讯作者.E2mail:2006211230收稿2007206216接受.1引言当前中国面临高速的城市化发展城市有限的土地空间成为城市发展的主要限制因子之一.为创建和谐与健康的城市环境安全合理的土地利用方式成为保障城市居民健康的关键性要素.过去的50年由于历史条件的限制众多污染型化工企业在城市内部发展占用了大量的土地对当地的自然环境造成了严重的污染其中一些重金属、有毒有害化学品和持久性有机污染物POPs随着土地的重新利用进入水体和暴露在大气中严重威胁人群健康2.城市工业区土壤环境污染的问题已经引起学者的广泛关注11-13.由化工企业造成的环境问题特别是土地污染问题必须得到有效的治理以保障城市居民的健康.北方某大城市为解决这些老化工企业遗留下来的场地污染问题已经责令市内十几家大型化工生产企业搬出城市外部这些污染型化工企业遗留下来的场地污染问题已经引起当地环保部门的高度重视.由于污染物在土壤中的迁移不同于空气和水体介质污染物质迁移缓慢对于大面积的化工企业土壤污染而言搬迁过程中对于场地土壤的干扰使得土壤中的这些污染物质运移具有很大的不确定性给环境评价带来了巨大的难度如何在经济花费最小的条件下使污染的治理达到土地利用方式的安应用生态学报2007年9月第18卷第9期ChineseJournalofAppliedEcologySep.2007189:2013-2018全水平确保污染场地经过评价修复后土地再利用的潜在健康风险达到安全水平是当前场地评价中的一大难题.目前有关场地评价的研究工作大部分停留在以环境介质的环境质量标准为参考采用逐步采样的方法评价场地是否存在污染其成本过高.本文尝试应用反距离加权空间插值法进行场地评价提出了基于风险评价的土地治理措施为污染场地修复提供了思路.2研究地区与研究方法211自然概况研究场地为北方某农药厂厂区面积4万m2经过几十年的发展后遗留下来的污染物引起周边居民的不安20世纪80年代初该农药厂厂区用地转化为某油漆厂生产用地2005年全厂拆迁搬出该地作为未来房地产开发用途.场地土壤pH715915为粘质粉土有刺激性气味.212样品采集根据该厂的历史生产沿革经过与原厂区工作人员以及专家讨论从厂区的平面图上判别出可能产生污染物的车间设置重点采样范围.以整个厂区的厂界为分析范围划分12m×12m单元网格以网格交叉点为采样点对重点采样区域根据实地情况进行疏密采样.采样工具为工程勘察院的SH30型钻机每取1个样本钻头均作清理以免土壤样本交叉污染.采样深度分别为20、80、180和380cm 为客观真实地反映场地污染情况在污染严重的点位适当进行深度采样分别增加500和600cm两个土样.样品放置于内衬聚乙烯塑料袋的棉布专用样品袋.213测定方法由于研究地块为农药厂在场地评价时针对该厂的主要农药产品进行分析本研究主要以六六六HCH和滴滴涕DDT两类物质作为讨论对象.样品置于阴凉通风处自然风干剔除样品中植物根系、有机残渣以及可见侵入体用木质工具碾碎并用玛瑙研钵研磨分别过10、60和100目尼龙筛8.依据GB/T14550—93采用气相色谱法测定HCH和DDT含量.数据采用Excel处理后采用Arc2GIS910软件进行插值分析.214评价方法21411污染评价以国家土壤环境质量二级标准GB15618—1995为标准采用国内外普遍采用的内梅罗综合指数法9.PCiSi2平均CiSi2最大式中:P为土壤中污染物i的环境质量指数P≤1为未受污染P1为已污染P值越大污染越严重Ci为土壤中污染物i的实测浓度的统计平均值mg�9�9kg-1Si为污染物i 的评价标准mg�9�9kg-1HCH为0105mg�9�9kg-1DDT为0105mg�9�9kg-1.21412风险评价以EPA健康风险评价导则为依据在对人体健康进行风险评价时主要考虑的摄入途径为经口摄入.污染物日摄入量计算公式4:ADDC×IR×ED×10-6/BW×AT式中:ADD为污染物日均摄入量mg�9�9kg-1�9�9d-1C为土体中污染物的浓度mg�9�9kg-1IR为日土壤摄入量mg�9�9d-1ED为人体暴露的时间dBW为人群平均体质量kg10-6为转换系数AT为人均寿命d.致癌性污染物按不同年龄段进行计算.致癌性风险度3:RADD×Q式中:R为致癌性污染物所引起的健康风险a-1ADD为致癌性污染物的日平均摄入剂量mg�9�9kg-1�9�9d-1按照寿命周期为70岁Q为污染物的致癌斜率因子kg�9�9d�9�9mg-1参考EPA标准经口HCH 为118kg�9�9d-1�9�9mg-1DDT为0143kg�9�9d-1�9�9mg-1我国《国家工业企业土壤环境质量风险评价基准》HJ/T25—1999规定的标准:HCH为113kg�9�9d�9�9mg-1DDT为0143kg�9�9d�9�9mg-1.风险计算中按照人体在不同年龄段摄入的累积量计算表1.表1各人群的土壤日摄入量参数Tab.1 Dailyintakeparameterofsoilfordifferentpeoplegroups年龄段Age 日摄入量Dailyintakemg�9�9d-1年暴露时间Yearlyexposuretimed�9�9a-1平均体质量Averagebodymasskg一般天气Ordinaryclimate儿童Children1630021020少年Teenagers71820012045职业成年人Adults196010012060老人Elders607020015050扬尘天气Dustyclimate四类人群Alltypes-100020-参数参考《场地环境评价指南》考虑到北方扬尘天气作了适当的修改Theco2efficientswererefer redtoGuidestoField’sEnvironmentalA ssessmentandmodi2fiedforthedustweatherinNorthChina.4102应用生态学报18卷图1不同深度土壤尼梅罗污染指数空间分布Fig.1 SpatialdistributionofNPIindifferentsoildepths.A:20cmB:80cmC: 180cmD:380cmE:500cm.下同Thesamebelow.关于风险评价的标准美国环保局根据动物的毒理学试验建议致癌化学物的健康风险可接受水平值为10-6�9�9a-110.美国和欧洲许多国家对污染场地进行风险评价时亦采用该值对人体健康进行风险评价.我国目前在风险评价基准值方面的研究尚显不足没有相关的标准与参考规范.本研究以10-6�9�9a-1作为风险评价标准.21413空间分析空间插值法被广泛用于资源管理、灾害管理和生态环境治理中57应用较多的有临近法、反距离权重法、克里格法、样条函数法、趋势面法和多元回归等一系列模型方法空间异质性是空间插值研究的隐含前提即要素的非均匀空间分布才需要空间插值空间相关性则是空间插值研究的基础16.反距离权重空间插值法是一种加权平均51029期阳文锐等:反距离加权插值法在污染场地评价中的应用图2不同土壤层六六六和DDT对儿童健康风险空间分布图Fig.2Spatialdistributionofthechildren’shealthriskbyHCHandDDTindif ferentsoildepths×10-6.6102应用生态学报18卷内插法该方法认为任何一个观测值都对邻近的区域有影响且影响的大小随距离的增大而减小10.采用ArcGIS910软件中的空间分析模块IDW空间插值工具对污染评价和风险评价的结果进行空间插值.3结果与分析311污染综合指数空间插值根据反距离加权法空间插值的结果对不同土壤层综合污染指数的反距离加权法空间插值图1.从图1可以看出该厂区两种主要污染物在土壤中的分布范围随着土壤深度的增加而呈现逐渐缩小的趋势.污染主要集中在表层0180cm在380cm土层污染物浓度急剧下降表明此层以下土壤污染逐步减轻.根据该污染指数空间插值图及国家土壤环境质量二级标准GB15618—1995对需要治理的区域进行判断.结果表明厂区0180cm的土壤全部受到了不同程度的污染180500cm部分土壤需要进行治理治理土方量约为167200m3.312风险评价空间插值针对不同土层土壤对不同人群的健康风险进行空间插值以儿童为例图2.从污染物对不同人体健康风险概率进行空间插值的结果来看在所列举的4类人群中两种污染物对儿童的健康风险较大因此选用儿童风险概率为基准所制定的土壤修复标准是比较严格的.按照该儿童风险概率计算的结果推导出该厂区两种污染物需要治理的浓度阈值即风险评价阈值以该值为基准确定土壤治理范围.通过软件ArcGIS对各图层进行叠加确定该厂区的修复范围以及各层需要治理的深度图3其需要治理的土方量约为130400m3.313两种治理方案的比较基于综合污染指数的土壤修复范围比基于风险评价的土壤修复范围要大这是因为前者的评价标准为国家土壤环境质量二级标准GB15618—1995由于该场地将作为城市居民区的建设用地该标准对于居民区而言污染物在土壤中的浓度限制较为严格015mg�9�9kg-1使修复成本较高.后者通过对特定人群进行风险假设和风险评价确定修复范围其参数在设定时考虑到了不同人群因为不同活动方式的污染土壤摄入量基于受害人群的风险阈值推断土壤污染物治理浓度阈值HCH为2119mg�9�9kg-1DDT为814mg�9�9kg-1.而国家工业企业土壤环境质量风险评价基准HJ/T25—1999的土壤基准中HCH为51mg�9�9kg-1DDT为195mg�9�9kg-1故其治理范围比前者要小也更加经济合理.而对污染场地进行风险评价就是为了制定污染物的治理浓度阈值6并选择基于风险概率计算的土壤治理范围.图3基于儿童健康风险的土壤治理范围Fig.3 Areaneededforremedybasedonchildrenhealthriskassessment.17:采样点Samplingsites.10500cm20180cm380500cm30380cm40180cm3 80500cm50380cm60180cm70180cm.4讨论目前虽然对具体污染物的分析监测技术较成熟对污染物在土壤中的迁移和转化机理的研究较多但对于城市中受到人为干扰严重的土壤特别是化工企业在搬迁过程中遗留下来的污染问题在确定治理范围和治理量上存在很大的不确定性给环境治理带来很大难度.在区域环境治理中反距离权重空间插值法已被应用于对污染物分布范围的模拟14-15但在局部土壤治理中的应用还未见报道.本研究对反距离加权空间插值法在场地土壤污染治理中的应用进行了尝试.但尚存在以下问题需要进一步改进和完善:1反距离加权空间插法一种局部插值法其假设前提是未知值的点受较近控制点的影响比较远控制点的影响更大1.该方法要求对受影响的局部控制点有清楚的认识且其结论直接受到采样点数值的影响采样点越多对局部的真实反映越强利用反距离加权插值法所确定的污染范围就越准确.在71029期阳文锐等:反距离加权插值法在污染场地评价中的应用场地评价中由于受到采样和分析成本的限制采样点数目有限其结论可能不能完全真实地反映场地的实际状况.2采样点的位置对空间插值有着重要影响17.采样点均匀分布能更好地反映研究要素在空间上的分布特征.但在实际场地评价中特别是在拆迁后的场地中可能遇到人为地质条件如地下掩埋的建筑物基底的阻碍导致采样点位置的挪移从而造成采样点空间分布不均匀对结果造成一定影响.3采样网格的大小影响着空间插值的结果.由于厂区搬迁或者其他人为活动对于土壤的干扰污染物质分布的不确定性大在局部的场地评价中采取多大的网格进行插值分析可以尽可能的减少这些不确定性需要在今后的研究中进一步探索.参考文献1 ChangKT.2002.Trans.ChenJ2F陈健飞.2003.IntroductiontoGeographicInformationSystems.Bei2jing :SciencePress:245-254inChinese2ChenH2H陈鸿汉ChenH2W谌宏伟HeJ2T何江涛etal.2006.Health2basedriskassessmentofcontaminatedsites:Princ iplesandmethods.EarthScienceFrontiers地学前缘131:216-223inChinese3ChenYCMaHW.2006.Modelcomparisonforriskassessment:Acas estudyofcontaminatedgroundwater.Chemosphere63:751-7614EPA.1992.GuidelinesforExposureAssessment.Wash2ingtonDC. FederalRegister57104:22888-229385GuoX2D郭旭东FUB2J 傅伯杰MaK2M马克明etal.2000.Spatialvariabilityofsoilnutrientsbasedongeostatisticsco mbinedwithGIS—AcasestudyinZunhuaCityofHebeiProvince.Ch ineseJournalofAppliedEcology应用生态学报114:557-563inChinese6JiangL姜林WangY王岩.2004.GuidestoField’sEnvironmentalAss essment.Beijing:Chi naEnvironmentalSciencePress:42-67inChinese7JiangY姜勇ZhangY2G张玉革LiangW2J梁文举etal.2003.Spatialvariabilityofsoilnutri2entsincultivatedsurfacesoi lofSujiatunDistrictShen2yangCity.ChineseJournalofAppliedEcol ogy应用生态学报1410:1673-1676inChinese8LuR2K鲁如坤.2000.AnalyticalMethodofSoilAg2ro2chemistry.Beijing:Chin eseAgriculturalScienceandTechnologyPress.inChinese9LuY2S陆雍森.1999.EnvironmentalAssessment.Shanghai:TongjiUniversityP ress:531-557inChi2nese10QuC2X曲宸绪JiangY姜勇WuY2P武燕萍etal.2006.Studyonthedevelopmentofachoro2plethatlasoncancerm ortalityusingtheinversedistanceweightinterpolationinthe1990’s.C hinaJournalofEp2idemiology中华流行病学杂志273:230-233inChinese11 WcisoEIovenDKucharskiRetal.2002.Humanhealthriskassessmen tcasestudy:AnabandonedmentalsmeltersiteinPoland.Chemospher e47:507-51512WuS2T吴双桃WuX2F吴晓芙HuY2L胡曰利etal.2004.StudiesonsoilpollutionaroundPb2Znsmeltingfactoryan dheavymetalshyperaccumula2tors.EcologyandEnvironment生态环境132:156-157inChinese13ZhaoQ2N赵沁娜XuQ2X徐启新YangK杨凯.2005.Applicationofpotentialecologicalriskin2dexinsoilpolluti onoftypicalpollutionindustries.Jour2nalofEastChinaNormalUniv ersityNatureScience华东师范大学学报�9�9自然科学版1:111-116inChinese14ZhengH2L郑海龙ChenJ陈杰DengW2J邓文靖etal.2006.Spatialanalysisandpollutionassessmentofsoilheavymet alsinthesteelindustryare2asofNanjingperi2urbanzone.ActaPedol ogicaSinica土壤学报431:39-45inChinese15ZhengY郑一WangX2J王学军LiuR2M刘瑞民etal.2003.Kriginganalysisandpollutionassessmentforthepolysycli caromatichydrocarbonsPAHsinthesoilofTianjin.ChinaEnvironm entalScience中国环境科学232:113-116inChi2nese16ZhuH2Y朱会义LiuS2L刘述林JiaS2F贾绍凤.2004.Problemsofthespatialinterpolationofphysicalgeographic alelements.GeographicalResearch地理研究234:425-432inChinese17ZhuQ2A朱求安ZhangW2C张万昌YuJ2H余钧辉.2003.ThespatialinterpolationinGIS.JournalofJiangxiNormalU niversityNaturalScience江西师范大学学报�9�9自然科学版282:183-188inChinese作者简介阳文锐男1979年生博士研究生.主要从事城市生态风险评价和管理研究发表论文4篇.E2mail:责任编辑肖红8102应用生态学报18卷。
生态毒理学报Asian Journal of Ecotoxicology第18卷第6期2023年12月V ol.18,No.6Dec.2023㊀㊀基金项目:国家重点研发计划课题(2020YFC1807103)㊀㊀第一作者:张钰萌(1999 ),女,硕士研究生,研究方向为土壤环境污染评价,E -mail:*****************㊀㊀通信作者(Corresponding author ),E -mail:***************.cn㊀㊀#共同通信作者(Co -corresponding author ),E -mail:***************.cnDOI:10.7524/AJE.1673-5897.20230620001张钰萌,吴倩,鲍天宇,等.污染场地中挥发性有机物的扩散和人群暴露预测模型研究进展[J].生态毒理学报,2023,18(6):127-139Zhang Y M,Wu Q,Bao T Y ,et al.Research progress on volatile organic compounds diffusion and population exposure prediction models in contamina -ted cites [J].Asian Journal of Ecotoxicology,2023,18(6):127-139(in Chinese)污染场地中挥发性有机物的扩散和人群暴露预测模型研究进展张钰萌1,2,吴倩1,*,鲍天宇3,王占生1,#,李颖1,刘晓丹1,丁晓雯21.中国石油集团安全环保技术研究院有限公司,北京1022062.华北电力大学环境科学与工程学院,北京1022063.中国石油天然气股份有限公司内蒙古销售分公司,呼和浩特010000收稿日期:2023-06-20㊀㊀录用日期:2023-10-20摘要:污染场地中挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)的精准风险评估是开展后续修复工作的重要依据㊂鉴于VOCs 易挥发的特性,呼吸吸入气态污染物是可能对人体健康造成危害的最主要的暴露途径㊂目前常用基于实测土壤中VOCs 浓度或基于实测土壤气中VOCs 浓度的模型来计算呼吸吸入暴露途径下的健康风险㊂本文在分析污染场地土壤和土壤气2种不同介质中VOCs 分布特点的基础上,总结了国内外常用的健康风险评估模型及应用情况,分析了可能对模型预测结果产生影响的因素,尤其是假设条件和模型输入参数㊂最后,本文建议加强土壤气中VOCs 的调查与评估研究工作,同时加强实地调查㊁多渠道获取模型参数以建立本土化数据库并进行参数的精细化划分,以降低模型的不确定性㊂关键词:土壤气;VOCs ;健康风险评估;影响因素文章编号:1673-5897(2023)6-127-13㊀㊀中图分类号:X171.5㊀㊀文献标识码:AResearch Progress on Volatile Organic Compounds Diffusion and Popula-tion Exposure Prediction Models in Contaminated CitesZhang Yumeng 1,2,Wu Qian 1,*,Bao Tianyu 3,Wang Zhansheng 1,#,Li Ying 1,Liu Xiaodan 1,Ding Xiaowen 2PC Research Institute of Safety and Environmental Protection Technology,Beijing 102206,China2.College of Environmental Science and Engineering,North China Electric Power University,Beijing 102206,China3.Inner Mongolia Sales Branch of China National Petroleum Corporation Limited,Hohhot 010000,ChinaReceived 20June 2023㊀㊀accepted 20October 2023Abstract :The precise risk assessment of volatile organic compounds (VOCs)in contaminated sites is an important basis for conducting subsequent remediation work.Given the volatile nature of VOCs,breathing and inhaling gaseous pollutants is the main exposure pathway that may pose a threat to human health.Currently,models based on measured VOCs concentration in soil or measured VOCs concentration in soil gas are commonly used to calcu -128㊀生态毒理学报第18卷late health risks under respiratory inhalation exposure routes.On the basis of analyzing the distribution characteris-tics of VOCs in soil and soil gas at contaminated sites,this article summarizes the commonly used health risk as-sessment models and their application,and analyzes the factors that may affect the model s prediction results,espe-cially the assumed conditions and model input parameters.Finally,it is suggested to strengthen the investigation and evaluation of VOCs in soil gas,obtaining model parameters from multiple channels to establish a localized da-tabase and finely dividing parameters to reduce model uncertainty.Keywords:soil gas;VOCs;health risk assessment;influencing factors㊀㊀挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)是污染场地典型的污染物之一,通常以气态形式从污染土壤经过扩散㊁对流作用穿过土壤进入大气,或通过建筑地板进入室内环境㊂当VOCs聚集到一定浓度时会增加人体的吸入风险,从而引起呕吐㊁失眠,严重的甚至可能会损坏人体血液系统[1],同时VOCs还是大气中臭氧污染㊁PM2.5污染的重要前体物质[2]㊂因此,污染场地在开发利用前需开展VOCs调查与风险评估,以确定是否会对人体健康造成威胁㊂VOCs化学性质活泼㊁易挥发㊁迁移能力强,导致其调查与风险评估难度较大㊂‘建设用地土壤污染风险评估技术导则“(HJ25.3 2019)[3]中列出的5种气态污染物暴露途径,包括3种土壤污染物暴露途径㊁2种地下水污染物暴露途径㊂污染场地被开发后地面大多会硬化处理,经口摄入㊁皮肤接触㊁呼吸吸入颗粒物的可能性较小,加之VOCs的易挥发性,呼吸吸入气态污染物是最主要的㊁最可能对人体健康造成危害的暴露途径㊂导则推荐利用三相平衡模型[4]基于土壤或地下水中VOCs浓度计算土壤气中VOCs浓度而进行风险评估㊂此方法假设VOCs在水㊁气㊁固相之间为线性可逆吸附与实际情况不符而导致计算的风险值偏保守,利用实测土壤气中VOCs浓度更能表征其蒸气入侵风险[5]㊂在美国,对土壤气体取样实测VOCs浓度已成为评估土壤气相污染物对人体健康风险的标准方法[6]㊂本文在分析污染场地土壤和土壤气2种不同介质中VOCs的分布特点的基础上,总结了基于土壤VOCs风险评估模型和基于实测土壤气VOCs浓度的室内㊁外呼吸暴露健康风险计算公式,梳理了国内外2种方法应用情况,总结了可能对模型预测结果产生影响的因素㊂最后对污染场地挥发性有机物风险评估研究提出改进措施和建议,以期为未来精细化风险评估研究提供思路㊂1㊀VOCs在污染场地的分布特点(Distribution characteristics of VOCs in contaminated sites)我国地块调查多是以土壤采样检出污染物浓度为依据,随着北京宋家庄地铁事件中 土壤中污染物浓度不超标,但明显存在异味 现象发生,国内逐渐意识到现行地块调查方法对VOCs地层空间分布异质性认识不足[7]㊂目前污染场地调查通过采集研究区域不同土层的土壤和土壤气样本,分析VOCs 的种类㊁浓度范围㊁变化趋势及所处的土层结构等,部分典型污染场地VOCs分布特点见表1㊂不同污染场地的主要污染物存在明显差异,如石油化工类污染场地的主要有机污染物多为苯系物,农药场地主要污染物多为卤代烃类;而对于复合污染场地的有机污染物种类更复杂,如某涂料和农药复合污染场地的主要污染物包括苯系物㊁含氧有机物㊁烷烯烃及含氯有机物,占检出物质的70%以上[8]㊂鉴于污染场地不同区域的产品生产历史及原材料使用情况不同,不同区域的VOCs分布与污染程度均有差异㊂垂向上,随着土层深度的变化,VOCs 浓度组成也会发生一定的变化,这种变化与采样点所处的土壤质地密切相关㊂当土壤质地为黏土时,土壤渗透性较差,会阻碍污染物扩散而聚集在该土层㊂不同的地块调查采样方法下污染物浓度组成也不同,即VOCs的浓度分布存在介质差异性㊂如某地块调查显示,土壤中苯检出率和超标率分别为17.2%㊁4.7%,而土壤气中苯检出率和超标率达54.7%㊁34.4%[9]㊂通常对于砂土质地的采样点位,土壤气调查采样方法下VOCs检出率和超标率更高,除与污染物的易挥发性相关外,砂土土壤较高的孔隙率也为VOCs的扩散迁移提供了通路㊂Zhang等[10]对京津冀的5个污染场地研究也显示在土壤中未检出但在土壤气中超标的点位的土质为砂土,占比达89%,粉土占11%㊂因此地块调查仅依据土壤浓度数据不能完整反映VOCs的污染分布与污染程度,应综合考虑不同点位㊁不同土层㊁不同介质下的VOCs㊂第6期张钰萌等:污染场地中挥发性有机物的扩散和人群暴露预测模型研究进展129㊀2㊀VOCs健康风险评估方法及研究进展(Methods and research progress of health risk assessment for VOCs)鉴于我国大多数污染场地处于待开发状态,难以直接进行室内VOCs浓度的实测,因此模型预测是我国污染场地风险评估的重要工具㊂健康风险评估前的一个重要步骤是进行初步风险识别,即利用VOCs筛选值标准识别出可能对人体健康存在风险的有机污染物㊂当污染物浓度超过筛选值时,可能会对人体健康造成危害,需进行风险评估来确定;而当污染物浓度低于筛选值时,无需再进行风险评估㊂目前污染场地的风险评估模型有基于土壤和土壤气中VOCs浓度2种㊂2.1㊀初步风险识别目前,美国已出台土壤和土壤气筛选值标准[16]㊂我国仅出台了建设用地的土壤筛选值标准,土壤气VOCs筛选值正处于研究阶段㊂钟茂生等[17]基于J&E模型推导了4种VOCs在室内蒸气入侵暴露情境下浅层㊁深层土壤气筛选值,苏燕等[18]基于我国风险评估导则模型计算了31种VOCs在室内㊁外暴露途径下深层土壤气筛选值,见表2㊂土壤气筛选值计算公式如下:土壤气筛选值=室内㊁外空气VOCs允许浓度值VOCs从土壤气至室内㊁外空气的衰减因子㊀(1)其中,室内㊁外空气VOCs允许浓度值为致癌风险㊁非致癌风险达到最高可接受水平(10-6㊁1)时的VOCs室内㊁外暴露浓度㊂对比表2土壤气筛选值可知,‘建设用地土壤污染风险评估技术导则:HJ 25.3 2019“导则(以下简称导则)㊁J&E模型计算值表1㊀污染场地挥发性有机物(VOCs)分布特点Table1㊀Distribution characteristics of volatile organic compounds(VOCs)in contaminated sites场地类型Type of contaminated site介质Medium主要污染物Major pollutant土层/mSoil layer/m土层类型Soil layer type浓度范围Concentration range平均值Average化工搬迁场地[11] Chemical relocationsite[11]土壤Soil土壤气Soil gas二氯甲烷Dichloromethane苯Benzene二氯甲烷Dichloromethane苯Benzene1.5杂填土Miscellaneous fill0.06~3.31 1.453.5黏土层Clay ND~2.27 1.441.5杂填土Miscellaneous fill ND~182.0040.743.5黏土层Clay0.94~69.7016.311.5杂填土Miscellaneous fill ND ND3.5黏土层Clay ND ND1.5杂填土Miscellaneous fill0.037~60377.093.5黏土层Clay0.063~61698.84场地B[12] Site B[12]土壤Soil1,2,3-三氯丙烷1,2,3-trichloropropane苯Benzene0~2填土Fill layer0~2.640.122~4粉黏土Silty0~5.320.534~6黏土层Clay0~2.310.230~2填土Fill layer0~6.360.722~4粉黏土Silty clay0~18.2 2.264~6黏土层Clay0~4.670.84苯污染区域[13] A site contaminatedby benzene[13]土壤Soil土壤气Soil gas苯Benzene0~12-ND ND12~16粉土Silt0.03~30.70 3.67>16砂土层Sandy soil ND ND0~9-ND ND9~16粉土Silt0.14~794.94112.2>16砂土层Sandy soil0.09~1179.393.8澳大利亚场地[14] An Australian site[14]土壤气Soil gas三氯乙烯(TCE)Trichloroethylene(TCE)123砂土层Sandy soil>5->9->10-石油污染场地[15] Oil contaminated site[15]土壤Soil苯Benzene乙苯Ethylbenzene0~0.2黏土层ClayND~0.71-ND~0.95-注:土壤介质检出污染物浓度单位为mg㊃kg-1,土壤气介质检出污染物浓度单位为mg㊃m-3,ND表示未检出㊂Note:The unit of contaminant concentration detected in soil medium is mg㊃kg-1;the unit of contaminant concentration detected in soil gas medium is mg㊃m-3;ND indicates that no contaminant is detected.130㊀生态毒理学报第18卷分别比美国环境保护局(US EPA)规定值高4~5㊁2~3个数量级,差异的主要原因在于美国污染地块的风险评估基于实测土壤气-室内空气关系数据库统计结果的95%分位数0.03作为土壤气衰减因子,而我国主要是依据导则推荐的衰减因子计算公式㊂J&E模型和导则模型土壤气筛选值的差异之处如下㊂①室内空气允许浓度计算方式不同㊂钟茂生等[17]是将VOCs分为致癌㊁非致癌物质在可接受致癌水平和可接受危害商下进行室内空气允许浓度的计算;而苏燕等[18]未区分致癌与非致癌物质,取致癌风险㊁非致癌风险达到可接受水平时的较小者作为室内空气允许浓度值㊂②部分参数取值不同㊂如室内地基板的厚度㊁地基裂隙中水体积比㊂③浅层土壤埋深取值不同㊂钟茂生等[17]为了将计算得到的土壤气筛选值与US EPA比较,埋深取2m,而苏燕等[18]则取导则默认值0.5m㊂石油烃类VOCs在扩散过程中会由于生物降解作用而发生浓度衰减,且较短的垂直距离内浓度就可以降低几个数量级㊂US EPA除使用筛选值标准外,还利用筛选距离进行石油类污染场地蒸气入侵风险的经验筛选,若垂直距离大于筛选距离,可忽略发生蒸气入侵的可能性,否则,需要开展进一步的现场调查㊂Lahvis等[19]研究指出垂直筛选距离与污染源的类型有关,当污染源为溶解相时发生蒸气入侵的可能性较小,而轻质非水相液体污染源需在4m或者更大的垂直筛选距离下,95%的土壤气中苯低于30μg㊃m-3㊂基于数百个石油污染场地大量数据的经验分析,US EPA提出无自由相时1.8~2m的清洁土层可基本降解苯系物,存在自由相时则需要4.8~5m清洁土层;溶解相的垂直筛选距离为1.8 m,轻质非水相液体污染源的垂直筛选距离为4.5 m[20]㊂而我国的高层建筑物地板下土壤气的衰减规律可能与国外独栋建筑的不同,因此符合我国实际情况的垂直筛选距离需要进一步研究[21]㊂2.2㊀基于土壤VOCs的风险评估基于土壤VOCs的风险评估是将土壤中检测结果中VOCs浓度利用数学模型计算得到土壤气VOCs的浓度而进行健康风险评估的方法㊂常用的数学模型有Johnson&Ettinger(J&E)模型㊁双元平衡解吸(Dual Equilibrium Desorption,DED)模型,模型是基于气态污染物从地下迁移至地上的传输机理构建,见图1㊂首先利用气㊁固㊁水三相分配模型确定从污染源分配到土壤气相中VOCs浓度值,随后气相VOCs在包气带扩散迁移到建筑地基或地表并通过对流或扩散传递进入室内或室外利用Fick定律表达,最后利用箱内混合模型表达VOCs在室内㊁室外空气混合过程㊂最终利用3个过程中挥发通量相等原则来求解挥发至室内㊁外环境中的VOCs浓度,进而计算呼吸暴露途径下的健康风险值㊂根据VOCs最终扩散至室内或室外,可分为室内蒸气入侵和室外蒸气入侵㊂2.2.1㊀J&E模型J&E模型[4]于1991年提出,基于土壤气㊁固㊁水三相平衡理论将土壤VOCs浓度转化为土壤气相中VOCs浓度值来进行污染场地健康风险评估㊂该模型假设系统处于稳态条件,污染源浓度稳定不变,VOCs在包气带只通过扩散传质,没有生物降解作用[22]㊂表2㊀土壤气筛选值Table2㊀Soil gas screening values污染物Contaminant用地情景Land use scenario浅层Superficial layer深层Deep layer钟茂生等[17]Zhong et al[17]苏燕等[18]Su et al[18]US EPA钟茂生等[17]Zhong et al[17]US EPA苯Benzene居住Residential9.6ˑ102 3.7ˑ105 3.1 1.1ˑ10331工商业Commercial and industrial 4.6ˑ103 1.8ˑ10616 5.2ˑ103 1.6ˑ102甲苯Toluene居住Residential 1.1ˑ107 4.5ˑ108 5.2ˑ104 1.2ˑ107 5.2ˑ105工商业Commercial and industrial 6.3ˑ107 1.9ˑ109 2.2ˑ1057.1ˑ107 2.2ˑ106氯仿Chloroform居住Residential 2.7ˑ1028.5ˑ104 1.1 3.1ˑ10211工商业Commercial and industrial 1.3ˑ103 6.3ˑ105 5.3 1.5ˑ103531,1-二氯乙烯(1,1-DCE) 1,1-dichloroethylene(1,1-DCE)居住Residential 4.0ˑ105 5.3ˑ107 2.1ˑ103 4.5ˑ105 2.1ˑ104工商业Commercial and industrial 2.4ˑ106 2.7ˑ1088.8ˑ103 2.7ˑ1068.8ˑ104第6期张钰萌等:污染场地中挥发性有机物的扩散和人群暴露预测模型研究进展131㊀图1㊀地下VOCs传输扩散示意图Fig.1㊀Schematic diagram of underground VOCs transmission and diffusion㊀㊀J&E模型呼吸暴露途径下健康风险的计算公式为:RIJ&E-out =CsˑHˑρθwater+Hˑθair+ρˑKocˑf ocˑD effsˑW D effsˑW+U airˑδˑL s ˑEFˑED ATˑIURˑ106(2)RIJ&E-in =CsˑHˑρθwater+Hˑθair+ρˑKocˑf ocˑD effsˑD eff crackˑηLBˑERˑD eff crackˑL sˑη+D eff sˑD eff crackˑη+D eff sˑL BˑERˑL crack ˑEFˑED ATˑIURˑ106(3)式中:RIJ&E-out㊁RI J&E-in分别表示基于J&E模型计算得到的室外㊁室内呼吸途径下健康风险值,Cs为实测土壤中VOCs的浓度值(mg㊃kg-1),其余参数定义见表3㊂J&E模型是目前应用广泛的污染场地蒸气入侵评估模型之一,利用其可计算污染场地室内空气中污染物的暴露浓度[23],评估VOCs对人体健康危害水平㊂如将模型应用于评估化工厂对附近的居民区的健康风险[24],将模型应用于评估工业园区㊁火电厂土壤中多环芳烃对工人的致癌风险[25-26]㊂计算的风险值可为后续和风险防控提供参考,逯雨等[27]发现污染土壤表层覆盖黏土层比覆盖砂土更可以阻挡VOCs蒸气的迁移,从而减少蒸气入侵风险㊂芦伟等[28]利用箱体模型模拟了1,1,1-三氯乙烷(1,1,1-TCA)蒸气一维扩散过程,研究发现 J&E模型在污染源较浅㊁土壤孔隙率较大的污染场地类型中更适合 ㊂随着J&E模型的广泛应用,越来越多研究发现利用J&E模型进行风险评估结果偏保守㊂McHugh 等[29]根据J&E模型的预测结果预估5个石油类污染场地都将发生室内空气污染,但实际仅在其中2个场地观察到室内空气受到污染㊂McNeel和Dibley[30]研究发现,与实测通量计算的风险值相比,J&E模型计算三氯乙烯和苯呼吸暴露健康风险值分别高1个㊁2个数量级㊂郭晓欣等[31]研究发现在有机碳含量较高的黑龙江黑土和有机碳含量较低的北京潮土2种不同土壤中,实测土壤气VOCs的风险计算值比J&E模型风险值低2个数量级,后者计算较保守㊂2.2.2㊀DED模型DED模型[32-33]是在J&E模型的基础上提出的一种新的解吸模型㊂该模型认为污染物在高浓度范围内解吸相对容易,吸附与解吸呈线性关系;但随着污染物浓度降低,解吸能力也随之下降而出现滞后现象,此时解吸与吸附呈非线性关系,这与VOCs在土壤中可能存在的老化锁定行为[34]有关㊂DED模型计算呼吸途径下健康风险的公式如下:132㊀生态毒理学报第18卷RI DED -out =H ˑF 2-4A ˑG -F 2A ˑD eff sˑW D effs ˑW +U air ˑδˑL sˑEF ˑEDATˑIUR ˑ106(4)RI DED -in =H ˑ㊀F 2-4A ˑG -F2A ˑD eff s ˑD eff crack ˑηL B ˑER ˑD eff crack ˑL s ˑη+D eff s ˑD eff crack ˑη+D effs ˑL B ˑER ˑL crackˑEF ˑEDATˑIUR ˑ106(5)F (C s )=f ˑq 2nd max ˑ(θwater +H ˑθair )+f oc ˑρˑf ˑq 2nd maxˑ(K 1stoc+K 2nd oc)-K2nd ocˑf oc ˑρˑC s(6)A =K 2ndocˑf oc ˑ(θwater +H ˑθair )+K 1st ocˑK 2nd ocˑ(f oc )2ˑρ(7)G (C s )=-f ˑq 2nd maxˑρˑC s (8)式中:RI DED -out ㊁RI DED -in 分别表示基于DED 模型计算得到的室外㊁室内呼吸途径健康风险值;K1st oc为线性解吸的有机碳-水分配系数(L ㊃kg -1);q 2nd max 为非线性吸附-解吸的最大吸附能力(mg ㊃kg -1);K 2nd oc 为非线性解吸的有机碳-水分配系数(L ㊃kg -1);f 为非线性吸附部分进行的程度,默认取1㊂郭晓欣等[31]发现利用DED 模型在有机碳含量较高的黑龙江黑土和有机碳含量较低的北京潮土2种不同土壤中计算的风险值接近实测土壤气VOCs 的风险值㊂张瑞环等[11]在某危化品储存场地,利用DED 模型计算二氯甲烷㊁苯的室外呼吸暴露风险,发现模型计算二氯甲烷风险值基本等同实测土壤气中二氯甲烷浓度计算的风险值,但对于苯,模型得到存在健康风险的点位与实测土壤气得到的点位存在差异,可能会低估风险㊂根据国内外已有文献,本文总结了DED 模型的适用情况,见表4㊂DED 模型与J&E 模型最大的区别是考虑了VOCs 在低浓度时的非线性解吸现象,因此在污染物浓度较低时DED 模型所得的健康风险值与实测土壤气所得的更接近,但污染物浓度较高时与J&E 一样计算结果偏保守㊂表3 参数定义Table 3㊀Parameter definition第6期张钰萌等:污染场地中挥发性有机物的扩散和人群暴露预测模型研究进展133㊀表4㊀DED模型适用情况表Table4㊀DED model application table分类Classification适用情况Application situationDED模型适用性DED model application研究情景Study scenario文献来源Document source土壤类型Soil type污染物Contaminant黑龙江黑土Heilongjiang black soilɿ北京潮土Beijing fluvo-aquic soil黏质土Clayey soilɿ砂质土Sandy soil粉质土Silty soil苯<27mg㊃kg-1Benzene<27mg㊃kg-1ɿ三氯甲烷<5mg㊃kg-1Trichloromethane<5mg㊃kg-1ɿ三氯乙烯<20mg㊃kg-1(北京潮土)Trichloroethylene<20mg㊃kg-1(Beijing fluvo-aquic soil)ɿ三氯乙烯<80mg㊃kg-1(黑龙江黑土)Trichloroethylene<80mg㊃kg-1(Heilongjiang black soil)ɿ实验模拟Experimental simulation场地应用Site application[31][10][35][36][31]2.3㊀基于土壤气VOCs的风险评估鉴于VOCs的迁移扩散特性,较少的土壤监测点位可能无法完全反映地层的污染分布和环境风险,容易造成高浓度点位遗漏现象,不确定性高;且土壤VOCs样品在采集运输保存中易损失,误差大㊂与土壤采样相比,土壤气采样中气体污染物吸附到吸附剂上,样品损失较少,且土壤气采样所代表的污染区域比土壤要广[37-38],能反映更加真实的地块污染状况,较少的采样点位可获得较完备的数据㊂有研究指出,在污染场地开展土壤气样品采集进行目标VOCs的浓度分析并进行风险评估工作所需成本低于基于土壤VOCs浓度计算的风险评估工作成本[39]㊂基于实测土壤气VOCs浓度计算呼吸途径下健康风险的公式如下:RIout =CsgˑD effsˑWD effsˑW+U airˑδˑL gˑEFˑED ATˑIURˑ103(9)RIin=CsgˑD eff sˑD eff crackˑηLBˑERˑD eff crackˑL sˑη+D eff sˑD eff crackˑη+D eff sˑL BˑERˑL crack ˑEFˑED ATˑIUR ˑ103(10)RIin-flux =MAˑTˑLBˑERˑEFˑED ATˑIURˑ103(11)式中:RIout㊁RI in分别表示基于实测土壤气中VOCs 浓度值计算得到的室外㊁室内呼吸途径健康风险值;RIin-flux为基于实测土壤气挥发通量进行计算得到的室内呼吸暴露健康风险值;Csg为实测土壤气中VOCs浓度值(mg㊃m-3);M为通量测试采样器吸附VOCs的质量(mg);A为被动式通量箱底面积(m2);T 为采样时间(s)㊂国外已将土壤气监测列入污染场地VOCs调查的常规工作内容[7],依据实测土壤气浓度开展污染场地VOCs的风险评估工作㊂Hamamin[40]在炼油厂基于VOCs被动土壤气采样分析结果评估了健康风险及污染面积㊂Martí等[41]在垃圾填埋场利用主动采样方法采集了地下5m处的土壤气样品,并利用TD-GC-MS分析得到的样品中VOCs的浓度值进行了致癌风险计算㊂为提高判断是否发生蒸气入侵的准确性,US EPA针对已有的建筑物提出了多证据分析方法,即根据实测地下水㊁土壤㊁土壤气中VOCs浓度㊁地板下土壤气中VOCs浓度㊁室内空气中VOCs浓度值,同时结合土层性质㊁水分㊁氧气含量及是否存在优先通道等证据进行多角度判断㊂虽然国内在土壤气调查及风险评估方面起步较晚,但国内学者积极开展了基于土壤气VOCs的风险评估㊁土壤气筛选值等研究工作,为推动我国污染地块调查评估工作的科学性㊁精准化做了重要贡献㊂朱苓和李志博[42]在某废弃化工场地基于土壤气调查分析技术得到苯㊁乙苯㊁四氯化碳㊁三氯乙烯㊁四氯乙烯及三氯甲烷浓度并进行了人体健康风险评估㊂姜134㊀生态毒理学报第18卷林等[43]在北京某焦化厂苯污染区域基于实测土壤气VOCs浓度值计算了室外呼吸暴露途径下的致癌风险,并建议在大型VOCs污染场地依据实测土壤气VOCs浓度值进行风险评估㊂3㊀模型预测结果的影响因素(Influencing factors) J&E模型和DED模型是在简化VOCs从土壤扩散迁移至室内外环境这一复杂过程并进行基本假设条件的基础上,通过建立数学方程表达各物理量之间的关系,输入一定量的参数后即可预估健康风险㊂因其计算过程相对简单㊁应用方便,在污染场地得到广泛应用,但越来越多研究指出模型预测结果通常保守,不能完全反映污染场地实际风险情况㊂为了简化计算的假设条件㊁模型输入参数均可能对模型预测结果产生影响㊂3.1㊀模型假设条件不同模型的假设条件有较大差异,模型假设条件如表5所示㊂(1)三相线性分配㊂J&E模型假设VOCs在土壤三相间总是处于线性可逆过程导致模型预测结果偏高,而实际情况只有当污染物浓度较高时,吸附与解吸呈线性关系,随着污染物浓度降低,解吸会由于老化锁定行为而出现滞后导致非线性解吸现象发生㊂DED模型考虑了污染物低浓度时的非线性解吸现象,总吸附量等于第一部分-污染物高浓度与第二部分-低浓度吸附量之和,因此污染物浓度较低时更能体现DED模型的优势㊂(2)污染源浓度恒定,在暴露期无限大,不会衰减㊂而实际VOCs会由于挥发㊁降解作用而使浓度降低㊂钟茂生等[44]基于通量守恒原理建立了SD衰减源模型并应用于某VOCs污染地块,研究发现污染物质量浓度随时间呈现指数下降趋势,一定程度上解决了恒定源模型过于保守的问题㊂(3)污染物仅存在纵向迁移过程等㊂而实际污染物在土壤中除纵向迁移还有横向迁移,且VOCs 浓度随横向距离呈现指数衰减[45],因此仅考虑纵向迁移会导致预测风险值不合理㊂Yao等[46]提出了同时考虑纵向和横向迁移的氯化物二维模型用于模拟土壤中VOCs的二维浓度曲线㊂三维数值模型如ASU㊁GW-V AP3D可以模拟地层和建筑结构的三维立体,但模型构建复杂,难以实际应用㊂(4)对流作用主要与建筑物室内外压差有关,计算时通常不考虑压差㊂但压差的存在会增加VOCs 进入室内的浓度,增加模型预测风险值㊂(5)均质土壤㊂而实际情况下很少存在均质土层,土壤的非均质性会导致VOCs浓度分布的不均匀性而增加模型预测风险值的不确定性㊂Verginelli等[47]研究了非均质土壤对VOCs迁移的影响,并建立了相应的模型㊂在马帅帅[48]的物理模型研究中指出,当分层土壤的气体扩散系数从下层到上层依次减少时,VOCs浓度横向衰减减小㊁纵向衰减增大,因此推荐采用分土层的方法进行风险评估㊂(6)不存在优先通道,风险筛选和模型预测均不适用于存在优先通道的污染场地,优先通道的存在会增加模型预测的误差㊂(7)未考虑生物降解作用,导致模型预测结果偏高,尤其当污染物为石油烃类,如苯㊁甲苯等㊂贾慧等[49]在北京某加油站进行了包气带石油类污染物自然衰减的现场试验研究,发现在381d的自然衰减作用下,土壤中苯系物含量可降低到标准内㊂因此,石油烃类污染物在包气带传输过程中会由于微生物降解作用而衰减,从而降低蒸气入侵风险[13]㊂考虑生物降解的模型相继开发,如一维Biovapor模型㊁Verginelli等[50]提出的二维PVI2D解吸模型㊂目前,国内虽然已认识到生物降解对VOCs的衰减作用,表5㊀J&E模型㊁DED模型的假设条件Table5㊀Assumptions of J&E model and DED model 假设条件Assumed conditionJ&E模型J&E modelDED模型DED model 污染源浓度恒定Constant pollution source concentrationɿɿ纵向迁移Vertical migrationɿɿ横向迁移Lateral migration对流作用Convection生物降解Biodegradation系统稳态The system is in a steady stateɿɿ三相线性分配Three-phase linear distributionɿ非平衡解吸Non-equilibrium desorptionɿ优先通道Priority channels均质土壤Homogeneous soilɿɿ。
权重排放量及排放量权重轨迹模型蔺旭东;曾晓宁;陈伟【摘要】大气污染物浓度权重轨迹模型是一种研究大气污染物的区域输送问题的常用模型,但这一模型只考虑大气污染物浓度对目标城市的影响,而不考虑大气污染物持续输送时间的影响.针对此缺陷,提出了一种新的大气污染物源区计算模型——排放量权重轨迹模型,将污染物持续输送的时间因素引入模型计算中,计算出网格的权重排放量,并将权重排放量作为对目标城市污染贡献度的新衡量标准.【期刊名称】《中国环境管理干部学院学报》【年(卷),期】2018(028)002【总页数】5页(P42-46)【关键词】权重排放量;PM2.5;源区计算模型【作者】蔺旭东;曾晓宁;陈伟【作者单位】河北环境工程学院信息工程系,河北秦皇岛066102;河北科技师范学院数信学院,河北秦皇岛;河北环境工程学院信息工程系,河北秦皇岛066102【正文语种】中文【中图分类】X51随着我国的经济发展，工业化进程的不断加速，大气污染问题也变得尖锐起来。
目前，尤以京津冀地区大气污染状况最为严重[1-2]。
就一个区域而言，准确定位出对于域内各城市有较高贡献度的大气污染物输送源区，对于应对区域性大气污染问题，有着十分重要的现实意义。
目前，对于大气污染物输送及权重浓度的计算，主要分为两类方法：第一种是基于排放源清单的空气质量模型模拟方法：吴小芳[3]基于Models-3/CMAQ空气质量模型对杭州市大气污染的模式进行了研究，Cai等[4]基于WRF-CMAQ模型对2012—2020年期间京津冀地区的PM2.5浓度分布变化进行了模拟。
唐娴等[5]则利用我国自主研发的NAQPMS模型对辽宁中部城市群一次灰霾天气过程的外来影响程度进行了研究。
这类方法可以给出网格化的污染物浓度贡献率，但计算结果的可信度取决于排放源清单的准确性。
第二种是利用HYSPLIT模型进行后向轨迹计算，然后利用浓度权重轨迹（Concentration Weighted Trajectory，CWT）模型进行网格化权重浓度的计算。
