污染場地健康風險評價中多介質模型的優選研究

黃瑾輝,李 飛,曾光明,袁興中,梁 婕,張 釗,唐曉嬌 (1.湖南大學環境科學與工程學院,湖南 長沙410082；2.湖南大學環境生物與控制教育部重點實驗室,湖南 長沙 410082)

污染場地健康風險評價中多介質模型的優選研究

黃瑾輝*,李 飛,曾光明**,袁興中,梁 婕,張 釗,唐曉嬌 (1.湖南大學環境科學與工程學院,湖南 長沙410082；2.湖南大學環境生物與控制教育部重點實驗室,湖南 長沙 410082)

綜合考慮了參數不確定性、模型不確定性對風險評價結果可信度的影響差異和國內實際污染場地健康風險評價中對已有模型的不當選擇可能帶來的負面效應,提出相對于參數不確定性的控制,針對目標情景的適當模型選擇應成為提高風險評價結果可信度的更重要環節.本研究選取了模型理論架構上符合案例情景的美國環境保護署研發的 3MRA、MMSOILS和美國勞倫斯伯克力國家實驗室研發的CalTOX 3個被廣泛使用的污染場地健康風險評價多介質模型,并與蒙特卡洛模擬相結合,載入污染廠址案例,并對特定受體進行了風險評價,由此定量分析了參數不確定性和模型選擇不確定對評價結果可信度的影響程度,并通過對比 3個模型的內在架構分析了不確定性的可能來源,最后總結提出了“6步綜合評價模式”,該模式能有效提高污染場地健康風險評價的可信度及經濟可行性.

不確定性；多介質模型；蒙特卡洛模擬；優選模式；污染場地健康風險評價

近年環境風險評價作為決策輔助工具已普遍應用到污染廠址對于人體健康或生態系統安全的潛在風險評估中.但由于國內環境風險評價基礎非常薄弱,缺少相關數據資料累積,難以形成完整、系統的國家或地區級數據庫,暫未能建立自主環境風險評價模型,所以目前國內多數實際風險評價中仍以借鑒國外較成熟的評價模型為主.環境風險評價模型近年發展較快,風險評價關于暴露途徑的考量也由傳統單一介質、單一途徑向多介質、多途徑發展,但由于更多涉及實地性、多介質性、多受體性與概率性等因素,其本身復雜程度不斷提高,隨之帶來了諸多不確定性的有關問題.風險評價中的不確定性因素成為了提高評價可信度的主要障礙,所以如何有效降低不確定性成為國內外學者近年研究的重點.針對風險評價來說,造成不確定性的原因有參數的不正確、參數的變異性、模型簡化過程的不符實際和模擬時不同模型與不同情景的不兼容等.目前被廣泛接受的風險評價中的不確定性分為參數不確定性、模型不確定性和變異性3類[1].國內外許多學者把不確定性研究的重點放在參數不確定性上,如張應華等[2]、梁婕等[3]、Babendreier等[4]在研究中利用蒙特卡洛算法或貝氏蒙特卡洛法、類神經網蒙特卡洛法和模糊數學等方法,使參數不確定性在一定程度上得到了有效控制.但這些研究大多建立在忽略模型不確定性和變異性對風險評價影響的前提上.王永杰等[5]、Moschanders等[6]在研究中認識到上述問題,并定性的闡述分析了模型不確定性和變異性的影響,認為模型不確定性和變異性對結果可信度的影響遠比參數不確定性顯著,但由于二者區別于參數不確定性易于分析與量化的特點,研究進展緩慢.

鑒于變異性隨機偶然的特點、模型自身設計的固有限制性和國內風險評價模型的實際使用情況與現實需要,故如何從眾多現有評價模型中優選出更合適目標情景的模型成了提高評價結果可信度的可靠途徑,也是盡量避免實際中多介質環境風險評價模型的不當借鑒使用可能帶來的負面效應的關鍵.國內外在此方面的研究較少,也沒有形成一個廣泛認可的基于模型優選的系統評價模式.本研究首先基于污染廠址的土地使用情況等基本信息建立了的污染物質遷移暴露概念圖,并由此圖選取了美國環保署所現行的 the multimedia, multi-pathway, multi-receptor risk assessment model (3MRA), the multimedia contaminant fate, transport, and exposure model (MMSOILS)和美國勞倫斯伯克力國家實驗室研發的 the multimedia total exposure model for hazard waste sites (CalTOX) 3個理論上合適且較成熟的場地污染多介質評價模型作為研究工具,并結合蒙特卡洛模擬, 載入污染廠址案例,通過不同研究假設下對特定受體的風險評價結果,量化對比分析了參數不確定性與模型不確定性(模型選擇)分別可能對風險評價結果的影響程度,并分析討論了造成不確定性的內在原因,最終總結提出了基于模型優選的“6步綜合評價模式”,旨在為國內多介質環境風險評價中模型選取提供參考.

1 材料與方法

1.1 多介質模型

多介質模型(multimedia models)[7-8]由于其對污染物在環境中分配、轉化、遷移等過程模擬的較高真實性,使得環境風險預測研究有了更強的現實意義[9],發展至今,一些多介質環境風險評價模型已得到廣泛應用,其中部分已成為國家級法律法規標準及決策制定的重要輔助工具,其中包括 3MRA(US EPA,主要用于估算原廠址廢棄污染物可能經過多介質傳遞、多途徑暴露對各個不同人體暴露族群的風險[10-11])、HHRAP(US EPA,主要用于評價焚燒廠煙道氣對周圍居民造成的健康風險[12])、MMSOILS(US EPA,主要用于估算原廠址廢棄化學污染物經過多介質遷移后對周圍居民的健康風險評價[13-14])、CalTOX (Lawrence and Berkeley national laboratory,主要用于量化相關于土壤系統的對周圍人群造成的健康風險[15-16])和 TRIM(US EPA,主要用于評價有毒氣體是否會對人體或生態健康造成風險)等.

1.2 研究方法

1.2.1 參數不確定性影響的表征 參數不確定性來源包括隨機誤差、系統誤差、固有隨機性與無法預測性誤差、從屬性與相關性誤差、缺乏經驗基礎誤差和專家分歧誤差等.現評價中大多采用模糊數學、灰色理論、蒙特卡洛模擬和神經網絡理論等來降低其對評價結果的影響.其中蒙特卡洛模擬現廣泛應用于參數不確定性的模擬降低上,并均取得了良好的效果[17-18].本研究也選用經典的蒙特卡洛模擬法來處理參數不確定性,并以同模型進行和不進行輸入參數的蒙特卡洛模擬前后的風險結果差異來表征參數不確定性的大小.本研究中的蒙特卡洛模擬均采用 Crystal Ball工具軟件進行.

1.2.2 模型不確定性影響的表征 模型不確定性定義及其來源[19]有:(1)模型結構,指不同科學技術上的假設都可以是建立模型的依據,不同假設必然帶來差異性;(2)模型的復雜度,指模型在架構時為了易于應用于政策擬定、數值計算等而被簡化,但簡化的模型多數依賴經驗公式而無法知道其真實的機制;(3)驗證與模型的不確定性,指即使復雜模型結構正確也不代表能預測出正確的結果,尤其是在參數資料不足時,其中過多的假設反而會導致結果的失真;(4)外推法,指已經被某一群參數集合驗證為正確的模式可能并不適用于另一群參數集合來預測結果;(5)模型限制,指任何模型都有在時間上、空間上、污染物種類上、傳輸暴露途徑上等等條件上的限制,另外,模式參數之間的相關性也會造成模式應用上的限制;(6)情景的不確定性,指來自在使用一個模型時,情景假設中未考慮到特定評價廠址所應包含的子情景,包含暴露途徑情景、暴露行為情景等.可以看出,即使在模型的設計與驗證過程中設計者已經盡力做出合理的算法簡化與不確定性的降低,前 4點在模型設計架構成型時已成為不確定性的必然來源;而后 2點來源表明了針對目標情景的模型優選應成為現今國內實際應用中降低模型不確定性的關鍵環節,故本研究討論的模型不確定性主要指的是針對目標情景的不當模型選擇所帶來的.研究在利用蒙特卡洛模擬處理參數不確定性、除案例情景參數外采用相同的標準參考值和特定受體的前提下,利用不同模型輸出評價結果的差異度來表征模型不確定性的大小.

2 案例應用

2.1 案例簡介

某市一家家電生產企業屬于國內大型的家電生產企業,該廠在生產電子產品生產過程中使用具有揮發性的三氯乙烯、四氯乙烯等有機溶劑,目前三氯乙烯(TCE)、四氯乙烯(PCE)已被國際癌癥研究局(IRAC)歸類為極可能人體致癌物,PCE已經被證明有動物致癌性.但廠家違法挖井傾倒這些生產后的廢料與有機溶劑,造成了廠址附近土壤與地下水的污染,并直接危及附近居民的健康.后經國家有關部門介入,投入了大量人力物力進行整治,雖然據調查監測土壤污染已經整治完全,但由于地下水中的重非水相液體污染,治理難度很大,根據本污染場地的區位特點及相關文獻資料,認為居民的風險來自使用被污染的地下水作為生活用水和農牧用水,結合本廠址的附近土地使用情況及零星居民分布狀況,參考3MRA關于評價區域范圍的劃分標準,同時為得到敏感度更高的風險評價結果,所以評價重點落在地下水污染對周圍附近1000m范圍內居民帶來的風險.

根據本廠址的附近土地使用情況與污染源濃度分布狀況,在分區域設置 10個監測井檢測后所檢測的數據,TCE的濃度平均值為0.00178mg/L,其標準差為 0.000633mg/L;PCE的濃度平均值為0.000331mg/L,標準差為0.000101mg/L.

為便于比較分析,除本案例特定情境的參數,其余模型限制外的輸入參數如TCE和PCE的亨利系數、土壤-水介質分散因子、皮膚滲透系數、在水介質中的分散系數、消化致癌斜率因子、呼吸致癌斜率因子、皮膚致癌斜率因子等均參考US EPA 頒布的目錄值[20-22],其中部分案例特定情境參數列于表1.

2.2 污染廠址的污染物遷移暴露概念模擬

參考選取的 3個多介質模型的暴露途徑設置概念方法,結合案例廠址的實地情況,分析此情景下可能的暴露途徑,并最終建立污染廠址的在多介質中物質遷移暴露概念模擬圖,見圖1所示.

2.3 模型的選擇

在研究模型的選取上遵循的原則:首先被選取的多介質模型原則上需適合本案例污染廠址污染源評價,其次被選者也必須是較有公信力的多介質模型.結合圖 1,可知案例污染廠址的地下水污染對人體健康造成風險的有飲用、洗澡皮膚吸收、誤食土壤、農作物食用消化吸收、畜類的食用消化吸收、洗澡空氣吸入、洗澡誤食等主要可能暴露途徑.基于上述可能的暴露途徑,經篩選,最終選定 3個理論上基本符合案例情景的多介質模型[23]:(1)3MRA,US EPA,用來估算應受管理的工業廢物可能經由多介質傳輸、多途徑暴露而釋放出污染物質,進而造成各不同受體群的風險,現在已經作為US EPA立法參考模型,張釗等[24]對此模型及可利用性做了介紹分析,研究案例污染物正是工業廢物,且此模型考慮了案例的所有主要暴露途徑,故認為理論適合;(2)MMSOILS, US EPA,主要用以估算各種有害廢物廠址所釋放的化學物質,經由多介質傳輸后,造成附近居民的風險,張應華等成功將其應用于污染引起的飲用地下水健康風險評[25],研究案例正是工業廢物的地下水污染,且此模型基本考慮了案例的主要暴露途徑,故認為理論適合;(3)CalTOX(Lawrence and Berkeley national laboratory)主要用于量化與土壤相關污染,與造成人體負面健康效應風險之間的關系,已被陽文銳等成功用于廢棄工業場地的風險評價中[26],雖然研究案例是工業廢棄物的地下水污染,由于地下水與土壤的聯系密切,加之模型基本考慮了案例可能的主要暴露途徑,故認為理論適合.

表1 3個多介質模型中一些重要的輸入參數Table 1 Part of the important parameters of the three multimedia models

圖1 污染廠址的污染物遷移暴露概念模擬Fig.1 Conceptual materials multi-media flow figure of the contaminated area

3 不確定性對比分析

3.1 參數不確定性的影響分析

無論哪種多介質風險模型,其在致癌風險的計算上的基本數學公式相似,不同的是每個模型所考慮的暴露途徑的差異,通式如下[27]:

式中:ADIk為經由暴露途徑 k 的每日平均暴露量, mg/(kg·d); CSFk為暴露途徑 k 的致癌斜率因子,(kg·d)/mg;其中暴露劑量(ADIijk)的計算公式[16]如下:式中:ADIijk為人體經由環境介質 i,暴露介質 j,暴露途徑 k所攝取到的平均每日暴露量, mg/(kg·d); Ci為環境介質中的污染物濃度, mg/kg; Cj為暴露介質中污染物濃度,mg/kg; CRijk為經暴露途徑k與暴露介質j中的每日的暴露率;EF為暴露頻率,d/a;ED為暴露持續時間,a;AT為受體終身平均暴露時間,d;BW為目標受體的平均體重, kg.

根據案例將情景相關參數代入 3個多介質模型,分別在進行參數蒙特卡洛模擬與不進行參數蒙特卡洛模擬的前提下,輸出累積概率 95%的風險結果值,結果見表2.

表2 是否進行輸入參數蒙特卡洛計算條件下所得的累積概率95%風險模擬結果Table 2 Modeling results at the risk values at 95th percentile with parameters modeling by the Monte Carlo or not

由表2可知,在同一模型在是否進行輸入參數蒙特卡洛模擬的情況下,3MRA輸出風險值差異在一個數量級以內;MMSOILS與CalTOX輸出的風險值差異均在1個數量級.綜上,研究得出風險評價結果在數值上相差大約一個數量級,甚至更低.本研究結果與Linkov等[28-29]在2003年通過放射性核素風險評價的模型對比研究結論和在2006年基于國際原子能機構相關經驗的模型決策研究結果相似.

3.2 模型不確定性分析

研究認為:在對3多介質模型的輸入參數均進行蒙特卡洛模擬的前提下,參數不確定性對于風險評價的影響已得到了控制,認為此時參數不確定性已經被消除.計算3模型輸出累積概率95%時的風險值,并通過敏感度分析得出各暴露途徑在各自模型中對總風險值的貢獻率,詳見表3.

表3 95%累計概率下的3多介質模型模擬的總風險和各個子模型的分別貢獻Table 3 Risk values at 95th percentile for specified pathways in multimedia models and the different sub-modeling results

表3中可發現:(1)MMSOILS和CalTOX輸 出的模擬風險值十分接近,而相比之下3MRA的模擬結果卻與兩者結果差距達4個數量級;(2)從各模型包含各暴露途徑的風險貢獻率對比來看,MMSOILS模型中未考慮室內空氣吸入途徑和洗澡吸入途徑,而這 2個途徑對 CalTOX和3MRA的輸出結果都有著較高的貢獻率;(3)在每個模型考慮的暴露途徑中,僅僅有半數甚至更少暴露途徑對總風險有著較高的貢獻(貢獻值＞5%).

鑒于這3個模型自身有著較高的公信力,在針對同一污染廠址風險的評價中,參數不確定被控制的情況下,3MRA模型表現出顯著的差異性,而另2個模型的評價值則相當接近,并且在各自貢獻率排名前3的暴露途徑中,有2個暴露途徑是一致的,其中排在第1名的都是飲用水風險,故認為后兩者可以相互驗證.在對3MRA模型進行問題分析時,發現問題極有可能出現在評價時3MRA的“廠址(site)”輸入項.因為3MRA是由US EPA所研發的初期版本,其現版本的模型系統僅僅支持用戶從模型里內建2850個美國代表廠址(其代表廠址數據包括對應的廢物管理單元、其后數據、地質數據、用地類型等)中進行篩選模擬,所以在評價時無法建立準確的包含特定案例的地理數據、地質數據和氣象數據的情景.相比之下,在CalTOX4.0中則可以自主建立新的情景,其中開放輸入特定污染廠址的相關參數如顆粒的干沉降速度、污染面積、葉面積指數、地表水蒸發指數、表層土的含水量、年平均風速等 58個參數值.同樣在MMSOILS模型模擬中,也可以輸入關于特定情境的參數如廠址物理環境參數(包括溫度、沉降率等)、污染廠址面積、地下水層的特性參數等幾十個參數.由于案例廠址是國內的案例,在地質、氣候等多方面都一定地特異性,這極可能就是導致評價結果差異的原因,故認為3MRA不適合本次案例的風險評價.由不確定性分類可知這正是模型不確定性來源中的情景不確定性帶來的.

表4 3個多介質模型在室內空氣吸入途徑上的不同計算方程Table 4 the different Sub-model of the three models on the inhalation pathway

參考污染廠址的污染物分配轉化概念模型,經過對比觀察 3模型在不同子途徑上的風險值和貢獻率,可知MMSOILS模型忽略的2個途徑在本次評價中極可能有著較大的風險. MMSOILS模型中沒有涉及‘室內、洗澡空氣吸入風險’的方程式,即忽略了此途徑,這也與模型在此途徑上的風險輸出值為零相互驗證.而此途徑在CalTOX與3MRA顯然都考慮其中,但兩者在此途徑上的計算方程式差異較大,所列出的輸入參數中二者在涉及的參數也有很大不同,這也正與兩模型在同一考慮暴露途徑上風險計算值差異相對應.關于3個多介質模型的模型算法差異,以 3個多介質模型中關于“室內空氣吸入途徑”的風險算式來列舉說明,詳見表 4.參考不確定性分類及來源,產生問題 2的原因可歸結為 3個不同的多介質模型中所考慮的暴露途徑差異和假設錯誤,即由模型不確定來源中的模型限制、模型結構和模型的復雜度帶來的.由上述分析驗證了前述關于在模型建立后部分來源的模型的不確定性便隨之產生,故認為MMSOILS不適合本次案例的風險評價.

而第3個問題,半數暴露途徑貢獻率甚微.鑒于實際風險評價中,資料收集過程的花費占整個風險評價花銷的1/3以上,所以問題3為進一步減少在資料收集方面的成本或集中人力、物力來針對那些貢獻大的暴露途徑來進行資料收集調查工作提供了科學依據.

綜上所述,模型不確定對于評價結果可信度的影響確實超過了參數不確定性,并可能高達 3～4個數量級.對于本次研究案例情景,經過比對分析可以看出經初篩的3個模型中:3MRA雖然考慮暴露途徑很全面,但鑒于不能準確建立案例情景環境參數而造成評價結果偏差較大;相比之下, MMSOILS和CalTOX評價結果很接近,但從3個模型對暴露途徑考量的全面性及各考慮途徑對最終風險結果的敏感度分析, MMSOILS在計算中忽略了對總風險貢獻率較高的“室內、洗澡空氣吸入”暴露途徑,所以得出CalTOX是更合適的評價污染廠址風險的評價模型.

3.3 6步綜合評價模式的構建

根據研究過程分析及結論,總結出一個可推廣的綜合評價模式步驟如下:(1)對目標污染廠址做粗略的資料收集與實地調查工作, 資料收集及調查內容包括:污染廠址周邊土地利用現狀及利用規劃概況、周邊居民及相關特殊敏感點的空間分布情況和廠址周邊的生態環境現狀等;(2)根據對污染廠址的粗資料收集,分析其污染物可能對人體健康造成風險的可能暴露途徑,建立污染廠址的在多介質中物質轉化流動概念模型;(3)根據物質流動概念圖進行模型初篩,其過程中主要遵循以下幾個原則:①所選模型需基本考慮了案例污染物可能的主要暴露途徑;②所選模型盡量是在國內外有廣泛認可度的成熟模型;(4)分別利用初篩模型并結合蒙特卡洛模擬對目標污染廠址進行風險評價;(5)根據各模型輸出的評價結果,結合對各模型相應考慮的暴露途徑的敏感度分析,從各初篩模型結果差異、各暴露途徑對最終風險的敏感度差異等,相互對比分析選出最適合或較合適的模型;(6)結合敏感度分析結果,從有限的經濟預算或成本控制角度,加強對貢獻較大的暴露途徑相關資料的收集,對于少貢獻途徑則進行簡化處理或忽略處理,并根據最終資料數據,代入選定模型,得出最終風險評價結果.模式流程示意圖見圖2.

圖2 6步綜合評價模式流程示意Fig.2 Flow diagram of the 6-steps comprehensive assessment procedure

4 結論

4.1 案例研究說明模型不確定性對評價結果可信度的影響程度超過了參數不確定性的影響程度,并可能使評價結果偏差高達3～4個數量級. 4.2 根據案例分析及實踐經驗,加入對評價經濟成本的考慮,總結提出了“6步綜合評價模式”,本方法在控制參數不確定的基礎上,可有效降低針對目標情景的模型選擇引起的模型不確定性,并能在合理的經濟成本下使評價結果可信度有效提高.

[1] Cullen A C, Frey H C. Probabilistic techniques in exposure assessment [M]. New York and London: Plenum Press,1999.

[2] 張應華,劉志全,李廣賀,等.基于不確定性分析的健康環境風險評價 [J]. 環境科學, 2007,28(7):1410-1414.

[3] 梁 婕,謝更新,曾光明,等.基于隨機糊模型的地下水污染風險評價 [J]. 湖南大學學報(自然科學版),2009,36(6):54-58.

[4] Babendreier J E, Castleton K J. Investigating uncertainty and sensitivity in integrated, multimedia environmental models: tools for frames-3MRA [J]. Environmental Modelling and Software, 2005,20(8):1043-1055.

[5] 王永杰,賈東紅,孟慶寶,等.健康風險評價中的不確定性分析[J]. 環境工程,2003,21(6):66-69.

[6] Moshandreas D J, Karuchit S. Scenarion-model-parameter:a new method of cumulative risk uncertainty analysis [J]. Environmental International, 2002,28:247-261.

[7] Cohen Y. Modeling of pollutant transport and accumulation in a multimedia environment [M]. New York: Praeger Publishing Company, 1987.

[8] Suzuki N, Yasuda M, Sakural T, et al. Simulation of long-term environmental dynamics of polychlorinated dibenzo-p-dioxins and polychlorinated dibenzofurans using the dynamic multimedia environmental fate of model and its implication to the time trend analysis of dioxins [J]. Chemosphere, 2000,40:969-976.

[9] Cahill T M, Mackay D. A high-resolution model for estimating the environmental fate of multi-species chemicals: application to malathion and pentachlorophenol [J]. Chemosphere, 2003,53: 571-581.

[10] US EPA. Multimedia, multi-pathway, and multi-receptor risk assessment modeling system volume I: Modeling system and science [R]. US EPA National Exposure Research Laboratory. Athens, GA and Research Triangle Park, 2003.

[11] 季文佳,楊子良,王 琪,等.危險廢物填埋處置的地下水環境健康風險評價 [J]. 中國環境科學, 2010,30(4):548-552.

[12] Chen Y C, Ma H W. Model comparison for risk assessment: a case study of contaminated groundwater [J]. Chemosphere, 2006,63:751-761.

[13] US EPA. The multimedia total exposure model for hazard waste sites(MMSOILS) [EB/OL]. http://www.epa.gov/, 2010.

[14] US EPA. MMSOILS: multimedia contaminant fate, transport, and exposure model, documentation and user's manual version 4.0 [R]. Washington, DC, 1996.

[15] California EPA. CalTOX: A multimedia total-exposure model for hazardous waste sites [R]. Sacramento, CA, 1993.

[16] Mckone T E. CalTOX:A multimedia total-exposure model for hazardous waste sites: part Ⅰ～ . prepared for the state of

ⅢCalifornia [R]. Department of Toxic Substances Control, Lawrence Livermore National Laboratory, 1993.

[17] 張建龍,解建倉,汪 妮,等.基于改進蒙特卡羅方法的再生水回用健康風險評價 [J]. 環境科學學報, 2010,30(11):2353-2360.

[18] 邢可霞,郭懷成.環境模型不確定性分析方法綜述 [J]. 環境科學與技術, 2006,29(5):112-114.

[19] Finkel A M. Confronting uncertainty in risk management: a guide for decision-makers. center for risk management, recources for the future [R]. Washington, DC, 1990.

[20] US EPA. Exposure factors handbook. Office of research and development national center for environmental assessment [R]. Washington, DC.1997.

[21] US EPA. Guidelines for exposure assessment [R]. Washington, DC, 1992.

[22] Travis C C, Arm A D. Bioconcentration of organics in beef, milk, vegetation [J]. Environmental Science and Technology, 1988,22:271-274.

[23] Chen J, Beck M B. Quality assurance of multi-media model For predictive screening tasks [R]. US EPA, 1999.

[24] 張 釗,黃瑾輝,曾光明,等.3MRA風險模型在鉻渣整治項目制定過程中的應用 [J]. 中國環境科學, 2010,30(1):139-144.

[25] 張應華,劉志全,李廣賀,等.土壤苯污染引起的飲用地下水健康風險評價 [J]. 土壤學報, 2008,45(1):82-88.

[26] 陽文銳,王如松,李 鋒.廢棄工業場地有機氯農藥分布及生態風險評價 [J]. 生態學報, 2008,28(11):5255-5460.

[27] US EPA. Risk assessment guidance for superfund. volume 1, human health evaluation manual. Part A [R]. Washington, DC, 1990.

[28] Linkov I, Burmistrov D. Model uncertainty and choices made by modelers: lessons learned from the International Atomic Agency model intercomparisons [J]. Risk Analysis, 2003,23(6):1297- 1208.

[29] Linkov I, Carini F, Collins C, et al. Radionuclides in fruit systems: model-model intercomparison study [J]. Science of the Total Environmental, 2006,364:215-247.

Optimized environmental multimedia model screening for health risk assessment of contaminated sites.

HUANG Jin-hui*, LI Fei, ZENG Guang-ming**, YUAN Xing-zhong, LIANG Jie, ZHANG Zhao, TANG Xiao-jiao (1.College of Environmental Science and Engineering, Hunan University, Changsha 410082, China；2.Key Laboratory of Environmental Biology and Pollution Control, Ministry of Education, Hunan University, Changsha 410082, China). China Environmental Science, 2012,32(3)：556～563

Through the considerable improvement of risk assessment system, uncertainty remained a primary threat to the confidence level of risk assessment. Under the primary definitions of uncertainty in environmental risk assessment home and abroad, owing to the realistic and theoretical limit, choosing the relatively suitable model was considered to be much more important step to the risk assessment process concerning the reduction of uncertainty. In particular, model uncertainty probably made a much bigger effect than that of parameter uncertainty. This study quantified the effects of different sources of uncertainty and developed a screening procedure to choose the relatively suitable model on basis that 3MRA, MMSOILS and CalTOX models combined with Monte Carlo simulation were applied to the same contaminated site and the typical receptor. The 6-steps comprehensive assessment procedure would be an important reference to future health risk assessment of contaminated sites.

uncertainty；multimedia model；Monte Carlo simulation；optimized screening procedure；health risk assessment of contaminated sites

X820.4

A

1000-6923(2012)03-0556-08

2011-05-03

國家自然科學基金項目(51039001,51178172);新世紀優秀人才支持計劃資助(No.08-180)

* 責任作者, 副教授, huangjinhui_59@163.com

** 責任作者, 教授, zgming@hnu.cn

黃瑾輝(1973-),女,湖南省邵陽人,副教授,博士,主要研究內容包括環境風險評價、廢水處理膜器件的研制、膜過程的濃差極化和膜污染控制.發表論文50余篇.