污染地塊層次化風險評估發展歷程與研究進展

袁 貝，杜 平，李艾陽，張 昊，陳 娟，張云慧，王海燕*

1. 中國環境科學研究院環境標準研究所，北京 100012

2. 生態環境部土壤與農業農村生態環境監管技術中心，北京 100012

隨著我國工業化和城市化進程持續推進，關?；蜣D移高污染行業企業產生的大量污染地塊已成為制約土地資源安全再利用、威脅居民健康安全的重要問題[1]. 污染地塊數量大、類型多、修復周期長且成本高，很多國家在管理實踐中已充分認識到對其進行無差別的絕對修復難以實現且無必要[2]. 而基于風險的管控策略綜合考慮環境、經濟等因素，通過采取工程措施或管理措施控制污染風險在人體和環境可接受范圍內，實現了污染地塊有效管理和資源合理利用[3-4]. 污染地塊調查、風險評估、修復管理（如工程處置、制度控制、長期監測等）是風險管控的主要流程和內容[5]. 其中，風險評估是風險管控的核心環節，主要圍繞危害識別、毒性評估、暴露評估及風險表征4個步驟開展[6].

由于對風險評估涉及各種理化過程認知的限制和實測數據的匱乏，污染地塊人體健康風險評估過程中的不確定性不可避免[7]. 20世紀90年代，美國環境保護局（United States Environmental Protection Agency，US EPA）頒布了一系列管理文件強調風險評估過程的不確定性[8-9]. 這種不確定性貫穿風險評估全過程，如危害識別階段地塊污染調查不精準；暴露評估階段暴露情景、模型和參數選用不適宜；毒性評估階段毒理數據推算不準確；風險表征階段多種污染物風險疊加計算不合理等[10]. 研究[11]表明，暴露評估過程是不確定性的主要來源. 風險評估技術人員對情景、模型和參數的判斷不準確可能導致高估或低估實際風險，從而影響風險管理措施的科學性和可靠性. 因此，為經濟有效地降低風險評估不確定性并滿足日益增加的風險管控需求，層次化風險評估方法得到廣泛認可和應用[12]. 層次化方法以迭代方式開展風險評估，從保守假設和簡單計算開始，而后通過獲取更多地塊實測參數、構建實際暴露情景、優化模型及參數、應用概率方法等復雜手段進行評估，達到評估目的即終止計算[13]. 風險評估層次越高，評估結果的不確定性越小、準確性越高，而相應的時間和經濟成本也越高，層次化風險評估方法能有效平衡結果準確性和成本投入之間的矛盾[14].

層次化風險評估聚焦暴露評估過程中的不確定性問題，通過構建實際暴露情景、優化暴露模型和精準選擇暴露參數，實現更加精準和科學的風險評估[15]. 國際上已開展較多針對污染地塊層次化風險評估技術的研究. 然而，很少有研究對層次化風險評估的發展演變及技術方法做出系統梳理. 風險評估技術處于動態發展，這就需要全面總結歸納其發展歷程和方向，以便于在后期管理中實踐應用. 基于此，本文梳理污染地塊層次化風險評估技術的發展歷程、研究前沿熱點及實踐應用情況，分析其發展方向，為這一技術在污染地塊風險管控領域的應用提供科技支撐.

1 層次化風險評估發展歷程

1.1 層次化風險評估的提出

傳統風險評估方法基于默認參數、簡化模型和保守假設進行評估，不能準確刻畫健康風險，由此得到風險評估結果常常過于保守[16]. 而基于參數優化、模型更新及概率分析等手段的層次化風險評估方法得到的結果則更符合實際. 相較而言，層次化方法更具靈活性和適用性，在污染地塊風險管控中發揮重要作用[17]. US EPA于1992年首先提出層次化風險評估方法，其工作程序和內容如圖1所示：第一層次采用默認參數和保守原則進行暴露計算，其結果通常存在較高不確定性，不足以支撐風險決策，當第一層次風險評估未達到結果準確性和效益最優化時，則需進一步開展更高層次風險評估；第二層次風險評估基于污染地塊特征及暴露特性進行；第三層次根據實際暴露途徑和受體特征對風險評估模型進行細化或修正，并將概率方法作為重要補充，獲得更貼近真實情況的風險表征結果[18].

圖1 層次化風險評估流程[18]Fig.1 Tiered risk assessment procedure[18]

1.2 層次化風險評估的國際發展歷程

隨著技術人員對污染物環境行為、毒性效應和暴露途徑等的深入研究，以及模型表征方法的開發迭代，層次化風險評估技術逐漸發展成熟. US EPA首先提出層次化風險評估的管理理念，并不斷發展完善相關技術體系. US EPA開展層次化風險評估管理的歷史發展沿革如圖2所示. US EPA于1989年發布第一版《暴露參數手冊》[19]，此后持續更新完善參數取值. US EPA開發血鉛模型以準確評估鉛的健康風險，此后發布了鉛體外生物可給性測定的指導文件[20]. 為減少參數不確定性，US EPA推薦使用蒙特卡羅等概率分析方法，并頒布《風險評估中的概率分析》等文件推動其應用[9]. 此外，US EPA提出并完善蒸氣入侵概念模型以準確評估揮發性有機物（Volatile Organic Compounds, VOCs）蒸氣入侵風險，并于2015年形成技術指南文件[21].

圖2 US EPA污染地塊層次化風險評估歷史進程Fig.2 Historical overview of tiered risk assessment for the contaminated site in US EPA

英國、加拿大等國家同樣強調基于層次化思路開展污染地塊風險評估. 英國環境保護局于2004年發布了污染地塊管理程序，為污染地塊的風險管理提供規范指導. 英國開展層次化風險評估的工作程序和內容如下：第一層次，開發形成場地概念模型；第二層次，更新地塊特征參數，推薦使用引入概率分析方法的CLEA模型計算土壤指導值；第三層次，結合污染物實際環境行為，開展詳細定量風險評估（DQRA）[22].此外，為準確評估VOCs污染風險，英國環境保護局發布了針對VOCs的調查、評估和管控手冊[23]. 加拿大在1990—2000年間先后頒布了一系列政策文件，指導開展污染場地的風險管理. 在初步定量風險評估基礎上，加拿大于2010年提出開展化學品詳細定量風險評估（DQRACHEM），通過獲取更全面的地塊特征數據和更具代表性的暴露信息，構建基于污染物環境行為的暴露模型，指導開展風險評估工作[24].加拿大衛生部相繼發布文件指導土壤蒸氣入侵評估和經口生物利用度測定，以完善暴露估計. 層次化風險評估技術在世界各國的實踐應用案例如表1所示，包括將生物標志物（血鉛、血鎘等）、生物可給性納入風險評估以及概率風險評估等技術方法[25-30].

表1 污染地塊層次化風險評估應用案例Table 1 Application cases for tiered risk assessment of the contaminated site

1.3 國內風險評估研究現狀

根據國際已有研究成果和技術經驗，我國引入污染地塊風險評估，于2000年首次開展污染地塊風險評估項目，此后不斷發展完善其技術體系[31]. 2016年國務院印發的《土壤污染防治行動計劃》強調風險管控的污染地塊管理理念，同年原環境保護部頒布的《污染地塊環境管理辦法（試行）》中明確規定開展風險評估的基本程序和內容. 目前我國已構建較為完善的建設用地污染土壤風險評估技術體系，包括危害識別、暴露評估、毒性評估、風險表征和控制值計算等工作內容和程序. 現行導則《建設用地土壤污染風險評估技術導則》（HJ 25.3—2019）在污染地塊風險評估和安全再利用管理層面發揮重要作用[32]. 然而，我國污染地塊風險評估基本采用第一層次風險評估技術，所得結果往往過于保守，已在污染地塊管理過程中表現出明顯局限性[33]. 以VOCs污染地塊為例，現行導則未考慮土壤環境中石油烴類VOCs生物降解情景，從而高估其實際健康風險[34]；對于重金屬污染地塊，現行導則（HJ 25.3—2019）基于重金屬總量評估未考慮其生物可給性，難以滿足風險評估需求[35].此外，現行風險評估模型參數多引用國外標準，盡管部分參數已初步基于國內研究進行調整，如暴露參數本土化并出版《中國人群暴露參數手冊(成人卷)》[36]和《中國人群暴露參數手冊(兒童卷)》[37]，以及根據實際情況調整室內地板厚度等建筑物參數印發現行導則（HJ 25.3-2019）等. 然而土壤污染物毒理參數仍直接采用國外研究成果，導致評估結果不能如實反映實際風險.

近年來，我國開始在污染地塊風險管控實踐中應用更加精準和科學的層次化風險評估技術，主要針對重金屬、VOCs和半揮發性有機物. 由表1可見，相關案例主要聚焦于通過改進評估模型計算VOCs修復目標值，基于生物可給性計算重金屬修復目標值，以及參數精細化調整和概率評估方法等[38-44]. 同時，結合多種層次化風險評估技術也得到研究和實踐應用，如Zhong等[44]在風險評估中引入鎳的生物可給性，可接受風險水平下的計算濃度較總量方法提升近3倍，可有效降低地塊修復成本.

2 層次化風險評估研究進展

構建符合實際的暴露情景和優化評估模型，以及選取適宜的參數是精準評估污染地塊人體健康風險的前提條件. 目前層次化風險評估技術的研究主要圍繞重金屬生物可給性、基于土壤氣評估VOCs健康風險、概率風險評估以及暴露參數本土化調整等方面開展[31].

2.1 暴露情景構建

污染物在土壤和地下水中的環境行為是暴露情景構建的重要組成部分. 層次化風險評估需要精確刻畫揮發性有機物（VOCs）、重金屬等在環境介質中的遷移、轉化和歸趨行為.

2.1.1揮發性有機物

VOCs廣泛存在于石油、焦化、農藥等工業污染地塊，具有較高揮發性和遷移性. 土壤和地下水中VOCs分配進入土壤氣，在包氣帶中擴散遷移至上覆建筑物地基，經對流和擴散侵入建筑物內部，由呼吸途徑對暴露人群造成危害，上述過程稱為蒸氣入侵[45].研究[46]表明，蒸氣入侵是人體接觸污染地塊VOCs的重要途徑. 常規假設土壤和地下水中的VOCs經線性分配完全進入土壤氣，遷移至地基過程無損耗，實際情況與之存在較大偏差，可能導致過高估計VOCs健康風險[47].

如：The weather in Beijng is colder than that in Guangzhou in winter.

土壤質地、土壤含水率、生物降解等因素對VOCs遷移轉化起到不可忽視的作用. 一般而言，土壤滲透性低時VOCs衰減速率較高[48]. 土壤水分會阻礙VOCs蒸氣向上擴散，特別是在降水量大或灌溉區域影響顯著[49]. 研究[50-52]表明，VOCs蒸氣可在包氣帶和毛細帶中發生有氧生物降解，導致其在土壤氣中的濃度降低，侵入建筑物的可能性受到限制. 另外，VOCs蒸氣從地基附近遷移至室內的路徑還與建筑材料、建筑結構等相關. 電纜管道、污水管線等優先通道是蒸氣入侵的重要傳輸路徑，可能導致未污染區建筑物內發生蒸氣入侵[53]. 綜上，VOCs在污染土壤和地下水中遷移擴散受諸多因素影響，需根據實際情況進行多證據綜合分析方能得到較為精確的暴露情景.

2.1.2重金屬

重金屬在土壤環境中經吸附、解吸附、絡合、氧化還原等理化反應，表現出不同的形態特征和環境行為[54-55]. 重金屬在地下水中的自然衰減過程亦可降低其濃度、改變其化學形態[56]. pH、有機質等土壤性質是土壤重金屬形態轉化的重要影響因素，pH通過改變重金屬的吸附位、存在形態及吸附表面穩定性等影響土壤重金屬的環境行為，土壤有機質通過提高pH、吸附固定重金屬、參與離子交換反應等過程來改變土壤重金屬的遷移性和有效性[57]. 土壤重金屬的賦存形態與其生物毒性密切相關，研究[58-59]表明，水溶態和交換態的土壤重金屬具有更大的遷移性和生物可利用性. 因此，基于重金屬的總量而不考慮土壤性質的影響，所得風險評估結果通常與實際情況不符.

準確評估土壤重金屬健康風險應將重金屬吸附、解吸等環境行為，以及其生物可給性納入考慮.生物可給性是指人體攝入土壤中重金屬胃腸溶解量占總量的百分比，是決定土壤重金屬對暴露人群健康效應的關鍵因素，常通過體外模擬方法估計[60]. 結合生物可給性和生物標志物分析重金屬遷移轉化、評估健康效應是當前的主要研究方向. 例如，鉛易在人體內蓄積，且遷移轉化過程復雜多變，其風險評估多結合敏感生物標志物-血鉛進行[61].研究[27]表明，在評估人群鎘健康風險時需考慮血鎘和尿鎘指標，以生物可給性和生物標志物替代總量，更能反映重金屬實際健康風險.

2.2 模型優化表征

目前常用的風險管理模型有美國材料與試驗協會提出的RBCA模型、英國環境保護局推薦的CLEA模型以及荷蘭國家公共衛生及環境研究院構建的CSOIL模型[62]. 上述模型雖依據類似原理和算法，但在污染物環境行為、暴露途徑等方面有明顯差異. RBCA和CLEA模型應用Johnson-Ettinger（J&E）模型計算蒸氣遷移，而CSOIL模型應用Volasoil模型計算VOCs污染土壤的風險. 另外，RBCA模型未考慮飲食途徑，CLEA模型未考慮飲水途徑，而CSOIL模型對暴露途徑和暴露期的考慮更為精細化[63-64]. 目前，層次化風險評估技術在模型優化方面的研究主要包括蒸氣入侵模型、血鉛模型、不確定性模型等.

2.2.1蒸氣入侵模型

Johnson-Ettinger（J&E）模型是應用最廣泛的蒸汽入侵模型. 該模型假設VOCs蒸氣在土壤中均勻擴散，且自釋放源進入室內過程無損耗，但忽略了其在土壤環境中的吸附及生物降解過程[15,31]. 隨著對VOCs環境行為的深入研究，相應的蒸氣入侵概念模型也更加完善.

圖3展示了常規蒸汽入侵模型和基于實際暴露情景構建模型的差異，后者考慮了VOCs可能發生的生物降解行為（如石油烴類VOCs在土壤和地下水中可生物降解）以及土壤性質、外界條件對VOCs遷移的影響. Devaull等[65]在J&E模型基礎上補充好氧生物降解項構建形成Bivapor模型. 鑒于一維模型無法準確捕捉地基附近濃度變化，Yao等開發了PVI2D[66]和CVI2D模型[67]，PVI2D適用于可生物降解的石油烴類VOCs，CVI2D適用于難生物降解的氯代烴，兩種模型建立在污染物蒸氣在均質土壤中擴散的假設基礎上，可模擬得到二維土壤氣濃度剖面. 三維數值模型ASU模型利用數學計算精確刻畫VOCs環境行為，可輸出VOCs蒸氣濃度分布等信息，但被繁瑣的運算限制了應用空間[47]. 改進J&E模型進行VOCs污染地塊風險評估的研究是目前的研究趨勢，如Yao等[68]先后比較了J&E模型、PVI2D模型和更精細的三維模型的計算結果，結果顯示，J&E模型的結果相對保守，PVI2D模型可以是三維數值模型的簡單替代方案；張蒙蒙等[69]采用雙元平衡模型校正J&E模型計算河北某焦化廠污染地塊風險，結果顯示，改進模型在地塊土壤質地偏砂性時更具優勢.

圖3 蒸氣入侵概念模型[49,52]Fig.3 Vapor intrusion conceptual model[49,52]

2.2.2血鉛模型

US EPA開發的成人血鉛（ALM）模型及兒童鉛綜合暴露吸收生物動力學（IEUBK）模型是評估鉛健康風險的重要手段. IEUBK模型由暴露、吸收、生物動力學及概率四部分組成，模型假設兒童血鉛水平呈正態分布，在考慮鉛在土壤中的相對生物有效性基礎上，通過收集不同途徑兒童鉛暴露信息相對準確地預測其暴露水平及超過臨界濃度的概率[20]. 血鉛模型已在國內外得到認可和應用，美國、加拿大等國家開展了大規模本土數據收集工作，以實現精細化的風險評估[70].

在實際應用中，血鉛模型因本土化參數缺乏限制其計算結果的精確性. Von-Lindern等[28]長期監測研究區域兒童血鉛長達30年，應用IEUBK模型評估兒童血鉛水平，結果顯示，模型默認參數高估平均血鉛水平. 楊彥等[42]綜合實驗室檢測和問卷調查方法，本土化調整IEUBK模型參數，相對準確地預測我國部分工礦區附近兒童血鉛水平. 不同國家目標人群的暴露情景明顯不同，因此，血鉛模型及參數的本土化調整是未來研究的重點工作.

2.2.3不確定性模型

概率風險評估（Probabilistic Risk Assessment, PRA）是定量估算風險和不確定性的重要工具. 不同于傳統風險評估得到風險的單一估計，PRA通過輸入參數概率分布表征并傳遞不確定性，最終輸出風險的概率分布[9]. PRA可得到更加完整的風險特征信息，為環境管理者提供更可信更定量的表達和更廣泛的參考[71].

常用的PRA方法包括蒙特卡羅分析方法（Monte Carlo Analysis, MCA）、二維蒙特卡羅模擬、模糊數學理論等. 參數分布是影響PRA準確性的關鍵因素，分析時需保證數據準確性和假設分布可信性. 為推動PRA方法在污染地塊管理實踐中應用，US EPA相繼頒布《超級基金風險評估指南：卷Ⅲ-A部分，概率風險評估過程》（Risk Assessment Guidance for Superfund:Volume Ⅲ - Part A, Process for Conducting Probabilistic Risk Assessment）等一系列指導文件[71]. PRA已在多國的污染地塊風險評估工作中得到運用和推廣，Lester等[72]匯總歐美各國相關案例后認為，PRA能夠更真實全面地反映污染土壤引起的健康風險.

PRA在國內污染地塊風險管控中同樣得到重視.侯捷等[73]在海量文獻調研基礎上擬合得到我國成人居民暴露參數不確定性特征，應用MCA開展苯污染地塊的概率健康風險評估并識別敏感參數. 楊湜煙等[74]通過文獻計量分析指出，PRA可作為傳統風險評估的重要補充方法，其與生物可給性測試等技術的整合應用也得到重點關注. Zhang等[43]綜合PRA、生物可給性測試和雙相解吸模型計算土壤修復目標值，所得結果更具科學性和可操作性，從而提供更精準的風險管控和修復建議. 陳卓等[75]基于形態和生物可給性開展汞的概率風險評估，相對準確客觀地評估健康風險，同時為后期地塊修復提供經濟有效的指導.確定性模型在污染地塊風險管控中發揮重要作用，如賈曉洋等[39]比較傳統方法和概率方法在實際污染地塊的應用，發現PRA既揭示健康風險可能的分布信息，又能為后續場地修復節省成本.

2.3 參數本土化

參數本土化是開展層次化風險評估研究的重要內容. 風險評估模型參數通常分為暴露參數、土壤性質參數、建筑物參數、污染物理化性質參數和毒理參數四類[76]. 暴露參數是影響風險評估準確性和科學性的關鍵性參數，目前已得到普遍關注.

2.3.1暴露參數

暴露參數用于描述人體暴露于環境污染物的特征和行為模式，包括體質量、皮膚接觸表面積、土壤攝入率等. 20世紀80年代開始，美國陸續開展暴露參數的研究，并基于調查數據形成《暴露參數手冊》，提出各類參數的獲取方法及適用性[19]，此后US EPA不斷更新暴露參數. 借鑒US EPA研究框架，歐盟、加拿大等國家和地區相繼開展暴露參數本土化研究[77]，并形成各自暴露參數數據集，如歐盟ExpoFacts數據庫等.

不同年齡段人群的暴露水平顯著不同，暴露于污染環境中的兒童比成人更易受到健康影響，這是由于兒童暴露模式與成人差異較大，并且兒童時期造成的影響也可能在成年或后代中顯現[78]. 因此，世界各國重視兒童暴露風險評估及參數體系構建，如US EPA發 布 了《Child-Specific Exposure Factors Handbook(Final Report)》[79]；韓國將18歲以下兒童劃分為10個年齡組分組調查兒童行為特征，并形成兒童參數數據集等[80]. 我國也進行了暴露參數本土化的探索，形成《中國人群暴露參數手冊(成人卷)》[36]和《中國人群暴露參數手冊(兒童卷)》[37]，以指導開展精細化的風險評估. 暴露參數具有區域化特征，不同區域目標人群的暴露行為，如身高、體質量、壽命、飲食特征等存在地區差異. 人群特征及活動模式隨生活水平提升發生了顯著變化，因此，暴露參數本土化研究需要不斷完善和發展.

2.3.2其他參數

此外，土壤性質參數、建筑物參數以及污染物理化性質和毒理參數也會影響風險評估準確性. 土壤有機質含量、含水率、滲透系數等土壤性質參數是計算土壤污染物暴露風險的關鍵參數[56-58]. 土壤性質影響污染物的環境行為和健康效應，從而為暴露評估風險帶來不確定性[81]. 目標人群的室內暴露情景與建筑物特性相關，建筑物參數是計算暴露量的基本參數. 污染物的毒理參數直接影響健康風險的計算[82]. 因此，合理選用上述參數是準確開展健康風險評估的基礎.污染物毒理參數的研究和更新是研究的熱點內容之一[83]. 如US EPA構建毒理參數數據庫（綜合風險信息系統，IRIS），并推進無機砷等污染物毒理參數更新工作；歐洲化學品管理局建立化學物質信息管理系統（CHEM），收錄了污染物毒理參數及其環境歸趨信息. 美國國家科學院于2007年促成毒性測試由定性終點的體內測試過渡到體外毒性測定，為毒理參數獲取提供了新思路，如Petit等[84]結合多介質暴露方程和概率模擬方法，基于藥代動力學外推污染物體外毒性，從生物內暴露水平探究土壤砷的健康風險.

3 結論與展望

a） 歐美國家通常采用層次化風險評估策略以提高結果準確性，目前我國污染地塊風險評估工作大多進行到第二層次，即采用實測地塊特征參數開展評估. 為降低評估結果的不確定性，避免過度修復，宜考慮提高風險評估層次，實現層次化和精細化的土壤風險管控和修復措施.

b） 層次化風險評估包括情景構建、模型表征和參數選用等方面的精細化技術. 風險評估是不斷發展和完善的技術，不同污染物在多環境介質中環境行為模擬和毒性效應預測、模型參數本土化、概率方法的適用性和準確性評估等方面仍需要開展深入探討和研究. 現階段實踐中考慮蒸氣入侵模型修正、污染物生物可給性，引入概率風險評估方法可提升風險評估結果的準確性.

c） 污染地塊土壤污染修復目標值計算過程中，應加強層次化風險評估工作，加強暴露參數調整、揮發通量、生物可給性等研究，提高評估精準性，同時推動層次化方法在風險評估、土壤修復目標值確定以及修復治理工程中的應用. 如何科學有效地將層次化風險評估技術應用到實際污染地塊管理工作中，是未來指導、規范開展層次化風險評估的重點工作.