場地復合污染的生態效應與風險評估研究進展和展望

趙 丹，吳畏達，孫 倩，於 方*

1. 生態環境部環境規劃院，北京 100043

2. 國家環境保護生態環境損害鑒定與恢復重點實驗室，北京 100043

美國是較早開展風險評估的國家，早在1975年就編制了第一份風險評估文件，1983年發布了第一本風險評估紅皮書，隨后發布一系列風險評估指南.美國環境保護局(US EPA)的工作最早側重于人類健康風險評估，但從1990年代開始就在相關模型中考慮了生態風險評估. 1997年和1998年美國先后制定了《超級基金生態風險評估指南》和《生態風險評估導則》，將化學品和水生態風險評估的方法引入到土壤污染生態風險評估中，并于2005年發布了《土壤生態篩選值制定指南》. 由于復合污染的普遍存在，美國2003年還發布了《累積風險評估框架》. 加拿大和澳大利亞也分別于1992、1996年發布了《生態風險評估框架：基本導則》和《國家環境保護辦法-場地污染評估》，英國于2008年發布了《針對土壤污染物的生態風險評價框架》，都是專門針對土壤污染生態風險評估的規范性文件. 發達國家較早關注到了生態風險評估和管控的重要性，也較早制定了相關的生態風險評估指南以及基于生態風險的土壤污染篩選值，并開展了相關案例實踐. 世界衛生組織(WHO)也于2001年發布了整合人類健康和生態風險評估的方法，以輔助決策.

我國于1999年發布了《工業企業土壤環境質量風險評價基準》，以保護企業工作人員或附近人群健康. 隨著工業企業搬遷的力度加大以及對污染場地管理水平的日益提升，2014年發布了《污染場地風險評估技術導則》(HJ 25.3-2014)，對污染場地人體健康風險評估流程和方法進行了規范，并于2019年進行了修訂，《土壤環境質量 建設用地土壤污染風險管控標準（試行）》(GB 36600-2018)、《土壤環境質量 農用地土壤污染風險管控標準（試行）》(GB 15618-2018)等土壤標準體系也普遍都是基于人體健康風險制定.基于人體健康風險的污染場地管理制度已經基本構建，對于生態受體的保護卻未提上日程，土壤生態風險評估方法和相關標準仍處于空白. 擬開展復墾的礦業用地，生態受體可能呈現多樣化特征，包括各類微生物、植物、土壤無脊椎動物以及鳥類、哺乳動物等高等動物，需要關注土壤中污染物對這些生態受體的風險；對于擬開發為公園、綠地等的污染場地，微生物、植物、土壤無脊椎動物以及鳥類等生物暴露風險也是土壤污染風險的重要組成部分；此外，擬開發為住宅用地等的污染場地，其土壤污染物對微生物、土壤無脊椎動物、鳥類等生物的影響也不容忽視. 另外，我國大部分污染場地都是多種污染物共存的狀態，尤其是金屬冶煉、焦化等行業. 復合污染狀態下，不同污染物之間存在復雜的相互作用，其生物有效性和生物毒性都不同于單一污染狀態，評估方法的制定過程需要充分考慮這些差異性.

該文對研究中報道的一些典型場地土壤復合污染特征進行了梳理，闡明了土壤復合污染聯合效應及其機理，總結了土壤污染生態風險評估常用的方法，并對復合污染狀態下土壤中多種污染物的風險表征方法進行了綜述，為我國構建土壤污染生態風險評估方法和標準體系提供借鑒；同時，梳理了評估方法中的重點和難點問題，提出了下一步研究展望，以提高土壤污染生態風險評估的規范化和精準化程度.

1 場地土壤復合污染現狀

復合污染是土壤污染的普遍存在形式，復合污染包括重金屬復合污染、有機污染物復合污染、重金屬-有機污染物復合污染等多種類型. 據統計，美國超級基金場地揮發性有機污染物(volatile organic compounds,VOC)-半揮發性有機污染物(semi-volatile organic compounds, SVOC)-無機三類污染物復合的情況占比為52%，兩類污染物復合的情況占比為23%，只有24%的場地只涉及一類污染物[1]. 中國粵港澳大灣區某典型城市34個遺留地塊中，以有機-無機復合污染為主，占污染地塊總數的41.2%，其次為無機污染地塊，占比為38.2%，而單一有機污染地塊占比僅為20.6%[2]. 上述美國和中國粵港澳大灣區的單一無機和單一有機類污染場地中還包括一些多種重金屬復合、多種VOC復合或多種SVOC復合的情況. 金屬冶煉和焦化等典型行業土壤復合污染特征尤為明顯.冶煉行業土壤復合污染以無機-無機復合為主，部分涉及無機-有機復合污染，主要是重金屬和多環芳烴復合污染；焦化行業土壤以無機-有機復合污染為主，無機物主要是重金屬和氰化物，有機物包括多環芳烴、石油烴、苯系物、二噁英等. 表1為一些典型冶煉和焦化場地土壤復合污染狀況.

表1 冶煉、焦化等重點行業土壤復合污染Table 1 Soil combined pollution in key industries such as smelting and coking

2 重金屬-重金屬及重金屬-多環芳烴等復合污染生態效應及其機理

2.1 重金屬-重金屬及重金屬-多環芳烴等復合污染聯合效應

目前關于復合污染的研究主要集中在毒性效應上，其中污染物類型以重金屬-重金屬復合污染、重金屬-農藥/獸藥/抗生素復合污染、重金屬-多環芳烴復合污染、農藥-農藥復合污染等為主；受體主要包括植物、無脊椎動物、微生物等，少量涉及鳥類、哺乳動物等高等動物；而毒性終點主要為土壤酶活力，植物種子萌發、幼苗生物量、莖長、根長，動物死亡率、體質量、酶活性、細胞凋亡率、膜質損傷，以及微生物數量、呼吸強度、多樣性、群落功能等. 復合污染的聯合作用包括“有交互作用”和“無交互作用”兩類，“有交互作用”主要指產生協同、拮抗作用，“無交互作用”則主要包括“濃度加和”和“效應加和”兩種. 由于這種分類方式主要是依據多種化學品在靶器官的相關作用，當涉及污染物在土壤固相-土壤液相-土壤氣相-植物根系-植物體內等多相之間的復雜變化時，相互作用的模式就變得更為復雜. 復合污染的聯合作用受污染物類型、暴露濃度水平、暴露濃度比例、暴露時間、受體結構性質、土壤環境條件等因素影響.

a) 復合污染對土壤酶的聯合效應. 土壤酶是由微生物、土壤中動植物根系和動植物殘體等釋放到土壤中的一類具有催化作用的生物活性物質，參與土壤生態環境中多個重要的代謝過程. 因為土壤酶活性對環境脅迫比較敏感，因此可以用來指示土壤污染狀況. 研究[11]發現，重金屬-重金屬、重金屬-多環芳烴復合污染對土壤酶活力的影響可能表現為拮抗、協同或加和作用. 復合污染對土壤酶的毒性效應與污染物類型、酶的類別、污染物濃度、污染時間等有關，也與土壤有機質含量、pH等理化性質有關. 如于壽娜等[11]研究表明：Cd和Hg復合污染對土壤脲酶和酸性磷酸酶活性表現為協同抑制作用，且抑制酸性磷酸酶的協同作用比脲酶明顯；隨著培養時間的延長，大多數重金屬復合處理的Cd和Hg之間的協同作用逐漸增強. 也有研究[12-13]表明，多環芳烴和重金屬復合污染對某些土壤酶有協同抑制作用，對其他酶表現為拮抗抑制作用. 如林立金等[12]研究發現，土壤中Zn、Cr濃度對土壤過氧化氫酶活性產生協同或加和的抑制效應，對土壤脲酶活性及轉化酶活性未產生復合效應；汪杏等[13]研究發現，Cr(Ⅵ)和菲復合污染對土壤微生物過氧化氫酶和脫氫酶表現為拮抗抑制作用，隨著污染物濃度的升高，拮抗效應有增強趨勢，且隨著樣品暴露時間的延長，拮抗效應減弱.

b) 復合污染對土壤微生物的聯合效應. 土壤微生物是生活在土壤中的細菌、真菌、放線菌、藻類、原生動物以及微小動物的總稱，在物質循環、維持土壤結構等方面起著關鍵作用. 研究[14-15]發現，重金屬和有機污染物等可能會使土壤微生物種群數量減少，密度降低，進而改變土壤呼吸作用和酶活性等. 復合污染對土壤微生物產生拮抗或協同效應，與污染物濃度、微生物類別、暴露時間等均有關. 如胡雙慶等[14]研究表明，菲和Cr(Ⅵ)對土壤微生物群落結構的多樣性產生影響，復合暴露的相互作用方式為拮抗抑制；張慧等[15]研究發現，Cd-芘復合污染對真菌和放線菌數量具有拮抗抑制作用，對細菌數量具有協同抑制作用.

c) 復合污染對植物的聯合效應. 復合污染對植物的生長發育也可能產生聯合作用，主要為拮抗或協同作用，與污染物濃度相關性較為明顯. 如趙曉祥等[16]研究表明，Zn-Cd復合污染抑制番茄幼苗生物量、株高、葉綠素，且在低濃度下表現出拮抗抑制作用，高濃度下則表現出協同抑制作用. 也有研究表明，重金屬-重金屬復合污染對植物生物量的效應為低濃度下協同抑制、高濃度下拮抗抑制[17]. 李悅等[18]研究表明，Zn-苯并[a]芘復合污染影響小麥生物量，且產生協同抑制效應.

d) 復合污染對動物的聯合效應. 復合污染對動物的聯合效應也包括拮抗、協同、加和等，同樣因不同的毒性終點而異，同時受污染物濃度、暴露時間等影響. 朱江等[19-20]研究表明，Cd-菲復合污染對安德愛蚯蚓體腔細胞凋亡的影響表現為拮抗促進作用，對細胞溶酶體磨損傷的影響則表現為協同促進作用. 崔春燕等[21]研究發現，Cr和菲復合暴露對赤字愛勝蚓急性毒性效應表現為加和效應. 還有研究表明，重金屬-多環芳烴復合污染對動物發育的影響在低濃度下表現為拮抗抑制、在高濃度下表現為協同抑制[22].

2.2 重金屬-重金屬及重金屬-多環芳烴等復合污染聯合效應機理

重金屬-重金屬、重金屬-多環芳烴復合污染主要通過影響污染物的生物有效性和吸收以及污染物的降解和毒性等產生拮抗、協同等聯合效應[23](見圖1).少量研究表明，復合污染不會影響污染物的生物吸收，如Xia等[24]研究發現，As與Pb復合或Cd與Pb復合后Pb的生物可利用性都未發生變化.

圖1 復合污染毒性效應機理Fig.1 Mechanism of toxic effects of combined pollution

a) 復合污染共存通過競爭位點、促進土壤吸附等抑制各自的吸收，從而產生拮抗效應. 通常重金屬-重金屬或重金屬-多環芳烴復合時，會在底物水平或轉運過程產生位點競爭，從而影響污染物的吸收，表現出拮抗作用. Chen等[25]在研究Cu對嗜麥芽窄食單胞菌降解苯并[a]芘的影響時發現，Cu濃度較低時，微生物會優先吸附Cu，從而抑制對多環芳烴的吸附.Zn和Cd復合污染在低濃度下對番茄幼苗生物量、株高、葉綠素等表現出拮抗抑制作用，可能是由于Zn與Cd競爭細胞質中轉運的結合位點導致的[16]. 另外，污染物可能通過促進另一種污染物的土壤吸附，從而降低其生物有效性，產生拮抗毒性. 土壤溶液中的某些離子態金屬易被靜電吸附，降低土壤表面負荷，從而促進土壤對共存污染物的吸附，降低其生物有效性；Gao等[26]也發現，Pb、Zn、Cu可通過促進菲的土壤吸附，導致菲的生物吸收性降低.

b) 復合污染共存通過抑制土壤吸附、促進溶解或相互吸引作用等促進各自的吸收，從而產生協同效應. 于壽娜等[11]研究發現，Cd和Hg復合污染對土壤脲酶和酸性磷酸酶表現出協同抑制作用，原因可能是Cd和Hg共存時，相互競爭土壤吸附位點，導致更多的Hg和Cd釋放到土壤溶液中，使其生物有效性提高. Cu、Ag離子通過降低菲的辛醇-水分配系數，使溶液中的游離菲濃度增加，從而增加微囊藻對菲的吸附量[27]. Cu離子能通過陽離子-π相互作用吸引菲，增加微囊藻對菲的吸附量[28]. 此外，多環芳烴等一些脂溶性化合物可以同細胞膜上的脂溶性分子結合，從而影響細胞膜的穿透性，使重金屬更容易進入，使毒性增強，產生協同效應[15].

c) 復合污染共存通過提供電子供體、誘導形成活性氧、誘導生成降解酶等促進各自的降解，從而產生拮抗效應. 芳香族化合物等有機污染物可以作為Cr(Ⅵ)還原的電子供體，因此，在好氧或厭氧條件下，某些微生物對重金屬與芳香化合物具有共脫毒作用，從而降低其毒性效應，產生拮抗效應. 重金屬和多環芳烴互相誘導形成的活性氧，也能夠促進多環芳烴的氧化降解[29].Chen等[25]研究則發現，在Cu和苯并[a]芘共同存在時，Cu誘導生成的降解酶能夠促進苯并[a]芘的降解，從而產生拮抗效應. Moreau等[30]研究發現，菲對Zn的拮抗作用可能是因為菲改變了溶酶體膜的穩定性及功能，使Zn的毒性降低，產生拮抗效應.

d) 復合污染共存通過干擾生理活動、抑制酶活性、改變活性部位等抑制各自的降解，從而產生協同效應. 多環芳烴和重金屬復合暴露對土壤微生物群落結構產生拮抗效應，可能與二者相互干擾微生物生理活動及生物大分子的合成有關. 重金屬能抑制多環芳烴降解所需生物酶的活性，從而抑制多環芳烴的降解，產生協同效應[31]. Lin等[32]指出，加入重金屬可導致甲基叔丁基醚(methyl tert butyl ether, MTBE)降解率降低，可能是重金屬吸附進入微生物細胞或在細胞表面析出，改變了MTBE的活性部位，也有可能是重金屬與MTBE生物降解酶或細胞代謝酶結合導致其變性或失活，產生協同效應.

3 復合污染土壤生態風險評估方法

隨著我國環境管理水平的提升，對于污染場地的保護不再單純關注人體健康，而是逐步提升到兼顧生物資源保護、生態系統穩定性維護等水平. 借鑒發達國家基于風險的污染場地管理思路，我國基本構建了基于人體健康的污染場地風險評估和風險管控制度和技術體系，下一步應將生態風險納入風險評估和風險管控體系，逐步構建生態風險評估技術方法和標準體系，形成健康和生態并重的污染場地風險管理模式.

3.1 生態風險評估方法

目前常用的生態風險評估包括相對風險評估方法、絕對風險評估方法兩類，具體如圖2所示.

圖2 生態風險評估方法Fig.2 Methods of ecological risk assessment

3.1.1相對風險評估方法

相對風險評估方法通常是利用污染源、遷移途徑或者受體的某些特征參數構建指標體系，確定各指標權重，并對不同指標進行賦值或計算，以獲得不同點位或不同區域污染物暴露的相對風險的過程. 可以利用重金屬元素活性形態含量占重金屬總含量的比例作為指標表征重金屬生物有效性及其生態風險. 隨著生態風險評估的發展，證據權重法逐漸被用于確定基于多重證據鏈條的可能生態影響[33]. 歐盟委員會支持開發了用于評估生態風險的Triad方法，Triad方法將污染物化學和生物有效性分析與可觀察的生態毒理學效應相結合，通過證據權重法將化學、毒理學和生態學證據聯系在一起，用包含三類指標在內的綜合效應指數來評估土壤污染生態風險. 荷蘭國家公共衛生與環境研究所開發了相關的決策支持系統，并提出通過計算不同指數的標準差來輔助決策，且規定了不同土地利用類型對應的可接受風險值范圍. Dagnina等[34]綜合考慮污染物本身風險、生物個體水平毒性參數、污染物亞致死水平上的生物生理生化參數(生物標記物)以及有關生物種群、群落結構和功能的生態學參數，將每個參數與相應的參考值進行比較，獲得相應的風險指數，即化學風險指數(ChemRI)、生態毒理學風險指數(EcotoxRI)以及生態系統風險指數(EcoRI)，最后根據各自權重獲得整體生態風險指數.意大利科學家也開發了類似的決策支持系統，用于污染場地生態風險評估，根據多目標決策分析方法和專家判斷對選定的毒理學測試和生態調查項目進行比較，并根據比較結果確定適合每個層級的測試，Semenzin等[35]將該方法應用于某污染場地的風險評估中，包括測量終點分類、專家分配損害閾值、建立歸一化函數對測試結果進行歸一化、與參考條件進行比較、計算綜合風險指數等過程. 李勖之[36]利用證據權重法，綜合生物有效性、生物累積、生物標記物、預計種群效應等構建了綜合風險指數評估生態風險.

在證據權重法的應用中，根據土壤污染類型、敏感生物受體類型的不同，化學分析可以包括污染物濃度、浸出濃度、薄膜擴散梯度(diffusive gradients in thin-films technique, DGT)測試等表征污染物總量和可被生物利用的污染物含量等指標；毒理學實試驗可以選擇存活率、繁殖率、發芽率、根伸長等個體指標以及溶酶體膜穩定性、Ca-ATP酶活性、脂褐素溶酶體含量、中性脂質溶酶體含量、DNA損傷、乙酰膽堿酯酶活性、有絲分裂指數、有絲分裂異常、微核頻率、DNA含量等生物標記物；生態學測試可以選擇物種豐度指數、香農-威納指數、土壤生物質量指數、C-礦化測試、硝化試驗等[34-37]. 部分研究中還提到了用生態系統服務功能代理指標來表征生態風險[38]，也有研究提出將跨代表觀遺傳等納入毒理學測試以及生態風險評估框架[39]. 指標選取的靈活性一方面表明該方法具有較為廣泛的適用性，但由于指標選取的差異對結果的影響也可能在一定程度上降低該方法評估結果的可信度(見圖3).

3.1.2絕對風險評估方法

絕對風險評估方法是將土壤中污染物濃度與可能導致風險的背景值、標準值、毒性參考值等進行比較，得到污染物暴露對人體健康或生態受體的絕對風險的過程. 內梅羅指數法和地累積指數法是將土壤中污染物濃度分別與標準值、背景值進行比較得到定量風險的方法，Hakanson潛在生態風險指數法以及在此基礎上進行改進的一些方法則綜合考慮了重金屬背景值和毒性響應系數[40]. Peng等[41]將污染物濃度與影響范圍下限(ERL)和影響范圍中值(ERM)進行比較，計算污染嚴重指數(CSI)，得到復合污染土壤的生態風險. 這類方法的過程相對簡單，只需要獲取土壤中污染物濃度，現有的污染物背景值或標準值，即可通過公式進行風險計算，在多個實際案例中被應用. 商值法是將實際監測或由模型估算出的受體暴露濃度與表征污染物對于受體危害程度的毒性參考值(如預測無效應濃度, predicted no effect concentration,PNEC)相比較，得到風險商值(risk quotient, RQ)的方法，與上述方法相比，商值法對比的是保護生態受體的毒性參考值，而非背景值或保護人體健康的標準值，因此，更具針對性，也得到了廣泛的應用. 對于植物、無脊椎動物等直接暴露于土壤的生物而言，商值法評估的重點是獲取毒性數據并推導土壤毒性參考值；對于高等動物而言，通常還需要計算其通過食物鏈等途徑的實際暴露量，將生物體實際暴露量與生物體毒性參考值進行比較(見圖3).

圖3 生態風險評估框架、重點和難點Fig.3 Framework, key points and difficulties of ecological risk assessment

暴露量的計算通常需要考慮生物類型、重量、土壤攝入率和作為食物的生物攝入率、土壤中污染物的生物可利用性、生物體中污染物的生物有效性等參數. 土壤中重金屬、有機物等都存在不同形態，生物對不同形態污染物的吸收利用程度存在較大差異，因此，土壤中污染物的生物可利用性、生物體中污染物的生物有效性對風險評估結果影響最大. 目前用于表征被生物吸收并對生物體產生毒性效應的污染物比例的方法除了傳統的重金屬形態分析方法，還有體外模擬方法、體內模擬方法、植物指示法、微生物指示法、模型綜合評價法等. 通過體外模擬得到的是可溶解于腸胃液中可被生物可利用的部分[42]，通常用生物可利用性(BAc)表示，即體外腸胃液模擬溶出的污染物量與樣品中污染物總量的比值. BAc與土壤中污染物本身的賦存形態以及模擬的腸胃液的條件有直接關系[43]，采用不同類型土壤、不同模擬方法得到的同一種污染物的BAc差異較大，在0.46%～107%之間，絕大部分都低于100%[44]. 通過體內模擬得到的是通過皮膚接觸、攝入或吸入途徑被吸收進入生物體血液、肝臟、腎臟等器官的污染物的量，即生物中污染物濃度與土壤中污染物濃度的比值，用生物有效性表示. 體內模擬被認為是評價重金屬生物有效性可靠方法，最常用的動物為嚙齒類，包括兔子、豬、小鼠等. 植物指示法是利用植物吸收的污染物或植物特定響應來表征土壤中污染物的生物有效性. 微生物指示法是利用微生物傳感器等的特異性響應定量評價污染物的生物可利用性[45]. 綜合模型評價法是基于生物可利用的污染物與土壤特征之間的經驗關系評價生物可利用性的方法，研究較多的是生物配體模型(biological ligand model, BLM)[46-47]，這類模型充分考慮了土壤中重金屬、有機污染物的生物可利用性的變化與環境條件的相關性. 不同的方法評價生物可利用性或有效性的精度不同，在實際應用時，應綜合考慮可操作性、周期、成本等進行選擇.

毒性終點的選取會影響風險評估結果[48]. 推導毒性參考值時，優先選擇亞致死毒性或慢性毒性效應.土壤無脊椎動物優先選擇與繁殖相關的毒性終點，因為繁殖是維持種群的必要條件，且能夠很好地指示長期(即慢性)暴露的效應，其次考慮種群相關的毒性終點，因為生態風險評估的重點是保護生物種群，最后考慮生長相關的毒性終點；植物首選的毒性終點是生物質生產，因為它通常最敏感，其次考慮生理學終點，因為生理指標與生產力之間具有密切聯系；對于基于土壤生態過程的毒性試驗，優先選擇土壤生態過程抑制率；此外，還可以選擇生態系統結構、服務功能、棲息地面積、質量、特殊或受法律保護的生態屬性以及生態系統的多樣性、脆弱性、完整性等終點. 無觀察效應濃度(no observed effect concentration, NOEC)看起來是不會產生效應的濃度，但實際上是與對照相比效應不存在顯著差異的濃度，通常會產生10%～30%的效應，最低可觀察效應濃度(lowest observed effect concentration, LOEC)值則會導致更高的百分比效應(中位數為30%)；此外，推導NOEC/LOEC采用基于假設的顯著性檢驗也不可靠，而應該用置信區間替代. 因此，百分比效應濃度更適于PNEC的推導，且百分比越大，其保護的生物比例越低，因此，盡可能選用10%效應濃度/致死濃度(EC/LC10)，其次是20%效應濃度/致死濃度(EC/LC20)、30%效應濃度/致死濃度(EC/LC30)、50%效應濃度/致死濃度(EC/LC50)等.對于毒性數據的篩選和評價，主要包含幾個方面：①生物有效性最大原則，如美國規定試驗的pH在4～8.5之間、有機質含量≥10%[49]等；②慢性效應優先原則，美國在評價毒性數據時，慢性毒性試驗分值高于急性毒性試驗[49]，澳大利亞規定暴露時間≥24 h[50]；③設計合理原則，如效應源唯一[49,51]，至少3個處理水平、至少1個對照[49-50]，濃度差≤5倍、有重復[50]，采用標準試驗方法和適用的統計分析方法[49-50,52]；④記錄充分原則，如記錄土壤特征或制備過程、生物來源或生物特征[49-50]，記錄化學形態[49]，記錄暴露時間和實際暴露濃度[49-51]，記錄毒性終點和毒性效應[50-51]；⑤分類評估原則，即不同類別生態受體的毒性數據盡可能分別篩選歸類，單獨評估[51]；⑥劑量效應關系合理原則，如美國規定EC10和EC20之間，或NOEC與LOEC之間相差小于3倍的評分最高，其次是3～10倍，＞10倍的得分最低[49]. 基于毒性數據外推得到預測無效應濃度的方法包括物種敏感性分析法(species sensitive distribution, SSD)、排序分布法、評估因子法等，美國直接對數據進行幾何平均[49]，大部分國家采用物種敏感性分析法外推結合評估因子得到預測無效應濃度[50-51,53]. SSD曲線上濃度百分比的選擇取決于保護對象和保護目標，通常國家公園保護水平最高，其次是農業用地、住宅、公園等，最后是工業、商業用地. pH、有機物含量、黏土含量、老化時間是影響污染物生物利用度和毒性的主要土壤參數，可以在毒性數據篩選環節排除生物可利用性低的數據[49]，也可以在生物有效性低的數據占比較大時，引入不確定性因子[52]；根據有機質含量、黏土含量對目標值和干預值進行校正，甚至可以直接用pH和有機質含量預測毒性參考值[54]；或者利用老化/浸出因子乘以毒性數據來推導老化污染物的參考值[50,55].

3.1.3結合概率分布的絕對風險評估方法

上述方法無法體現種群內不同個體暴露的差異、受暴露物種效應的差異等不確定性的因素. 概率法是將暴露濃度和物種敏感度當作來自概率分布的隨機變量，利用其概率分布來量化風險. 運用概率風險分析方法，考慮了污染物暴露和毒性效應的變異性，更為合理，更符合實際. 概率法又可分為安全濃度閾值法、概率密度函數重疊面積法、概率曲線分布法、蒙特卡羅分析法等. 安全濃度閾值法是物種敏感度分布曲線上10%處濃度與污染物濃度累積分布曲線上90%處濃度的比值，即通過污染物暴露分布和毒性分布的重疊程度來表征風險[56]. 概率密度函數重疊面積法是將表征污染物暴露濃度和毒性效應的概率密度曲線置于同一坐標系下，利用其重疊部分面積來表征生態風險[57]. 概率曲線分布法是以毒性效應的累積概率為橫坐標得到的，污染物暴露濃度超過相應效應濃度的概率作為縱坐標，該曲線可以描述污染物濃度超過產生特定危害效應(如50%致死效應)的濃度閾值的概率，曲線下部面積用于表征生態風險大小[58-59].污染物在環境中本身濃度和毒性隨時間的變化、污染物生物有效性影響因素的多樣性、不同污染物之間作用機理的復雜性等，都會導致土壤污染生態風險的不確定性，如重金屬隨時間會發生形態和價態轉化、有機污染物會發生降解，毒性和風險都可能發生變化，一種污染物可能抑制或促進生物對其共存污染物的吸收，兩種甚至更多種污染物在同一生物體內存在多個靶向目標和復雜的相互作用關系. 蒙特卡羅分析法是將生態評估模型中的一些變異和不確定性的參數用它們的概率密度函數替代，然后從概率密度函數出發進行隨機抽樣，將這些抽樣結果代入模型中得到模擬結果，最后對模擬結果的概率分布進行統計分析的一種方法[60].

無論是哪一種絕對風險評估方法，其重點在于實際暴露量或者暴露濃度概率曲線的確定以及毒性參考值或者毒性參數概率曲線的確定(見圖3). 實際暴露量或者暴露濃度概率曲線與土壤污染物濃度及其可被生物利用并產生效應的比例、生物活動范圍等有關[61]，而毒性參考值或者毒性參數概率曲線則與污染物本身的特性、生態受體的特性、污染物與生物受體本身的作用機制等有關.

3.2 復合污染土壤生態風險表征

由于土壤復合污染普遍存在，且復合污染情形下，污染物的生物有效性、毒性效應都與單一污染情形不同，且其加和、拮抗、協同作用與諸多因素有關，因此，如何統籌考慮多種污染物共存時生物有效性的聯合效應和毒性的聯合效應，表征復合污染生態風險，并合理分析其不確定性，是生態風險評估的難點問題.

復合污染毒性效應的表征通常采取兩種方式. 一種是通過開展復合污染的生物試驗，選用合理的指標(包括常規指標和生物標記物等)來表征復合效應[62]；一種是根據聯合效應預測方程表征復合污染物的毒性，后者更適合與生態風險定量評估相結合.

Plackett和Hewlett早在1952年就提出了用濃度加和(也稱為簡單相似的聯合作用，concentration addition, CA)和效應加和(也稱為獨立的聯合作用，independent action, IA)兩種方式表征復合污染物的毒性效應. 后來，CA和IA兩類預測方程被廣泛用于表征復合污染的毒性[63-64]，CA適用于所有化學物質具有相同作用機理的情形，而IA則適用于化學物質具有不同作用機理的情形，這兩類模型都假設污染物在靶標位點不會發生交互作用[63]，都可用于混合物在不同效應水平下的聯合毒性的預測. CA模型比IA模型評估更為保守，故通常作為化學混合物風險評估的默認選項. 環境中存在的污染物的作用機理或作用方式大都是未知的，且對混合物組分作用機制的“相同”和“不同”并沒有一個明確范圍的界定，因此，CA和IA兩個模型的應用范圍比較寬泛. 在CA模型的基礎上又擴展出了GCA和XGCA等模型，通過分子結構或納米結構特征預測聯合毒性[65]. CI模型為CA模型的衍生版本，適用于單點預測，如果CI等于1，認為是加和效應，如果CI大于1，認為是協同效應，如果CI小于1，認為是拮抗效應. Chen等[66]研究發現，對于所研究的復合污染物而言，與使用CA或IA模型相比，根據CI模型預測的毒性值更接近于試驗得到的毒性值. Brown (1968年)和Sprague(1970年)相繼提出了毒性單位(toxic unit, TU)模型，TU模型反映了復合污染的聯合效應可能因每種成分的比例而異，該模型也得到了廣泛應用[67]. TI模型通過擴展TU模型得到，如果TI等于1，為加和效應，如果TI大于1，為協同效應，如果TI小于1，為拮抗效應[68].上述模型的具體公式及參數見表2. CI、TU、TI等模型均屬于聯合作用指數模型，均只能用于評價劑量效應線上某個效應水平的聯合效應. 通常可采用效應殘差比等方法定量比較不同模型的預測能力.

雖然對于復合污染生物毒性效應的研究較多，但相關的指南和案例中對于生態風險的表征普遍采用了簡單的濃度加和或效應加和方式. 澳大利亞的生態風險評估框架中提到，考慮到大多數復合污染毒性均為濃度加和(占70%～90%)，只有一小部分是拮抗和協同效應，提出了通過加和方式評價復合污染的生態風險，即采用表2中的風險相加模型計算總風險[50].陳瑾等[69]采用效應加和的方法計算微囊藻毒素與氨氮、亞硝態氮的復合生態風險，即先根據不同污染物的濃度評估其對生物的影響，確定物種損害比例，然后利用表2風險效應加和模型計算三者的復合潛在影響比例；李勖之[36]也應用該模型評估了4種重金屬對無脊椎動物的種群效應. 也有部分研究和實踐中，通過對不同污染物賦以不同權重，以體現不同污染物風險的差異. Shi等[59]對不同污染物賦以不同權重，利用表2中的風險加權模型計算總風險. 李勖之[36]利用證據權重法，整合4個證據鏈的HQ計算復合污染的綜合風險指數，在計算每個證據鏈的HQ時，都通過對不同重金屬賦予權重，來評估復合污染效應，Cu和Zn權重設定為1，Cd和Pb權重為1.2. Peng等[41]在評價長春土壤重金屬、多環芳烴、多氯聯苯和有機氯農藥復合污染的生態風險時，采取了賦權重的方式，權重依據對污染物組成進行主成分分析和因子分析的結果確定.

表2 復合污染毒性效應和風險表征模型Table 2 Toxic effects and risk characterization models of combined pollution

Qin等[70]建立了基于多元線性回歸的將CA和IA相結合的新模型ICIM(Integrated concentration addition with independent action based on the multiple liner regression)，其預測優于CA和IA模型. 部分研究者提出了多層次復合污染風險評估方法，以提高評估的效率和精準度，降低評估的不確定性. Altenberger等[64]提出了兩步混合模型，即具有相同作用模式的使用濃度加和模型，具有不同作用模式的使用效應加和模型，在理論上優于濃度加和法來估計混合物的毒性. Backhaus等[63]提出了一種結合濃度加和與效應加和的三層次復合污染風險評估方法，包括：①計算多種污染物的RQPEC/PNEC〔RQPEC/PNEC為不同污染物的預測環境濃度(predicted environmental concentration,PEC)與PNEC比值的總和，其中PNEC由最低的EC50除以評估因子得到〕；②如果RQPEC/PNEC＞1，計算RQSTU(STU表示毒性單位總和，即某一類別生物不同污染物的PEC/EC50總和；RQSTU為不同類別生物毒性單位總和的最大值與評估因子之積)；③如果RQSTU＞1，且有證據表明使用前兩種CA方法會高估風險時，采用IA模型進行評估，此時需要開展進一步的混合物毒性測試或研究. Dyer等[71]提出了一種三層次框架：①使用CA模型來初步估算混合物毒性，如果大于1，進入第二層次；②采用混合模型CA和IA來評估混合物毒性〔獲得組織殘留濃度(tissue residual concentration,TR)，將其與毒性閾值(IEC50/30)比較，小于1用CA模型評估毒性，大于1，劃分為特定的作用機制(mechanism of action, MeOA)，使用CA模型計算每種MeOA的內在毒性單位(ITUmix)，ITUmix小于毒性閾值，使用CA模型，大于等于閾值，使用IA模型〕；③將單一物種的混合模型外推到群落(以IHU替代ITU，IHU表示某物種基于TR的NOEC值與所有物種基于TR的NOEC值的比值平均值，將每種污染物的IHU輸入SSD模型，有相同MeOA污染物的IHU相加，MeOA不同的用IA即“多物質潛在影響比例(ms-PAF)”計算，得出可以保護特定百分比的所關注生物物種的TR含量.

4 結論與展望

a) 多維度多要素構建風險表征指標體系. 相對風險評估重點在于構建耦合污染源-遷移途徑-受體的風險表征指標體系，難點在于針對不同類型復合污染以及不同類型生態受體，選取代表性指標，以確保合理性、全面性和精準性. 隨著對生物可利用性和生物有效性研究的不斷深入，應將更能表征污染物可利用性和生物有效性的指標納入高營養級生物的綜合風險評估指數的構建，如體外模擬、體內模擬等，以提高風險預測的準確度；此外，暴露途徑的差異也是影響風險的重要因素，應采用適當的方式將暴露方式納入評估指標體系，尤其是涉及揮發性有機污染物的情況；生態環境管理目標往往與生態系統功能與服務密切相關，受體方面除了植物、動物、土壤微生物等個體或種群層面的指標以外，應更多關注生態系統效應等宏觀指標，且有必要在生態系統功能和服務與土壤污染程度之間的定量關系方面開展研究.

b) 分區分類構建本土化基礎參數庫. 絕對風險評估重點是基于生物可利用性和有效性計算暴露量、合理篩選毒性數據計算參考值，暴露量計算的難點在于生物富集系數的確定，尤其是對于高營養級生物，毒性參考值推導的難點在于本土化毒性數據的獲取.由于土壤、生物等的地區差異，我國應針對一些高關注的典型污染物，如重金屬、多環芳烴等，加大對于本土物種生物可利用性和有效性、毒性效應及其預測模型研究，逐步構建生物富集系數和毒性參考值數據庫，以實現生態風險評估參數的標準化和本土化.在構建生物富集系數和毒性參考值數據庫時，應盡可能區分不同區域、不同的土地利用類型、不同的土壤性質、不同的復合污染類型、不同受體或營養級、不同的管理目標(保護、預警、篩選、管制等)，確保分類管控. 此外，對于毒性數據的篩選，應結合我國土壤和生物特征，制定適宜且可操作的標準.

c) 基于深入的機理研究構建復合污染風險表征方法. 基于復合污染生態效應的風險表征是研究和應用領域的核心難點. 對于復合污染毒性效應預測方法，目前主要沿用濃度加和與效應加和的理論，以及基于兩種加和理論組合的多層次評估方式，但僅停留在研究層面，還未在實際風險評估中進行應用. 應結合復合污染情形下生物有效性和生物毒性變化機理的研究成果，加快對于不同復合污染情形下土壤污染風險表征方法的研究，尤其是重金屬和有機污染物等不同類型污染物的復合污染. 此外，在利用證據權重法評估復合污染生態風險時，應該根據具體情形和指標特點，選擇合理的權重確定方法，逐漸形成標準化的復合污染生態風險評估方法. 在利用概率法進行復合污染風險評估時，如何將不同污染物的濃度分布和毒性分布以概率形式呈現，是需要解決的難點問題. 此外，由于復合污染生態效應的復雜機制，合理評價并表征復合污染風險評估的不確定性既是關鍵也是難點.