城镇土壤重金属污染初步风险识别及管理体系探索

城镇土壤环境质量评价是初步识别城镇土壤中污染物污染程度和制定进一步污染防控策略的重要参考，在本研究中其主要作用将是作为健康风险评价前的初步风险识别步骤。在良好不确定性控制下的初步风险识别可以有效地明确后续城镇土壤重金属健康风险评价的评价重点，为高效的风险管理体系提供科学支撑。

目前，国内外针对重金属的土壤环境质量评价方法已经有很多，[1-2]其中主要包括:单因子指数评价法、内梅罗综合污染指数法、地累积指数法、[3]潜在生态危害指数法[4]和叠加污染综合指数法等。这些方法可初步判别土壤环境质量受重金属污染的程度，但因土壤环境系统受自然变化和人类活动的双重影响，呈现出随机性、模糊性的特征，故基于上述方法的评价理论与实践中仍存在一些不足，[5-6]需要进一步完善，主要表现在:(1)仅考虑到土壤中重金属的超标和富集情况，未考虑不同重金属之间的生物毒性差异，这可能掩盖一些含量较低但生物毒性较高的重金属污染作用；(2)忽略了不同土壤样品中同一重金属化学形态组成的差异，这可能掩盖有些浓度低但主要以高生物毒活性形态存在的重金属污染或者高估那些浓度高但主要以低生物毒活性形态存在的重金属污染；(3)土壤中重金属含量的空间差异性和污染程度分级标准的单一确定性，造成了评价区域重金属含量数据、评价结果及对应评价标准之间均存在较大模糊性，导致确定性评价结果不能准确地反映土壤中重金属的实际污染程度；(4)不同学者或决策者采用的土壤重金属地球化学背景值等参数的差异造成评价结果缺乏可比性。以上四点均可能误导决策。近年，灰色理论、随机理论、模糊数学和盲数理论等方法逐渐被引入不同环境介质中重金属的污染评价中，这些改进评价方法对上述不足中的第(3)、(4)点达到了良好的量化控制效果，其中模糊数学方法通过隶属度函数描述土壤重金属污染状况的渐变性和模糊性，对于数据资料少或数据精度不高情况具有良好的适用性，并已有学者尝试用三角模糊数或梯形模糊数来解决上述部分类似问题，并将其成功地应用于水环境风险评价[7-8]和土壤、河流沉积物重金属污染评价中。[9-10]但通过对这些改进评价方法的综合分析可知，多数改进后的重金属污染模糊评价方法虽然在评价过程中达到了较好的参数不确定性控制，但复杂的运算公式使改进方法的可操作性大为降低，运算时间大为增加，这将会大大降低评价方法的可操作性和可推广性。(www.xing528.com)

针对上述的种种不足，研究首先分别定义了土壤中不同重金属的生物毒性权重系数和重金属不同化学形态的生物毒活性权重系数，以此构建了重金属生物毒性双权重评价体系，而后将其嵌入地累积指数评价法框架中，并进一步分别对土壤重金属的地球化学背景值和重金属生物毒性双权重值进行三角模糊化，而后利用Monte-Carlo抽样法进行随机模拟，最后建立了基于重金属生物毒性双权重的城镇土壤重金属污染的随机模糊评价模型。采用所建模型评价了长沙市先导区的土壤重金属污染现状，而后借助ArcGIS中的反向加权指数插值法(IDW)对所建模型的评价结果数据集进行空间可视化表征，并最后进行初步风险识别。同时，将其评价结果与现国内外常用土壤重金属污染评价模型的评价结果进行对比分析，以验证所建模型的可行性和可适性，以期为土壤重金属的污染评价提供新的思路，为健康风险评价与管理中的高效风险识别提供新的方法。最后，针对改进方法运算复杂度的提高而显著降低其可操作性和可推广性的问题，尝试利用计算机语言将其软件自动化，这将为所建模型的推广使用奠定重要基础。