生態風險評價方法精選(五篇)

序言：作為思想的載體和知識的探索者，寫作是一種獨特的藝術，我們為您準備了不同風格的5篇生態風險評價方法，期待它們能激發您的靈感。

篇1

關鍵詞：化學污染　生態風險評價

一、引言

隨著現代工業、農業高速發展，各種化學物質如農藥、工業污染物等不斷進入生態環境中，化學污染日益加重，成為生態風險重要源頭。為減少化學污染物的危害，對化學污染進行生態風險評價并采取相應風險控制措施十分重要。

生態風險評價的定義是評估一種或多種壓力下有害生態效應可能發生或正在發生的可能性的過程。現階段研究得較多的是對化學污染壓力的風險評價。我國化學污染物生態風險評價至今尚未形成統一的方法標準，針對評價各重點環節的實用方法進行全面闡述的文獻較少見報，而這卻是風險評價者在實際操作中所關心的內容。本文對化學污染物生態風險評價的方法進行了應用性的探討，重點針對風險評價四部分核心內容——危害識別、暴露表征、生態效應表征和風險表征進行綜述。

二、生態風險評價的程序

1.危害識別

危害識別主要包括三個內容——風險源識別、受體分析和評價終點確定。通過對調查、監測和收集得到的有效信息進行分析，確定造成風險的主要暴露源，并確定可能因此受到危害的對象——生物受體。評價終點是反映受體遭受污染物損害的指標體系，表征了生態系統的可測度特性，是風險管理目標的具體化和量化。

2.暴露表征

2.1暴露過程分析

研究暴露過程要充分考慮生態系統與受體的特征。污染物對受體的暴露途徑一般包括接觸與攝入。接觸是定量的，與受體接觸壓力的行為相關。攝入是受體對所接觸污染物的有效吸收，與食物鏈、生物吸收因子、生物有效性、環境因子等因素相關。暴露時間可分為急性、亞急性和慢性三類時間段，污染物生態風險評價通常將暴露時段上的平均強度作為暴露強度。

2.2暴露量估算

暴露量一般通過公式或模型來估算。以無脊椎動物和植物為食的野生動物，可通過暴露公式來計算暴露量。對于水生生物而言，疏水模型是研究有機物富集的經典模型，但由于過于簡化，與在實際環境中有較大差異，目前多用于水生生態營養級較低、定量要求不高的水生生物，如浮游生物和底棲生物等[4,5]。對處于較高營養級的魚類，根據其生理過程的研究成果，Nichols等[5]利用魚體生理富集動力學模型定量分析了魚體有機物富集的過程，研究具有較高的代表性。

評估化學污染影響時，全面顧及整個食物網而不減少受體，有利于得到更準確的暴露量評估。Sharpe等[6]制定了估算食物網生物富集的框架，表征了水生物種、陸生物種以及鳥類的污染源及其轉化過程。

3.生態效應表征

3.1劑量-效應關系研究

生態毒理學研究是生態效應表征的基礎，主要通過實驗室研究的生態毒性數據來建立劑量-反應關系。目前美國EPA建立了比較詳盡的毒性數據庫ECOTOX，主要是針對水生和陸生動物和植物的單物種試驗，在美國的生態風險評價中具有很高的參考價值。我國尚未形成一個系統的毒性數據庫，毒性數據的獲取也多參照ECOTOX數據庫。

3.2 生態效應外推研究

由于現實條件的限制，劑量-反應關系往往不是通過試驗直接得到的，而是應用外推的手段，來拓展實驗室毒性數據的適用范圍，解決某些數據無法獲取的問題，從而建立劑量-反應關系。通常外推包括物種間的外推，評價終點間的外推以及不同場所與條件的外推。許多外推方法受數據庫的限制，若缺少充分經驗或對作用機理不了解，外推的不確定性很大[1]。

4.風險表征

4.1 定性方法

風險表征包括了定性和定量方法，定性評價所需的信息量少，評價結論包含的信息量也少，一般只有在低層次評價或者數據有限，評價無定量要求的場合中使用。Long等[7]對海洋和河口沉積物中化學污染物的生態風險閾值進行了研究，用風險評價的低值ERL（effects rang-low，生物效應幾率50%）及中間值ERL-ERM分別表示有生態風險或偶爾存在生態風險，來評估沉積物中有機污染物濃度可能對生物產生的生態效應。

4.2定量方法

定量評價方法在生態風險評價中較為常用，主要包括風險商法、指數法和概率風險評價法，目前應用最多的是風險商法。風險商法是用環境暴露濃度與相應效應表征中的毒性數據相比，得到風險商值。用于表征生態效應的毒性數據亦稱為毒性終點值，通常選用半致死濃度值、半數效應濃度值、無可觀察效應濃度值等。指數法主要有單因子指數法和潛在生態危害指數法。以潛在生態危害指數法使用最為廣泛，它是1980年瑞典科學家Hakanson提出的針對沉積物中重金屬的生態風險評價方法[8]。概率風險評價法是將環境暴露濃度和毒性數據的點估計用其分布的概率來表示，以計算風險存在的可能性。由于毒性數據是用概率表示，概率風險評價考慮到了不同物種受體間的差異，已被用來估計種群或群落暴露于潛在危害物時對這些物質的不良反應[9]。概率風險評價一般用圖形來表征，常見的有概率密度曲線、聯合概率曲線、累積分布曲線等。

三、展望

化學污染物生態風險評價已經引起人們的重視，也即將在國內外更加廣泛地使用。展望未來，主要有以下四個發展趨勢：

1.評價趨向于更大尺度與更高層次。環境污染的區域性與嚴重性，決定了大尺度評價以及更準確的風險定量是必要的。

篇2

關鍵詞:金融生態;生態風險評價;區域金融生態風險;評價指標體系;能值分析

Abstract:Aimed to deepen the study on the financial ecology,we set definition of the regionally financial ecological risk according to the ecology theory about ecological risk assessment (ERA)for the first time,analyze the distinction between it and the traditional financial risk and also the financial ecology assessment,and discuss its assessment principle and methods. With the hope of decrease in its description difficulty,we further establish the simplified assessment framework and corresponding regionally financial ecological risk assessment indices and employ advanced emergy analysis theory from the ecology to depict total development quality of the regionally financial ecology and to boost its application in the financial practice.

Key Words:financial ecology,ecological risk assessment (ERA),the regionally financial ecological risk,assessment indices,emergy analysis

中圖分類號:F830.2文獻標識碼:A文章編號:1674-2265(2010)03-0018-05

開展區域金融生態風險評價研究,是對區域金融生態乃至金融生態的深化研究,是金融生態觀念在金融發展實踐應用層面的必然要求。解決了金融生態風險評價問題,才能更好地指導人們如何理解、使用和評價金融生態思維模式與管理模式。本文提出區域金融生態風險概念,并借助生態風險評價(Ecological Risk Assessment,ERA)理論,通過對區域金融生態風險的界定,探討其評價方法。

一、文獻綜述

從白欽先2001年首先提出“金融生態環境”,到周小川2004年提出“金融生態”,國內金融理論界和金融實業界普遍開展了金融生態本質、金融生態環境評價、金融生態環境建設等諸多方面的研究和實踐,極大地推動了以金融生態為理念的金融發展模式。其中,徐諾金(2005),蘇寧(2005),林永軍(2005),謝太峰(2006),曾建中(2007)等分別多角度闡述了獨到的觀點,綜合起來可以認為,金融生態是影響金融發展的、由金融內外環境共同構成又相互作用、具有生態特征(依存性、競爭性、進化性、動態平衡性)的大金融環境,從而形成了金融生態的廣義概念。

不難發現,金融生態具有宏觀層面的涵義,有利于金融業的宏觀調控、整體進步以及與經濟社會的協調發展。但是,畢竟各地區、各領域發展千差萬別,這時,如果籠統提及金融生態,難免空洞、缺乏可操作性。為此,區域金融生態概念應運而生,它在繼承金融生態總體特征的基礎上,較多地突出了區域發展的特殊性。張智峰、陳鑫(2005)闡述了區域金融生態環境建設的理論基礎,證明金融系統與環境之間存在密切的聯系,環境金融的協調發展是金融業可持續發展的關鍵。汪祖杰、吳江區(2006)提出了區域金融安全指標體系及其計量模型的構建方法。劉煜輝(2007),李揚、王國剛、劉煜輝(2005)等根據城市的經濟基礎、企業誠信、金融發展、司法環境、政府誠信、金融部門獨立性、社會誠信文化、中介服務發展、社會保障等多個方面構成一個城市的金融生態環境。以這些方面為投入,以城市金融生態現實表征為產出,通過數據包絡分析,得到了對50個大中城市的金融生態環境的綜合評價。人民銀行洛陽市中心支行課題組(2006)、人民銀行成都分行營業管理部課題組(2006)等也各自根據特定區域的實際提出了評價區域金融生態環境的方法。

然而,還要看到,與金融生態有關的風險即區域金融生態風險還沒有進入人們研究的重點范圍,它和傳統的金融風險以及金融生態評價有何聯系,以及如何評價,相應的研究較少。有鑒于此,本文的研究目標將主要針對這些問題進行展開。

二、區域金融生態風險的界定

(一)區域生態風險及其評估

1. 生態風險(Ecological Risk,ER)指一個種群、生態系統或整個景觀的正常功能受外界脅迫,從而在目前和將來減小該系統健康、生產力、遺傳結構、經濟價值和美學價值的一種狀況。二十世紀90年代初,美國科學家Joshua Lipton等提出了一套規范化的生態評估框架,被普遍接受。因為它把生態風險的最終受體不僅定義為人類自己,而且包括生命系統的各個組建水平(個體、種群、群落、生態系統乃至景觀),并且考慮了生物之間的相互作用以及不同組建水平的生態風險之間的相互關系(即風險級聯)。

同樣,可比照生態風險與生態風險評估的定義來描述區域生態風險與區域生態風險評估,只不過要注意區域生態風險評價所涉及的風險源以及評價受體等都在區域內具有空間異質性(即參與評價的風險源和其危害的作用結果在區域內的不同地點可能是不同的),因而比一般生態風險評價更復雜。

2. 生態風險評估(Ecological Risk Assessment,ERA)指受一個或多個脅迫因素影響后,對不利的生態后果出現的可能性進行的評估。美國環保局(EPA)在1992年對生態風險評價作了定義,即生態風險評價是評估由于一種或多種外界因素導致可能發生或正在發生的不利生態影響的過程。其目的是幫助環境管理部門了解和預測外界生態影響因素和生態后果之間的關系,有利于環境決策的制定。生態風險評價被認為能夠用來預測未來的生態不利影響或評估因過去某種因素導致生態變化的可能性。生態風險評價基于兩種因素:后果特征以及暴露特征。主要進行三個階段的風險評價:問題的提出、問題分析和風險表征。

(二)區域金融生態風險

根據生態學對生態風險的界定,可將區域金融生態風險定義如下:

區域金融生態風險是考慮區域范圍內,由于外部干擾或內部變化而導致的金融生態平衡被破壞所帶來的金融機構、金融頭寸的損失以及與此相關的金融環境的惡性變化。它同傳統意義上的金融風險以及金融生態評價有著聯系和區別。

同傳統意義上的金融風險相比有如下共同特征:

1. 不確定性,即人們事先難以準確預料危害性事件是否會發生以及發生的時間、地點、強度和范圍,最多具有這些事件先前發生的概率信息,從而根據這些信息去推斷和預測區域金融生態系統所具有的風險類型和大小。

2. 危害性,即區域金融生態風險評價所關注的事件是災害性事件,而危害性是指這些事件發生后的作用效果對風險承受者(這里指生態系統及其組分)具有的負面影響。這些影響將有可能導致區域金融生態系統結構和功能的損傷,區域金融生態系統內個體多樣性的減少、個體之間相互作用和相互影響關系及其機制的改變等。

3. 客觀性,即區域金融生態系統不是封閉的和靜止不變的,它必然會受諸多具有不確定性和危害性因素的影響,也就必然存在風險。

(三)區域金融生態風險的獨特性

區域金融生態風險與傳統意義的金融風險也存在不同點。金融風險只強調某個金融機構或某個金融頭寸的未來收益的不確定性,而生態風險則通盤考慮了各個組建水平(個體、種群、群落、生態系統乃至景觀),并且考慮了生物之間的相互作用以及不同組建水平的生態風險之間的相互關系,是對整個生態系統受到危害或損失的衡量。具體體現為:

首先,區域金融生態風險強調區域金融生態平衡被破壞所帶來的影響,這種影響是寬泛的,既包括金融機構的運營安全甚至區域金融體系的安全和金融頭寸的損失,又包括與金融生態平衡相比較而顯現出來的金融環境的惡性變化,如信用環境惡化、金融法律制度弱化、金融市場體制和機制出現短期不適應、所在區域經濟和社會發展環境由此表現出來的非良性變化,等等。總之,和傳統意義上的金融風險相比,區域金融生態風險既考慮了可直接貨幣化的價值損失,又考慮了與金融生態平衡相關的一切方面。這就要求理解區域金融生態風險,既要了解通常“風險”所具有的不確定性和危害性,又要了解其所具有的內在價值性,即區域金融生態風險評價的目的是評價具有危害和不確定性事件對生態系統及其組分可能造成的影響,在分析和表征區域金融生態風險時應體現區域金融生態系統的整體價值變化和功能移位。

這一點與通常經濟學意義上的風險評價不同。在經濟學意義上,通常將風險用經濟損失來表示,但針對區域金融生態系統所作的風險評價是不可以將風險值用簡單的物質或經濟損失來表示的。由于金融環境的惡化而帶來了具有某種功能的金融機構、金融市場甚至是社會信用水平的缺失,由此造成的損失也是難以用經濟價值來衡量的。因此,分析和表征區域金融生態風險一定要與生態系統自身的結構和功能相結合,以區域金融生態系統的整體價值變化為主要依據。這也就決定了區域金融生態風險不可能完全實現定量化分析。

其次,區域金融生態風險發生的因素即風險源來自與外部和內部,或者兼而有之。外部因素主要有宏觀經濟環境與政策、法律法規、區域經濟社會發展的外力等方面的變化,內部因素主要有金融體系突發事件、所在區域經濟社會發展環境的自身變化等。

最后,區域金融生態風險的受體即風險承受者不一定是區域內的金融體系。比如,由于區域內信用環境惡化,導致金融機構不良資產增多,進而又影響金融機構對區域經濟和社會發展的支持力度,最終結果很可能是區域經濟社會發展遭受重創。顯然,區域金融生態風險能夠從整體上把握金融生態系統所受到的影響以及內部之間的相互關系。因此,從風險衡量和控制角度來看,存在系統籌劃和優化問題,即為了降低區域金融生態風險總量,要在系統內部之間進行收益和損失的權衡,所以,借助一些科學的分析方法,如區域生態經濟學理論和方法、金融生態的系統論方法,并可進一步利用生態學處理生態風險時的線性規劃。

(四)同金融生態評價的比較

現有金融生態評價大多數采用層次分析方法來研究金融生態的結構與質量,得到的結論主要體現為表征金融生態質量的系數或分值,是對金融生態環境的層級評價,從而判斷金融生態環境的優劣。但是,這種評價方法只是定性分析,并沒有指出金融生態環境的風險值或者損失。而在這里提出的區域金融生態風險是一個定量指標,是從價值角度來考慮的。它從理論上提出了一種定量分析區域金融生態價值損失的思路和估計方法,因而具有較高的適用性。

三、區域金融生態風險的評價

(一)區域金融生態風險的評價原則

由于同傳統金融風險相比,區域金融生態風險無論從內涵還是從度量范圍和方法上都發生了較大變化,因此,區域金融生態風險的評價方法也將發生相應變動。概括起來,這些變動將表現在以下幾個方面:

1. 在強調量化分析的基礎上,定性分析也是非常重要的。由于金融生態涉及金融運營的內外各方面,單純用數據是不能直接和完全來描述這些方面的變化的。比如,不像經濟總量可用數據直觀表示那樣,金融生態的內部調節機制、外部適應機制等質量就不能完全靠數據來表示其好壞的程度。

2. 除了繼續使用概率論、隨機過程等描述方法外,還要借助于其它技術和方法來完善。在衡量傳統金融風險時,概率論、隨機過程知識較好地描述了未來收益不確定性和動態變化過程,但從金融生態的復雜性來看,仍需要其它學科知識來補充和完善。這時,系統論可以很好地揭示金融生態內部各子系統及其之間的運動規律和相互作用與聯系,從而從深層次衡量整個金融生態系統的質量優劣和價值損益;規劃理論則在要求金融生態系統、某子系統、某組分滿足一定約束的情況下,尋求達到金融生態發展的最優目標,充分體現出運籌學的優勢。

3. 考慮到在區域尺度內,金融生態的風險源以及評價受體具有空間異質性,因而增加了系統的復雜性和風險評價的難度。這時,應該采取一定方法來克服這種復雜性。

(二)區域金融生態風險的評價方法

可參照區域生態風險評價的方法論基礎,對區域金融生態風險進行相應的刻畫。

一般地,區域生態風險評價的方法基于風險度量的基本公式:

(1)式中,R為災難或事故的風險,P為災難或事故發生的概率,D為災難或事故可能造成的損失。

因此,對于一個特定的災害或事故x,它的風險可以表示為:

對于一組災害或事故,風險可表示為:

在有些情況下,災害或事故可能被認為是連續的作用,它的概率和影響都隨x而變化,則這種風險是一種積分形式,可表示為:

在(2)―(4)式中,x為一定類型的災害或事故,P(x)為災害或事故發生的概率,D(x)為災害或事故造成的損失。

在這里,考慮到區域金融生態的結構復雜性和空間異質性,需要對公式(4)進行修正,以使區域金融生態風險能夠充分反映這些特性,這時有:

(5)式中,系數表示區域金融生態的結構復雜性,顯然,不會小于1,具體取值情況可依據實踐經驗決定,這時需要盡可能地利用一切有關的信息和數據資料,掌握各種干擾對風險受體的作用機理,提高評價的準確性,同時,也要考慮綜合效應,即不同的干擾及其影響之間的相關性,有時這些干擾及其影響之間會呈現出不同的作用關系,或者相互抵消,或者相互增強; 表示區域金融生態風險的空間異質性,其取值應具體分析所在區域金融生態環境的結構及其特殊性,依對風險的抗沖擊強度而定。一般來講,若某地區對風險的抗沖擊強度越大,則取值就越小。

就理論而言,利用公式(5)就可較完整地刻畫和衡量區域金融生態風險的大小。但是,也要注意到,在公式(5)中,往往不知道未來將有多少金融災害或事故發生,并且,其發生的概率也不容易確定,因此,直接利用公式(5)計算區域金融生態風險就非常困難,有時甚至不可能,尤其是在金融體系不健全、金融市場不完善、經濟社會發展不穩定、前景不明朗、社會信用環境較差等情況下。

鑒于此,需要簡化區域金融生態風險的評價方法并建立相應的框架與評價指標體系,以便降低評價難度。

(三)區域金融生態風險評價的簡化框架―指標體系

主要從區域金融生態的構成角度來分析,并針對金融體系內部風險、金融體系與外部相互作用關系以及區域金融生態整體發展質量三個方面進行探討。

1. 金融體系內部風險評價指標。可參照傳統金融風險的衡量方法,采用波動率、系統風險、非系統風險、VaR(Value at Risk)等分析某個金融頭寸或某個金融機構所面臨的未來收益的不確定性,并且這幾種衡量方法各自存在發揮優勢的場合。如,VaR的出現不僅被各種金融機構總裁、公司財務主管和基金經理們廣泛地應用,而且,來自金融監管機構的要求也促使VaR得到更進一步地推廣。

2. 金融體系與外部相互作用關系―均衡發展狀態的風險評價指標。由于金融體系的健康發展不僅受到內部各子系統及其相互之間作用關系的影響,而且來自外部諸如社會、經濟及其部門(政府、企業、個人)等其它方面的變化也將十分重要地影響金融體系的發展,這也是金融生態的本質要求。

對于這部分評價指標,應著重體現金融體系與外部之間相互作用、相互影響、彼此促進的均衡關系及其動態變化,并反映這種變化的程度和狀態。可用以參考的指標應選擇相互關系、依存度與和諧性、穩定性、適應性等兩方面的可量化或可定性分析的指標,以及相應的評判原則和方法。甚至,還可以利用目前比較流行的連接函數(copula)技術來分析金融體系與外部的相互作用關系及其變化形態。

3.區域金融生態整體發展質量的風險評價指標。可借助于生態學中的能值分析理論。能值(Emergy)是研究生態系統自組織過程的重要目標函數,通過對生態系統能量―價值過程的分析,為生態經濟學的研究提供了新的理論和方法,在應用上從不同的角度表現生態系統功能,兩者的互補關系受到了生態學家的關注,并在實際應用中取得了有益的研究成果。

能值分析法認為,地球上的各種能量都直接或間接地來源于太陽能,任何資源都包含著一定的太陽能,因此可將一個區域(如國家、地區、企業等)內不同種類、不同量綱的資源統一轉換為太陽能值進行比較分析。這需要以太陽能值轉換率為中介,計算區域內各種資源的能值及總能值。計算公式為:

(6)式中, 、分別為第i種資源的總能量和能值, 為第i種資源的太陽能值轉換率(以單位資源的能量中所含的太陽能值確定),為區域內各種資源的總能值。

基于上面能值分析理論,金融生態的能值分析就是以能值為基準,把金融生態系統中不同種類、不可比較的能量轉換成同一標準的能值來衡量和分析,從中評價其在系統中的作用和地位;綜合分析系統中各種金融生態流(能物流、貨幣流、信息流等),得出一系列能值綜合指標(Emergy Indices),定量分析系統的結構功能特征與生態經濟效益。那么,進一步基于金融生態系統能值的變化(如波動率),可設計出金融生態整體發展質量的風險評價指標。

四、結論

本文借鑒生態學關于生態風險的評價理論,提出了區域金融生態風險的定義,探討了評價原則和方法,并建立了簡化的評價框架和相應的評價指標體系;同時,進一步利用生態學前沿研究成果―能值分析理論,評估區域金融生態整體發展質量。區域金融生態風險方法主要側重基于價值損失的定量分析,并同傳統的金融風險概念以及金融生態評價方法存在著聯系和區別。但是,這種方法仍存在著一定局限性,如基于自然學和經濟學的實質區別,以能值分析為基礎的評價方法存在較多問題,需要在完善區域金融生態風險評價的能值理論和各種反映區域金融生態環境質量指標的能值計算技術方面下功夫。盡管如此,該方法的提出仍具有理論意義,并且上述問題的突破性解決,將進一步促進該評價方法的深入研究,并將成為下步研究的方向和領域。

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篇3

關鍵詞: 高速鐵路;生態風險評價;三角白化權函數;壓力-狀態-響應

中圖分類號:N941?5文獻標識碼:A 文章編號:1006-4311(2009)12-0116-03

0引言

高速鐵路是一種長距離、大范圍的人造工程,在切割自然環境的同時,會對沿線生態產生不可逆的深遠影響,在建設和運營過程中還會產生大量污染物質,從而帶來一定的生態風險[1~2]。為保證高速鐵路路域生態安全,建立科學的生態風險管理體系十分必要。對區域生態風險評價,隨著環境觀念轉變和環境管理目標深化而逐漸興起發展成為一個新領域[4～7],風險評價重點也由當初對人類健康發展到包括區域動植物以及景觀生態在內的區域整體生態健康的影響。

目前,生態風險評價的研究涉及鐵路的較少,對鐵路與生態環境關系研究[1~3]主要集中在野生動物、噪聲、振動和地質災害等方面。區域生態風險評價方法一般是單個評價因子計算后賦權疊加,需要從多個定性、模糊的認識中提取可用于評判的關鍵因子,且個別指標很難甚至不能定量描述,同時各指標之間無法直接準確地進行比較,因而單獨用定性、定量等方法很難實現整體目標最優,影響對區域整體生態風險做出有效評價和對管理決策提供有力支持。

鄧聚龍教授提出灰色系統理論,研究對象是“部分信息已知、部分信息未知”的“小樣本”、“貧信息”不確定性系統,通過對“部分”已知信息的生成、開發實現對現實世界的確切描述和認識[8]。而高速鐵路建設涉及多種生態系統,其路域生態系統構成一個灰色系統,且時態信息有很大的不確定性,因此本文結合京滬高速鐵路某段建設實際情況,采用劉思峰教授提出的基于三角白化權函數的灰色評估方法來建立高速鐵路建設路域生態風險評價模型。

1高速鐵路建設生態風險評價

1.1 生態風險評價指標體系概念框架的選取

壓力-狀態-響應(Pressure-Situation-Response, PSR)框架模型是OECD(Organization for Economic Cooperation and Development,聯合國經濟合作開發署)針對環境問題而建立的[7]。PSR模型引入因果關系思維方式,環境指標選取突出了環境受到壓力和環境退化之間的因果關系,與可持續的環境目標聯系緊密;包含了人類對環境問題的響應,人類為減輕環境不斷惡化所做的努力,這是評價生態環境的一個重要方面,而以往在指標研究中常被忽視。生態系統是多尺度的,評價模型應是普遍適應的。PSR模型在國際上被普遍認同,能較好地將環境壓力、系統狀態和對問題響應進行全面評價,故作為本文生態風險評價的基礎。

1.2 高速鐵路建設區生態風險評價內容

目前,區域生態風險評價的內容主要關注風險源分析和風險受體分析[4~6]。風險源分析指可能對生態系統或其組分產生不利作用的干擾進行識別、分析和度量。高速鐵路建設區生態風險主要是工程施工帶來邊坡滑坡災害、使沿線土地利用類型變化而引起動植物棲息地破壞和生態環境污染、水環境污染而產生動植物死亡或間接影響人群健康。風險受體分析包括受體選取和生態終點的確定。“受體”即風險承受者,是指生態系統中可能受到來自風險源的不利作用的組成部分,可能是生物體或非生物體。生態系統可以分為不同層級,通常經過判斷和分析,選取那些對風險因子作用較為敏感或在生態系統中具有重要地位的關鍵物種、種群、群落乃至生態系統類型作為風險受體。高速鐵路建設過程中極大地改變了沿線景觀類型,破壞動植物生態環境,也間接或直接影響路域人群健康。因此本文選取路域人群、動植物及沿線景觀作為風險受體。

此外,風險評價不能忽視高速鐵路建設現場風險管理的作用,國家和建設單位對其建設過程中的生態風險會采取相應管理措施,而措施實施的有效性必然會影響生態風險表征值。

1.3 高速鐵路建設區生態風險評價指標體系

根據PSR模型的指導思想,本文建立的生態風險評價指標體系從風險源的危險性(壓力)、路域生態系統的脆弱性(狀態)和風險管理的有效性(響應)三方面選取指標,來表征生態風險大小,如圖1所示。

2評價模型及步驟

2.1 評價方法選取

1993年劉思峰教授提出端點三角白化權函數的灰色評估方法近年來大量應用于各類評估實踐[9~10],但其理論本身仍有需要改進的地方。經研究,劉教授提出一種新的三角白化權函數構造方法,即中心點三角白化權函數[8],較之端點三角白化權函數更為合理。端點三角白化權聚類存在兩個以上灰類交叉現象,而中心點三角白化權聚類不存在此現象;端點三角白化權聚類可能出現某指標取值屬于各灰類聚類系數之和大于1或小于1的情況,而中心點三角白化權聚類某指標取值屬于各灰類聚類系數之和為1,更為規范化。基于此,本文選用中心點白化權函數灰色評價方法來建立高速鐵路路域生態風險評價模型。

2.2 評價步驟

設有n個對象,m個評價指標,s個不同灰類,對象i關于指標j的樣本觀測值為xij,則基于中心點三角白化權函數灰色評價方法步驟,主要包括以下5步:

①根據高速鐵路路域生態風險評價選取的指標,確定各指標{x■,x■,…,x■…,x■}的相應權重{K■,K■,…,K■…K■}。確定權重的方法一般有層次分析法、因素分析法、組合賦權法和熵值法等。

②按照評價所需劃分的灰類數s,選取λ■,λ■…λ■為屬于灰類1,2,…,s的點(可以是重點,也可以不是,以屬于灰類最大可能性為選取依據,稱為中心點),將各指標取值范圍也相應地劃分為s個灰類,如將j指標取值范圍[λ■,λ■]劃分為s-1個小區間:

[λ■,λ■],…,[λ■,λ■],…[λ■,λ■]

③同時連接點(λ■,1)與第k-1個小區間的中心點(λ■,0)及(λ■,1)與第k+1個小區間的中心點(λ■,0),得到j指標關于k灰類的三角白化權函數f■■(?),對于f■■(?)和f■■(?),可分別將j指標取數域向左、右延拓至λ■,λ■,可得到j指標關于灰類k的三角白化權函數f■■(?),如圖2所示。

對于指標j的一個觀測值x,可由公式1計算出其屬于灰類k的隸屬度f■■(x):

f■■(x)= 0x?埸(λ■,λ■)■x∈(λ■,λ■)■x∈(λ■,λ■)(1)

④計算對象i關于灰類k的綜合聚類系數σ■■;其中f■■(x■)為j指標k子類白化權函數。

σ■■=■f■■(x■)K■(2)

⑤由■{σ■■}=σ■■判斷對象i屬于灰類k*;當多個對象同屬k*灰類時,則可進一步根據綜合聚類系數大小確定同屬k*灰類的各對象優劣或位次。

3應用實例

本例以在建京滬高速鐵路某段實際數據為基礎,根據上文評價指標,采用層次分析法對指標進行賦權。其基本思路是決策者將復雜問題分解成若干層次和若干要素,由專家打分,在單個要素間簡單比較、判斷;然后計算,獲得不同要素的權重[12]。通過層次分析法賦權得到評價對象風險源風險度、風險受體脆弱性、風險管理有效度權重分別為:0.524,0.197,0.279。

為使不能直接相互比較的指標原始數據具有可比性,本文采用極差標準化方法將各指標歸一化。但目前確定壓力和響應歸一化中單項指標閾值相當困難,本研究主要依據國家、行業和地方法規、標準等,并參考其他相關研究成果,對指標閾值進行確定。

參照相關文獻對風險等級劃分[11],依據國外災害風險評估風險等級劃分,結合中心點三角白化權函數評價方法,本文將路域生態風險等級由劣到優劃分成5級;①σ1重警狀態[0.1,0.2];②σ2中警狀態(0.2,0.4];③σ3預警狀態(0.4,0.6];④σ4低風險狀態(0.6,0.8];⑤無風險狀態σ5(0.8,0.9]。各指標向左右延拓至0,1。這樣,根據各指標實際值和權重系數,利用本文構建的評價模型,計算各指標聚類系數,如表1所列。

根據■{σ■■}=σ■■,對表1聚類結果分析可以看出:本段路域生態風險總體屬于低風險狀態;風險源風險等級屬于低風險狀態;風險受體脆弱性屬于中警狀態;風險管理有效度屬于無風險狀態。說明風險受體脆弱度是本段路域需要重點關注內容,其主要原因是本路段受原有北京-上海線影響,對路域景觀生態的人為影響較嚴重,再加上該段路域地貌類型為波狀平原,殘丘和緩崗散布其中,人類對原有景觀生態破壞程度嚴重。故施工管理單位在建設過程中以建設一條生態鐵路為目標,應注意生態文化體系和生態環境體系構建,培養全社會生態意識,提升人民生活品質。

4結論

通過將中心點三角白化權函數灰色評價方法應用到路域生態風險評價中,得到在建京滬高速鐵路該段路域生態風險狀況,分析了影響路域生態風險方面表征情況,有利于管理決策者確定風險管理重點。本文引用的中心點三角白化權函數灰色評價方法,克服了以前的端點三角白化權函數灰色評價的缺點,評價結論更符合實際情況,科學可信。

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篇4

摘要:

礦區周邊土壤重金屬污染對區域農產品和人體健康危害極大，為對個舊市大屯鎮稻田土壤重金屬的潛在生態風險進行定量評價及預警分析，計算了6種重金屬元素(Pb、Cd、砷、Zn、Cu和Cr)的綜合生態風險指數(RI)、地累積指數(Igeo)和生態風險預警指數(IER)。結果表明:研究區域6種重金屬平均風險指數的大小順序為:Cd＞砷＞Cu＞Cr＞Pb＞Zn，Cd和砷元素的生態風險指數平均值＞40，94.4%的土壤樣品處于中等風險以上水平;重金屬元素的Igeo順序為Cd＞砷＞Pb＞Cr＞Cu＞Zn，Cd和砷元素有超過94.4%的土壤樣品處于中等污染以上水平。生態風險預警評價結果顯示，66.7%采樣點處于生態風險無警級別，33.3%采樣點處于生態風險重警級別。綜合分析認為，該區域主要是以Cd和砷為主的土壤重金屬復合污染，對已經達到生態風險重警級別的區域應該采取相應的土壤修復措施，對無警區域應該加強監控防止污染。

關鍵詞:

重金屬;生態風險;風險預警;個舊

云南省個舊市素以“錫都”著稱，是我國最大的錫礦所在地，長期的土法采礦煉礦不僅導致礦產資源有效利用率低，而且破壞了當地自然環境，給當地居民的生產生活帶來了嚴重的影響。黃玉等［1］對個舊錫礦區的不同輻射范圍進行土壤污染調查研究，發現個舊市礦業活動區Pb、Cd、砷給當地造成極高風險。肖青青等［2］對個舊市雞街鎮的土壤重金屬污染調查評價發現土壤中Pb、Cd、Zn和Cu含量均超出《土壤環境質量標準》二級標準。土壤中的重金屬長期停留和積累在環境中，對生態環境和人體健康存在諸多現實和潛在風險，選用一種或幾種正確的評價方式評價土壤中的重金屬污染程度對于環境和健康問題有著重要意義。前人對個舊礦區重金屬污染分布和風險評價采用的主要方法有:Hakanson指數法［3］、單因子指數法［4］、內梅羅綜合污染指數法［5］和地積累指數［6］。這些方法各有其適用條件和優點，但也存在一定的局限［7－8］。生態風險預警評價源于生態風險評價，既具有Hakanson指數法、地積累指數法、臉譜圖法、綜合指數法、尼梅羅綜合指數法和污染負荷指數法等評價方法定量評價的特點，也能通過定量評價值與警度內涵之間的關聯，實現定性評價分析［9］。前期關于區域土壤污染評價的研究多采用單一的分析方法進行重金屬風險評價，針對個舊市大屯鎮水稻土的污染評價也僅局限于單因子指數、內梅羅綜合污染指數法的污染分級評價，采用重金屬生態風險評價和風險預警的研究鮮見報道。本研究以云南省個舊市大屯鎮稻田土壤為研究對象，采用Ha-kanson指數法和地積累指數法對6種重金屬(Pb、Cd、砷、Zn、Cu、Cr)的含量進行分析計算，評估其污染程度，定量評價生態風險并作出風險預警，以期為個舊市水稻土生態風險預警和農產品安全生產提供科學依據。

1材料與方法

1.1土壤樣品的采集

個舊地區水稻生產區域主要集中在大屯鎮，本試驗地點位于云南省個舊市礦區周邊大屯鎮稻田種植區。采樣點集中在23°2'56″～24°2'56″N和103°14'11″～104°22'55″E的研究稻田。2015年3月12日，參照《NY/T395－2000農田土壤環境質量監測技術規范》的相關要求，分別按照不同的取樣地塊采集0～20cm土壤樣品，每個樣品由5個五點法取樣的子樣品混合而成，共采集54個樣品。土壤樣品自然風干，去除雜物，磨碎后過100目尼龍篩，用自封袋保存待測。

1.2樣品的測定

土壤pH值用酸度計(STARTER3100，奧豪斯儀器(上海)有限公司)測定，固液比值為1∶2.5［10］;重金屬總量測定采用HF－HClO4－HNO3消解法［11］。所用試劑為優級純，試驗用水為去離子水。樣品溶液中重金屬元素鉛、鎘、砷、鋅、銅和鉻采用ICP－MS(ELANDRC－e型，美國PerkinElmer公司)進行分析測定。

1.3評價方法

1.3.1潛在生態風險指數法

評價潛在生態風險指數法是1980年由瑞典科學家Hakanson［12］提出的評價方法。該方法綜合考慮了重金屬含量、環境效應、生態效應和重金屬毒性等因素而被廣泛用于土壤中重金屬污染風險分析［13－14］。其計算公式如下:Cri=Ci/Cni(1)Eri=Tri×Cri(2)RI=∑ni=1(Eri)=∑ni=1(Tir×Cir)(3)式中:Cri為土壤中重金屬i的富集系數;Ci為重金屬i的實測數據;Cni為計算所需的參比值，本文采用云南省土壤質量背景值作為參比值;Eri為土壤中重金屬i的潛在生態風險系數;Tri為沉積物中重金屬i的毒性系數，本研究中Pb、Cd、砷、Zn、Cu和Cr6種元素的毒性系數分別為5、30、10、1、5和2;RI為土壤中多種重金屬的綜合潛在生態風險指數。潛在生態風險分級標準見表1。

1.3.2地累積指數法

地積累指數法是在1969年由Muller［15］提出的用于評價水環境沉積物中重金屬的方法。該方法考慮了自然成巖作用對背景值的影響，也考慮了人為活動對環境的影響，近年來，被國內外學者用于評價土壤重金屬的污染程度［16－17］。計算公式為:Igeo=log2［Ci/(K×Cin)］(4)式中:Ci是土壤中元素n的實測值;Cni為普通頁巖中元素i的地球化學背景值，本文采用云南省土壤質量背景值作為參比值;K為消除各地巖石差異可能引起背景值的差異(一般取值為1.5)。其污染等級分為0～6級，見表2。

1.3.3重金屬生態風險預警

對于個舊市大屯鎮稻田土壤重金屬生態風險預警，采用Rapant等［18］提出的生態風險預警指數法進行預警評估，預警分級標準見表3。公式為:IER=∑ni=1IERi=∑ni=1(CAi/CRi－1)(5)式中:CAi表示重金屬i的實測數據;CRi表示重金屬i的背景參比值，本文的背景參比值采用《GB15618－95國家土壤二級標準進行評估》(表4);IERi為重金屬i的生態風險預警指數;IER表示各采樣點土壤樣品的生態風險預警指數。

2結果與分析

2.1水稻土重金屬基本參數統計特征分析

土壤重金屬基本參數統計描述如表4所示。結果表明，土壤樣品中Pb、Cd、砷、Zn、Cu和Cr含量的平均值分別為180.57、1.96、136.55、133.44、84.09和145.71mg/kg。研究地土壤pH值為7.03±0.44，按照《GB15618－1995土壤環境質量標準》二級標準，重金屬超標的元素有Cd和砷，超標倍數分別為2.27、4.46。與喬鵬煒等［19］2014年調查研究云南個舊錫礦區大屯盆地農田土壤重金屬平均值相比，本研究中Pb和Zn元素明顯較低，Cr元素明顯較高，其他元素含量平均值相差不大。6種重金屬元素的變異系數在12.17%～74.54%，屬于中等變異程度，其中Pb、Cd和砷3種元素變異程度相對較大，說明其易受外源因子干擾。土壤重金屬元素和pH值相關分析結果見表5。大屯鎮礦區周邊水稻土多數重金屬元素之間存在相關性，Pb與Cd、砷和Zn的相關性達到極顯著水平(P＜0.01)。Cd與砷和Zn的相關性達到極顯著水平(P＜0.01)。Cu與Cr的相關系數為0.757，相關性達到極顯著水平(P＜0.01)。這表明，該區域水稻土Pb、Cd、砷和Zn可能具有相似的來源，呈現相互伴隨的復合污染現象，而Cu和Cr的來源途徑也具有相似性。土壤pH與Pb呈極顯著正相關，與Cd和砷呈顯著正相關，而與Zn、Cu和Cr相關性不顯著。

2.2土壤重金屬潛在生態風險評價

經計算，研究區域稻田土壤重金屬元素的潛在生態風險系數(Ei)和綜合生態風險指數(Ri)如表6所示。從單個重金屬潛在生態風險系數可以看出，研究區域6種重金屬平均風險指數的大小順序為:Cd＞砷＞Cu＞Cr＞Pb＞Zn，Pb、Zn、Cu、Cr這4種元素的風險指數平均值＜40，均屬于輕度生態危害，對該區域土壤生態污染的貢獻率較低;其中Cd平均潛在生態風險指數為267.33，達到很強生態危害程度，砷平均潛在生態風險指數為74.21，達到中度生態危害程度，其余元素均未達到輕度生態危害的上限標準。根據土壤重金屬潛在危害系數所對應的潛在危害程度頻數的統計(表7)，按照污染程度分級，Cd元素潛在生態風險系數達到強度、很強和極強生態危害的比例分別為11.1%、61.1%和22.2%;砷元素潛在生態風險系數達到中等、強度和很強生態危害的比例分別為77.8%、5.6%和11.1%。這表明Cd和砷元素對該區域土壤生態污染的貢獻率較高。土壤重金屬綜合生態風險指數(RI)平均值為1114.98，屬于很強生態危害水平;輕度、很強和極強生態危害的比例分別為16.7%、50.0%和33.3%。

2.3土壤重金屬地積累指數

以土壤環境背景值作為地球化學背景值，計算稻田土壤中重金屬的Igeo并進行分級，結果如表8。從表中可以看出，除Zn外，其余5種重金屬元素的地積累指數平均值均＞0。Pb、Cd、砷和Cu元素的最大值都＞1，達到中等污染程度以上。從土壤樣品污染分級比例可以看出，Cd元素污染比例最大，達94.4%，其中有11.1%的土壤樣品屬于中等污染，66.7%屬于中等－強污染，11.1%屬于強污染，5.6%土壤樣品到達強－極嚴重污染。砷元素的污染比例也達到94.4%，其中有22.2%的土壤樣品屬于中等污染，61.1%屬于中等－強污染，有11.1%達到強污染水平。Zn元素的污染比例最低，僅有44.4%的土壤樣品屬于輕度污染。整體統計分析各元素可知，Pb、Cd和砷元素的地積累指數標準差較大，表明土壤樣品中這3種元素地積累指數值離散程度較大，即變異程度較大。

2.4重金屬生態風險預警

采用生態風險預警評估法分別計算了研究區域稻田土壤中重金屬Pb、Cd、砷、Zn、Cu和Cr的生態風險預警指數，評估了土壤重金屬生態風險預警級別，結果見表9。從IER分級比例可以看出，該研究區域稻田土壤中主要重金屬污染為砷、Cd。按照生態風險分級，砷元素生態風險指數達到輕警、中警和重警的比例分別為11.1%、66.7%和16.7%;Cd元素生態風險指數達到輕警、中警和重警的比例分別為61.1%、16.7%和5.6%。從綜合指數來看，該區域有66.7%樣點處在無警級別，屬于最低生態風險，有33.3%樣點處于重警級風險狀態，屬于高生態風險。

3討論

李江燕等［20］對個舊市大屯鎮蔬菜地土壤進行健康風險評價，發現Zn、Cu、Cd質量比嚴重超標，分別達到412.73mg/kg、132.86mg/kg、1.60mg/kg。喬鵬偉等［19］采用潛在生態危害指數法對大屯盆地農田土壤進行生態風險評價發現，Cd和砷兩種元素對危害的貢獻率高達87%。本研究結果也表明，個舊市大屯鎮稻田土壤重金屬污染特征主要表現為以Cd和砷為主的重金屬復合污染，Cd和砷分別超出《GB15618－1995土壤環境質量標準》二級標準2.27、4.46倍。因此，研究區域稻田土壤Cd和砷具有較大的潛在生態危害，應作為該區域主要的修復和防控目標。本研究所采用的兩種土壤重金屬生態風險評估方法的評價結果存在一定的差異。土壤重金屬潛在生態風險指數評價結果表明，6種重金屬元素，有83.3%的土壤樣點超過很強污染程度。研究區域重金屬平均風險指數的從大到小排序為:Cd＞砷＞Cu＞Cr＞Pb＞Zn，Cd和砷元素達到中等生態危害及以上的比例為94.4%，其余元素均處于輕度生態危害程度。土壤重金屬地積累指數評價結果表明，除Zn和Cr元素其余元素都有不同比例處于中等污染程度，按照每種元素的地積累指數平均值，從大到小的順序為:Cd＞砷＞Pb＞Cr＞Cu＞Zn。兩種評價方法的結果都表明Cd和砷對土壤重金屬污染的貢獻率最大，其他元素貢獻率大小的差異可能在于生態風險指數評價法對不同重金屬賦予了相應的毒性系數，而地積累指數法為消除各地巖石差異而引入系數K(一般取值為1.5)，重金屬元素之間沒有差別［20－21］。采用生態風險預警指數(IER)進行預警分析認為，研究區域稻田土壤受到Cd和砷元素的污染，Pb和Cu有一部分預警級別是預警，Zn和Cr元素的預警級別是無警。總體評估研究區域IER有33.3%預警類型為重警，說明該研究區域有1/3的稻田土壤生態系統服務功能嚴重退化，生態環境受到較大破壞，且受外界干擾后恢復困難，生態問題較大，生態災害較多［23］。土壤中Cd和砷對水稻安全質量影響較大，建議調整種植結構，引導種植較好的高梁抗性品種［24］，或采取種植低累積重金屬水稻品種［25］，使用降低土壤重金屬有效性的鈍化劑和施用技術［26－27］、稻田水分管理技術［28］、鈍化劑與農藝聯合調控技術［29－30］等措施對區域農田進行修復和安全利用。

4結論

(1)研究地稻田土壤中的Cd、砷、Cu質量比均超出《GB15618－1995土壤環境質量標準》二級標準，水稻土Pb、Cd、砷和Zn可能具有相似的來源，呈現相互伴隨的復合污染現象。

(2)根據土壤重金屬潛在生態風險指數的評價結果，研究區域6種重金屬平均風險指數的大小順序為:Cd＞砷＞Cu＞Cr＞Pb＞Zn，其中Cd和砷元素對該區域土壤生態污染的貢獻率較高，有超過94.4%的土壤樣品處于中等生態風險以上水平。土壤重金屬綜合生態風險指數(RI)僅有83.3%處于很強生態風險以上水平。

(3)土壤重金屬地積累指數的評價結果表明，6種重金屬元素含量的平均值只有Zn元素尚處于無污染水平，Cd、砷元素有超過72.2%的土壤樣品處于中等污染以上水平，需要嚴格控制人為活動引入這幾種元素，避免重金屬的累積對土壤生態環境的危害。

(4)從土壤重金屬生態風險預警的評價結果可知，研究區域33.3%屬于重警區，應該采取相應的土壤修復措施，在農耕區改種非食用作物，必要時可以進行土壤污染治理，提高當地居民的環境保護意識。對無警區應該監控可能引起土壤污染來源，防止土壤污染。

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篇5

關鍵詞：生態風險評價；水源地；生態風險因子；黃河新城橋段

中圖分類號：FX820.4 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2015）02-0078-04

生態風險是指生態系統及其組分所承受的風險。是一個種群、生態系統或整個景觀的正常功能受外界脅迫，從而在目前和將來減少該系統內部某些要素或其本身的健康、生產力、遺傳結構、經濟價值和美學價值的可能性[1，2]。生態風險評價在20世紀80年代由安全風險和健康風險評價發展而來，在美國、歐盟等發達國家得到廣泛應用[3-5]，被視為環境決策的重要基礎[6]。我國目前的環境風險研究主要集中在危險化學品的突發事故上，對生態風險評價還沒有明確的法律規定[6-8]。生態風險評價的研究也多側重于重金屬污染、難降解有機毒物方面[9-11 ]。對區域生態風險評價的危害分析和綜合評價都建立在生態脆弱性和生態損失度的基礎上，對城市水源地生態風險評價的研究關注較少[12-14]。

水源地是一個城市生存和發展的必要條件，目前隨著城市化進程的加快，城市供水遇到前所未有的壓力，引入環境風險管理，對城市水源地進行生態風險評價成為城市水源地保護研究的重點內容之一[6]。本文參考依據美國環境保護署（US EPA）分布的生態風險評價導則提出的城市水源地生態風險評價的基本框架對蘭州市水源地――黃河蘭州新城橋段進行生態風險評價，以期為當地政府選擇城市水源地或加強水源地的保護提供相關依據。

一、城市水源地生態風險評價方法

US EPA將生態風險評價的基本內容分為問題的形成、分析過程、風險表征及風險管理等部分。國內學者按照該原則提出為以研究區的界定與分析、受體分析、風險源分析、暴露與危害分析及生態風險綜合評價為主要步驟的城市水源地生態風險評價的基本框架[6]。

（一）研究區的界定與分析

進行生態風險評價首先要確定擬評價的區域，即評價的范圍，同時要對擬評價的區域有充分的了解和認識。根據水源地類型的不同，研究區域的界定方法也有差別：地下水水源地以地下水的補給范圍來界定，以水文地質單元來劃分，重點考慮地面環境因素（如固體廢物和生活垃圾堆場等）對地下水的影響；湖泊以湖泊主體及小流域來確定；河流以流域范圍來確定[15]。

（二）受體分析

1.受體

“受體”即風險承擔著，在風險評價中指生態系統中可能受到來自險源的不利作用的組成部分，它可能是生物體，也可能是非生物體；通常是生態系統中對外部風險壓力最敏感的因子[10]。

2.評價終點

區域生態風險評價中的評價終點是指在具有不確定性風險源的作用下，風險受體可能受到的損害，以及由此發生的區域生態系統結構與功能的損傷。評價終點的選擇主要基于生態相關性，對脅迫因子（污染物）的易感性，以及管理目標的相關性[16]。

（三）風險源分析

“風險源分析”是指對區域中可能對生態系統或其組分產生不利作用的干擾進行識別、分析和度量[6]。這一過程又可分為風險識別和風險源描述兩部分。根據評價目的找出具有風險的因素，即進行風險識別。水源地區域的基本風險源見表1。風險源描述是對研究區域內各種風險源進行定性、定量分析，確定風險發生的概率、強度、時間和空間的變化。

（四）暴露與危害分析

“暴露分析”是研究各風險源在評價區域中的分布、流動及其與風險受體之間的接觸暴露關系[10]。各風險源對水源地的脅迫作用都通過一定的形式表現出來，如通過水量及水質的變化趨勢、富營養化狀態等進行分析[6]。

危害分析是確定風險源對生態系統及其風險受體的損害程度。風險源產生的壓力會影響或降低生態環境因子的質量和功能，危及經濟的正常發展。水源地的風險危害主要是造成供水企業的經濟損失、城市居民生活缺水、當地經濟發展受限以及飲用不合格水而帶來的人體健康危害等[17]。“危害分析”是區域生態風險評價的重要部分，其目的是確定風險源對生態系統及其風險受體的損害程度。

（五）生態風險綜合評價

風險評價是前述各評價部分的綜合階段，它將暴露分析和危害分析的結果結合起來，并考慮綜合效應，將區域生態風險評價的其他組分有機結合起來，得出區域范圍內的綜合生態風險值[18]。

二、結果與分析

（一）研究區的界定與分析

蘭州市水源地類型為河流，因此以流域范圍來進行界定。黃河蘭州新城橋段是蘭州市主要的水源地，穿行于峽谷與川地之間，由于深居內陸，海洋暖濕氣流不易到達，所以成雨機會較少，大部分地區十年九旱，氣候干燥，多年平均降水量在200～400mm之間，水量很不穩定，91%的降水集中在夏秋雨季（5～10月），11月至次年4月為枯水季節。

（二）受體分析

1.受體

新城橋水源地屬于黃河蘭州段的一部分，在對新城橋進行生態風險評價時，選擇水生生態系統作為生態風險評價的受體。

2.評價終點

評價終點可以在任意組織水平上被確認，包括個體水平、種群水平、群落水平，以及生態系統水平與景觀層次上確認[19]。新城橋水域目前最重要的功能為城市水源地功能，因此以水質變化作為評價終點。

（三）風險源分析

1.風險識別

蘭州新城橋段分布著大量工廠，而大多數工廠直接將廢水排入河水中，造成點源污染。同時，上游的大面積農田以渠道灌溉為主，大量的殘留農藥、化肥隨河水流入水源地造成直接的面源污染。綜合表1分析后，確定新城橋水域的主要生態風險源為：點源污染、面源污染和內污染。

2.風險源描述

（1）點源污染

點源污染是指工業廢水與城市生活污水在小范圍內的大量集中排放。甘肅蘭州市自來水廠的安全直接受其上游甘肅劉化集團、蘭州新西部維尼綸有限責任公司排污的影響，國家和甘肅省環保局都非常重視，已將其列為治理的重點。

（2）面源污染

面源污染是指分散的小企業和分散的居民在大面積上的少量分散排放，如夾帶著化肥、農藥的農田徑流，無序排放的農村廢棄物，水土流失等；另外，還包括大量鄉鎮企業就地無序排放的廢水，畜禽養殖業排放的廢水、廢物以及農戶生活污水等。

流域內大量的化肥、農藥隨雨水或灌溉流入排水溝后匯入黃河，成為重要的面源污染。此外，畜禽糞便的還田率只有30%多，大部分未被利用或處理就直接通過排水溝匯入黃河。流域內土壤疏松，水土流失嚴重，隨暴雨徑流進入河流的泥沙，往往攜帶大量氮、磷元素，影響河流水質。在農業方面，不合理的大量使用農藥、化肥，畜禽養殖、秸稈腐爛等污染隨水土流失和農田退水進入水體，增加了水體中COD和TN、TP的污染物總量，成為影響水質的重要因素。

（3）內污染

內污染又稱二次污染，是指江河湖庫水體內部由于長期污染的積累產生的污染再次排放，黃河干支流與水庫中的沉積物以及水庫的養殖場，是主要的內污染源。

（四）暴露分析

從新城橋水域的水質變化方面對其進行暴露分析。根據黃河蘭州段污染物監測中的22項主要指標的統計結果[20]分析，各暴露因子的權重層次排序中揮發酚和石油類在前兩位，糞大腸桿菌群和總大腸桿菌群所占權重居第二，重金屬汞居第三，pH指標在層次總排序中較為靠后，總硬度和水溫所占權重最小。

（五）危害分析

蘭州黃河上游流域內排放的點源污染和面源污染等不利風險因素對黃河的累積作用，可能會引發大的污染事件，水質下降，導致完全喪失其特有功能，如飲用水源地功能；更為重要的是，一旦黃河水源地遭到嚴重污染，則蘭州市上百萬居民的生活用水無法保障，蘭州市的經濟將會迅速衰退，城市的發展將會遇到瓶頸，經濟的發展會受到制約，帶來嚴重的社會影響。保證黃河的水源地功能，就要控制分析黃河水各污染物指標，提早做出預防和處理，防止水質進一步惡化。

（六）生態風險綜合評價

通過以上分析，確定理化指標、營養鹽及有機污染綜合指標、無機陰離子、金屬及其化合物、有機污染物和生物指標6大類指標作為蘭州黃河新橋段城市水源地生態風險評價的指標。

由于各主要風險源對風險受體的作用強度是不同的，對形成區域性生態風險的作用大小也有差異，因此，我們采取層次分析法對新城橋段水域進行生態風險綜合評價，確定各風險指數的權重[21]，據此進行綜合評價。

將新城橋段主要生態風險源兩兩相互比較，按比較重要性大小根據表2進行仿數量化，得到的數量值構成一個判斷矩陣，并且通過一致性檢驗。從而獲得黃河蘭州新城橋段水源地生態風險的權重分別為理化指標0.054、營養鹽及有機污染0.217、無機陰離子0.078、金屬及其化合物0.217、有機污染物0.246、生物指標0.187（表3）。

三、討論

暴露分析結果顯示各暴露因子權重大小為揮發酚和石油類>糞大腸桿菌群和總大腸桿菌群>重金屬汞居第三>pH指標>總硬度和水溫所。說明其上游甘肅劉化集團、蘭州新西部維尼綸有限責任公司等化工企業排污引起的點源污染主要的風險暴露因子，其次是農業和畜牧業養殖引起的生物性及化學性面源污染。

生態風險綜合評價結果顯示水質綜合評價6類大指標所占權重有機污染物>營養鹽及有機污染綜合指標和金屬及其化合物>生物指標>無機陰離子>理化指標，說明有機污染物對水質影響最大，也就是說有機污染物對水源地生態風險的貢獻率最大，營養鹽及有機污染綜合指標和重金屬污染物指次之，而只是影響感官的理化指標貢獻率最小。說明各種點源污染、面源污染及內污染是蘭州市水源地主要的生態風險因子。而由化工企業排污及農業施肥、污灌等引起的有機物污染及重金屬污染是重點控制對象。

四、結論

1.識別出新城橋水源地的主要生態風險源為：電源污染、面源污染和內污染。

2.位于該水域上游的化工企業排污引起的點源污染和由農業和畜牧業養殖引起的生物性及化學性面源污染是主要的生態風險暴露因子。

3.在地表水水質綜合評價體系6類大的指標中，有機污染物對蘭州市水源地生態風險的貢獻率最大，其次是營養鹽及有機物然綜合指標和重金屬污染物指標，是風險管理的重點控制對象。

4.蘭州黃河新城橋段處于污染和水土流失嚴重的的黃河流域，多種污染源及不同污染物的復合污染的脅迫下，水質惡化不斷加劇，對居民的用水安全造成極大威脅。為保障蘭州市居民用水安全，必須將生態風險評價及管理引入到對水源地的保護中，加強對水源地復合風險、多種污染的協同作用、累積作用的研究，制定出針對各種污染源及污染物的綜合、宏觀的水源地管理和保護模式。

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