环境多介质模型综述

环境多介质模型综述

席涛,王翔,李美霞

内蒙古北方重工业集团有限公司 内蒙古包头市014033

摘要：环境多介质模型可用于综合描述化合物在实际环境中的分配和迁移过程，是进行污染物环境归趋模拟和环境风险评价的有效工具。本文在介绍了多介质模型类型的基础上，概述了部分多介质模型的结构和建模方法，并对其应用前景和发展趋势做了展望。

关键词：多介质环境模型；环境归趋；前景与展望

环境中存在的各类污染物，其环境残留的潜在影响成为了公众健康优先考虑的问题之一。为了解决这些污染物所造成的环境问题，测定其在环境中的污染水平是很有必要的，但是若对这些污染物在各种环境介质中的时空分布情况进行一一监测会消耗大量的人力和物力，可行性较低。所以人们尝试建立数学模型来解决此问题。上世纪50年代人们在大气、水或土壤等单一环境介质中建立了一些简单模型和公式来预测污染物在这些介质中的分配和归趋。这是早期的对污染物环境分配行为的建模研究，属于单介质模型。

图1环境中污染物质的迁移循环

我们生存的环境是由水、气、土、植物、动物等组成的一个联系紧密复杂的多介质系统，一般来说，污染物特别是有机污染物排出之后，不会固定在某一位置，而是要发生稀释、扩散、降解等一系列物理、化学、生物等过程，在各环境介质中进行迁移、转化和分配。人们需要一个新颖的方法，在跨区域的多元环境介质之间以及大陆和全球范围下，研究化学品迁移的广泛特性。也就是说，对环境污染物的研究不仅要考虑到在一个介质中化学物质的迁移和转化，而且还要考虑污染物在环境介质之间的迁移速率以及在土壤/水/空气界面水文地质过程。图1简要描述了在环境中普遍的污染物质的迁移循环，在此应用背景下多介质环境模型的研究一经提出，就得到了迅速的发展和广泛的应用。

本文在介绍了多介质模型类型的基础上，概述了部分多介质模型的结构和建模方法，并对其应用前景和发展趋势做了展望。

1 常见多介质模型类型及构建方法

多介质模型建模的基本结构如下图2所示，目前的环境多介质模型主要有如下几种：基于逸度方法的环境多介质模型、综合多介质空间分区模型(ISMCM)、单一介质空间链接模型(LSSMM)模型、基于轨迹计算的概率模型、基于神经网络与灰色理论的参数预测模型[7]等等。

图2多介质模型的基本结构

2 不同多介质模型的应用

上述所示的各个多介质模型的建模方法都有自己的最优适用选择，世界各国的研究团队都在根据自己所研究方向和课题选择最合适的建模方法。逸度方法作为研究最多应用最广的方法已经被普遍接受，其他建模方法大多基于逸度算法然后有各自不同的侧重点。ISMCM侧重于研究相与相之间边界的不同对迁移的影响。LSSMM和基于轨迹计算的概率模型侧重于研究在特定区域的排放源对受体区域的污染影响。基于神经网络与灰色理论的参数预测模型则侧重于对于样本较少，数据量不足的区域进行预测时的建模方法。这些环境多介质模型的应用取得了令人满意成果。

敖江婷等人用Ⅳ级逸度模型模拟了松花江环境污染事故发生后硝基苯的动态环境行为，研究结果表明，Ⅳ级逸度模型能够作为一种比较有效的手段，表征环境温度对突发性环境污染事故发生后污染物环境行为的影响，并对污染物的环境行为进行预测。齐丽等人用Ⅲ级多介质逸度模型成功模拟计算了稳态假设下二噁英类在北京地区空气相、水相、土壤相和沉积物相中的浓度分布及各相间的迁移通量。结果表明北京地区二噁英类的主要迁移过程为空气相—土相沉降和空气相—水相沉降。土壤和大气降解是二噁英类的主要消亡途径。土壤相是二噁英类的最大储存库。王振坤等人用微宇宙系统和多介质逸度模型模拟了铅和铬在天津港水生生态系统中的迁移行为，模型的计算结果与微宇宙试验数据能够很好地吻合由结果可知铅和铬在水环境中主要的迁移过程是沉降。

3 模型的应用前景及展望

目前的环境多介质模型主要应用于预测污染物在多介质环境中的迁移、转化、分配过程，为危险废弃物及其他污染物的对环境影响的评价和安全管理提供可靠的依据。根据其现在的应用情况和发展前景推测其今后的发展趋势如下：

在描述传统污染物的长距离迁移，分配过程等方面现在的环境多介质模型已经有了较大程度的发展，经过验证在解决实际问题的方面也可以获得不错的结果。在空间以及时间的分辨率上都可以达到较高水平，有一些问题甚至可以通过建立多种环境多介质模型来复合解决，使模型结果更加接近现实。随着人们对污染物监测范围的扩展，认知程度的加深，环境多介质模型对污染物造成环境风险的监控管理方面的作用越来越突出。

在描述新型的极性污染物如PPCPs等污染物，目前的环境多介质模型仍需要进行很多的改进和研究工作。新型污染物不同于传统持久性有机污染物（POPS），PPCPs没有“难降解”、“生物积累”和“全球循环”的特性，它们大多极性强、易溶于水、挥发性较弱。因为氢键的存在及其他跨介质迁移中相与相之间的相互作用，PPCPs这类的新型污染物用目前的多介质模型预测时误差较大，这也要求现在的学者们仍然要加大在这方面的研究力度，不断改进并开发新的环境多介质模型，来应对各种新型出现的问题。

环境多介质模型的数据库在深度和广度方面仍需要进行研究和提高。现在迅速发展的环境多介质模型研究面临的最大的问题就是环境相关性数据的缺失。越复杂越准确的模型一般所要求的环境相关性数据越多越细致。在数据并不充分的条件下，本身分辨率很高的模型并不能得到很好的应用，或是应用后结果偏差较大。在这种情况下现在有不少学者尝试研究在环境相关性数据和背景值缺失的条件下也能对污染物环境行为进行预测的模型。并且取得了一定的成果，例如基于神经网络与灰色理论的参数预测模型。但环境相关性数据和背景值数据库的扩充仍然是必不可少的。

随着学者们不停地研究和探索，环境多介质模型已经越来越朝向综合，广泛，通用的方向发展，这些多介质环境模型正在逐渐形成一套完整的系统，使人们应对各种环境问题时都能有可靠的模拟方案。由于现在计算机领域的迅速发展，很多复杂的模型计算都可以通过计算机的软件来迅速完成这也使得环境多介质模型的应用推进的更快。对环境多介质模型的灵活运用，优选最适模型，可以让模型为人们带来最大的收益。

参考文献

[1] 王亚韡, 王宝盛, 江桂斌等. 新型有机污染物研究进展 [J]. 化学通报, 2013, 76 (1): 3-12

[2] 王戎, 郎畅, 陶澍等. 基于轨迹计算的污染物归趋概率模型 [J]. 环境科学学报, 2009, 29 (8): 1598-1603

[3] 王艳霞. 基于神经网络与灰色理论的参数预测建模研究 [D]. 重庆大学. 2010

[4] 敖江婷, 于晓菲, 陈景文. Ⅳ级逸度模型在评估温度对污染物环境行为影响中的应用 [J]. 安全与环境学报, 2008, 8 (2): 102-105

[5] 齐丽, 周志广, 许鹏军等. 北京地区二噁英类的环境多介质迁移和归趋模拟 [J]. 环境科学研究, 2012, 25 (5): 543-548

[6] 王振坤, 陈涵冠, 姚传刚. 港口多介质环境中铅和铬的迁移行为及模型研究 [J]. 中国人口, 资源与环境, 2014, 24 (3): 97-101