生态风险评价方法精选(五篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的5篇生态风险评价方法，期待它们能激发您的灵感。

篇1

关键词：化学污染　生态风险评价

一、引言

随着现代工业、农业高速发展，各种化学物质如农药、工业污染物等不断进入生态环境中，化学污染日益加重，成为生态风险重要源头。为减少化学污染物的危害，对化学污染进行生态风险评价并采取相应风险控制措施十分重要。

生态风险评价的定义是评估一种或多种压力下有害生态效应可能发生或正在发生的可能性的过程。现阶段研究得较多的是对化学污染压力的风险评价。我国化学污染物生态风险评价至今尚未形成统一的方法标准，针对评价各重点环节的实用方法进行全面阐述的文献较少见报，而这却是风险评价者在实际操作中所关心的内容。本文对化学污染物生态风险评价的方法进行了应用性的探讨，重点针对风险评价四部分核心内容——危害识别、暴露表征、生态效应表征和风险表征进行综述。

二、生态风险评价的程序

1.危害识别

危害识别主要包括三个内容——风险源识别、受体分析和评价终点确定。通过对调查、监测和收集得到的有效信息进行分析，确定造成风险的主要暴露源，并确定可能因此受到危害的对象——生物受体。评价终点是反映受体遭受污染物损害的指标体系，表征了生态系统的可测度特性，是风险管理目标的具体化和量化。

2.暴露表征

2.1暴露过程分析

研究暴露过程要充分考虑生态系统与受体的特征。污染物对受体的暴露途径一般包括接触与摄入。接触是定量的，与受体接触压力的行为相关。摄入是受体对所接触污染物的有效吸收，与食物链、生物吸收因子、生物有效性、环境因子等因素相关。暴露时间可分为急性、亚急性和慢性三类时间段，污染物生态风险评价通常将暴露时段上的平均强度作为暴露强度。

2.2暴露量估算

暴露量一般通过公式或模型来估算。以无脊椎动物和植物为食的野生动物，可通过暴露公式来计算暴露量。对于水生生物而言，疏水模型是研究有机物富集的经典模型，但由于过于简化，与在实际环境中有较大差异，目前多用于水生生态营养级较低、定量要求不高的水生生物，如浮游生物和底栖生物等[4,5]。对处于较高营养级的鱼类，根据其生理过程的研究成果，Nichols等[5]利用鱼体生理富集动力学模型定量分析了鱼体有机物富集的过程，研究具有较高的代表性。

评估化学污染影响时，全面顾及整个食物网而不减少受体，有利于得到更准确的暴露量评估。Sharpe等[6]制定了估算食物网生物富集的框架，表征了水生物种、陆生物种以及鸟类的污染源及其转化过程。

3.生态效应表征

3.1剂量-效应关系研究

生态毒理学研究是生态效应表征的基础，主要通过实验室研究的生态毒性数据来建立剂量-反应关系。目前美国EPA建立了比较详尽的毒性数据库ECOTOX，主要是针对水生和陆生动物和植物的单物种试验，在美国的生态风险评价中具有很高的参考价值。我国尚未形成一个系统的毒性数据库，毒性数据的获取也多参照ECOTOX数据库。

3.2 生态效应外推研究

由于现实条件的限制，剂量-反应关系往往不是通过试验直接得到的，而是应用外推的手段，来拓展实验室毒性数据的适用范围，解决某些数据无法获取的问题，从而建立剂量-反应关系。通常外推包括物种间的外推，评价终点间的外推以及不同场所与条件的外推。许多外推方法受数据库的限制，若缺少充分经验或对作用机理不了解，外推的不确定性很大[1]。

4.风险表征

4.1 定性方法

风险表征包括了定性和定量方法，定性评价所需的信息量少，评价结论包含的信息量也少，一般只有在低层次评价或者数据有限，评价无定量要求的场合中使用。Long等[7]对海洋和河口沉积物中化学污染物的生态风险阈值进行了研究，用风险评价的低值ERL（effects rang-low，生物效应几率50%）及中间值ERL-ERM分别表示有生态风险或偶尔存在生态风险，来评估沉积物中有机污染物浓度可能对生物产生的生态效应。

4.2定量方法

定量评价方法在生态风险评价中较为常用，主要包括风险商法、指数法和概率风险评价法，目前应用最多的是风险商法。风险商法是用环境暴露浓度与相应效应表征中的毒性数据相比，得到风险商值。用于表征生态效应的毒性数据亦称为毒性终点值，通常选用半致死浓度值、半数效应浓度值、无可观察效应浓度值等。指数法主要有单因子指数法和潜在生态危害指数法。以潜在生态危害指数法使用最为广泛，它是1980年瑞典科学家Hakanson提出的针对沉积物中重金属的生态风险评价方法[8]。概率风险评价法是将环境暴露浓度和毒性数据的点估计用其分布的概率来表示，以计算风险存在的可能性。由于毒性数据是用概率表示，概率风险评价考虑到了不同物种受体间的差异，已被用来估计种群或群落暴露于潜在危害物时对这些物质的不良反应[9]。概率风险评价一般用图形来表征，常见的有概率密度曲线、联合概率曲线、累积分布曲线等。

三、展望

化学污染物生态风险评价已经引起人们的重视，也即将在国内外更加广泛地使用。展望未来，主要有以下四个发展趋势：

1.评价趋向于更大尺度与更高层次。环境污染的区域性与严重性，决定了大尺度评价以及更准确的风险定量是必要的。

篇2

关键词:金融生态;生态风险评价;区域金融生态风险;评价指标体系;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

中图分类号:F830.2文献标识码:A文章编号:1674-2265(2010)03-0018-05

开展区域金融生态风险评价研究,是对区域金融生态乃至金融生态的深化研究,是金融生态观念在金融发展实践应用层面的必然要求。解决了金融生态风险评价问题,才能更好地指导人们如何理解、使用和评价金融生态思维模式与管理模式。本文提出区域金融生态风险概念,并借助生态风险评价(Ecological Risk Assessment,ERA)理论,通过对区域金融生态风险的界定,探讨其评价方法。

一、文献综述

从白钦先2001年首先提出“金融生态环境”,到周小川2004年提出“金融生态”,国内金融理论界和金融实业界普遍开展了金融生态本质、金融生态环境评价、金融生态环境建设等诸多方面的研究和实践,极大地推动了以金融生态为理念的金融发展模式。其中,徐诺金(2005),苏宁(2005),林永军(2005),谢太峰(2006),曾建中(2007)等分别多角度阐述了独到的观点,综合起来可以认为,金融生态是影响金融发展的、由金融内外环境共同构成又相互作用、具有生态特征(依存性、竞争性、进化性、动态平衡性)的大金融环境,从而形成了金融生态的广义概念。

不难发现,金融生态具有宏观层面的涵义,有利于金融业的宏观调控、整体进步以及与经济社会的协调发展。但是,毕竟各地区、各领域发展千差万别,这时,如果笼统提及金融生态,难免空洞、缺乏可操作性。为此,区域金融生态概念应运而生,它在继承金融生态总体特征的基础上,较多地突出了区域发展的特殊性。张智峰、陈鑫(2005)阐述了区域金融生态环境建设的理论基础,证明金融系统与环境之间存在密切的联系,环境金融的协调发展是金融业可持续发展的关键。汪祖杰、吴江区(2006)提出了区域金融安全指标体系及其计量模型的构建方法。刘煜辉(2007),李扬、王国刚、刘煜辉(2005)等根据城市的经济基础、企业诚信、金融发展、司法环境、政府诚信、金融部门独立性、社会诚信文化、中介服务发展、社会保障等多个方面构成一个城市的金融生态环境。以这些方面为投入,以城市金融生态现实表征为产出,通过数据包络分析,得到了对50个大中城市的金融生态环境的综合评价。人民银行洛阳市中心支行课题组(2006)、人民银行成都分行营业管理部课题组(2006)等也各自根据特定区域的实际提出了评价区域金融生态环境的方法。

然而,还要看到,与金融生态有关的风险即区域金融生态风险还没有进入人们研究的重点范围,它和传统的金融风险以及金融生态评价有何联系,以及如何评价,相应的研究较少。有鉴于此,本文的研究目标将主要针对这些问题进行展开。

二、区域金融生态风险的界定

(一)区域生态风险及其评估

1. 生态风险(Ecological Risk,ER)指一个种群、生态系统或整个景观的正常功能受外界胁迫,从而在目前和将来减小该系统健康、生产力、遗传结构、经济价值和美学价值的一种状况。二十世纪90年代初,美国科学家Joshua Lipton等提出了一套规范化的生态评估框架,被普遍接受。因为它把生态风险的最终受体不仅定义为人类自己,而且包括生命系统的各个组建水平(个体、种群、群落、生态系统乃至景观),并且考虑了生物之间的相互作用以及不同组建水平的生态风险之间的相互关系(即风险级联)。

同样,可比照生态风险与生态风险评估的定义来描述区域生态风险与区域生态风险评估,只不过要注意区域生态风险评价所涉及的风险源以及评价受体等都在区域内具有空间异质性(即参与评价的风险源和其危害的作用结果在区域内的不同地点可能是不同的),因而比一般生态风险评价更复杂。

2. 生态风险评估(Ecological Risk Assessment,ERA)指受一个或多个胁迫因素影响后,对不利的生态后果出现的可能性进行的评估。美国环保局(EPA)在1992年对生态风险评价作了定义,即生态风险评价是评估由于一种或多种外界因素导致可能发生或正在发生的不利生态影响的过程。其目的是帮助环境管理部门了解和预测外界生态影响因素和生态后果之间的关系,有利于环境决策的制定。生态风险评价被认为能够用来预测未来的生态不利影响或评估因过去某种因素导致生态变化的可能性。生态风险评价基于两种因素:后果特征以及暴露特征。主要进行三个阶段的风险评价:问题的提出、问题分析和风险表征。

(二)区域金融生态风险

根据生态学对生态风险的界定,可将区域金融生态风险定义如下:

区域金融生态风险是考虑区域范围内,由于外部干扰或内部变化而导致的金融生态平衡被破坏所带来的金融机构、金融头寸的损失以及与此相关的金融环境的恶性变化。它同传统意义上的金融风险以及金融生态评价有着联系和区别。

同传统意义上的金融风险相比有如下共同特征:

1. 不确定性,即人们事先难以准确预料危害性事件是否会发生以及发生的时间、地点、强度和范围,最多具有这些事件先前发生的概率信息,从而根据这些信息去推断和预测区域金融生态系统所具有的风险类型和大小。

2. 危害性,即区域金融生态风险评价所关注的事件是灾害性事件,而危害性是指这些事件发生后的作用效果对风险承受者(这里指生态系统及其组分)具有的负面影响。这些影响将有可能导致区域金融生态系统结构和功能的损伤,区域金融生态系统内个体多样性的减少、个体之间相互作用和相互影响关系及其机制的改变等。

3. 客观性,即区域金融生态系统不是封闭的和静止不变的,它必然会受诸多具有不确定性和危害性因素的影响,也就必然存在风险。

(三)区域金融生态风险的独特性

区域金融生态风险与传统意义的金融风险也存在不同点。金融风险只强调某个金融机构或某个金融头寸的未来收益的不确定性,而生态风险则通盘考虑了各个组建水平(个体、种群、群落、生态系统乃至景观),并且考虑了生物之间的相互作用以及不同组建水平的生态风险之间的相互关系,是对整个生态系统受到危害或损失的衡量。具体体现为:

首先,区域金融生态风险强调区域金融生态平衡被破坏所带来的影响,这种影响是宽泛的,既包括金融机构的运营安全甚至区域金融体系的安全和金融头寸的损失,又包括与金融生态平衡相比较而显现出来的金融环境的恶性变化,如信用环境恶化、金融法律制度弱化、金融市场体制和机制出现短期不适应、所在区域经济和社会发展环境由此表现出来的非良性变化,等等。总之,和传统意义上的金融风险相比,区域金融生态风险既考虑了可直接货币化的价值损失,又考虑了与金融生态平衡相关的一切方面。这就要求理解区域金融生态风险,既要了解通常“风险”所具有的不确定性和危害性,又要了解其所具有的内在价值性,即区域金融生态风险评价的目的是评价具有危害和不确定性事件对生态系统及其组分可能造成的影响,在分析和表征区域金融生态风险时应体现区域金融生态系统的整体价值变化和功能移位。

这一点与通常经济学意义上的风险评价不同。在经济学意义上,通常将风险用经济损失来表示,但针对区域金融生态系统所作的风险评价是不可以将风险值用简单的物质或经济损失来表示的。由于金融环境的恶化而带来了具有某种功能的金融机构、金融市场甚至是社会信用水平的缺失,由此造成的损失也是难以用经济价值来衡量的。因此,分析和表征区域金融生态风险一定要与生态系统自身的结构和功能相结合,以区域金融生态系统的整体价值变化为主要依据。这也就决定了区域金融生态风险不可能完全实现定量化分析。

其次,区域金融生态风险发生的因素即风险源来自与外部和内部,或者兼而有之。外部因素主要有宏观经济环境与政策、法律法规、区域经济社会发展的外力等方面的变化,内部因素主要有金融体系突发事件、所在区域经济社会发展环境的自身变化等。

最后,区域金融生态风险的受体即风险承受者不一定是区域内的金融体系。比如,由于区域内信用环境恶化,导致金融机构不良资产增多,进而又影响金融机构对区域经济和社会发展的支持力度,最终结果很可能是区域经济社会发展遭受重创。显然,区域金融生态风险能够从整体上把握金融生态系统所受到的影响以及内部之间的相互关系。因此,从风险衡量和控制角度来看,存在系统筹划和优化问题,即为了降低区域金融生态风险总量,要在系统内部之间进行收益和损失的权衡,所以,借助一些科学的分析方法,如区域生态经济学理论和方法、金融生态的系统论方法,并可进一步利用生态学处理生态风险时的线性规划。

(四)同金融生态评价的比较

现有金融生态评价大多数采用层次分析方法来研究金融生态的结构与质量,得到的结论主要体现为表征金融生态质量的系数或分值,是对金融生态环境的层级评价,从而判断金融生态环境的优劣。但是,这种评价方法只是定性分析,并没有指出金融生态环境的风险值或者损失。而在这里提出的区域金融生态风险是一个定量指标,是从价值角度来考虑的。它从理论上提出了一种定量分析区域金融生态价值损失的思路和估计方法,因而具有较高的适用性。

三、区域金融生态风险的评价

(一)区域金融生态风险的评价原则

由于同传统金融风险相比,区域金融生态风险无论从内涵还是从度量范围和方法上都发生了较大变化,因此,区域金融生态风险的评价方法也将发生相应变动。概括起来,这些变动将表现在以下几个方面:

1. 在强调量化分析的基础上,定性分析也是非常重要的。由于金融生态涉及金融运营的内外各方面,单纯用数据是不能直接和完全来描述这些方面的变化的。比如,不像经济总量可用数据直观表示那样,金融生态的内部调节机制、外部适应机制等质量就不能完全靠数据来表示其好坏的程度。

2. 除了继续使用概率论、随机过程等描述方法外,还要借助于其它技术和方法来完善。在衡量传统金融风险时,概率论、随机过程知识较好地描述了未来收益不确定性和动态变化过程,但从金融生态的复杂性来看,仍需要其它学科知识来补充和完善。这时,系统论可以很好地揭示金融生态内部各子系统及其之间的运动规律和相互作用与联系,从而从深层次衡量整个金融生态系统的质量优劣和价值损益;规划理论则在要求金融生态系统、某子系统、某组分满足一定约束的情况下,寻求达到金融生态发展的最优目标,充分体现出运筹学的优势。

3. 考虑到在区域尺度内,金融生态的风险源以及评价受体具有空间异质性,因而增加了系统的复杂性和风险评价的难度。这时,应该采取一定方法来克服这种复杂性。

(二)区域金融生态风险的评价方法

可参照区域生态风险评价的方法论基础,对区域金融生态风险进行相应的刻画。

一般地,区域生态风险评价的方法基于风险度量的基本公式:

(1)式中,R为灾难或事故的风险,P为灾难或事故发生的概率,D为灾难或事故可能造成的损失。

因此,对于一个特定的灾害或事故x,它的风险可以表示为:

对于一组灾害或事故,风险可表示为:

在有些情况下,灾害或事故可能被认为是连续的作用,它的概率和影响都随x而变化,则这种风险是一种积分形式,可表示为:

在(2)―(4)式中,x为一定类型的灾害或事故,P(x)为灾害或事故发生的概率,D(x)为灾害或事故造成的损失。

在这里,考虑到区域金融生态的结构复杂性和空间异质性,需要对公式(4)进行修正,以使区域金融生态风险能够充分反映这些特性,这时有:

(5)式中,系数表示区域金融生态的结构复杂性,显然,不会小于1,具体取值情况可依据实践经验决定,这时需要尽可能地利用一切有关的信息和数据资料,掌握各种干扰对风险受体的作用机理,提高评价的准确性,同时,也要考虑综合效应,即不同的干扰及其影响之间的相关性,有时这些干扰及其影响之间会呈现出不同的作用关系,或者相互抵消,或者相互增强; 表示区域金融生态风险的空间异质性,其取值应具体分析所在区域金融生态环境的结构及其特殊性,依对风险的抗冲击强度而定。一般来讲,若某地区对风险的抗冲击强度越大,则取值就越小。

就理论而言,利用公式(5)就可较完整地刻画和衡量区域金融生态风险的大小。但是,也要注意到,在公式(5)中,往往不知道未来将有多少金融灾害或事故发生,并且,其发生的概率也不容易确定,因此,直接利用公式(5)计算区域金融生态风险就非常困难,有时甚至不可能,尤其是在金融体系不健全、金融市场不完善、经济社会发展不稳定、前景不明朗、社会信用环境较差等情况下。

鉴于此,需要简化区域金融生态风险的评价方法并建立相应的框架与评价指标体系,以便降低评价难度。

(三)区域金融生态风险评价的简化框架―指标体系

主要从区域金融生态的构成角度来分析,并针对金融体系内部风险、金融体系与外部相互作用关系以及区域金融生态整体发展质量三个方面进行探讨。

1. 金融体系内部风险评价指标。可参照传统金融风险的衡量方法,采用波动率、系统风险、非系统风险、VaR(Value at Risk)等分析某个金融头寸或某个金融机构所面临的未来收益的不确定性,并且这几种衡量方法各自存在发挥优势的场合。如,VaR的出现不仅被各种金融机构总裁、公司财务主管和基金经理们广泛地应用,而且,来自金融监管机构的要求也促使VaR得到更进一步地推广。

2. 金融体系与外部相互作用关系―均衡发展状态的风险评价指标。由于金融体系的健康发展不仅受到内部各子系统及其相互之间作用关系的影响,而且来自外部诸如社会、经济及其部门(政府、企业、个人)等其它方面的变化也将十分重要地影响金融体系的发展,这也是金融生态的本质要求。

对于这部分评价指标,应着重体现金融体系与外部之间相互作用、相互影响、彼此促进的均衡关系及其动态变化,并反映这种变化的程度和状态。可用以参考的指标应选择相互关系、依存度与和谐性、稳定性、适应性等两方面的可量化或可定性分析的指标,以及相应的评判原则和方法。甚至,还可以利用目前比较流行的连接函数(copula)技术来分析金融体系与外部的相互作用关系及其变化形态。

3.区域金融生态整体发展质量的风险评价指标。可借助于生态学中的能值分析理论。能值(Emergy)是研究生态系统自组织过程的重要目标函数,通过对生态系统能量―价值过程的分析,为生态经济学的研究提供了新的理论和方法,在应用上从不同的角度表现生态系统功能,两者的互补关系受到了生态学家的关注,并在实际应用中取得了有益的研究成果。

能值分析法认为,地球上的各种能量都直接或间接地来源于太阳能,任何资源都包含着一定的太阳能,因此可将一个区域(如国家、地区、企业等)内不同种类、不同量纲的资源统一转换为太阳能值进行比较分析。这需要以太阳能值转换率为中介,计算区域内各种资源的能值及总能值。计算公式为:

(6)式中, 、分别为第i种资源的总能量和能值, 为第i种资源的太阳能值转换率(以单位资源的能量中所含的太阳能值确定),为区域内各种资源的总能值。

基于上面能值分析理论,金融生态的能值分析就是以能值为基准,把金融生态系统中不同种类、不可比较的能量转换成同一标准的能值来衡量和分析,从中评价其在系统中的作用和地位;综合分析系统中各种金融生态流(能物流、货币流、信息流等),得出一系列能值综合指标(Emergy Indices),定量分析系统的结构功能特征与生态经济效益。那么,进一步基于金融生态系统能值的变化(如波动率),可设计出金融生态整体发展质量的风险评价指标。

四、结论

本文借鉴生态学关于生态风险的评价理论,提出了区域金融生态风险的定义,探讨了评价原则和方法,并建立了简化的评价框架和相应的评价指标体系;同时,进一步利用生态学前沿研究成果―能值分析理论,评估区域金融生态整体发展质量。区域金融生态风险方法主要侧重基于价值损失的定量分析,并同传统的金融风险概念以及金融生态评价方法存在着联系和区别。但是,这种方法仍存在着一定局限性,如基于自然学和经济学的实质区别,以能值分析为基础的评价方法存在较多问题,需要在完善区域金融生态风险评价的能值理论和各种反映区域金融生态环境质量指标的能值计算技术方面下功夫。尽管如此,该方法的提出仍具有理论意义,并且上述问题的突破性解决,将进一步促进该评价方法的深入研究,并将成为下步研究的方向和领域。

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篇3

关键词: 高速铁路;生态风险评价;三角白化权函数;压力-状态-响应

中图分类号:N941・5文献标识码:A 文章编号:1006-4311(2009)12-0116-03

0引言

高速铁路是一种长距离、大范围的人造工程,在切割自然环境的同时,会对沿线生态产生不可逆的深远影响,在建设和运营过程中还会产生大量污染物质,从而带来一定的生态风险[1~2]。为保证高速铁路路域生态安全,建立科学的生态风险管理体系十分必要。对区域生态风险评价,随着环境观念转变和环境管理目标深化而逐渐兴起发展成为一个新领域[4～7],风险评价重点也由当初对人类健康发展到包括区域动植物以及景观生态在内的区域整体生态健康的影响。

目前,生态风险评价的研究涉及铁路的较少,对铁路与生态环境关系研究[1~3]主要集中在野生动物、噪声、振动和地质灾害等方面。区域生态风险评价方法一般是单个评价因子计算后赋权叠加,需要从多个定性、模糊的认识中提取可用于评判的关键因子,且个别指标很难甚至不能定量描述,同时各指标之间无法直接准确地进行比较,因而单独用定性、定量等方法很难实现整体目标最优,影响对区域整体生态风险做出有效评价和对管理决策提供有力支持。

邓聚龙教授提出灰色系统理论,研究对象是“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统,通过对“部分”已知信息的生成、开发实现对现实世界的确切描述和认识[8]。而高速铁路建设涉及多种生态系统,其路域生态系统构成一个灰色系统,且时态信息有很大的不确定性,因此本文结合京沪高速铁路某段建设实际情况,采用刘思峰教授提出的基于三角白化权函数的灰色评估方法来建立高速铁路建设路域生态风险评价模型。

1高速铁路建设生态风险评价

1.1 生态风险评价指标体系概念框架的选取

压力-状态-响应(Pressure-Situation-Response, PSR)框架模型是OECD(Organization for Economic Cooperation and Development,联合国经济合作开发署)针对环境问题而建立的[7]。PSR模型引入因果关系思维方式,环境指标选取突出了环境受到压力和环境退化之间的因果关系,与可持续的环境目标联系紧密;包含了人类对环境问题的响应,人类为减轻环境不断恶化所做的努力,这是评价生态环境的一个重要方面,而以往在指标研究中常被忽视。生态系统是多尺度的,评价模型应是普遍适应的。PSR模型在国际上被普遍认同,能较好地将环境压力、系统状态和对问题响应进行全面评价,故作为本文生态风险评价的基础。

1.2 高速铁路建设区生态风险评价内容

目前,区域生态风险评价的内容主要关注风险源分析和风险受体分析[4~6]。风险源分析指可能对生态系统或其组分产生不利作用的干扰进行识别、分析和度量。高速铁路建设区生态风险主要是工程施工带来边坡滑坡灾害、使沿线土地利用类型变化而引起动植物栖息地破坏和生态环境污染、水环境污染而产生动植物死亡或间接影响人群健康。风险受体分析包括受体选取和生态终点的确定。“受体”即风险承受者,是指生态系统中可能受到来自风险源的不利作用的组成部分,可能是生物体或非生物体。生态系统可以分为不同层级,通常经过判断和分析,选取那些对风险因子作用较为敏感或在生态系统中具有重要地位的关键物种、种群、群落乃至生态系统类型作为风险受体。高速铁路建设过程中极大地改变了沿线景观类型,破坏动植物生态环境,也间接或直接影响路域人群健康。因此本文选取路域人群、动植物及沿线景观作为风险受体。

此外,风险评价不能忽视高速铁路建设现场风险管理的作用,国家和建设单位对其建设过程中的生态风险会采取相应管理措施,而措施实施的有效性必然会影响生态风险表征值。

1.3 高速铁路建设区生态风险评价指标体系

根据PSR模型的指导思想,本文建立的生态风险评价指标体系从风险源的危险性(压力)、路域生态系统的脆弱性(状态)和风险管理的有效性(响应)三方面选取指标,来表征生态风险大小,如图1所示。

2评价模型及步骤

2.1 评价方法选取

1993年刘思峰教授提出端点三角白化权函数的灰色评估方法近年来大量应用于各类评估实践[9~10],但其理论本身仍有需要改进的地方。经研究,刘教授提出一种新的三角白化权函数构造方法,即中心点三角白化权函数[8],较之端点三角白化权函数更为合理。端点三角白化权聚类存在两个以上灰类交叉现象,而中心点三角白化权聚类不存在此现象;端点三角白化权聚类可能出现某指标取值属于各灰类聚类系数之和大于1或小于1的情况,而中心点三角白化权聚类某指标取值属于各灰类聚类系数之和为1,更为规范化。基于此,本文选用中心点白化权函数灰色评价方法来建立高速铁路路域生态风险评价模型。

2.2 评价步骤

设有n个对象,m个评价指标,s个不同灰类,对象i关于指标j的样本观测值为xij,则基于中心点三角白化权函数灰色评价方法步骤,主要包括以下5步:

①根据高速铁路路域生态风险评价选取的指标,确定各指标{x■,x■,…,x■…,x■}的相应权重{K■,K■,…,K■…K■}。确定权重的方法一般有层次分析法、因素分析法、组合赋权法和熵值法等。

②按照评价所需划分的灰类数s,选取λ■,λ■…λ■为属于灰类1,2,…,s的点(可以是重点,也可以不是,以属于灰类最大可能性为选取依据,称为中心点),将各指标取值范围也相应地划分为s个灰类,如将j指标取值范围[λ■,λ■]划分为s-1个小区间:

[λ■,λ■],…,[λ■,λ■],…[λ■,λ■]

③同时连接点(λ■,1)与第k-1个小区间的中心点(λ■,0)及(λ■,1)与第k+1个小区间的中心点(λ■,0),得到j指标关于k灰类的三角白化权函数f■■(・),对于f■■(・)和f■■(・),可分别将j指标取数域向左、右延拓至λ■,λ■,可得到j指标关于灰类k的三角白化权函数f■■(・),如图2所示。

对于指标j的一个观测值x,可由公式1计算出其属于灰类k的隶属度f■■(x):

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

④计算对象i关于灰类k的综合聚类系数σ■■;其中f■■(x■)为j指标k子类白化权函数。

σ■■=■f■■(x■)K■(2)

⑤由■{σ■■}=σ■■判断对象i属于灰类k*;当多个对象同属k*灰类时,则可进一步根据综合聚类系数大小确定同属k*灰类的各对象优劣或位次。

3应用实例

本例以在建京沪高速铁路某段实际数据为基础,根据上文评价指标,采用层次分析法对指标进行赋权。其基本思路是决策者将复杂问题分解成若干层次和若干要素,由专家打分,在单个要素间简单比较、判断;然后计算,获得不同要素的权重[12]。通过层次分析法赋权得到评价对象风险源风险度、风险受体脆弱性、风险管理有效度权重分别为:0.524,0.197,0.279。

为使不能直接相互比较的指标原始数据具有可比性,本文采用极差标准化方法将各指标归一化。但目前确定压力和响应归一化中单项指标阈值相当困难,本研究主要依据国家、行业和地方法规、标准等,并参考其他相关研究成果,对指标阈值进行确定。

参照相关文献对风险等级划分[11],依据国外灾害风险评估风险等级划分,结合中心点三角白化权函数评价方法,本文将路域生态风险等级由劣到优划分成5级;①σ1重警状态[0.1,0.2];②σ2中警状态(0.2,0.4];③σ3预警状态(0.4,0.6];④σ4低风险状态(0.6,0.8];⑤无风险状态σ5(0.8,0.9]。各指标向左右延拓至0,1。这样,根据各指标实际值和权重系数,利用本文构建的评价模型,计算各指标聚类系数,如表1所列。

根据■{σ■■}=σ■■,对表1聚类结果分析可以看出:本段路域生态风险总体属于低风险状态;风险源风险等级属于低风险状态;风险受体脆弱性属于中警状态;风险管理有效度属于无风险状态。说明风险受体脆弱度是本段路域需要重点关注内容,其主要原因是本路段受原有北京-上海线影响,对路域景观生态的人为影响较严重,再加上该段路域地貌类型为波状平原,残丘和缓岗散布其中,人类对原有景观生态破坏程度严重。故施工管理单位在建设过程中以建设一条生态铁路为目标,应注意生态文化体系和生态环境体系构建,培养全社会生态意识,提升人民生活品质。

4结论

通过将中心点三角白化权函数灰色评价方法应用到路域生态风险评价中,得到在建京沪高速铁路该段路域生态风险状况,分析了影响路域生态风险方面表征情况,有利于管理决策者确定风险管理重点。本文引用的中心点三角白化权函数灰色评价方法,克服了以前的端点三角白化权函数灰色评价的缺点,评价结论更符合实际情况,科学可信。

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篇4

摘要:

矿区周边土壤重金属污染对区域农产品和人体健康危害极大，为对个旧市大屯镇稻田土壤重金属的潜在生态风险进行定量评价及预警分析，计算了6种重金属元素(Pb、Cd、砷、Zn、Cu和Cr)的综合生态风险指数(RI)、地累积指数(Igeo)和生态风险预警指数(IER)。结果表明:研究区域6种重金属平均风险指数的大小顺序为:Cd＞砷＞Cu＞Cr＞Pb＞Zn，Cd和砷元素的生态风险指数平均值＞40，94.4%的土壤样品处于中等风险以上水平;重金属元素的Igeo顺序为Cd＞砷＞Pb＞Cr＞Cu＞Zn，Cd和砷元素有超过94.4%的土壤样品处于中等污染以上水平。生态风险预警评价结果显示，66.7%采样点处于生态风险无警级别，33.3%采样点处于生态风险重警级别。综合分析认为，该区域主要是以Cd和砷为主的土壤重金属复合污染，对已经达到生态风险重警级别的区域应该采取相应的土壤修复措施，对无警区域应该加强监控防止污染。

关键词:

重金属;生态风险;风险预警;个旧

云南省个旧市素以“锡都”著称，是我国最大的锡矿所在地，长期的土法采矿炼矿不仅导致矿产资源有效利用率低，而且破坏了当地自然环境，给当地居民的生产生活带来了严重的影响。黄玉等［1］对个旧锡矿区的不同辐射范围进行土壤污染调查研究，发现个旧市矿业活动区Pb、Cd、砷给当地造成极高风险。肖青青等［2］对个旧市鸡街镇的土壤重金属污染调查评价发现土壤中Pb、Cd、Zn和Cu含量均超出《土壤环境质量标准》二级标准。土壤中的重金属长期停留和积累在环境中，对生态环境和人体健康存在诸多现实和潜在风险，选用一种或几种正确的评价方式评价土壤中的重金属污染程度对于环境和健康问题有着重要意义。前人对个旧矿区重金属污染分布和风险评价采用的主要方法有:Hakanson指数法［3］、单因子指数法［4］、内梅罗综合污染指数法［5］和地积累指数［6］。这些方法各有其适用条件和优点，但也存在一定的局限［7－8］。生态风险预警评价源于生态风险评价，既具有Hakanson指数法、地积累指数法、脸谱图法、综合指数法、尼梅罗综合指数法和污染负荷指数法等评价方法定量评价的特点，也能通过定量评价值与警度内涵之间的关联，实现定性评价分析［9］。前期关于区域土壤污染评价的研究多采用单一的分析方法进行重金属风险评价，针对个旧市大屯镇水稻土的污染评价也仅局限于单因子指数、内梅罗综合污染指数法的污染分级评价，采用重金属生态风险评价和风险预警的研究鲜见报道。本研究以云南省个旧市大屯镇稻田土壤为研究对象，采用Ha-kanson指数法和地积累指数法对6种重金属(Pb、Cd、砷、Zn、Cu、Cr)的含量进行分析计算，评估其污染程度，定量评价生态风险并作出风险预警，以期为个旧市水稻土生态风险预警和农产品安全生产提供科学依据。

1材料与方法

1.1土壤样品的采集

个旧地区水稻生产区域主要集中在大屯镇，本试验地点位于云南省个旧市矿区周边大屯镇稻田种植区。采样点集中在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，参照《NY/T395－2000农田土壤环境质量监测技术规范》的相关要求，分别按照不同的取样地块采集0～20cm土壤样品，每个样品由5个五点法取样的子样品混合而成，共采集54个样品。土壤样品自然风干，去除杂物，磨碎后过100目尼龙筛，用自封袋保存待测。

1.2样品的测定

土壤pH值用酸度计(STARTER3100，奥豪斯仪器(上海)有限公司)测定，固液比值为1∶2.5［10］;重金属总量测定采用HF－HClO4－HNO3消解法［11］。所用试剂为优级纯，试验用水为去离子水。样品溶液中重金属元素铅、镉、砷、锌、铜和铬采用ICP－MS(ELANDRC－e型，美国PerkinElmer公司)进行分析测定。

1.3评价方法

1.3.1潜在生态风险指数法

评价潜在生态风险指数法是1980年由瑞典科学家Hakanson［12］提出的评价方法。该方法综合考虑了重金属含量、环境效应、生态效应和重金属毒性等因素而被广泛用于土壤中重金属污染风险分析［13－14］。其计算公式如下:Cri=Ci/Cni(1)Eri=Tri×Cri(2)RI=∑ni=1(Eri)=∑ni=1(Tir×Cir)(3)式中:Cri为土壤中重金属i的富集系数;Ci为重金属i的实测数据;Cni为计算所需的参比值，本文采用云南省土壤质量背景值作为参比值;Eri为土壤中重金属i的潜在生态风险系数;Tri为沉积物中重金属i的毒性系数，本研究中Pb、Cd、砷、Zn、Cu和Cr6种元素的毒性系数分别为5、30、10、1、5和2;RI为土壤中多种重金属的综合潜在生态风险指数。潜在生态风险分级标准见表1。

1.3.2地累积指数法

地积累指数法是在1969年由Muller［15］提出的用于评价水环境沉积物中重金属的方法。该方法考虑了自然成岩作用对背景值的影响，也考虑了人为活动对环境的影响，近年来，被国内外学者用于评价土壤重金属的污染程度［16－17］。计算公式为:Igeo=log2［Ci/(K×Cin)］(4)式中:Ci是土壤中元素n的实测值;Cni为普通页岩中元素i的地球化学背景值，本文采用云南省土壤质量背景值作为参比值;K为消除各地岩石差异可能引起背景值的差异(一般取值为1.5)。其污染等级分为0～6级，见表2。

1.3.3重金属生态风险预警

对于个旧市大屯镇稻田土壤重金属生态风险预警，采用Rapant等［18］提出的生态风险预警指数法进行预警评估，预警分级标准见表3。公式为:IER=∑ni=1IERi=∑ni=1(CAi/CRi－1)(5)式中:CAi表示重金属i的实测数据;CRi表示重金属i的背景参比值，本文的背景参比值采用《GB15618－95国家土壤二级标准进行评估》(表4);IERi为重金属i的生态风险预警指数;IER表示各采样点土壤样品的生态风险预警指数。

2结果与分析

2.1水稻土重金属基本参数统计特征分析

土壤重金属基本参数统计描述如表4所示。结果表明，土壤样品中Pb、Cd、砷、Zn、Cu和Cr含量的平均值分别为180.57、1.96、136.55、133.44、84.09和145.71mg/kg。研究地土壤pH值为7.03±0.44，按照《GB15618－1995土壤环境质量标准》二级标准，重金属超标的元素有Cd和砷，超标倍数分别为2.27、4.46。与乔鹏炜等［19］2014年调查研究云南个旧锡矿区大屯盆地农田土壤重金属平均值相比，本研究中Pb和Zn元素明显较低，Cr元素明显较高，其他元素含量平均值相差不大。6种重金属元素的变异系数在12.17%～74.54%，属于中等变异程度，其中Pb、Cd和砷3种元素变异程度相对较大，说明其易受外源因子干扰。土壤重金属元素和pH值相关分析结果见表5。大屯镇矿区周边水稻土多数重金属元素之间存在相关性，Pb与Cd、砷和Zn的相关性达到极显著水平(P＜0.01)。Cd与砷和Zn的相关性达到极显著水平(P＜0.01)。Cu与Cr的相关系数为0.757，相关性达到极显著水平(P＜0.01)。这表明，该区域水稻土Pb、Cd、砷和Zn可能具有相似的来源，呈现相互伴随的复合污染现象，而Cu和Cr的来源途径也具有相似性。土壤pH与Pb呈极显著正相关，与Cd和砷呈显著正相关，而与Zn、Cu和Cr相关性不显著。

2.2土壤重金属潜在生态风险评价

经计算，研究区域稻田土壤重金属元素的潜在生态风险系数(Ei)和综合生态风险指数(Ri)如表6所示。从单个重金属潜在生态风险系数可以看出，研究区域6种重金属平均风险指数的大小顺序为:Cd＞砷＞Cu＞Cr＞Pb＞Zn，Pb、Zn、Cu、Cr这4种元素的风险指数平均值＜40，均属于轻度生态危害，对该区域土壤生态污染的贡献率较低;其中Cd平均潜在生态风险指数为267.33，达到很强生态危害程度，砷平均潜在生态风险指数为74.21，达到中度生态危害程度，其余元素均未达到轻度生态危害的上限标准。根据土壤重金属潜在危害系数所对应的潜在危害程度频数的统计(表7)，按照污染程度分级，Cd元素潜在生态风险系数达到强度、很强和极强生态危害的比例分别为11.1%、61.1%和22.2%;砷元素潜在生态风险系数达到中等、强度和很强生态危害的比例分别为77.8%、5.6%和11.1%。这表明Cd和砷元素对该区域土壤生态污染的贡献率较高。土壤重金属综合生态风险指数(RI)平均值为1114.98，属于很强生态危害水平;轻度、很强和极强生态危害的比例分别为16.7%、50.0%和33.3%。

2.3土壤重金属地积累指数

以土壤环境背景值作为地球化学背景值，计算稻田土壤中重金属的Igeo并进行分级，结果如表8。从表中可以看出，除Zn外，其余5种重金属元素的地积累指数平均值均＞0。Pb、Cd、砷和Cu元素的最大值都＞1，达到中等污染程度以上。从土壤样品污染分级比例可以看出，Cd元素污染比例最大，达94.4%，其中有11.1%的土壤样品属于中等污染，66.7%属于中等－强污染，11.1%属于强污染，5.6%土壤样品到达强－极严重污染。砷元素的污染比例也达到94.4%，其中有22.2%的土壤样品属于中等污染，61.1%属于中等－强污染，有11.1%达到强污染水平。Zn元素的污染比例最低，仅有44.4%的土壤样品属于轻度污染。整体统计分析各元素可知，Pb、Cd和砷元素的地积累指数标准差较大，表明土壤样品中这3种元素地积累指数值离散程度较大，即变异程度较大。

2.4重金属生态风险预警

采用生态风险预警评估法分别计算了研究区域稻田土壤中重金属Pb、Cd、砷、Zn、Cu和Cr的生态风险预警指数，评估了土壤重金属生态风险预警级别，结果见表9。从IER分级比例可以看出，该研究区域稻田土壤中主要重金属污染为砷、Cd。按照生态风险分级，砷元素生态风险指数达到轻警、中警和重警的比例分别为11.1%、66.7%和16.7%;Cd元素生态风险指数达到轻警、中警和重警的比例分别为61.1%、16.7%和5.6%。从综合指数来看，该区域有66.7%样点处在无警级别，属于最低生态风险，有33.3%样点处于重警级风险状态，属于高生态风险。

3讨论

李江燕等［20］对个旧市大屯镇蔬菜地土壤进行健康风险评价，发现Zn、Cu、Cd质量比严重超标，分别达到412.73mg/kg、132.86mg/kg、1.60mg/kg。乔鹏伟等［19］采用潜在生态危害指数法对大屯盆地农田土壤进行生态风险评价发现，Cd和砷两种元素对危害的贡献率高达87%。本研究结果也表明，个旧市大屯镇稻田土壤重金属污染特征主要表现为以Cd和砷为主的重金属复合污染，Cd和砷分别超出《GB15618－1995土壤环境质量标准》二级标准2.27、4.46倍。因此，研究区域稻田土壤Cd和砷具有较大的潜在生态危害，应作为该区域主要的修复和防控目标。本研究所采用的两种土壤重金属生态风险评估方法的评价结果存在一定的差异。土壤重金属潜在生态风险指数评价结果表明，6种重金属元素，有83.3%的土壤样点超过很强污染程度。研究区域重金属平均风险指数的从大到小排序为:Cd＞砷＞Cu＞Cr＞Pb＞Zn，Cd和砷元素达到中等生态危害及以上的比例为94.4%，其余元素均处于轻度生态危害程度。土壤重金属地积累指数评价结果表明，除Zn和Cr元素其余元素都有不同比例处于中等污染程度，按照每种元素的地积累指数平均值，从大到小的顺序为:Cd＞砷＞Pb＞Cr＞Cu＞Zn。两种评价方法的结果都表明Cd和砷对土壤重金属污染的贡献率最大，其他元素贡献率大小的差异可能在于生态风险指数评价法对不同重金属赋予了相应的毒性系数，而地积累指数法为消除各地岩石差异而引入系数K(一般取值为1.5)，重金属元素之间没有差别［20－21］。采用生态风险预警指数(IER)进行预警分析认为，研究区域稻田土壤受到Cd和砷元素的污染，Pb和Cu有一部分预警级别是预警，Zn和Cr元素的预警级别是无警。总体评估研究区域IER有33.3%预警类型为重警，说明该研究区域有1/3的稻田土壤生态系统服务功能严重退化，生态环境受到较大破坏，且受外界干扰后恢复困难，生态问题较大，生态灾害较多［23］。土壤中Cd和砷对水稻安全质量影响较大，建议调整种植结构，引导种植较好的高梁抗性品种［24］，或采取种植低累积重金属水稻品种［25］，使用降低土壤重金属有效性的钝化剂和施用技术［26－27］、稻田水分管理技术［28］、钝化剂与农艺联合调控技术［29－30］等措施对区域农田进行修复和安全利用。

4结论

(1)研究地稻田土壤中的Cd、砷、Cu质量比均超出《GB15618－1995土壤环境质量标准》二级标准，水稻土Pb、Cd、砷和Zn可能具有相似的来源，呈现相互伴随的复合污染现象。

(2)根据土壤重金属潜在生态风险指数的评价结果，研究区域6种重金属平均风险指数的大小顺序为:Cd＞砷＞Cu＞Cr＞Pb＞Zn，其中Cd和砷元素对该区域土壤生态污染的贡献率较高，有超过94.4%的土壤样品处于中等生态风险以上水平。土壤重金属综合生态风险指数(RI)仅有83.3%处于很强生态风险以上水平。

(3)土壤重金属地积累指数的评价结果表明，6种重金属元素含量的平均值只有Zn元素尚处于无污染水平，Cd、砷元素有超过72.2%的土壤样品处于中等污染以上水平，需要严格控制人为活动引入这几种元素，避免重金属的累积对土壤生态环境的危害。

(4)从土壤重金属生态风险预警的评价结果可知，研究区域33.3%属于重警区，应该采取相应的土壤修复措施，在农耕区改种非食用作物，必要时可以进行土壤污染治理，提高当地居民的环境保护意识。对无警区应该监控可能引起土壤污染来源，防止土壤污染。

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篇5

关键词：生态风险评价；水源地；生态风险因子；黄河新城桥段

中图分类号：FX820.4 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2015）02-0078-04

生态风险是指生态系统及其组分所承受的风险。是一个种群、生态系统或整个景观的正常功能受外界胁迫，从而在目前和将来减少该系统内部某些要素或其本身的健康、生产力、遗传结构、经济价值和美学价值的可能性[1，2]。生态风险评价在20世纪80年代由安全风险和健康风险评价发展而来，在美国、欧盟等发达国家得到广泛应用[3-5]，被视为环境决策的重要基础[6]。我国目前的环境风险研究主要集中在危险化学品的突发事故上，对生态风险评价还没有明确的法律规定[6-8]。生态风险评价的研究也多侧重于重金属污染、难降解有机毒物方面[9-11 ]。对区域生态风险评价的危害分析和综合评价都建立在生态脆弱性和生态损失度的基础上，对城市水源地生态风险评价的研究关注较少[12-14]。

水源地是一个城市生存和发展的必要条件，目前随着城市化进程的加快，城市供水遇到前所未有的压力，引入环境风险管理，对城市水源地进行生态风险评价成为城市水源地保护研究的重点内容之一[6]。本文参考依据美国环境保护署（US EPA）分布的生态风险评价导则提出的城市水源地生态风险评价的基本框架对兰州市水源地――黄河兰州新城桥段进行生态风险评价，以期为当地政府选择城市水源地或加强水源地的保护提供相关依据。

一、城市水源地生态风险评价方法

US EPA将生态风险评价的基本内容分为问题的形成、分析过程、风险表征及风险管理等部分。国内学者按照该原则提出为以研究区的界定与分析、受体分析、风险源分析、暴露与危害分析及生态风险综合评价为主要步骤的城市水源地生态风险评价的基本框架[6]。

（一）研究区的界定与分析

进行生态风险评价首先要确定拟评价的区域，即评价的范围，同时要对拟评价的区域有充分的了解和认识。根据水源地类型的不同，研究区域的界定方法也有差别：地下水水源地以地下水的补给范围来界定，以水文地质单元来划分，重点考虑地面环境因素（如固体废物和生活垃圾堆场等）对地下水的影响；湖泊以湖泊主体及小流域来确定；河流以流域范围来确定[15]。

（二）受体分析

1.受体

“受体”即风险承担着，在风险评价中指生态系统中可能受到来自险源的不利作用的组成部分，它可能是生物体，也可能是非生物体；通常是生态系统中对外部风险压力最敏感的因子[10]。

2.评价终点

区域生态风险评价中的评价终点是指在具有不确定性风险源的作用下，风险受体可能受到的损害，以及由此发生的区域生态系统结构与功能的损伤。评价终点的选择主要基于生态相关性，对胁迫因子（污染物）的易感性，以及管理目标的相关性[16]。

（三）风险源分析

“风险源分析”是指对区域中可能对生态系统或其组分产生不利作用的干扰进行识别、分析和度量[6]。这一过程又可分为风险识别和风险源描述两部分。根据评价目的找出具有风险的因素，即进行风险识别。水源地区域的基本风险源见表1。风险源描述是对研究区域内各种风险源进行定性、定量分析，确定风险发生的概率、强度、时间和空间的变化。

（四）暴露与危害分析

“暴露分析”是研究各风险源在评价区域中的分布、流动及其与风险受体之间的接触暴露关系[10]。各风险源对水源地的胁迫作用都通过一定的形式表现出来，如通过水量及水质的变化趋势、富营养化状态等进行分析[6]。

危害分析是确定风险源对生态系统及其风险受体的损害程度。风险源产生的压力会影响或降低生态环境因子的质量和功能，危及经济的正常发展。水源地的风险危害主要是造成供水企业的经济损失、城市居民生活缺水、当地经济发展受限以及饮用不合格水而带来的人体健康危害等[17]。“危害分析”是区域生态风险评价的重要部分，其目的是确定风险源对生态系统及其风险受体的损害程度。

（五）生态风险综合评价

风险评价是前述各评价部分的综合阶段，它将暴露分析和危害分析的结果结合起来，并考虑综合效应，将区域生态风险评价的其他组分有机结合起来，得出区域范围内的综合生态风险值[18]。

二、结果与分析

（一）研究区的界定与分析

兰州市水源地类型为河流，因此以流域范围来进行界定。黄河兰州新城桥段是兰州市主要的水源地，穿行于峡谷与川地之间，由于深居内陆，海洋暖湿气流不易到达，所以成雨机会较少，大部分地区十年九旱，气候干燥，多年平均降水量在200～400mm之间，水量很不稳定，91%的降水集中在夏秋雨季（5～10月），11月至次年4月为枯水季节。

（二）受体分析

1.受体

新城桥水源地属于黄河兰州段的一部分，在对新城桥进行生态风险评价时，选择水生生态系统作为生态风险评价的受体。

2.评价终点

评价终点可以在任意组织水平上被确认，包括个体水平、种群水平、群落水平，以及生态系统水平与景观层次上确认[19]。新城桥水域目前最重要的功能为城市水源地功能，因此以水质变化作为评价终点。

（三）风险源分析

1.风险识别

兰州新城桥段分布着大量工厂，而大多数工厂直接将废水排入河水中，造成点源污染。同时，上游的大面积农田以渠道灌溉为主，大量的残留农药、化肥随河水流入水源地造成直接的面源污染。综合表1分析后，确定新城桥水域的主要生态风险源为：点源污染、面源污染和内污染。

2.风险源描述

（1）点源污染

点源污染是指工业废水与城市生活污水在小范围内的大量集中排放。甘肃兰州市自来水厂的安全直接受其上游甘肃刘化集团、兰州新西部维尼纶有限责任公司排污的影响，国家和甘肃省环保局都非常重视，已将其列为治理的重点。

（2）面源污染

面源污染是指分散的小企业和分散的居民在大面积上的少量分散排放，如夹带着化肥、农药的农田径流，无序排放的农村废弃物，水土流失等；另外，还包括大量乡镇企业就地无序排放的废水，畜禽养殖业排放的废水、废物以及农户生活污水等。

流域内大量的化肥、农药随雨水或灌溉流入排水沟后汇入黄河，成为重要的面源污染。此外，畜禽粪便的还田率只有30%多，大部分未被利用或处理就直接通过排水沟汇入黄河。流域内土壤疏松，水土流失严重，随暴雨径流进入河流的泥沙，往往携带大量氮、磷元素，影响河流水质。在农业方面，不合理的大量使用农药、化肥，畜禽养殖、秸秆腐烂等污染随水土流失和农田退水进入水体，增加了水体中COD和TN、TP的污染物总量，成为影响水质的重要因素。

（3）内污染

内污染又称二次污染，是指江河湖库水体内部由于长期污染的积累产生的污染再次排放，黄河干支流与水库中的沉积物以及水库的养殖场，是主要的内污染源。

（四）暴露分析

从新城桥水域的水质变化方面对其进行暴露分析。根据黄河兰州段污染物监测中的22项主要指标的统计结果[20]分析，各暴露因子的权重层次排序中挥发酚和石油类在前两位，粪大肠杆菌群和总大肠杆菌群所占权重居第二，重金属汞居第三，pH指标在层次总排序中较为靠后，总硬度和水温所占权重最小。

（五）危害分析

兰州黄河上游流域内排放的点源污染和面源污染等不利风险因素对黄河的累积作用，可能会引发大的污染事件，水质下降，导致完全丧失其特有功能，如饮用水源地功能；更为重要的是，一旦黄河水源地遭到严重污染，则兰州市上百万居民的生活用水无法保障，兰州市的经济将会迅速衰退，城市的发展将会遇到瓶颈，经济的发展会受到制约，带来严重的社会影响。保证黄河的水源地功能，就要控制分析黄河水各污染物指标，提早做出预防和处理，防止水质进一步恶化。

（六）生态风险综合评价

通过以上分析，确定理化指标、营养盐及有机污染综合指标、无机阴离子、金属及其化合物、有机污染物和生物指标6大类指标作为兰州黄河新桥段城市水源地生态风险评价的指标。

由于各主要风险源对风险受体的作用强度是不同的，对形成区域性生态风险的作用大小也有差异，因此，我们采取层次分析法对新城桥段水域进行生态风险综合评价，确定各风险指数的权重[21]，据此进行综合评价。

将新城桥段主要生态风险源两两相互比较，按比较重要性大小根据表2进行仿数量化，得到的数量值构成一个判断矩阵，并且通过一致性检验。从而获得黄河兰州新城桥段水源地生态风险的权重分别为理化指标0.054、营养盐及有机污染0.217、无机阴离子0.078、金属及其化合物0.217、有机污染物0.246、生物指标0.187（表3）。

三、讨论

暴露分析结果显示各暴露因子权重大小为挥发酚和石油类>粪大肠杆菌群和总大肠杆菌群>重金属汞居第三>pH指标>总硬度和水温所。说明其上游甘肃刘化集团、兰州新西部维尼纶有限责任公司等化工企业排污引起的点源污染主要的风险暴露因子，其次是农业和畜牧业养殖引起的生物性及化学性面源污染。

生态风险综合评价结果显示水质综合评价6类大指标所占权重有机污染物>营养盐及有机污染综合指标和金属及其化合物>生物指标>无机阴离子>理化指标，说明有机污染物对水质影响最大，也就是说有机污染物对水源地生态风险的贡献率最大，营养盐及有机污染综合指标和重金属污染物指次之，而只是影响感官的理化指标贡献率最小。说明各种点源污染、面源污染及内污染是兰州市水源地主要的生态风险因子。而由化工企业排污及农业施肥、污灌等引起的有机物污染及重金属污染是重点控制对象。

四、结论

1.识别出新城桥水源地的主要生态风险源为：电源污染、面源污染和内污染。

2.位于该水域上游的化工企业排污引起的点源污染和由农业和畜牧业养殖引起的生物性及化学性面源污染是主要的生态风险暴露因子。

3.在地表水水质综合评价体系6类大的指标中，有机污染物对兰州市水源地生态风险的贡献率最大，其次是营养盐及有机物然综合指标和重金属污染物指标，是风险管理的重点控制对象。

4.兰州黄河新城桥段处于污染和水土流失严重的的黄河流域，多种污染源及不同污染物的复合污染的胁迫下，水质恶化不断加剧，对居民的用水安全造成极大威胁。为保障兰州市居民用水安全，必须将生态风险评价及管理引入到对水源地的保护中，加强对水源地复合风险、多种污染的协同作用、累积作用的研究，制定出针对各种污染源及污染物的综合、宏观的水源地管理和保护模式。

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