生态风险评价方法精选(十四篇)

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14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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篇6

生态系统水平上的外界压力带来的生态风险体现在生态系统的各个方面,即生态系统作为一个系统化的整体成为了生态风险评价的“受体对象”.因此,本文以“生态系统服务”(以下简称生态服务)作为评价终点来表征生态系统水平的生态风险评价结果.目前有关生态服务指标的讨论较多.本文以联合国“千年生态系统评估”报告中构建的生态服务分类为基础,结合相关文献调研,筛选了10项具体的河流生态服务指标作为评价终点.这些指标分别为营养元素循环、初级生产、食物供给、淡水供给、基因资源、气候调节、水调节、水净化、娱乐价值和美学价值.

系统水平的“压力-响应”模式分析与量化

本文将生态风险评价涉及的源、受体、终点等评价要素通过内部与相互间复杂多样的联系而产生生态风险的全过程称之为“压力-响应”过程.外界压力通过“压力源”(Source)和“胁迫因子”(Stressor)来描述.压力源指各种自然和人为的活动,这些活动从生态系统外部施加一种或多种胁迫因子;胁迫因子指那些化学、物理或生物作用,这些因子会给特定的生态系统成分带来扰动.外界压力对评价终点(即生态服务)的影响过程可用如图2所示的“影响链”来表示.由于生态系统水平的生态风险评价涉及的压力源种类、影响方式及效应的多样化,采用单一的类似毒理学数据作为风险的量化方式无法实现.为此,本文对涉及的生态风险量化采用如下方式:把各项压力源的影响力(类似于“剂量”)按照其在不同区域(河段)的绝对数值的大小转化为压力源排序指数;把各项生态系统指标对应的生态系统要素对外界压力的抵抗力按照其在不同区域(河段)的绝对数值转化为弹性指数;把各风险组分之间的影响根据其方式、强度、效果等特征转化为统一的影响指数.前两者分别用压力源排序矩阵和生态系统弹性指数矩阵来表示;后者则用4项关系矩阵来表示.

对于一河流,可综合水体生态功能与相应压力源区域的关系,将其划分为若干河段(区域).压力源排序矩阵SRM由r行(表示r种压力源)和1列构成.元素iksr反映了在河段(区域)i中的压力源k的排序指数.生态系统弹性指数矩阵HRM由e行(表示e种生态系统指标)和1列构成,其中元素ieei反映了特定的生态系统指标e在相应河段i的弹性指数.借鉴“相对风险模型”中的赋值方法,这两个矩阵中的元素取值可分别用2、4、6这三个指数值来量化,数值越低,说明该河段(区域)对应的压力源作用越小,或者对应的生态系统指标的弹性越大(弹性越强则相同压力下的影响程度越弱,在数值上表现越低).SRM中的元素赋值采用排序法获得;HRM中的元素则结合相应的研究给出的好、中、差的定性结果,或结合实地调查或者实验的方法获的分级标准来赋值.四项关系矩阵分别为“压力源-胁迫因子关系矩阵”SSM、“胁迫因子-生态系统指标关系矩阵”SEM、“生态系统指标相互关系矩阵”AEM和“生态系统指标与生态服务关系矩阵”EEM.这四类矩阵采用层次打分法进行赋值.考虑到不同的风险组分之间的影响方式各异,因此各矩阵赋值所采用的判定标准存在差异.其评价过程如图3所示.

在对相应风险组分及其相互间关系量化基础上,即可进行压力源对河流生态系统的生态服务的影响程度量化表征.某一河段压力源产生的胁迫因子程度为:式中:i表示河段,j表示压力源,k表示胁迫因子SRMij表示i河段的压力源j的排序指数,CSSik表示i河段所有的压力源产生的第k类胁迫因子的累积影响评价得分.而胁迫因子对于生态系统指标的影响有:式中:h表示生态系统指标.SEMkh表示胁迫因子k对生态系统指标h的影响指数,CESik表示i河段所有的胁迫因子对第h类生态系统指标的累积影响评价得分.

对于生态系统的不同弹性,即对相同的外界压力所具有的不同响应程度,有:式中:HRMih表示i河段的生态系统指标h的弹性指数;ECESih为考虑了生态系统指标弹性之后的i河段所有的胁迫因子对第h类生态系统指标的有效累积影响得分.由于生态系统内部存在相互关系,某些生态系统指标受影响后会对其他指标产生间接影响.这种关系可表示为:式中:TCESih为考虑了生态系统指标弹性以及生态系统指标之间相互关联的情况下,i河段所有的胁迫因子对第h类生态系统指标的完全有效累积影响得分式中:Impacti为i河段所有的胁迫因子对所有的生态服务的影响总和,即i河段总的生态风险得分.同时,上式可以拆解为针对压力源、胁迫因子、生态系统指标和生态服务这四类风险组分对总的风险得分贡献.通过对这些风险组分的得分贡献排序,可以识别出压力源和生态效果的优先序及其需要关注的问题.

案例研究选择黄河为例来说明所构建的评价框架模型的应用.

1评价过程

综合考虑各生态亚区在气候、地貌、水文、水生生物和社会经济活动要素上的差异性和关联性,并结合已有的水系划分和数据可得性原则,将

黄河共分为7个河段,分别为龙羊峡以上(RR1)、龙羊峡至兰州(RR2)、兰州至头道拐(RR3)、头道拐至龙门(RR4)、龙门至三门峡(RR5)、三门峡至花园口(RR6)、花园口以下(RR7).筛选了10项压力源指标,分别为气候变化、种植、畜禽养殖、淡水养殖、工业、生活、城市化、水利设施、上游水质和上游水量.前7类压力源主要来源于本河段所处流域内的自然与社会经济系统;后2类压力源虽不属于该河段所处流域空间内,但能通过上下游的联系对河流生态系统产生影响作用.各项压力源指标的实际数据如表2所示.与之对应的胁迫因子共筛选出11项,分别为有机污染物、营养物质、沉积物、重金属、杀虫剂、外来物种、流量变化、取水、水坝、河道单一化和不透水表面.对得到的各河段的压力源的实际数据,通过排序法将各指标的绝对数转化为排序得分.排序标准则根据ArcGIS的数据分段功能来制定.各河段生态系统指标对应的主要度量指标的实际数据如表3所示.结合相关研究成果,将这些度量指标的绝对数值转化为弹性指数.四类关系矩阵的赋值以图3提出的层次打分法,参照有关专家评价或结合实际数据赋值综合得到.

2评价结果与讨论

由图4可见,生态风险程度较高的河段主要集中在中下游,且依次为龙门至三门峡、三门峡至花园口和花园口以下3个河段.由图5可见,从整体层面看,造成黄河生态风险的主要压力源为城市化、气候变化和种植业;主要的胁迫因子为流量变化、有机污染物和营养物质,且这三项胁迫因子带来的影响占到全部胁迫因子的50%以上;受影响较大的生态系统指标集中在生物组分和生态系统过程这两类,且位于前3位的指标分别为生物多样性、污染物迁移转化和初级生产受影响较大的生态服务为基因资源和水净化.评价结果表明,黄河生态系统的保护应重点关注中下游河段.其主要原因是中下游河段不仅受到本区域社会经济系统和自然条件影响,而且还进一步受到上游影响,因而对于河流生态系统而言,在区域内的压力源种类和强度相同或近似的条件下,下游河段的生态风险一般大于上游河段.其次,从系统整体看,黄河生态系统的风险控制需要重点关注城市和农业这些面源类压力源,并且需要将气候变化纳入风险控制的考虑;同时,黄河生态系统的保护对象也需要从通常的水量、水质等问题面向对生境以及生物等目标上来.第三,各河段生态风险的差异性说明了对于不同河段生态系统的风险控制策略应有所不同.

评价结果也体现了本文建立的评价方法区别于传统方法的优势.该方法从系统层面综合分析多因素带来的宏观结果,可以识别系统的核心要素和关键问题,进而为针对特定要素和特定问题的分析和解决指明方向.其次,该方法将风险评价结果与造成风险的来源,及社会经济要素相关联,进而可以分析社会经济发展特征与河流生态风险特征之间的相互关系,为基于风险反馈的社会经济调控提供依据.

结论

1围绕生态系统与复杂系统的理论概念,以生态服务作为生态系统水平的风险评价终点,通过外界压力与生态系统服务的“压力-响应”过程的量化表征,建立了系统尺度上河流生态系统的指标体系与相应的河流生态系统生态风险评价方法.所建立的评价方法能够为河流生态系统管理提供科学信息支持,进而揭示基于河流生态系统的政策与管理含义.

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【关键词】项目风险管理；风险识别；风险评价；AHP分析法

1.绪论

1.1 选题背景

农业科技生态园区是90年代以来在我国农业现代化建设中开始涌现出的一种新型农业发展模式，近年来发展势头迅猛。淄博高新区农业生态园区的建设虽然到目前已经取得了较大的成效，但是在项目的进展过程中还存在有一些方面的问题，对于风险管理还没有形成一个有效的评价体系，然而潜在的这些方面的风险对于该项目的成功实施将会具有较大的影响。

1.2 研究目的和意义

论文从传统的风险分析和评价方法入手，通过实例对项目风险分析与评价理论进行了较为详细的分析与阐述，提出了农业这一特殊领域中大型综合项目风险分析与评价的基本框架。希望通过本文的研究，能为大型农业综合项目的相关方在风险管理方面提供可借鉴的方法和启示。

1.3 主要内容

本课题研究的主要内容由以下部分组成：

（1）对课题研究的一些实际情况进行说明，并且通过文献法对于国内外课题研究情况进行归纳总结。

（2）对于课题研究的相关概念理论进行归纳总结。

（3）以淄博高新区农业科技生态园区项目为例，对于该项目的基本情况、风险识别和进行评价。

（4）对淄博高新区农业科技生态园区项目的风险应对与控制进行策划。

1.4 拟采用的研究方法

文献法、观察法、访谈法、统计分析法、个案研究法、经验总结法、定量分析法、归纳法。

1.5 采取的技术路线

将论文研究的技术路线，制作成以下的技术路线图，供阅读者可以清晰的对于本文技术路线进行了解，具体参见图1.1：

2.相关理论综述

2.1 项目风险概述

阐述风险的概念一个相对复杂的过程，美国人Chicken和Posner提出：

风险=损害×暴露度 （式2-1）

D.B.Hertz和It.Thomas在1983年提出项目风险管理是包括风险识别、计量、评价、再评价的一个系统过程。R.W.Hayes等人在1987年提出风险管理是由风险识别、风险分析及对策构成的一个系统。

通过以上对于风险概念的进一步了解，项目风险是指可能导致项目损失的不确定性。

2.2 项目风险管理内涵

从系统和过程的角度来看，项目风险管理是一种系统过程活动。项目风险管理人员的作用在管理计划中占有重要的地位，要妥善处理风险事故造成的不利后果，以最小的成本保证安全、有效、可靠地实现风险投资总目标。

2.3 AHP分析法

2.3.1 AHP分析法概念

AHP译为层次分析法，主要是将那些同决策总是有着关系的一些元素进行分解，成为目标、准则、方案等等的层次，在这个基础上来进行定性与定量的分析的一种决策方法。

2.3.2 AHP分析法的基本步骤

（1）单层次模型分析

决策者在这个目标的意义之下对于这n个元素进行系统的评价，对于他们进行优劣排序并且做出相对应的重要性的权量

（2）递阶层次模型分析

对于实际的问题进行深入的分析基础上，将相关的各个方面的因素依照与不同的属性自上而下地分解成为若干个层次，同一层次的诸多因素从属于上一层因素。

3.淄博高新区农业科技生态园区项目风险识别

3.1 项目基本情况

3.1.1 项目概况

淄博高新区都市农业技术集成示范基地位于淄博高新区石桥办事处朱庄村，由朱庄村注册成立的淄博高新区丰盈农产品种植专业合作社承担运作。该项目处在城郊结合部，是实施工业反哺农业、城市支持农村的有利地段。基地周围交通便利，南距高速公路1公里。项目总占地5250亩，总投资8000万元。

3.1.2 项目开发的思路及初步规划

（1）项目开发的目标

充分挖掘项目的生态资源优势，立足精品和科技农业的生产示范（瓜、果、蔬菜等），发展休闲观光（农业生态旅游、郊野休闲度假等），通过土地流转，集中将其建设成为集生产、观光、休闲为一体的达到省级标准的现代农业园区。

（2）功能分区

基地规划分为功能区：

①丰盈市民农园项目区；②优质草莓种苗繁育项目区；③甜瓜标准化生产项目区；④现代农业技术孵化园区；⑤牧草产业化项目；⑥籽种产业化项目；⑦特种经济作物示范项目；⑧循环农业示范项目区。

3.2 项目风险识别

3.2.1 技术风险

农业生态科技园区的技术风险主要指技术可以顺利的转化成为生产力，以及可以伴随科学技术的发展从而带来的各种风险。

3.2.2 市场风险

主要说的是因为供求形势方面变化，从而引起了市场竞争范围、竞争方式、竞争程度，以及市场性质、市场发育和市场结构等变化，从而导致了风险

3.2.3 经济风险

该方面的影响主要是因为供求关系发生了变化，项目的资金不可以及时性的供给，从而将会导致项目发生损失，甚至说失败的可能性会很大。

3.2.4 管理风险

这方面的风险主要说的项目管理者经验和素质、决策的科学化、管理的合理性、对于投资工具的选择、阶段化动态组合、采取的投资规模策略、对于投资项目的评价和筛选、企业的资本结构等方面的不确定行因素从而引发的一些风险。

3.2.5 环境风险

环境风险主要指因为外部的环境方面的一些因素变动从而给项目带来了一定的风险，主要包含有政治风险、宏观经济风险，以及自然风险。

4.淄博高新区农业科技生态园区项目风险分析

4.1 AHP评价方法构思

对于该项目AHP评价方法的进行，应该从以下方面进行：

组织项目评价小组，对于项目的风险评价指标体系进行确定；

对于项目风险权重指标进行确定；

对于项目风险的影响程度进行评价；

对该项目最终存在的风险进行风险排序和评价。

4.2 风险评价的指标体系

通过以上分析，笔者将该项目风险评价指标体系汇总成为表4-1所示：

4.3 权重划分

依据以上的相关权重划分的理论，以下将对该项目的权重进行划分：

4.4 评价结果

4.4.1 各指标影响程度评价

淄博高新区农业科技生态园区项目小组对于个指标影响程度进行评价，最终评价结果参见表4-9：

4.5 该项目风险指标最终评价

通过以上的基于AHP分析法对淄博高新区农业科技生态园区项目各风险管理的指标进行分析，可以看出，在该项目的风险指标当中，排在前几位的主要风险因素是：资金周转困难、市场需求前景的不确定性、资金需求不确定性、市场价格不确定性、市场竞争情况、资金成本不确定性，风险程度分别是0.0282、0.0215、0.0214、0.0188、0.0149、0.0139；其他的风险都比较小，在总体上来看，该项目的风险比较小。

5.淄博高新区农业科技生态园区项目的风险应对与控制

5.1 风险规划的基本任务

对于风险进行规划的基本任务就是将风险后果尽量限制在可以接受的管理水平之上，风险后果是否可以接受主要有两个方面：一个方面是损失的大小、另外一个是规避风险从而采用的一些行动。

5.2 主要风险因素的应对策略规划

5.2.1 主要风险因素的回避

项目风险的回避是各种项目管理技术当中最为简单，同时也是最为消极的一种风险解决的方法。

5.2.2 主要风险因素的转移

转移风险又被称之为合伙对于风险进行分担，主要指风险承受的主体将一些无法进行承担，却又无法可进行回避、控制，或者说是自留的风险全部，或者部分转移给了他人。

5.2.3 主要风险因素的自留

风险自留有同时被称之为是风险承担，主要说的是风险的主体自己承担风险可能会带来的各种损失，当然也独享可能带来的一些经济利益。

5.2.4 主要风险因素的分散

风险分散是介于风险转移和自留之间的，属于是风险转移的策略范围。

5.2.5 主要风险因素备用的相关措施

确定了项目风险规避的对策以后，就需要考虑到后备的措施，一旦说项目实际计划和进展有所不同，就可以采取一些后备措施，从而来确保项目实现预定的目标，项目建设的后备措施主要应该包含有3方面的内容：进度、技术和费用：

5.3 项目风险管理

5.3.1 项目风险管理规划

在对于项目风险管理进行规划的国臣各种，可以制定项目风险管理计划书，主要是为了更加全面、更加准确控制风险，那么就需要制定一个科学合理，并且具有针对性的项目风险管理计划书。

5.3.2 项目控制与监视

（1）风险控制

对于项目风险的控制也就是在项目风险事件发生的时候，实施项目风险管理的计划书中约定的一些规避措施。

（2）风险监测

项目风险监测主要项目实施过程当中的一项极为重要的工作，主要是需要监测风险实际是监视项目的进展，以及项目的环境，也就是项目变数的变化，其主要的目的就是，核对风险规避的策略，以及措施的实际结果是否可以同预见的相同。

5.3.3 相关方面的主要措施

在农业科技生态园区项目启动之前，需要邀请来自各个方面的专家对于该项目的规划，以及建设进行详细的评估和论证，认真的分析研究各种潜在的风险因素，让项目的风险可以减小到最低的程度。

在农业科技生态园区的建设过程中，建立一整套以专家和计算机作为基础的人机风险信息管理的系统。

对农户的经济行为进行去正确的研究和进一步的分析，促进其经济行为更加合理性、也是科技生态示范园区快速、持续和健康发展的重要基础条件。

强化教育和宣传，尽快的改变农民们那种传统的思维方式，强化他们环保意识的形成。

建立促进成果转化成为科技师范的推广体系。提高科技转化效率的有效途径之一就是要强化科技推广的作用，建立科技师范的推广体系，尽快将现有的增产增收的效果显著的科技成果。

进一步强化利益契约机制建设，系统企业和农户、企业和政府，以及企业同企业之间的利益关系。

6.结论

6.1 研究结论

对农业科技生态园区项目来说，在实施的过程当中经常性会遇到一些风险，面对这些风险，应该采取一切办法，充分性的利用风险管理方面的知识，将风险控制在预料之中，成为项目风险管理的驾驭者。目前，农业科技生态园项目风险分析和评价体系还处在了一个研究和实践阶段，然而，目前已经比较明确的是，对于其进行完善的风险管理，从而必将有利于企业竞争力的提高，将会提高企业经济效益、生态效益和社会效益，对于企业综合性建设项目的现代化管理水平提高非常有利，从而将会较大的促进和推动我国的三农问题的有效解决。

6.2 研究不足和展望

本文研究不足在于对于淄博高新区农业科技生态园建设项目不能进行全程的跟踪，从而对其风险研究所提出的策略采用以后的效果进行系统性的评价，对所采取的一些措施所起到的效果就无从知晓。今后对于此类项目的研究还需要进一步更加系统化，应该不但识别、评价和策划，还应该对策划以后的具体效果进行系统的评价，将评价纳入到研究体系中来。

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篇8

随着高新科技的不断发展，化工业、建筑业等得到了飞速的进步，取得了很多技术上的突破，但是在快速发展的道路上化学品带来的爆炸、泄露、辐射等时间不断的侵扰着人们的生活环境，对人类的生命财产安全及生存环境的污染等产生了巨大的不容忽视的影响，成为当代各个国家重点治理项目之一。因此对存在风险的工程建设项目进行环境工程风险评价显得尤为重要，成为了人类安全及生态循环得以保障的最为急切的需要。通过对历史事例进行研究分析可以发现一个规律，对建设项目进行前期飞风险评价，如可能突发事故原因与概率分析并对后果危害进行预测，提出能够避免或减少的对策，这样能够大大降低事故发生的概率，降低损失到最低。

2环境工程的风险评价的问题分析

2.1选择风险评价终点

对于人体健康的风险评价终点一般为一个物种，受体是人，无需选择。生态系统风险评价终点却不一样，不仅仅一个，因此需要进行终点的选择，这个选择也决定了风险评价过程。终点选择问题存在于所有的环境组织中，选择的原则根据生态系统及污染物的特性进行选择，了解越多选择越准确。鉴于生态环境的复杂情况以及评价员的主观性，因此选择的终点不尽相同，对此现在缺乏一个统一的选择方法与标准对评价终点进行选择。

2.2优化数学模型

数学模型是环境风险评价不可缺少的部分。环境风险评价的目的是对人为活动造成环境影响的可能性进行预测，而该过程是通过对已有资料分析预测可能发生的后果，其中涉及到大量数学计量模型的使用。因此数学模型质量的好坏对整个风险评价的准确性起到关键性作用。主要涉及模型有：污染物的环境转归模型及时空分布模型、外推模型、暴露模型、风险计算模型等。风险评价是多种模型的有机组合，并通过计算机进行连接组合。随着社会的不断发展，风险评价变得日益复杂，准确性的要求也日益提高，因此对数学模型的完善与优化是风险评价研究重点工作。

2.3暴露评价

对人体风险评价过程中暴露评价主要是指预测人体的暴露值、暴露时间、频率、途径，表征为受到暴露群体。而进行生态风险评价过程中，生态暴露评价比人体暴露评价要有难度，特别是暴露群体表征的确定，主要原因是不同的物种拥有不同的栖息地环境，且该环境差异大，如陆生环境、水生环境等。生态的暴露评价属于风险评价中基本组成部分，且因为暴露系统具有极为复杂的特性，因此当前仍缺乏一个可以适用于全部生态风险评价的暴露描述。对生态暴露评价方法与技术的研究与发展成为当前本行研究工作者研究重点项目。

2.4处理不确定性风险

处理不确定性风险作为风险评价中长期存在的问题。其不确定性来自于多种外推的结果，如，非同级生物之间的外推、实验室对野外状况的外推等。对不确定性风险进行定量化的处理，是当前风险评价需要解决的重要技术问题，需要研究与发展多种外推的理论，并建立科学外推的模型。

3风险评价的应用

风险评价在环境影响评价中应用的目的是有效科学的对整个环境影响评价质量进行提高。环境风险评价首先就工程进行分析，从中预测可能发生的事故风险，并对项目原有风险开展调查，调查内容有工艺、包装、运输、原料及燃料用量、贮存等。其次在确定了风险源后，根据选择的模式进行风险评价，最终确定该项目风险的级别，同时对事故造成进一步污染后果进行预测。

4结论

篇9

0引言

生态风险预警指就工程建设、资源开发、国土整治等人类活动或各种自然灾害对生态系统所造成的外界影响进行预测、分析与评价。生态风险预警集中研究生态系统质量或状态逆化变化的过程和规律,做出及时的警告和对策。本研究在生态风险评价和预测基础上,对沈阳市的生态环境状况进行了预警分析。提出沈阳市的生态风险的程度,以期为科学评价和有效维护沈阳市的生态环境提供一种思路。

1 生态风险预警

1.1生态风险预警理论

生态风险预警理论是以生态风险评价为基础,对区域内的人类活动对生态环境所造成的影响进行预测、分析与评价的理论；确定区域生态环境质量和生态系统状态在人类活动影响下的变化趋势、速度以及达到某一变化阑值的时间等,并按需要适时地提出恶化或危害变化的各种警戒信息及相应的对策。

1.2生态风险预警方法

借助经济预警的方法分类,区域生态风险预警的方法可分为5类:黑色预警方法、红色预警方法、黄色预警方法、绿色预警方法和白色预警方法,每l种预警方法都有l套基本完整的预警程序,只是在具体应用方面有所区别陈。在实际应用中,主要是运用黑色、黄色和红色的预警方法,尤以黄色预警方法居多,本文结合黑色预警法与黄色预警法中的统计预警进行生态风险预警研究。绿色方法主要借助于遥感技术。这几种方法的分类也不是绝对的,在分析解决问题时可以综合考虑两种或两种以上的分析方法。

2 综合预警指标体系

2.1 指标体系的理论框架

以环境指标的压力(pressure)-状态(state)-响应(response)理论为依据，研究构建了P-S-R框架下的预警指标体系。从社会经济与环境有机统一的观点出发，表明了人与自然这个生态系统中各种因素间的因果关系，能更精确地反映自然、经济和社会因素之间的关系，为生态风险预警指标体系构建提供了一种逻辑基础。

2.2 预警指标体系的构建

为了掌握从城市宏观到局部空间地域范围的风险分布具体状况，构建了沈阳市市生态风险预警指标体系，设计了镇域预警评价指标体系。本文按区级单位作为评价中的地域空间单元最小尺度，结合统计资料数据与遥感监测数据进行综合预警评价。

表1 基于状态―压力―响应模型的城镇化生态风险预警指标体系

类别 指标名称 单位

城

镇

化

综

合

生

态

风

险

A2

城镇系统压力E1 人口密度（F1） 人/平方公里

人均GDP（F2） 万元/人

人均耕地面积（F3） 平方米/人

人均年供水量（F4） 万立方米/人.年

土壤侵蚀（F5） 吨/平方公里年

城镇系统状态E2 森林覆盖率（F6） %

人均建设用地面积（F7） 平方米/人

生物丰富度指数（F8） ――

生态系统服务价值（F9） 元/平方米

植被覆盖度（F10） %

城镇系统响应E3 生活垃圾处理率（F11） %

污水处理率（F12） %

3生态风险指标的量化与预测

3.1研究区域的确定

由于沈阳市位于中国东北地区南部，辽宁省中部，地势以平原为主，山地、丘陵集中在东南部，辽河、浑河、秀水河等途经境内。属于温带季风气候，年平均气温6.2～9.7℃，全年降水量600～800毫米，全年无霜期155～180天。受季风影响，降水集中在夏季，温差较大，四季分明。冬寒时间较长，近六个月，降雪较少，夏季时间较短，多雨，春秋两季气温变化迅速，持续时间短：春季多风，秋季晴朗。

本研究选取沈阳市中心区、新城子、苏家屯、东陵、于洪五个主要分区作为研究区域，对相关数据的提取与量化，以进行生态风险预警研究。

3.2生态风险指标量化

以遥感数据和GIS技术为基础，利用土壤流失方程对土壤侵蚀进行了量化。

修正的通用土壤流失方程（RUSLE）已被广泛的应用于土壤侵蚀量的计算，其表达式为：

A＝R・K・L・S・C・P

式中，A为土壤流失量（t/ha・a）； R为降雨侵蚀力因子； K为土壤可蚀性因子； L为坡长因子； S为坡度因子； C为覆被管理因子；P为土壤侵蚀控制措施因子。

利用遥感影像对研究区景观类型的监测结果，采用以下模型对沈阳市的生态系统服务功能价值进行了量化计算：

式中，ESV为研究区生态系统服务总价值；Sa为研究区内土地利用类型a的面积；Pa为单位面积上土地利用类型a的生态系统服务价值系数。

其中，生态系统服务价值系数如表2：

表2 生态系统服务价值指数（万元/公顷・年）

土地利用类型 裸地 城镇 耕地 草地 林地 水域

生态价值系数 646 3245 10638 11147 33641 70776

沈阳市面积（公顷） 2012.7 212968.3 914487.6 18930.8 71131.6 74163.9

利用归一化植被指数作为反映研究区生态环境与资源状态的指标，用以下模型计算。

NDVI=(NIR-VIS)/(NIR+VIS)

式中：NIR为近红外波段的反射率，VIS为可见光波段的反射率。越健康的植物，,红光反射值越小，红外反射值越大，其比值越大。

首先应用2010年沈阳市的TM遥感数据基于ERDAS得到NDVI数据，图3-12。

其次，基于ERDAS计算植被覆盖度，通过提取每景影像直方图中NDVI最大的2%的像元作为覆盖度为100%的像元 ，NDVI最小的2%的像元作为覆盖度为0％的像元。2%的范围根据影像的实际情况会有调整。计算公式为：

4 预警结果分析与结论

4.1 预警结果分析

通过运用GIS相关软件软件的解译分析后，得出沈阳市各区的生态风险预警数据。

从1997年到2005年的时间内，沈阳市中心五区（中心区、新城子、苏家屯、东陵、于洪）,综合风险均有不同程度的升高，其中于洪区生态风险上升最为快速，其他四区基本保持平稳，于洪区的综合风险升高是由于资源供给及社会经济的风险增大而增大，在三种不同风险的比重来看市内五区主要是以资源供给风险值比重最大，其次是环境管理的风险值，最后是社会经济的风险值，而市中心区的风险值比重里社会经济要比环境管理的比重大很多，其中主要原因是市中心人口压力大，土地面积小，在环境投资方面优势明显，因此导致社会经济的生态风险明显高于环境管理。

4.2结论

从沈阳市自身的发展条件来讲，大部分区域自然资源缺乏，如水资源、矿产资源、森林资源；少量资源存量略丰，但是因人口基数过大而表现出相对稀缺性，如耕地资源，生物资源；地势以平原为主，地表植被覆盖率低。

以空间信息技术为基础的镇域生态风险预警，可以从时间与空间两个维度反映出区域城镇化进程中风险发展趋势与分布格局。

参考文献

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[2]俞孔坚,乔青,袁弘,闫斌,李迪华,刘柯. 科学发展观下的土地利用规划方法――北京市东三乡之“反规划”案例[J]. 中国土地科学,2009,03:24-31.

[3]陈荣蓉,叶公强,杨朝现,谢德体,宋光煜. 村级土地利用规划编制[J]. 中国土地科学,2009,03:32-36.

[4]徐慧,林涛,张云鹏. 我国土地利用规划环境影响评价研究进展及展望[J]. 水土保持研究,2009,06:147-152+158.

[5]赵荣钦,刘英,郝仕龙,丁明磊. 低碳土地利用模式研究[J]. 水土保持研究,2010,05:190-194.

[6]刘金花. 基于改进生态足迹模型的低碳土地利用研究[D].中国地质大学（北京）,2013.

篇10

【关键词】旅游资源环境经济价值生态系统服务价值风险损失损益分析

随着旅游业的迅速发展，它对于生态环境社会等方面的消极影响逐渐暴露出来。如何对开发利用进行合理的规划，在开发中保护生态环境，使区域社会经济与生态环境协调持续发展是目前首要研究的问题。自然生态环境具有价值，生态服务功能是人类生存与现代文明的基础，科学技术能影响生态服务功能，但不能完全替代。

旅游行为具有两重性，一方面旅游行为能够促进社会经济和文化的发展，另一方面也加剧了环境耗损和地方特色的消失。当前，对于旅游业这两方面的作用，人们往往注意前者而忽视后者，认为其是无烟产业，投资少、见效快、产出高，而旅游消费又是一种精神消费过程，旅游资源不存在枯竭问题。实际上，过度开展旅游活动、不合理开发和游客的大量涌入，也会排出废物、污染环境、消耗资源。主要包括：自然环境的污染与破坏、自然资源破坏、旅游资源破坏、生态破坏、社会污染。

一、自然生态区生态系统服务价值评估

1、自然生态区生态系统服务功能的价值

人们的思维惯性认为，自然生态区如果没有进行旅游资源开发，它的存在就是没有价值的，甚至某些专业旅游人士也存在这样的看法。原因在于：虽然它的存在有其自身价值，但这种价值并没有通过货币形式体现出来，或只体现其中的一部分价值可以通过货币形式得以体现，而一旦进行旅游资源开发，门票收入、住宿收入、出售纪念品的收入等等大量的资金收益，让人们看到资源开发后形成旅游区带来的利益，进一步认识到开发的价值。正是由于这种观念的存在，使人们在进行旅游资源开发的时候，一味只重视开发后的经济收益，忽略资源的固有价值。导致对资源的野蛮开发，使生态环境遭受到一定程度的破坏。因此在旅游开发的时候要把生态系统服务功能价值考虑在内。

2、生态系统服务功能价值评估

通过一系列方法可以对生态系统服务功能价值进行评估。如印度加尔各达农业大学德斯教授就曾经对一棵树的生态价值进行了计算：一棵50年树龄的树，以累计计算，产生氧气的价值约为200美元；吸收有毒气体、防止大气污染价值约62500美元；增加土壤肥力价值约31200美元；涵养水源价值37500美元；为鸟类及其它动物提供繁衍场所价值31250美元；产生蛋白质价值2500美元。除去花、果实和木材价值，总计价值约196000美元。

根据生态经济学、环境经济学和资源经济学的研究成果，生态系统服务功能的价值评估方法可分为两类：（1）替代市场技术法。它以“影子价格”和消费者剩余来表达生态服务功能的经济价值，评价方法很多，包括费用支出法、市场价值法、机会成本法、旅行费用法和享乐价格法等等。（2）模拟市场技术法。又称假设市场技术法，它以支付意愿和净支付意愿来表达生态服务。功能的经济价值，其评价方法为条件价值法。目前，常用的方法为条件价值法、费用支出法和市场价值法。

二、旅游资源开发的风险损失评估

1、旅游资源开发风险评估步骤与方法

（1）充分了解旅游资源开发地区自然和环境的基本状况，包括地质构造、气候、土壤、河湖分布、植被分布、社区分布等等。社会经济状况调查主要目的是为了了解社会经济发展与环境的相互作用。旅游开发项目的社会经济调查围绕项目开发与区域经济发展、人民生活、人群健康以及社会文化的相互作用展开。主要包括：区域经济发展水平、产业结构、开发区的产业发展情况、毗邻的工矿企业等。具体包括区域总人口、城乡比例、人口密度、人均耕地与水资源、收入水平与主要来源、居住特点与村镇分布、占地拆迁问题及安置办法、区域社会文化特点，有无特别风俗、教育普及程度、人口文化素质、人文景观与历史文化保护目标。

（2）分析旅游资源开发活动可能影响的地区范围。旅游资源开发活动可能影响的地区范围包括开发活动的直接影响范围和间接影响范围。按照程序，可分为调查范围、分析范围和影响范围。按照受影响因子的性质，可分为植被、动物、土壤、地表水、地下水等不同因子相应的调查与评价范围。一般确定此范围所考虑的因素是：地表水系特征、道路交通状况、地形地貌特征、生态特征、旅游开发项目特征等。可以把旅游资源开发活动及其影响范围分为三级，如表1所示。

（3）风险识别。逐项分析旅游资源开发活动可能产生的对自然环境社会因子各方面的影响，综合分析风险种类及风险发生概率。历史记录法——历史上许多类型的生态环境破坏事件不断重演，如一定频率的暴雨、洪水都有出现期。通过查阅区域的地方志可了解当地历史上的生态环境破坏事件及灾害事件，再根据区域旅游开发活动的现状，分析历史环境破坏在当前条件下发生的可能性及其可能损失。成因分析法——对于自然环境破坏不仅可分析发生原因，还可以找出其发生的规律，揭示其发生的可能性及时空分布。预测法——根据区域的地理位置、自然条件、区域旅游开发的性质和强度，预测未来可能发生的生态环境破坏事件。

（4）风险估算。不同的风险种类具有不同的风险估算方法，应用这些方法，分析各种风险可能产生的损失，最后进行加和，得到总的风险损失，估算方法如表2所示。

（5）风险评价。对风险损失严重程度进行评价，计算规避风险可能付出的代价，进行全面动态综合比较，以确定具体的旅游资源开发活动是否应在这些可能产生风险的地方有所规避，或进行先期预防，并制定风险规避防范对策与建议。其中主要包括：主要对象——旅游开发建设项目。主要目的——保护生态环境和自然资源，解决优美和持续性问题，为旅游资源开发区域长远发展利益服务。评价因子——生物及其生境，污染的生态效应，根据旅游开发活动影响性质、强度和环境特点来筛选。评价方法——重生态分析和保护措施，定量和定性方法相结合，综合分析评价。工作解度——阐明生态环境影响的性质、程度和后果。评估生态风险损失，采取有效措施使生态环境功能达到可持续发展的要求。措施——合理利用资源、寻求保护、恢复途径和补偿、建设方案及替代方案。评价标准——法定标准、背景与本底、类比及其它、具有研究性质。

三、旅游资源开发的损益分析

通常，在对旅游资源开发收益情况进行分析时，一般考虑开发的费效比问题，即开发后产生的经济收益与开发所需的资金及日常维护费用之间的差值，而忽略生态环境的价值，低估环境破坏的社会成本。产生这种现象，原因在于在市场中环境的社会价值通常得不到正确的反映，造成市场失效。这主要由于以下因素导致：第一，由于很难制定资源的所有权与使用权，正如空气一样。第二，有些从环境中获取的资源可以市场化，而其它的则不能，比如森林、木材可以市场化，由分水岭保护而产生的环境服务则不能市场化。因此，一些非市场的收益经常被忽视。第三，公共可取性资源导致它们可以被所有人开发。如开发者并没有认识到森林资源对环境产生的影响，从而导致大量开采。

在将生态环境价值和损失纳入到分析系统中之后，旅游资源开发的最终收益及区域最终长远价值计算不再只是单一的经济因素，而是包括了3个方面：自然生态区未开发前的自然环境价值A；自然生态区旅游资源开发的潜在风险损失B；自然生态区旅游资源开发的费效比（旅游资源开发后产生的收益——开发所需的资金及日常维护费用）C。

在将生态环境经济价值及生态环境损失纳入到旅游资源开发的损益评价之中去后，自然生态区旅游资源开发的最终收益将变为：C-B，而不是简单经济增长计算中的C，自然生态区旅游资源开发后的最终长远价值将为：A＋C-B。通过这种方法，在对自然生态区进行资源开发之前，对生态系统服务价值和生态环境损失进行货币化计算，是将环境问题外在化处理的一种方法。这种计算，把旅游区未开发前的自然生态系统的环境价值与开发的潜在风险损失，纳入到开发的收益和旅游区的长远价值计算中去，使开发的损益分析前后综合成为一个完整的系统。这样，旅游工作者们在制定旅游规划时，以及在进行资源开发时，就不会单纯考虑到开发的费效比C的最大化问题。而是把原生态环境经济价值A与开发的风险损失B一并考虑进行计算。因此，通过这样的方法和步骤，在一定程度上，可以避免开发的盲目性及单纯追求经济效益的旅游开发行为对区域整体环境造成的长远破坏，从而在经济、社会、环境三个关键领域寻求一种平衡，促进旅游业可待续发展（见图1）。

【参考文献】

[1]曾贤刚：环境影响经济评价[M]，化学工业出版社，2003.

[2]马彦：我国西部旅游资源的可持续性开发[J]，武汉工业学院学报，2001.

[3]T.阿姆达尔：挪威风险评估的新准则[J]，水利水电快报，2001.

篇11

1材料与方法

1.1研究方法SSD是20世纪70年代末兴起的一种生态风险评价新方法[13]。该理论认为：不同门类的生物由于生活史、生理构造、行为特征和地理分布等不同而产生了差异性，其在毒理学上反映为不同的物种对污染物有不同的剂量-效应响应关系，即在结构复杂的生态系统中，不同的物种对某一胁迫因素（如有毒化学品)的敏感程度服从一定的（累积）概率分布[14-16]。SSD的用法一般分为正向（Forwarduse）和反向（Inverseuse）2种[17]。正向方法主要用于生态风险评价，即已知污染物浓度水平，通过SSD曲线计算潜在影响比例（Potentialaffectedfraction,PAF），用以表征生态系统或者不同类别生物的生态风险；而反向方法通过确定保护一个生态系统中大部分物种的污染物浓度水平来制定环境质量基准，一般使用5%危害浓度（HazardousCon-centration5%,HC5），指影响不超过5%的物种，即可以保护95%以上的物种时对应的急性浓度/慢性浓度。

1.2浓度数据来源DEHP的质量浓度数据主要来源于北京公园水体、第二松花江、黄河兰州段、黄河中下游支流、黄河中下游干流、长江重庆段、三峡库区、海河流域、长江武汉段、浙江饮用水河流、浙江湖库、南京玄武湖等地表水的文献报道（见表1）[18-27]。由表1可见，我国不同区域水体的DEHP质量浓度差异较大，南京玄武湖、第二松花江中DEHP的平均质量浓度明显高于其他地区DEHP的浓度水平；与国外水体中DEHP质量浓度相比较而言[28-34]，除南京玄武湖、第二松花江和南非的质量浓度范围相当外，西班牙EhroRiver中DEHP质量浓度最小，仅为0.7μg•L-1，其他几个国家的浓度水平和国内多数水体中DEHP的质量浓度水平相当。数据选取的遵循以下4点原则：一是尽量选择近年的报道数据；二是尽量选择地表水体；三是计算时采用平均值；四是分析监测方法基本一致。

1.3毒理数据获取SSD的构建可以使用LC5（0或EC50）或NOEC值等急性或慢性数据，本研究使用急性毒性数据构建SSD。利用美国环境保护署ECOTOX数据库（epa.gov/ecotox/）和相关文献，搜集DEHP对水生生物的毒理数据。根据Dubouding等[35]的研究，毒理数据筛选标准如表2。由于DEHP的毒性数据量较少，在分析时仅按照2种情况考虑：（1）全部物种不进行细分；（2）把全部物种细分为藻类（Algae）、无脊椎动物（Invertebrates）和脊椎动物（Vertebrates）3类；其

1.4SSD拟合将毒理数据（浓度值）进行对数变换，然后利用参数方法或非参数方法进行拟合，就可以得到SSD曲线。参数拟合形式主要有波尔Ⅲ模型（BurrTypeⅢ）、逻辑斯蒂累积密度模型（LogisticCDF）、对数正态累积密度模型（LognormalCDF）、韦布尔累积密度模型（WeibullCDF）、蒙特卡罗模型（MonteCarlo）、高斯模型（Gaussian）、龚珀资模型（Gompertz）、指数增长模型（ExponentialGrowth）和S型模型（Sigmoid）等[10]。目前，还没有理论研究证明SSD属于某一特定曲线形式，因此可选择不同的拟合方法[11]。本研究尝试多种模型拟合后，最终认为采用BurrIII型分布作为SSD的拟合曲线拟合效果比较好。BurrIII型分布是一种灵活的分布函数，对物种敏感性数据拟合特性较好，在澳大利亚和新西兰的环境风险评价和环境质量标准制定中被推荐使用[12]。BurrIII型函数的参数方程为：

1.5数据处理本研究将从生态系统的不同层次研究DEHP污染对淡水生物种内、种间以及整个群落的影响。对于同一物种有多个数据的情况，采用其所有浓度数据的几何均值。SSD对于毒理数据数量的最小要求没有统一的规定，OECD于1992年以及澳大利亚于2000年发表的水质标准中推荐的最小数量为5个[12]。本研究采用Bootstrap非参数方法对小样本进行统计模拟，从而获得未知分布和未知参数的统计估计[36]。

1.6HC5和PAF计算在SSD拟合曲线上对应5%累积概率的污染物质量浓度为HC5。应用BurrIII分布计算HC(q)的公式为：

2结果与分析

2.1参数计算结果表4是使用BurrIII分布模型计算得到SSD曲线的拟合参数结果。从表4可知，BurrIII分布模型拟合度，除了藻类为0.96之外，其余均大于0.99，拟合效果较好。

2.2不同物种对DEHP的敏感性不同物种对DEHP的耐受范围和HC5如表5。从图1和表5可以看出，不同物种的耐受范围存在差异。从小到大依次为无脊椎动物<脊椎动物<藻类，这可能与各物种的组别多样性有关，同时还与生物体内的脂肪含量相关。不同的耐受范围可间接看出该物种抵抗DEHP污染的能力，耐受范围越大，表示随着浓度增加，风险增大的趋势较缓慢。DEHP对不同物种的HC5从小到大依次为藻类<无脊椎动物<脊椎动物，其HC5值分别为41.01、1980.90、5441.17μg•L-1其中藻类最敏感。HC5是该物种存在生态风险的阈值，HC5越小，也是保护该物种95%的生物组别的DEHP浓度水平越低，说明DEHP对该物种的生态风险越大。从研究的数据上看，藻类、无脊椎动物、脊椎动物3类物种的几何均值分别为5555.15、5230.34、15210.71。尽管从总体上看，DEHP保护95%水生物系统生物安全的HC5为4521.46μg•L-1，但对于DEHP而言，虽然藻类在淡水生态系统中毒性耐受范围较宽，但总体毒性水平较低。由于藻类是淡水生态系统中是不可或缺的生物要素，并且DEHP具有脂溶性，经食物链逐级传递，极易造成整个淡水生态系统的生态风险和人体健康风险。

2.3中国不同区域DEHP的水生生态风险评估根据北京公园水体、第二松花江、黄河兰州段、黄河中下游支流、黄河中下游干流、长江重庆段、三峡库区、海河流域、长江武汉段、浙江饮用水河流、浙江湖库、南京玄武湖等不同地区DEHP的平均质量浓度监测值[18-27]与我国地表水环境质量标准（GB3838—2002）中集中式生活饮用水地表水源地特定项目标准限值规定DEHP限值为8μg•L-1相比，则黄河中下游支流、长江武汉段、黄河中下游干流、海河流域、黄河兰州段、第二松花江、南京玄武湖等水域超标约0.5~90倍之间，分别超标0.5、0.8、1.1、1.7、3.6、45.3、90.4倍，但第二松花江水域已检测出的DEHP最大质量浓度值超标达218倍。然而，我国目前尚未公开过污染物的水生态基准值，现有的地表水质标准并未明确规定保护对象如水生态系统（aquaticecosystem）、人体健康（humanhealth）等，所以DEHP对我国水生生态系统的生态风险有待进一步评估。本文根据上述拟合的SDD分布模型，对我国不同地区水体进行水生生态风险评估。尽管收集到的DEHP对水生生物的生态毒性参数并非全部为本土生物，但多数为代表性物种，因此这些资料可用于对本案例的初步估评。利用公式（3）计算了我国不同地区水体中和5种假设情形的不同DEHP暴露浓度下的PAF值，如表6。表6显示了不同浓度值得出的PAF值的大小，反映不同类别生物的损害程度。从表6可知，在质量浓度为1000μg•L-1以下，全部物种的PAF值几乎为0；在质量浓度为1000μg•L-1时，藻类和无脊椎动物的PAF值分别为35.23%和0.56%，生态风险逐步显露；在质量浓度为10000μg•L-1时，藻类、无脊椎动物、脊椎动物的PAF值分别为61.85%、88.04%和22.65%，由于藻类和无脊椎动物占全部物种的绝大多数，因此全部物种的PAF值达到了64.34%。从SDD分布模型分析水生生态风险的结果来看，DEHP对中国各地区的水体的水生生态风险总体上影响不大。浙江湖库、三峡库区、浙江饮用水河流、长江重庆段、北京公园水体、黄河中下游支流、长江武汉段、黄河中下游干流、海河流域、黄河兰州段DEHP对大部分物种没有影响，对藻类有影响均低于5%。第二松花江和南京玄武湖中DEHP对藻类的影响比较明显，PAF值分别为23.37%和31.39%；对无脊椎和脊椎动物的影响微弱。第二松花江水体中DEHP监测浓度最大值计算PAF结果看：该浓度的DEHP对藻类的影响相对比较大，其PAF值为42.13%；无脊椎的影响其次，PAF值分别为3.41%；脊椎动物的影响微弱。从以上综合分析表明，我国部分河流或湖库水域中DEHP的对水生生物的风险主要是藻类、无脊椎和脊椎动物的影响非常小。

篇12

关键词：不确定性分析；MonteCarlo模拟；土壤；重金属

中图分类号：X820.2 文献标识码：A

土壤是历史自然体，是位于地球陆地表面和浅水域底部具有生命力、生产力的疏松而不均匀的聚积层，基于土壤形成的生态环境体系介于大气圈、水圈、岩石圈和生物圈的交界面上，是各环境介质的连接纽带[1].重金属是一类持久性有毒物，易通过食物链的生物放大作用在生物体内积累，从而对人群健康和生态系统的稳定产生危害或风险[2].土壤重金属污染可改变土壤的理化性质，直接或间接破坏土壤生态系统结构，并可通过土壤农作物等多个途径的迁移积累对农产品安全和人体健康造成风险，所以土壤环境质量评价作为评估污染程度和制定污染控制策略的重要参考而被广泛关注.国内外现常用的土壤环境质量评价方法主要包括：单因子指数评价法、内梅罗综合污染指数法、模糊贴近度法、地累积指数评价法[3]、潜在生态危害指数法[4]等.其中地累积指数评价法是由Muller提出的一种可良好表征土壤中重金属富集污染程度的定量指标，现广泛应用于研究评价土壤或沉积物中重金属的污染程度[5-6].但其在国内外评价过程中仍存在一些缺陷，需要进一步完善，主要表现在：1）常用确定性评价方法中重金属含量输入值的单一确定性与评价区域土壤环境中重金属含量的空间差异性之间的矛盾造成了区域污染评价结果存在较大模糊性；2）不同学者或决策者选取地球化学背景值参数的差异及不同土地利用类型的土壤重金属背景值的差异造成评价结果缺乏可比性；3）确定性地累积评价模型主要表征土壤中各重金属的富集污染程度，而忽略了不同重金属之间的生态毒性差异，这会导致低含量高毒性的重金属的污染程度被低估或高含量低毒性的重金属污染程度被高估.以上3点不足均可能会误导最终决策.

本研究以地累积模型为基础，将MonteCarlo模拟引入环境质量评价领域中来处理参数不确定性，并在模型内嵌入表征不同重金属的生物毒性差异的权重系数，提出了基于不确定性理论的土壤环境重金属污染评价法.将所建土壤环境重金属污染评价法在实例中加以利用和验证，以期为土壤重金属的污染评价、优先污染物的控制及区域污染防控决策的制定提供新思路.

1基于MonteCarlo模拟的评价法

1.1地累积指数评价模型

1.2MonteCarlo模拟的应用

MonteCarlo模拟是由Nicholas Metropolis在二次世界大战期间提出的，而后Von Neumann与Stanislaw Ulam合作建立了概率密度函数、反累积分布函数的数学基础，以及伪随机数产生器，现此方法在金融工程学、宏观经济学、生物医学、计算物理学等领域已得到应用广泛，效果良好[7-8].土壤环境评价系统是一个集随机性、灰性、模糊性等多种不确定性于一体的系统.因此，常规的确定性评价方法不能准确反映土壤中重金属污染程度的真实情况.为了降低模型参数由于土壤重金属数据空间变异性、不同学者或决策者采用的地球化学背景值参数的差异性和不同土地利用类型的土壤重金属背景值的差异性等因素带来的参数不确定性，本研究将MonteCarlo模拟引入地累积指数法.其主要模拟步骤为[8]：1）确定评价模型随机变量，在本研究中为土壤中重金属实测含量参数和其所对应区域土壤背景值参数；2）构建随机因素的概率分布模型，在本研究中采用历史经验和实地采样检测相结合的方法；3）将所得到的随机数转化为输入参数的抽样值，主要方法为MonteCarlo抽样和拉丁超立方抽样（LHS）.其中MonteCarlo抽样一般从样本分布较少的低概率区进行抽样，即为偏尾端抽样；LHS抽样则是由样本整体分布考虑，这说明相对于MonteCarlo抽样方法，LHS方法更适合构建小样本的概率分布，故本文采用LHS法.4）整理分析所得模拟评价结果.

1.3重金属生物毒性评价权重系数

2实例研究

2.1采样点布设及样品采集

实例源于作者2011～2012年的研究成果[10]，采样区域为新乡市市郊的农用土壤，经过采样监测所获数据的统计分析结果见表2.

实际监测数据常包含一些误差较大的、无代表性的数据，本文建议对所得数据进行异常数据的剔除，否则可能会影响评价区域整体污染水平评价的正确性，本文的剔除原则为平均值±3*标准差[8].本文相关统计计算采用SPSS 16.0vers软件进行.

将土壤实测含量参数进行ShapiroWilk检验，由表2可知，Ni，Zn，Cu和Cr的sig.值均大于0.05，表明这些重金属的实测含量数据都呈正态分布.而Cd的sig.值小于0.05，不符合正态分布，须进一步转化验证，根据其偏度和峰度的信息，选择Ln函数进行数据转换，转换前后的Cd的概率分布见图2～3所示，故Cd的含量符合对数正态分布.

据上述章节的数据和分析，按照1.2节中的MonteCarlo模拟步骤，将模拟参数设置设定：最大实验量为1 000，置信区间为95%，抽样方法为拉丁超立方，其它参数取软件的默认值.对于实例区域土壤中各种金属的评价模拟预测图见图4～8所示.图中Probability代表概率可信度，Frequency代表频数.

根据表1和图4～8计算得出表4，其表征了各重金属模拟评价结果隶属于各污染等级的概率可信度，可得出：1）评价区域重金属Cd隶属于严重污染等级的概率高达98.1%，对当地有着极大的潜在生态风险或人体健康风险；2）评价区域重金属Ni和Zn的评价结果较相似，隶属结果均跨越了全部7个污染等级，说明评价区域中Ni和Zn有着明显的空间分布特征，同时它们属于严重污染的概率也分别高达84.5%和87%；3）评价区域重金属Cu的模拟评价结果隶属于各污染等级的概率较为均匀，其最大隶属于偏中污染，概率为30.9%，而其隶属于轻度污染和重度污染的概率分别为21%和24.7%，故很难判断其最终的评价结论，这也证实了评价过程中确实存在较大的不确定性，并且很可能误导决策；4）评价区域重金属Cr的模拟评价结果跨越了3个污染等级，而且它隶属于轻度污染的可信度达69.8%，这说明Cr的空间含量分布较均匀.

根据单因素指数法的评价准则（评价值大于1则土壤已受污染，小于1则未受污染），可知Cd、Ni和Zn已超标，而Cu和Cr未超标，但单因素指数法只能定性地判断污染程度，对于筛选优先控制污染物的评价辨识度较低.确定性地累积模型有较为完善的污染程度定量评级准则（见表1），根据表5结果，基本可较好地识别出优先控制污染物，但仍存在一些问题：1）其评价结论中对于Ni和Zn污染等级均为4级，无法进一步分辨二者的相对污染程度的高低；2）Cu和Cr在确定性地累积评价中的污染级别分别为1级和0级，而单因素指数评价中二者的评价结果都小于0（未污染状态），二种评价方法的结论出现了分歧，故在实际应用中确定性地累积模型的评价分辨力仍有不足.基于MonteCarlo模拟的土壤环境重金属污染评价结果（IM-C），由于各重金属潜在生态风险权重系数（Ti）的嵌入，评价结论出现了几点变化：1）Ni和Zn的IM-C值出现了较显著的差异，其原因是Ni的潜在生态风险权重系数5远大于Zn的潜在生态风险权重系数1.大量研究证明Ni具有明显的致癌性和致敏性，并对水生生物有明显的危害性[1]，相比之下，Zn是人体必不可少的有益元素.这也正对应了我国土壤环境质量标准中关于Ni（60 mg·kg-1）和Zn（300 mg·kg-1）的污染限值差异.参考单因素指数法结果，且对比于确定性地累积法Ni和Zn污染级别一致，证明基于MonteCarlo模拟的土壤环境重金属污染评价法分辨力更强.2）对比于Zn和Cu的确定性地累积模型评价结果的较大差异，Cu和Zn的IM-C值则相对趋于接近，这是由于Cu的生态风险权重系数5大于Zn的生态风险权重系数1，同样Cu的污染限值为100 mg·kg-1也明显严于Zn的污染限值300 mg·kg-1，故基于MonteCarlo模拟的土壤环境重金属污染评价法更符合客观实际.3）Cu和Cr在确定性地累积模型评价结果中污染等级分别为1级和0级，但根据单因素指数法的评价结果，二者的污染级别都属于未污染级别，由于Cu的生态风险权重系数大于Cr的生态风险权重系数，基于MonteCarlo模拟的土壤环境重金属污染评价法“放大”了二者之间评价结果的差异性，更有利于筛选出优先控制污染物.

3结论

针对现行确定性土壤环境质量评价中的不足，提出了基于MonteCarlo模拟和生态风险权重系数的土壤环境重金属污染评价法，而后借助实例与现行评价方法进行对比研究.结果表明：所提出方法的评价结果为一系列隶属于各个评价等级的概率可信度，同时，生态风险权重系数的嵌入使其具有更高的评级分辨力.与确定性评价模型相比，能够更真实、更客观地表征整体区域土壤中重金属的真实污染状态，给决策者提供更全面、科学的参考.

但需要指出，由于所提出的评价方法侧重于评价区域整体的土壤重金属污染水平，所以可能忽略个别极值点，故建议对个别极端值进行确定性污染评价，如评价结果与不确定性评价结果差异较大，则需要有针对性进行采样调查验证.

参考文献

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[8]杜本峰. 数据、模型与决策[M]. 北京： 中国人民大学出版社， 2009.

篇13

关键词西部；水资源；开发利用；风险评价；突变理论

中图分类号X37文献标识码A文章编号1002-2104（2013）

20世纪末，我国提出了西部大开发战略，其目标旨在缩小我国东西部地区经济、社会发展的差异，使得我国国土经济和社会均衡发展与全面发展。我国西部地区共有12个省（市、区），分为西北地区（陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区和）和西南地区（四川省、贵州省、云南省、重庆市、自治区和广西壮族自治区）。西部地区土地面积为685万km2，占总国土面积的71.4%，其水资源总量约15 000亿m3，占全国水资源总量的54%。在西部地区中，西北与西南地区自然条件很不相同，多数地区经济发展水平都同样属于低水平，各自水资源量多少都存在自己的水问题。总体来看，水资源主要集中在西南和西北山区，西南水多地少，西北水少地多，水土组合呈现出极不均衡的状况，这种状况制约着西部社会经济发展[1-2]。西部地区经过10余年的努力和发展，社会经济等各方面均得到了较快发展。相应地水资源开发利用程度也不断加大，表现为用水量迅速增长，水资源开发利用问题突出，如在西北地区，几乎所有省份水资源开发利用程度高于全国平均水平（25.4%）。2009年，甘肃和内蒙接近50%，新疆达到了70%，宁夏达到了800%，已远远超过世界干旱区平均水资源利用为30%的水平[3]。这样高强度的开发利用水资源已引起了水资源衰竭和生态恶化等问题，如河流水量锐减、河道断流、内陆湖面积缩小，我国最大内陆河塔里木河下游断流。为了实现西部水资源的可持续利用，以支撑经济西部经济社会可持续发展，要正确认识和评估西部水资源开发利用风险，为水资源可持续开发利用提供决策依据。本文利用突变理论开展西部12省（市、区）水资源开发利用风险评价。

1水资源开发利用风险评价内涵与方法

1.1水资源开发利用风险概念及评价指标

19世纪初，西方经济学家提出了“风险”的概念，认为风险是商业活动的副产品，经营者的收入是其为经营活动承担风险的报酬。Willet认为风险是关于不期望发生的事件发生的不确定性的客观体现[4]。20世纪30-40年代，人们开始研究风险与可靠性问题，并运用概率论研究机器设备的维修问题。后来风险分析和可靠性理论不断完善充实，逐渐形成了一门应用科学。到了60年代，美国教授William从风险可测算性出发，认为风险是在给定情况下和特定时间内，可能发生结果之间的差异，并指出风险可分为客观风险与主观风险，前者是实际存在的，后者是个人对客观风险的估计。80年代后，风险分析进入到定量化阶段，并且风险分析理论开始走进各个学科领域，诸如社会学科、管理学科、医学等。风险的概念也随认识程度不同、专业角度不同而丰富多样。

国外对水领域风险与不确定性研究始于上世纪50年代，把风险理论引入到水领域，从风险概念、影响因素、表征指标、评价准则等方面开展研究，并将风险分析应用到生产实践中，如洪水风险分析、供水系统可靠性分析、工程风险分析、风险决策分析等，为水系统在风险分析方面做出了重要贡献[5-7]。近些年来，国内学者将不确定性和风险理论引入到水领域，对有关水利用的不确定性和风险问题开展了很多研究，取得了显著成就。目前与水有关的风险定义很多，如防洪风险、洪水风险、供水风险、工程性风险、水环境风险和水管理风险等，由于研究问题和对象不同，风险的定义有一定的差别。国内学者对水系统的风险研究更多地侧重于风险分析的应用[8-11]。但迄今为止，对有关水利用风险的内涵还没有一个明确而统一的定义。

由于社会经济发展的需求，大规模开采水资源，引发了一系列的水资源和生态问题。另外，在水资源开发利用规划和管理活动中，由于监测不到位、认识不科学及管理措施不当等，影响到供水水量和水质，有可能导致缺水、断流和水源污染等水安全事故。这些影响因素和不利后果在开发利用过程中具有不确定性，需要对其进行风险研究。由于水资源系统不仅涉及系统本身，还涉及社会、经济、生态系统，这些系统相互作用、相互耦合构成具有一定结构和功能的开放性复杂系统，系统内部各要素之间、要素与外部环境之间不断地进行着物质交换、能量传输和信息传递，所以水资源开发利用风险概念是非常丰富的和复杂的。

本文在前人研究的基础上，从风险内涵和构成要素的角度，认为水资源开发利用风险是指特定时空环境条件下，在水资源开发利用过程中，受各种不确定性因素影响，水资源系统可能产生不利事件造成不确定程度的损失。其研究对象是风险事件成因和风险事故概率以及事故对环境、生态、经济和社会构成的不利影响和危害。这些不利事件有水资源枯竭、地下水位下降、水污染、生态功能退化、水土流失、土地荒漠化等。

水资源开发利用受到各种不确定因素的干扰，可概括为：自然不确定性因素和人类活动不确定性因素。自然不确定性因素主要指水资源系统外部环境变化（如气候变化、太阳活动）以及系统内部结构变化所引起的人类无法控制的自然现象给系统带来的不确定性；人类活动不确定性因素主要指社会发展和人类认识的局限性导致人类认识和解决问题的能力受到约束或者导致人类无法把握和有效地控制人类社会的发展所引起的社会、经济、政治的变化对水资源开发利用造成的影响。不确定性因素较难考虑，然而可以从水资源开发利用的脆弱性、开发利用现状和开发利用导致的经济生态环境等方面来考虑水资源开发利用风险水平。因此，水资源开发利用风险评价从可操作角度，一般可以从水资源的禀赋条件状况、水资源开发利用状况、社会经济水平和生态环境状况4个方面进行指标体系构建和指标选取，然后选取综合评价方法对其计算并进行结果分析。

杜朝阳等：西部水资源开发利用风险现状评价中国人口・资源与环境2013年第10期1.2水资源开发利用风险评价方法

目前，风险评价方法有很多种，大致可分为两类：（1）单因素控制的风险评价方法，如直接积分法（DC）、蒙特卡罗法（MC）、一次二阶矩法（FOSM）、均值一次二阶矩法（MFOSM）、改进一次二阶矩法（AFOSM）和验算点法（JC）等，这些方法均属于随机理论方法，主要解决单目标问题；（2）多因素控制的风险评价方法，如基于模糊理论、灰色理论、未确知理论和熵理论的风险评价方法，这些方法属于综合评价方法，主要解决多目标、多约束条件的问题[8，11]。同样，对于水资源开发利用风险，根据研究问题的复杂性选择相应的方法进行风险评价，但是在选择方法之前，要对此方法对水资源开发利用风险评价的可行性进行论证。本文将引入突变理论的风险评价方法。

2引入突变理论的风险评价方法

2.1突变理论及突变评价方法

许多年来，自然界许多事物的连续的、渐变的、平滑的运动变化过程，都可以用微积分的方法给以圆满解决。但在自然界和社会中存在着大量突变和跃迁现象，如地震、细胞分裂、战争和经济危机等，这种状况无法用微积分数学进行描述，迫使数学家研究不连续性现象的数学理论。1972年，法国数学教授Rene Thom创立了突变理论，用拓扑学、奇点和稳定性的数学理论来研究自然界和社会现象中的各种形态、结构的非连续性突变，系统而明确地阐明了突变理论，从而奠定了突变理论的基础，这标志着突变理论的正式诞生[12-13]。突变评价方法属于突变理论的适用性应用，是指将观察到的突变现象带入某一数学模型中进行数据计算及评价。突变评价方法优点：不采用指标权重，而是根据各指标在归一公式中的地位和机制决定各指标相对重要性，定性与定量相结合，从而减少主观性又不失科学性和合理性，评价结果客观、准确、计算简便，不要求样本数大于变量数，其应用范围广泛[14-15]。

在水资源系统中，随着外部环境和内部要素发生变化，系统某些状态渐变到一定程度，连续性就会破坏，水资源系统自组织机制显得格外活跃，打破原有的系统平衡状态，产生了质变飞跃。在这个过程中，水资源系统表现出多模态（系统随时出现稳定和非稳定状态）、突跳（连续性就会破坏，出现间断点）和发散（控制变量数值的微小变化却可能导致状态变量终值的很大变化），这些特征属于突变的基本特征，因此，运用突变理论评价水资源开发利用风险具有可行性。

2.2突变评价方法简介

（1）初等突变类型。 突变理论通过对系统的势函数将其临界点分类，研究各种类型临界点附近非连续性变化状态的特征，按其几何形状概括，有7种性质不同的基本类型[16]（见表1）。

表中V（x）表示势函数，势函数的变量有两类：①状态变量x，y，表示系统的行为状态；②控制变量a，b，c，d，可把它视为影响系统行为状态的因素。可以看出，每种突变类型都是由一个势函数决定的，平衡曲面为满足势函数的一阶导数（或两个一阶偏导数）为零的所有点的集合；某一类型的突变过程可以通过其相应的平衡曲面来描述。同时，可能出现性质不同的不连续构造的数目与状态变量数目无关，而主要取决于控制变量的数目。

另外，由表1可以看出，这7种初等突变类型的控制变量维数均不大于4，但实际中，研究对象较为复杂，多数情况下，控制变量维数（评价中为评价指标数）远超过4个，这就限制了突变理论的应用，为此需要对初等突变类型进行扩展。文献[17]已将其控制变量维数由4维扩展到n维，从而扩大了突变理论应用条件和范围。

（2）归一公式。 在实际评价中，最常用的初等突变类

经过归一化处理后，状态变量和控制变量的取值范围均为0-1，称其为突变模糊隶属度函数。突变模型中各控制变量对状态变量的作用，是根据突变模型内在的矛盾对立统一关系由模型本身确定的，各控制变量对状态变量的影响有主次之分，主要控制变量在前，次要控制变量在后，如图1。

根据评价内容和指标选取需要，对控制变量维数可以进行适当拓展，以满足评价要求。

（3）突变评价准则。 利用突变理论进行综合分析与评价时，视实际问题性质不同而采用3种不同评价准则[19]。

a. 非互补准则。当系统控制变量之间的作用不可互相替代，不可相互弥补其不足时，则按照“大中取小”原则取值，即从诸控制变量（a，b，c，d）相应的突变级数值中选取最小值作为系统的x值，即x=min{xa，xb，xc，xd}。

b. 互补准则。若系统的各控制变量之间可相互弥补不足时，可以使x值达到较高的平均值，即取控制变量（a，b，c，d）所对应的xa，xb，xc，xd的平均值。

c. 过阈互补准则。系统的各控制变量必须达到某一阈值后才能互补。

从理论上可以证明，只有遵循上述原则，才能满足突变理论中分歧方程的要求。另外，为避免非互补准则可能丢弃主导因素，从而影响到上层指标，使得评价结果失去应有的公正性和科学合理性，可以采取以下两种方法处理：①舍弃次要的且影响小的因素，选择公正合理的控制变量；②限制各控制变量评分的相对高低，淡化次要控制变量，突出起主导作用的控制变量[18]。

3引入突变理论的水资源开发利用风险评价步骤结合水资源开发利用风险概念、影响因素和主要水资源问题，应用突变理论进行水资源利用风险评价，具体过程如下：

（1）构造评价指标体系，根据水资源开发利用风险评价概念和内容、风险因子的内在作用关系及指标选择的原则和目的，对风险评价目标进行多层次分解（目标层、准则层、指标层），建立评价指标体系，按照指标重要性将风险评价指标排序。

篇14

关键词：环境风险评价识别

环境风险管理

应急预案

环境风险是指由自发的自然原因和人类活动对自然或社会)引起的，通过环境介质传播，能对人类社会及自然环境产生破坏、损害乃至毁灭性作用等不良效果发生的概率及其后果。而环境风险评价和管理就是指人类的各种开发活动或面临的危害(包括自然灾害等)对人体健康、社会经济、生态系统等所引起的风险可能带来的损失进行评估，并由此进行管理和抉策的过程。目前，我国正处于环境污染事件的高发期，认识和重视环境风险评价和环境风险管理对开展好现阶段的环境保护工作有着重要的现实意义

一、环境风险评价。

1.环境风险评价的基本分类。

按照环境风险事件分类,可分为突发性环境事故风险评价和非突发性环境风险评价;从其评价范围而言可分成三个等级,即微观风险评价、系统风险评价和全国(或宏观)风险评价;若按环境风险评价的应用领域,则可分为自然灾害的危险评价、有毒有害化学品的生态风险评价、建设项目的环境风险评价。

2.环境风险评价的具体步骤

（1）环境风险识别

环境风险识别是在环境影响识别和工程分析的基础上进一步辨识风险影响因素。它包括两个层次:项目筛选和风险因子识别。项目筛选法一是利用核查表筛选，二是应用概率风险评价方法筛选，如德尔斐法等，对一些新的、复杂的、蕴含风险因素的项目进行筛选。经筛选后需要进行环境影响评价的项目，进行影响识别，确定有那些是可能引发重大后果的风险因子以及引发的原因。识别项目风险影响是在该项目的一般环境影响识别和工程分析的基础上，对识别出来的影响因子进一步筛选。

（2）环境风险预计

随着科学的发展，目前已有多种预测方法:如初步危险分析法、故障树和事件树分析方法等，这些风险预计的方法都可用于环境风险评价事故的计算，目前通常采用故障树法和事件树法，它们可用于定性和定量分析，能够使评价的安全性问题更加系统、准确事件树分析法是一种逻辑的演绎法，它在给定一个初因事件的情况下，分析事件可能导致的各种序列的结果，从而定性、定量地评价系统的特性，并帮助分析人员正确决策。

（3）环境风险评价

环境评价的目的是确定什么样的风险是可以接受的，因此，可以说环境风险评价是评判环境风险概率及其后果可接受性的过程，事故性风险概率分析的最终结果可以两种形式表述，即个人风险和社会风险。

二、环境风险管理。

1.环境风险管理的目的

环境风险管理的目的是建立于环境风险基础之上,在行动方案效益与其实际或潜在的风险以及降低的代价之间谋求平衡,以选择较佳的管理方案。决策的过程必须在潜在风险和现实需求之间取得平衡。

2.环境风险管理主要内容

显然，环境风险管理属于政府同时也是企业的一项重要职责，而风险管理是建立在风险评价的基础之上的，所以，首先政府应该研究制订相关的法规条例及环境风险评价的技术规定和理论方法，为合理有效开展环境风险评价提供指导和依据。其次，政府的决策者应根据评价出来的风险和可能的代价，以及预防和减少风险措施进行决策，在效益和损失面前进行权衡，同时在决策过程中要考虑公众的可接受性，让公众积极参与进来。最后是政府监督落实各种防范和预防应急处理措施的落实，形成政府监督、企业具体落实、公众参与的管理格局。

三、建议。

1.加强环境风险评价的研究，在吸收、借鉴国外环境风险评价研究成果的基础上，探索适合我国的环境风险评价的模型、方法个系统，研究制定环境风险评价的法律程序、相关政策．为在我国科学开展环境风险评价和环境风险管理提供保障。

2.将环境风险管理纳入各级政府的重要议事日程和政绩考核体系，加大责任追究力度，推动各地政府提高认识，促进监管力度的提高。促进各地形成节约能源资源和保护生态环境的产业结构和发展模式，从源头降低环境风险事件发生的可能性。

3.加强宣传教育，提高公众的环境风险意识。对存在环境风险的企业加强风险防范意识教育，要加强环境事故隐患教育，通过定期的应急处置预案的模拟演练，提高事故的应急处置的科学性、有效性，健全环境风险事件处置的应急机制。对居民开展必要的环境事故应急处置和防范知识的教育培训，培养风险意识和应急知识，做到防患于未然。

4.加强法制建设，制订有关法律、法规或条例，对潜在的环境风险源隐患的环境风险应急管理工作加强法律监督，从而为社会经济发展提供必要的环境安全保障。

5.利用科技手段，建设信息化的环境风险管理与应急系统。利用城市地理信息系统，建立环境风险源数据库，环境质量与污染源在线数据平台，构建环境风险防范系统，为事故的应急处理提供有效的技术支持。

总之，随着环境风险评价和环境风险管理研究的深入以及科技的不断发展进步，必然会促进环境风险评价和环境风险管理的新发展，为我们更好保护环境，实现人与自然和谐发展做出新贡献。

参考文献：

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