長三角土壤污染重點監管單位綜合風險評價

鞠鐵男,雷 梅*,郭廣慧,徐 源,婁啟佳,張 洋,張晉龍

長三角土壤污染重點監管單位綜合風險評價

鞠鐵男1,2,雷 梅1,2*,郭廣慧1,2,徐 源1,2,婁啟佳1,2,張 洋1,2,張晉龍1,2

(1.中國科學院地理科學與資源研究所,北京 100101；2.中國科學院大學,北京 100049)

為評價長三角土壤污染重點監管單位帶來的綜合風險,基于“源-途徑-受體”的風險評價理念,對長三角超過50年的重點行業企業,創新性地根據企業生產信息和多年自然環境信息,將“途徑”融入場地潛在污染范圍模擬方法中,并依照污染范圍對長三角受體脆弱性和場地危害性進行評價.在此基礎上,對比在產和關閉搬遷企業受體指標前后變化情況,評價環保政策管控成效.最終綜合在產企業污染范圍內的場地危害性和周邊受體脆弱性,對長三角進行縣域尺度風險分級研究,提出優先管控縣域單元.結果表明:化工和電鍍行業為長三角的支柱產業,占比高達85%以上,主要分布在東部地區.截至2020年,環保政策使長三角超過1700萬人和2.3萬km2的農用地免受更高風險,潛在污染范圍下降幅度達到42%.研究顯示,2020年長三角高風險縣區包括浦東新區、富陽區、嘉定區和張家港市等8個,屬于優先管控區域.

重點行業；污染范圍模擬；管控成效；縣域尺度；風險區劃；土壤

長三角是我國重要的工業生產基地,擁有冶煉、電鍍、化工、采礦、制革等眾多產業,2018 年工業生產總值達104369.51 億元(占全國的34.2%)[1],且工業企業分布集中,集聚著超過3萬家規模以上的污染密集型企業[2].因此,長三角城市群作為中國城市群發展的龍頭,推動長三角工業綠色創新發展對引領全國高質量發展、建設現代化經濟體系意義重大[3].

在長期工業活動的加持下,大氣污染顯著、水體環境惡化以及土壤污染加重等問題的出現,使得長三角生態環境受到一定破壞[4].長三角地區內河流眾多,水網密布,太湖流域、長江下游段、錢塘江某些河段等水體都受到了不同程度的污染[5].工業“三廢”的排放,使得局部地區農用地土壤污染物累積性較高,加之化工行業和電鍍行業企業密集,使得長三角地區重金屬和有機污染共存,土壤污染情況復雜[6].除此之外,人口規模的不斷擴大,使得人體健康風險也隨之增加[7].

區域風險評估是環境風險評估的重要組成部分,也是環境風險管理的基礎和有效手段,可為決策者確定環境風險管理的優先次序或提出更具有針對性的環境風險管控措施[8].同時,也可對區域產業結構性、布局性帶來的環境風險問題進行識別,并指導產業結構調整,同時在風險隱患識別方面也具有重要意義[9].可以更加全面的強化對環境問題的監管,對環境綜合化治理,促進社會正常穩定運轉具有積極作用.國內外學者已在受體脆弱性、環境化學壓力源、大氣、土壤和水區域風險評估方面做了大量工作,并分析了不同情景下的風險演變態勢[11-13].同時,區域生長法、格網法、信息擴散法在企業環境風險分區方法研究中也顯示出了巨大潛力[14-16].但由于空間異質性的存在,因此十分有必要對原材料、生產環節和污染物排放種類都差異較大的不同行業企業的污染邊界精細化分類,為風險管控提供科學指導[17].

傳統的風險評估方法通過構建暴露情景、暴露模型和暴露參數等復雜環節,往往不確定性較高,而且僅適用于單個場地的風險評估[18].如孔林等[19]通過大量的血液檢測樣本數據,采用單區室PBPK(生理藥代動力學)模型對貴州省赫章縣鉛鋅礦重金屬汞帶來的人體健康風險進行評價.張蒙蒙等[20]采用雙元平衡模型(DED)對J&E模型進行參數校正后,面向河北省某焦化企業苯系物進行呼吸暴露健康風險評估.但對于區域性綜合風險評估來說,復雜的且參數較多的模型適用性較低.

2019年12月中共中央、國務院印發實施的《長江三角洲區域一體化發展規劃綱要》中明確指出,要促進長三角地區生態環境的協同保護、防治和管控[21].而《工礦用地土壤環境管理辦法(試行)》中提出了“土壤污染重點監管單位”的概念,將有色金屬采選、有色金屬冶煉、石油加工、石油開采、化工、焦化、電鍍和制革等行業納入排污許可重點管理企業[22].本文以長三角土壤污染重點監管單位中涉及的行業(以下簡稱重點行業企業)為出發點,基于“源-途徑-受體”的風險評價思路,創新性的將多年自然環境因素融合到企業污染范圍模擬方法中,根據模擬結果對長三角地區受體脆弱性和場地危害性進行評價,分析長三角風險管控成效,利用評價結果對長三角縣域尺度工業風險進行綜合區劃.

1 材料與方法

長三角(長江三角洲地區)位于我國的長江下游,包括上海市、江蘇省、浙江省和安徽省,面積約為35.8萬km2,是中國經濟發展最活躍,開放程度最高的區域之一(圖1).長三角以全國2.1%的陸域面積,承載了全國11%的人口,創造了全國22%的GDP.同時,也是我國傳統的糧食產區.其處于亞熱帶季風氣候地帶,地形呈現周高中低的態勢,是中國河網密度最高的地區.

圖1 長三角位置示意

1.1 重點行業企業數據集構建

本研究的數據全部來自于公開可獲取的環境數據平臺(表1).通過數據整合與分析將所獲取的數據進行挖掘提取和整合清洗兩個步驟.包括文本分析、經緯度提取、歸類整合、規模判別、屬性統一、質量審核等環節.最終獲得的企業信息主要分為3部分,企業用地數據、受體數據和自然環境數據.

表1 長三角重點行業企業數據來源

1.2 核密度分析

核密度分析是由Rosenblatt提出的一種非參數估計方法[23],可以更好地實現距離衰減帶來的效果,可以直接反映點位置的空間分布[24].因為這種方法可以從數據集本身研究數據集的分布,不需要假設數據集的密度函數,所以可以解決參數估計性能差的問題.計算公式如下:

式中:()為核密度函數估計值;為帶寬,用于定義平滑量;為核函數;-x為估計企業到樣本企業x的距離.離越遠,x對的貢獻就越小.本文利用ArcGIS10.5對我國長三角土壤污染重點行業企業分布格局進行研究.

1.3 Jenks自然斷點法

自然斷點法是一種將一組數值優化排列后,運用聚類的思想,將數據分成不同的組,以達到分類分級的目的.該方法基于聚類分析中的單變量分類原理,在分級數確定的情況下,通過迭代計算,使每個分組之間的差異最大化,而組內差異最小化,從而對數據中的相似值進行最恰當的分組[25](自然斷點法在材料設備分類分級管理評價體系中的應用).自然斷點法是一種有效、靈活的分組方法,它不需要指定輸入和輸出變量,而是一種自適應的數據分類方法,能夠自動尋找最有效的分組方式.實現步驟如下:

(1)確定分類分組數量

(2)計算每一組數據平均值以及SDAM

(3)對確定分類數,對不同排列組合下的SDCM進行計算,并尋求最小值.

(4)計算確定分類數下的GVF,以對分類效果進行評價.

式中:X為第組的值,SDAM為數組均值的偏差平方和;SDCM為類均值的偏差平方和;GVF為方差擬合優度.

1.4 自適應企業污染范圍模擬方法

圖2 潛在污染區模擬概念模型

由于不同企業生產規模、運營時間、地理位置和周邊自然環境都會對企業污染范圍產生影響.因此,對所有企業采用統一的污染距離具有一定的不合理性.所以本文根據企業自身生產時間,規模信息以及自然環境信息構建一種自適應污染范圍模擬方法(圖2).首先,污染范圍模擬考慮了《農用地土壤污染狀況詳查點位布設技術規定(征求意見稿)》[26]中的不同行業類型、生產時間、降水和風向等信息.假定受風向影響的范圍為橢圓,而受風以外因素影響的區域為圓形.具體行業類型污染范圍參照附件中的附表1,模型步驟參考Chen等[27]的研究.

1.5 場地區域綜合風險評價框架和方法

當前的風險評估依賴于場地實地采樣調查、人工上報等手段,這意味著進行大尺度區域風險評估需要消耗巨大的人力、物力和財力.同時,不同行業污染機制各異,企業規模、污染物毒性和生產時間等因素,以及區域受體分布的差異也會影響企業帶來的風險.所以本研究以“源-途徑-受體”的思想構建一套場地區域綜合風險評價框架(圖3),可實際應用于不同行業和地區的場地風險評價.

本文的區域綜合風險評價()以單個場地為單元,擴展到長三角各個縣域,將各個縣域場地污染范圍融合,并對污染范圍內的受體脆弱性()和場地危害性()進行評價,將結果進行歸一化處理().

本文利用線性函數歸一化使評價結果映射到[0,1]之間[28],具體公式如下:

式中:為歸一化結果;為擬歸一化數據;max和min表示當前數據中最大值和最小值.

受體脆弱性評價選擇人口數量(PN)、農用地面積(AA)、道路長度(RL)和水系長度(DL)以縣域尺度為單元,對企業污染范圍內的受體進行統計,并分析受體脆弱性,公式如下:

場地危害性評價選擇企業生產年份(PY)、規模(SC)和污染物毒性(PT),具體污染物種類參照《土壤污染重點行業企業篩選原則》[29]中行業小類主要污染因子,污染物毒性參照《建設用地土壤污染風險評估技術導則》(HJ 25.3-2019)中“表 B.1 部分污染物的毒性參數”[30].其中,企業生產年份(PY)計算方式分為兩種情況,若為在產企業,則生產年份為起始年份至2020年,若為關閉搬遷企業,則生產年份為起始年份至關閉年份.規模(SC)的量化方式是將大、中、小、微四類規模的企業分別量化為4,3,2,1.首先以單個場地為單元篩選污染物毒性最高的污染因子,再進行縣域內場地指標統計,對場地危害性進行分析,公式如下:

場地綜合風險評價公式如下:

圖3 區域綜合風險評價框架

2 結果與分析

2.1 長三角重點行業企業分布特征

長三角是我國重點行業企業最為發達和集聚度最高的區域,資本和技術密集型產業集群發展.重點行業企業主要分布在長三角東部及東南部地區,行業類型以化工和電鍍為主,兩個行業企業數量占據長三角重點行業企業總數的86%左右(圖4).其中,化工行業占比最大為59%,電鍍行業占比則在27%左右.在環保政策的加持下,截至2020年,長三角重點行業關閉搬遷企業數量占比超過45%.

受制于技術、市場、原材料、交通等多重因素,長三角是我國化工行業最為集中的地區[31],化工行業基本充斥在長三角各個城市.而在上海、杭州、寧波及蘇錫常城市圈,以及浙東南沿海發展帶化工企業密度最高.目前,長三角化工企業關閉搬遷比例為42%.電鍍行業與化工行業的分布相似,但顯示出更高的聚集性.由于電鍍企業的布局對制造業、電子行業具有極高的依附性[32],且屬于高能耗產業,這便決定了電鍍企業只會在經濟發達并能夠提供充沛電力的地區形成產業規模[33].正因如此,長三角的電鍍企業在我國的占比已達到40%;在2020年,長三角區域內部超過47%的電鍍企業已經關閉搬遷.作為典型的勞動密集型產業,制革行業主要分布在嘉興西部、湖州東部及溫州中部,數量約占4.3%左右.有色金屬冶煉行業與有色金屬采選行業集中地具有較大差別,前者主要分布在長三角東部,后者則集中在安徽省銅陵市、合肥市、蕪湖市和池州市,兩個行業企業總數占比5.7%.石油加工行業與化工行業分布較為相似,企業數量占比3.7%左右,而焦化和石油開采行業在長三角地區數量較少,占比在0.3%以下.

圖4 長三角土壤污染重點行業企業分布

2.2 長三角縣域風險評價

2.2.1 長三角重點行業企業潛在污染范圍模擬 根據長三角多年自然環境和企業生產信息,模擬出2020年企業潛在污染范圍和面積(圖5).采用情景分析法,通過對比所有企業(在產企業和關閉搬遷企業)和在產企業的潛在污染范圍,來體現環境管控措施帶來的成效.總體來看,所有企業和在產企業的污染范圍分別是45953和26659km2,兩者之比達到1.72.其中,上海和杭州污染面積減小1000km2以上,宿州、毫州和鎮江污染面積下降超過60%.目前,長三角在產重點行業企業污染范圍排名前5的城市為上海、杭州、蘇州、寧波和金華.上海市污染范圍基本都在除崇明區以外的長江以南地區.其中,64%來自化工行業,28%來自電鍍行業.杭州市受污染區集中在中東部,化工行業貢獻率為70%,電鍍行業貢獻率為21%.對于蘇州和寧波來說,電鍍行業污染范圍貢獻率分別為40%和46%,而化工行業貢獻率為53%和43%.金華市的污染范圍則66%來自化工行業,26%來自電鍍行業.

圖5 長三角企業潛在污染范圍和面積

2.2.2 長三角縣域尺度受體脆弱性評價 根據長三角2020年重點行業企業污染范圍,對在產企業和所有企業影響的人口數量、農用地面積、道路長度和水系長度進行識別、評價并歸一化.對比在產企業和所有企業污染范圍內的受體發現,在國家和地方環保政策的綜合作用下,長三角風險受體顯著降低,使1700萬人口免除了更高的重點行業企業環境風險,以及23 000km2的農用地減小了受污染的可能(表2).

表2 2020年在產和所有重點行業企業污染范圍內受體變化

2020年長三角農用地高風險地區以杭州市為主,包括余杭區、富陽區和蕭山區為農用地風險最高的地區,其次為武進區和奉賢區.在人體健康風險評估和道路風險評估中,高風險區以上海市為主,其中浦東新區為兩項評估中風險最大的區域.張家港市、江陰市和京口區縣是水系風險排名前三的區域.綜合4類受體總風險,長三角受體脆弱性排名前5的地區為浦東新區、余杭區、江陰區、張家港市和武進區(圖6).

圖6 長三角在產企業縣域尺度受體脆弱性評價

2.2.3 場地危害性評價 場地危害性評價是綜合企業運營時間、規模和污染物毒性的評價結果.如圖7所示,2020年共有9個區域在產企業危害性評分超過0.5,包含在杭州、上海、蘇州和紹興4市.20世紀60年代,杭州市的定位為“綜合性工業城市”,這個階段杭州工業以蕭山鄉鎮工業最為出名[34].由于杭州市化工行業的運營時間較長且污染物毒性大,使得其危害性得分超過0.5的區域包括富陽區和蕭山區.上海作為中國化學工業的發祥地,化工企業的數量多且規模大[35].評價結果顯示,上海市的嘉定區、金山區、浦東新區和松江區的場地危害性較大.而蘇州的鄉鎮工業已有超過60a的歷史[36],目前在產的重點行業企業中化工行業占比達到54%,電鍍行業占比為40%,25%的重點行業企業生產時間超過20a,使得張家港市和常熟市場地危害性得分超過0.5.此外,紹興市的上虞區在產企業危害性得分也較高,為0.56.

圖7 長三角縣域尺度場地危害性評價

圖8 2020年長三角綜合風險區劃

2.3 長三角縣域風險區劃

根據長三角2020年縣域尺度受體脆弱性和場地危害性評價結果,利用自然斷點法將長三角土壤污染重點行業企業綜合風險大于0.4的判斷為高風險,介于0.1～0.4之間的為中風險,小于0.1的為低風險.如圖8結果顯示高和中風險地區主要分布在長三角企業集中且人口密集的中東部.在長三角307個縣中,存在8個高風險縣區,33個中風險縣區和266個低風險縣區.其中,高風險縣區分布在杭州(37.5%)、上海(25%)、蘇州(25%)和無錫(12.5%)4個市.安徽省則均為低風險地區.

3 討論

我國工業場地涉及的行業眾多,不同行業的場地風險評估模式可能存在差異[37].準確的污染范圍是評價企業造成風險的前提.以往的許多研究對污染范圍的評定較為粗放,難以精確判斷受體是否受到污染源影響[38-39].本文在考慮風險源和受體空間關系的同時,根據長三角不同行業企業信息及自然環境信息對企業污染范圍進行模擬,解析了“途徑”因素對企業污染范圍的影響,這對綜合風險評價來說更具有合理性,能夠為區域環境風險區劃與宏觀決策提供科學依據.

環境風險評估是預防和控制污染的有效手段[40],也是減少各種人為活動對環境的影響以實現可持續發展的工具[41].工業環境風險的發生是多種因素綜合作用的結果[42].自1989年《環境保護法》的頒布,截至目前國家已經出臺了許多包括針對行業和區域的風險管控措施[43].本文所考慮的風險源是長三角在產企業,綜合來看,長三角重點行業企業環境風險已經持續改善.根據本文的企業數據庫,目前,長三角超過40%的企業已經關閉搬遷,且都是工藝較為落后企業,這些企業往往具有更大的污染物排放量.所以,從實際情況來看,長三角風險防控成效顯著.

由于數據的局限性,本文并未考慮到各個企業具體的產量信息以及煙囪的高度,這些因素都是影響企業污染范圍的重要因素,這對污染范圍模擬帶來了不確定性.另外在綜合風險評價方法上,區域環境風險評估存在多種不確定性,傳統的風險評估方法難以適用[44].目前許多學者在綜合風險評估時對受體環境風險定量化、具體化及操作性等方面均存在不足之處,無法將不同受體種類的重要程度進行區分[45-46].本文在受體脆弱性評價中同樣面臨這個問題,所以將人口、農用地、道路和水系4種受體指標進行平均求和計算,對受體的重要程度未做區分,將會在后續的研究中分別對不同受體進行長時序風險評價.縣域尺度的評價單元可能會在一定程度上同化或掩蓋受體脆弱性的差異,在今后的研究中會以更小的尺度為單元進行風險評價.本文主要針對企業大氣污染進行綜合風險評價,沒有考慮到廢水和固體廢物所帶來的風險,在今后的研究中將進一步細化和豐富.

4 結論

4.1 我國長三角重點行業企業以化工和電鍍行業為主,兩者占據長三角重點行業企業數量的90%以上,主要分布在長三角東部地區,熱點城市在上海、杭州、寧波和常州.

4.2 截至2020年,長三角重點行業企業污染范圍下降42%,其中,化工和電鍍兩個行業污染范圍下降面積占所有重點行業下降面積的占比達到83%.

4.3 長三角受體風險在環保政策的作用下明顯減小,污染范圍內受影響農用地面積、人口數量、道路長度和水系長度分別降低61.5%、27.2%、41.83%和5%.

4.4 在受體脆弱性和場地危害性的綜合作用下,2020年我國長三角高、中風險區縣共有41個,占比13.4%.其中,風險排名前5的區縣為浦東新區、富陽區、嘉定區、張家港市和蕭山區.

4.5 長三角應重點強化化工和電鍍行業污染防控,推進重點區域企業污染范圍內環境風險管控,合理布局環境風險企業集中區,并加快高風險區域產業結構調整,淘汰落后產能,實現工藝水平有效轉型升級.同時,高風險企業全部進入園區,并加大對危險化學品的使用和管理,實現動態全流程風險預警防范,有效避免和減小企業周邊敏感受體風險.

[1] 國家統計局.中國統計年鑒(2019) [M]. 北京:中國統計出版社, 2019.

National Bureau of Statistics of China. China statistical yearbook [M]. Beijing: China Statistics Press, 2019.

[2] 韓 旭,豆建民.長三角一體化能重塑污染產業空間布局嗎? [J]. 中國環境管理, 2022,14(3):88-96.

Han X, Dou J M. Can the integration of Yangtze River Delta reshape the spatial distribution of pollution industry? [J]. Chinese Journal of Environmental Management, 2022,14(3):88-96.

[3] 馬志強,王 琰,蘇佳璐.長三角城市群工業綠色創新效率時空發展特征及動態演變分析[J]. 科技進步與對策, 2023,40(7):57-67.

Ma Z Q, Wang Y, Su J L. Spatial-temporal development characteristics and dynamic evolution of industrial green innovation efficiency in the urban agglomerations of Yangtze River Delta [J]. Science & Technology Progress and Policy, 2023,40(7):57-67.

[4] 張 慧,高吉喜,宮繼萍,等.長三角地區生態環境保護形勢、問題與建議[J]. 中國發展, 2017,17(2):3-9.

Zhang H, Gao J X, Gong J P, et al. Current situation,problems and suggestions on ecological environment protection in the Yangtze River Delta region [J]. China Development, 2017,17(2):3-9.

[5] 韓龍飛,許有鵬,楊 柳,等.近50年長三角地區水系時空變化及其驅動機制[J]. 地理學報, 2015,70(5):819-827.

Han L F, Xu Y P, Yang L, et al. Temporal and spatial change of stream structure in Yangtze River Delta and its driving forces during 1960s～2010s [J]. Acta Geographica Sinica, 2015,70(5):819-827.

[6] 宋志曉,劉瑞平,魏 楠,等.長三角地區土壤環境問題及協同管控對策研究[J]. 環境科學與管理, 2021,46(8):15-19.

Song Z X, Liu R P, Wei N, et al. Soil environmental problems and cooperative management countermeasures in Yangtze River Delta region [J]. Environmental Science and Management, 2021,46(8): 15-19.

[7] 李嘉藝,孫 璁,鄭 曦.基于適應性循環理論的區域生態風險時空演變評估:以長江三角洲城市群為例[J]. 生態學報, 2021,41(7): 2609-2621.

Li J Y, Sun C, Zheng X. Assessment of spatio-temporal evolution of regionally ecological risks based on adaptive cycle theory:a case study of Yangtze River Delta urban agglomeration [J]. Acta Ecologica Sinica, 2021,41(7):2609-2621.

[8] 賀桂珍,呂永龍.風險地圖—環境風險管理的有效新工具[J]. 生態毒理學報, 2012,7(1):1-9.

HE G Z, LV Y L. Environmental risk mapping:a new effective instrument for environmental risk management [J]. Asian Journal of Ecotoxicology, 2012,7(1):1-9.

[9] 于 露,車前進.基于GIS的區域環境風險綜合評價——以珠海市為例[J]. 環境與發展, 2019,31(6):7-9.

Yu L, Che Q J. Comprehensive evaluation of regional environmental risk based on GIS―Taking Zhuhai City as an example [J]. Environment and Development, 2019,31(6):7-9.

[10] 盧 蔚.區域重點行業環境風險源分析與管理策略研究——以深圳市坪山區為例[D]. 深圳:深圳大學, 2019.

Lu W. Study on environmental risk source analysis and management strategy of regional key industry-take shenzhen pingshan district as an example [D]. Shenzhen: Shenzhen University, 2019.

[11] Zabeo A, Pizzol L, Agostini P, et al. Regional risk assessment for contaminated sites Part 1: Vulnerability assessment by multicriteria decision analysis [J]. Environment International, 2011.37(8):1295- 1306.

[12] Giubilato E, Zabeo A, Critto A, el al. A risk-based methodology for ranking environmental chemical stressors at the regional scale [J]. Environment International, 2014,65:41-53.

[13] 陳佳璇,郭麗婷,藺文亭,等.京津冀區域環境風險特征與演變態勢研判[J]. 環境影響評價, 2018,40(5):7-12.

Chen J X, Guo L T, Lin W T, et al. Study on Characteristics and Evolvement Trend of Environmental Risks in Beijing-Tianjin-Hebei Region [J]. Environmental impact assessment, 2018,40(5):7-12.

[14] 周夏飛,曹國志,於 方,等.黃河流域水污染風險分區[J]. 環境科學, 2022,43(5):2448-2458.

Zhou X F, Cao G Z, Yu F, et al. Risk zoning of water pollution in the Yellow River Basin [J]. Environmental Science, 2022,43(5):2448- 2458.

[15] 王 思,張志嬌,余 璇,等.基于網格化的區域突發環境事件風險分區研究[J]. 環境科學與技術, 2021,44(5):220-228.

Wang S, Zhang Z J, Yu X, et al. Risk zoning of regional environmental emergency based on gridded method [J]. Environmental Science & Technology, 2021,44(5):220-228.

[16] 朱惠琴,席 磊,郭梅修,等.基于信息擴散法的區域規劃環境風險評價方法探討[J]. 環境科學與管理, 2011,36(9):159-163.

Zhu H Q, Xi L, Guo M X, et al. Discussion on the method for regional planning environmental risk assessment based on information diffusion method [J]. Environmental Science and Management, 2011,36(9):159-163.

[17] 譚海劍,黃祖照,楊巧玲.遺留工業地塊土壤污染詳細調查布點密度探討:基于邊際效益遞減原理[J]. 環境保護科學, 2021,47(6):140-144.

Tan H J, Huang Z Z, Yang Q L. Optimal grid sampling density of soil pollution survey in residual industrial sites—based on principle of diminishing marginal benefits [J]. Environmental Protection Science, 2021,47(6):140-144.

[18] 喬 斐,王錦國,鄭詩鈺,等.重點區域建設用地污染地塊特征分析 [J]. 中國環境科學, 2022,42(11):5265-5275.

Qiao F, Wang J G, Zheng S Y, et al. Characterization of contaminated construction sites in key regions [J]. China Environmental Science, 2022,42(11):5265-5275.

[19] 孔 林,劉杰民,韋 艷,等.貴州省典型鉛鋅礦區居民血液總汞和甲基汞暴露及健康風險模型預測評估[J]. 環境科學研究, 2021,34(6): 1499-1508.

Kong L, Liu J M, Wei Y, et al. Total mercury and methyl mercury in blood of inhabitant and their associated modelling prediction evaluation in typical lead-zinc mining region, Guizhou Province, China [J]. Research of Environmental Sciences, 2021,34(6):1499-1508.

[20] 張蒙蒙,張超艷,郭曉欣,等.焦化場地包氣帶區土壤苯的精細化風險評估[J]. 環境科學研究, 2021,34(5):1223-1230.

Zhang M M, Zhang C Y, Guo X X, et al. Refined risk assessment of soil benzene in unsaturated zone of coking site [J]. Research of Environmental Sciences, 2021,34(5):1223-1230.

[21] 中共中央,國務院.長江三角洲區域一體化發展規劃綱要[EB/OL]. 北京:國務院, (2019-12-01)[2023-03-02].http://www.gov.cn/ zhengce/2019-12/01/content_5457442.htm.

[22] 生態環境部.工礦用地土壤環境管理辦法(試行)(生態環境部第3號令) [EB/OL]. 北京:生態環境部,(2018-05-13)[2023-03-02].https: //www.mee.gov.cn/gzk/gz/202112/t20211211_963802.shtml.

[23] Rosenblatt M. Remarks on some nonparametric estimates of a density function [J]. The Annals of Mathematical Statistics, 1956,27(3): 832-837.

[24] Anderson T K. Kernel density estimation and K-means clustering to profile road accident hotspots [J]. Accident Analysis & Prevention, 2009,41(3):359-364.

[25] 黃 起,李敬平,鄭 崢,等.自然斷點法在材料設備分類分級管理評價體系中的應用[J]. 住宅與房地產, 2023,(11):44-48.

Huang Q, Li J P, Zheng Z, et al. Application of natural breakpoint method in classification management evaluation system of materials and equipment [J]. Housing and Real Estate, 2023,(11):44-48.

[26] 生態環境部.農用地土壤污染狀況詳查點位布設技術規定(征求意見稿) [EB/OL]. 北京:生態環境部. (2020-03-22) [2023-03- 02].https://www.doc88.com/p-20029051162472.html.

Ministry of Ecology and Environment. Detailed investigation of agricultural land soil pollution point layout technical regulations (draft). Beijing: Ministry of Ecology and Environment. (2020-03-22) [2023-03-02]. https://www.doc88.com/p-20029051162472.html.

[27] Chen M L, Cai H Y, Wang L, et al. Grid-scale regional risk assessment of potentially toxic metals using multi-source data [J]. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2022,11(8):427.

[28] 楊寒雨,趙曉永,王 磊.數據歸一化方法綜述[J]. 計算機工程與應用, 2023,59(3):13-22.

Yang H Y, Zhao X Y, Wang L. Review of data normalization methods [J]. Computer Engineering and Applications, 2023,59(3):13-22.

[29] 生態環境部.土壤污染重點行業企業篩選原則[EB/OL]. 北京:生態環境部. (2019-05-05)[2023-03-02]https://www.doc88.com/p- 8781736013105.html.

Ministry of Ecology and Environment. Screening principles of key industries of soil pollution enterprises [EB/OL]. Beijing: Ministry of Ecology and Environment. (2019-05-05) [2023-03-02].

[30] HJ 25.3-2019 建設用地土壤污染風險評估技術導則[S]. HJ 25.3-2019 Technical guidelines for risk assessment of soil [S].

[31] 鄒 輝,段學軍.長江沿江地區化工產業空間格局演化及影響因素[J]. 地理研究, 2019,38(4):884-897.

Zou H, Duan X J. Spatial evolution of chemical industry and its influencing factors in the regions along the Yangtze River [J]. Geographical Research, 2019,38(4):884-897.

[32] Li K, Wang J Y, Zhang Y W. Heavy metal pollution risk of cultivated land from industrial production in China:spatial pattern and its enlightenment [J]. Science of the Total Environment, 2022,828: 154382.

[33] Liu W, Shen J, Wei Y D, et al. Environmental justice perspective on the distribution and determinants of polluting enterprises in Guangdong, China [J]. Journal of Cleaner Production, 2021,317: 128334.

[34] 王 罡.杭州經開區生態工業發展研究[D]. 杭州:浙江工業大學, 2013.

Wang G. Technical research on eco-industrial development in Hangzhou economic& technological development area [D]. Hangzhou: Zhejiang University of Technology, 2013.

[35] 楊盛平,汪碧澄.勇攀石化新高地擊楫中流再出發上海石油和化學工業“十四五”規劃展望[J]. 上海化工, 2021,46(3):3-4.

Yang S P, Wang B C. Looking forward to the “Tenth Five-Year Plan” of Shanghai petroleum and chemical industry after hitting the middle stream in the new highland of Yongpan Petrochemical Company [J]. Shanghai Chemical Industry, 2021,46(3):3-4.

[36] 曹彥斌.改革開放后蘇州小城鎮總體規劃編制演變研究[D]. 蘇州:蘇州科技大學, 2018.

Cao Y B. Research on the development of Suzhou small town master plan after reform and opening up [D]. Suzhou: Suzhou University of Science and Technology, 2018.

[37] Yeboah J, Mcclelland R L, Polonsky T S, et al.Comparison of Novel Risk Markers for Improvement in Cardiovascular Risk Assessment in Intermediate-Risk Individuals [J]. Jama-Journal of the American Medical Association, 2012,308(8):788-795.

[38] 王英剛,谷成陽,蘇一鳴,等.我國東北某鉛鋅礦礦區周邊農田土壤鉛暴露的兒童健康風險評估[J]. 沈陽大學學報(自然科學版), 2022, 34(5):346-353.

Wang Y G, Gu C Y, Su Y M, et al. Risk assessment of children exposed to lead in soil around a lead-zinc mine in northeast China [J]. Journal of Shenyang University (Natural Science), 2022,34(5):346-353.

[39] 楊文武.化工企業周邊土壤中二噁英的分布特征及健康風險評估[D]. 南京:南京理工大學, 2019.

Yang W W. Distribution and health risk assessment of dioxins on soil around a chemical company [D]. Nanjing: Nanjing University of Science & Technology, 2019.

[40] Han R R, Zhou B H, An L Y, et al. Quantitative assessment of enterprise environmental risk mitigation in the context of Na-tech disasters [J]. Environmental Monitoring and Assessment, 2019,191 (4):210.

[41] Hatefi, Basiri, Tamo?aitien?. An evidential model for environmental risk assessment in projects using dempster–shafer theory of evidence [J]. Sustainability, 2019,11(22):6329.

[42] Jia C, Yuan Z W, Huang L. Environmental risk source management system for the petrochemical industry [J]. Process Safety and Environmental Protection, 2014,92(3):251-260.

[43] 田 濤,李 闖,高海龍.江蘇省電鍍園區環境規范化管理研究[J]. 電鍍與涂飾, 2019,38(24):1377-1382.

Tian T, Li C, Gao H L. Study on environmental standardization management of electroplating parks in Jiangsu Province [J]. Electroplating & Finishing, 2019,38(24):1377-1382.

[44] 萬詠詠.基于“源-途徑-受體”的多尺度有色金屬工業場地潛在風險評估[D]. 華中農業大學, 2022.

Wan Y Y. Potential risk assessment of multi-scale nonferrous metal industrial sites based on “source-path-receptor”[D]. Wuhan: Huazhong Agricultural University, 2022.

[45] 毛嘉玲,楊 潔,邵智娟,等.基于受體易損性評估的區域環境風險應急管理[J]. 蘇州科技大學學報(自然科學版), 2022,39(2):53-61.

Mao J L, Yang J, Shao Z J, et al. Regional environment risk emergency management based on the vulnerability assessment of rhe receptors [J]. Journal of Suzhou University of Science and Technology (Natural Science Editon), 2022,39(2):53-61.

[46] 謝興勇,祖 維,劉雪梅,等.基于受體易損性評估的突發事故環境風險應急管理研究[J]. 環境污染與防治, 2013,35(12):92-96.

Xie X Y, Zu W, Liu X M, et al. Environmental risk management of sudden accident based on vulnerability assessment [J]. Environmental Pollution & Control, 2023,35(12):92-96.

Comprehensive risk assessment of key supervision units of soil pollution in Yangtze River Delta.

JU Tie-nan1,2, LEI Mei1,2*, GUO Guang-hui1,2, XU Yuan1,2, LOU Qi-jia1,2, ZHANG Yang1,2, ZHANG Jin-long1,2

(1.Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China；2.University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China),, 2023,43(12)：6490～6499

To evaluate the comprehensive risk of key regulatory units of soil pollution in the Yangtze River Delta, based on the risk assessment concept of "source pathway receptor", this paper innovatively integrated the "pathway" into the simulation method of potential pollution scope of the site for key industry enterprises over 50 years of history according to the production information of enterprises and years of natural environment information and evaluates the vulnerability of receptors and site hazards in the Yangtze River Delta according to the pollution scope. On this basis, this study compared the change of the receptor index of relocation enterprises before and after production and closure to evaluate the effect of environmental protection policy control. Finally, based on the site hazards and the vulnerability of peripheral receptors within the pollution range of the production enterprises, we constructed the risk classification at the county scale in the Yangtze River Delta and proposed priority control of county units. The results show that the chemical industry and electroplating industry are the pillar industries of the Yangtze River Delta, accounting for more than 85%, mainly distributed in the eastern region. By 2020, implementing environmental protection policies has effectively safeguarded environmental protection policies that more than 17 million people and protected approximately 23000km2of agricultural land in the Yangtze River Delta from higher risks, reducing potential pollution by 42%. The study identified eight high-risk counties as priority control areas in the Yangtze River Delta in 2020, including Pudong New Area, Fuyang District, Jiading District, Zhangjiagang City, and Xiaoshan District.

key industry；pollution range simulation；control effectiveness；county scale；risk division；soil

X53

A

1000-6923(2023)12-6490-10

鞠鐵男,雷 梅,郭廣慧,等.長三角土壤污染重點監管單位綜合風險評價 [J]. 中國環境科學, 2023,43(12):6490-6499.

Ju T N, Lei M, Guo G H, et al. Comprehensive risk assessment of key supervision units of soil pollution in Yangtze River Delta [J]. China Environmental Science, 2023,43(12):6490-6499.

2023-04-28

國家重點研發計劃項目(2018YFC1800100);國家自然科學基金資助項目(42277475)

* 責任作者, 研究員, leim@igsnrr.ac.cn

鞠鐵男(1992-),男,黑龍江哈爾濱人,博士后,主要從事企業用地和農用地污染數據挖掘.發表論文10余篇.jutn.19b@igsnrr.ac.cn.