摘要：环境模型方法是化学品风险评估中经常使用的方法。环境模型可提供化学品的浓度、归趋和主要迁移转化途径等信息，目前已被广泛应用于各类环境系统中。本文对该方法使用的一般步骤进行介绍，并对我国的环境模型工作提出了几点建议。
关键词：环境模型；风险评估；环境系统
中图分类号：X820.4文献标识码：A文章编号：1007-0370（2013）12-0096-03
1引言
环境模型方法是风险评估中非常重要的方法。尤其对于新化学品和新环境条件的风险评估，环境模型是唯一的选择[1]。当对实际系统的操作无法进行时，也需要用模型来模拟系统[2]。另外，监测数据仅能提供瞬时浓度的信息，无法给出在风险评估工作中需要的平均浓度等数据，而环境模型方法可对此进行有力补充。目前，环境模型已被广泛用于各类环境系统中，例如实验室中进行的化学品暴露试验模型[3]，植物模型[4]，地下水模型[5]，湖泊模型[6-8]，河流模型[9]，生物积累模型[10]，海洋环境模型[11]，包括欧洲和美国的大范围区域模型[12]以及全球模型[13]。Undeman指出，每个环境系统均需建立独立的模型进行描述，没有在各个环境系统中普遍适用的模型[14]。因此，在化学品风险评估工作中仍需考虑每个系统的特殊性，在每个环境系统中建立特定模型来对化学品的浓度和迁移转化途径进行描述。
环境系统建模的一般步骤为：a）通过QSAR（quantitative structure-activity relationship）或者实验方法得出化学品的理化性质；b）对环境系统进行量化描述；c）确定化学品流入流出环境系统的途径，确定环境系统内部各组分之间的迁移途径；d）列出每个介质中化学品的质量平衡方程，并将其转化为计算机语言；e）查阅文献或者通过实验获得各参数的初始值，代入方程中进行计算；f）评估计算结果对环境的影响。可见，建立一个合理的环境模型并使用其讨论化学品的环境风险，需要综合化学、环境化学、生物学、计算数学、系统动力学、生态学和毒理学等领域的知识。
我国的环境模型工作起步较晚，目前未见可直接在风险评估中使用的软件。本文最后对我国的环境模型工作提出几点建议。
2环境模型建立的一般步骤
2.1确定化学品的理化性质
环境模型中需要首先了解化学品的理化性质，其参数主要包括正辛醇-水分配系数和空气-水分配系数等。这些参数可通过实验方法测定，也可通过EPI Suite等软件来计算。若两种方法得出的数据均可获得时，研究人员一般选择使用实验方法得出的数据[15]。另外一种经常被用来计算分配系数的方法为pp-LFER方法（Poly-parameter linear free energy relationship）[16，17]。
2.2环境系统的描述
选择化学品可能排放的环境系统，确定其参数。需要注意，不同环境系统需使用不同种类的参数进行描述，例如热带环境中温度变化缓慢，其对化学品的影响远不及温带环境，因此在温带环境中需要对温度这一参数进行逐月甚至逐周细化，而在热带环境中仅需输入年平均温度；又如湖泊、河流和海洋环境中水相的体积需根据沿岸监测站的水位来确定，而在地下水环境中水相的体积可认为恒定。
为了准确描述环境系统，一般需进行实地测量，但在现有条件下，偏远地区和气候恶劣的环境中无法开展。因此有时需根据卫星图片来确定环境参数。
2.3判断化学品流入、流出环境系统和在环境系统内部迁移的途径
根据化学品的使用方式和理化性质，确定其流入环境系统的途径。化学品流入环境系统的方式可分为直接流入和间接流入。例如，农药的喷洒为直接流入，而船体表面防腐剂的分解并进入海水中可列为间接流入。通常直接流入方式易于判断，而简接流入方式不易察觉。但在某些环境中化学品主要以简接流入方式流入环境中，因此在建模时应特别小心，首先应列出化学品所有可能的流入途径，然后经过计算剔除对计算结果影响很小的流入途径。
化学品流出环境系统的途径一般包括化学品的转化（常为化学品的降解）和平流输出。用于描述化学品转化的参数为半衰期或一级反应速率常数。同样，在计算中应首先使用实验测得的数据。平流输出包括水的输出和底泥的埋藏等，详见参考文献[18]，其参数涉及气象学、水文学和沉积学等学科。在大多数情况下，这些参数缺乏实测值，只能根据经验和其他环境系统中的典型值估算。
化学品在环境系统内部迁移的途径十分复杂，需对环境系统进行详细考察后再结合生态学、水文学、气象学和生理学等学科知识进行判断。一般来说，相互接触的介质之间才存在化学品的迁移，因此在判断迁移途径时仅需确定与某一介质接触的其他介质便可。
2.4列出每个介质中化学品的质量平衡方程，并将其转化为计算机语言
质量平衡方程的一般形式为：
其中M为化学品的质量，mol；t为时间，h。
目前大多数模型均采用逸度来代替浓度来描述质量平衡方程。将上述方程用逸度形式表示：
上式即为环境模型中最基本的质量平衡方程。对于复杂的环境系统，需要很多方程来进行描述，例如描述波罗的海化学品归趋的POPCYCLING-BALTIC模型中，使用了85个微分方程[11]。
将方程（组）输入计算机中时，若模型较为简单，可使用一些较直观的免费软件来进行。这类软件包括Stella和Vensim PLE。此类软件中的计算方法较少，应用限制较多。若模型比较复杂，这类软件就难以完成计算任务，需购买高端的专业软件来进行，包括Vensim的专业版和Powersim的专业版等。系统动力学软件的优点在于其丰富的可视化功能使模型便于理解。建模者也可使用基本的程序设计软件来将模型输入计算机中，这类软件包括MATLAB（Simulink）和C++ Builder等，但其缺点在于程序太长和模型中参数较多时难以被理解。
2.5确定各参数的初始值，并代入方程中进行计算
将2.1～2.3步骤中确定的所有数据输入在计算机中已建好的程序中。简单的微分方程组可解出其解析解；而当方程组的解析解无法给出时，可使用数值分析的方法得到数值解。方程组数值解的计算速度与计算机硬件和算法相关，而计算精度与步长和设定的结束时间相关。判断使用何种算法时，不仅需要用到计算数学的相关知识，也需要用生态学和化学等专业的知识对方程组可能产生的结果进行初步判断，进而确定算法。例如在描述非挥发性且易生物降解的有机物大量排入水中的环境模型中，有机物在水和沉积物中的浓度变化非常迅速，而在大气环境中的浓度变化可以忽略，因此可判断方程组为刚性方程组，首先采用刚性解法进行求解[19]。在计算精度方面，步长越小，模型的仿真时间越长，计算结果越精确，但同时计算精度的提高会延长计算时间。如何在模型的计算速度和精度之间进行权衡，需要建模者根据以往经验和文献资料来综合考虑。
2.6评估计算结果对环境的影响
模型的计算结果可通过很多角度来进行分析。最直观的方法为将系统达到稳态或者亚稳态时各环境介质中的浓度和毒理实验所获得的效应浓度进行对比，得出化学品对环境中生物的影响。模型的计算结果还可给出化学品的主要迁移转化途径、化学品在环境系统中的归趋、环境系统达到稳态的时间、环境系统对化学品排放的敏感性和环境系统的稳定性等信息。
3结论和展望
综上所述，环境模型是风险评估工作中的重要环节，尤其对复杂环境系统和新化学品来说，环境模型是风险评估的唯一方法。环境系统建模的过程需要综合不同学科的专业知识，对建模者要求较高。而我国的环境模型工作起步较晚，监测数据的缺乏也制约了模型的应用。
未来我国相关领域的工作需从以下两个方面进行：
a）完善我国环境系统的参数描述。结合气象学、水文学、海洋科学、气候学、地理学和城市规划等学科中已有的数据，构建我国环境系统的公开数据库，使建模者可以迅速获得所研究的环境系统的参数。
b）开发与我国相关的环境系统软件。目前国外很多研究者已将描述特定区域的环境模型做成免费软件，以便更多的研究者进行应用。但其对新的环境系统，尤其是在我国特殊的环境系统下常常不适用。因此开发与我国相关的环境系统软件，也会使基于环境模型的风险评估方法得到广泛应用。
参考文献
[1]VAN LEEUWEN C J， VERMEIRE T G. Risk assessment of chemicals： an introduction[M]. 2nd ed. Dordrecht： Springer， 2007.
[2]FORD A.环境模型：环境系统的系统动力学模型导论[M].唐海萍史培军，译.北京：科学出版社，2009.
[3]HUANG Guo-lan， HOU Shao-gang， WANG Lei， et al. Distribution and fate of nonylphenol in an aquatic microcosm[J]. Water Research， 2007， 41（20）： 4630-4638.
[4]UNDEMAN E， CZUB G， MCLACHLAN M S. Addressing temporal variability when modeling bioaccumulation in plants[J]. Environmental Science & Technology， 2009， 43（10）： 3751-3756.
[5]FAN C， CHEN Y-c， MA H-w， et al. Comparative study of multimedia models applied to the risk assessment of soil and groundwater contamination sites in Taiwan[J]. Journal of Hazardous Materials， 2010， 182（1）： 778-786.
[6]BOGDAL C， SCHERINGER M， SCHMID P， et al. Levels_fluxes and time trends of persistent organic pollutants in Lake Thun， Switzerland： combining trace analysis and multimedia modeling[J]. Science of the Total Environment， 2010， 408（17）： 3654-3663.
[7]ETHIER L A， LEAN R E， SCHEUHAMMER M A， et al. Predicting Mercury concentrations and fluxes in the water column and sediment of lakes with a limited dataset[J]. Environmental Toxicology and Chemistry， 2010， 29（7）： 1457-1465.
[8]SOMMERFREUND K J， GANDHI N， DIAMOND L M， et al. Contaminant fate and transport in the Venice Lagoon： Results from a multi-segment multimedia model[J]. Ecotoxicology and Environmental Safety， 2010， 73（3）： 222-230.
[9]AO J T， CHEN J W， TIAN F L， et al. Application of a level IV fugacity model to simulate the long-term fate of hexachlorocyclohexane isomers in the lower reach of Yellow River basin， China[J]. Chemosphere， 2009， 74（3）： 370-376.
[10]CZUB G， MCLACHLAN M S. A food chain model to predict the levels of lipophilic organic contaminants in humans[J]. Environmental Toxicology and Chemistry， 2004， 23（10）： 2356-2366.
[11]BREIVIK K， WANIA F. Evaluating a model of the historical behavior of two hexachlorocyclohexanes in the Baltic Sea environment （with supporting information）[J]. Environmental Science&Technology， 2002， 36（5）： 1014-1023.
[12]COUSINS T I， STAPLES A C， KLECˇKA M G， et al. A multimedia assessment of the environmental fate of bisphenolA[J]. Human and Ecological Risk Assessment， 2002， 8（5）： 1107-1135.
[13]WANIA F， MACKAY D. The global distribution model （Globo-POP version 1.1）[CP/OL]， http：//.cn/qkpdf/bfhj/bfhj201312/bfhj20131228-2.pdf" style="color:red" target="_blank">原版全文