新污染物一般指新近被发现或被关注、对生态环境或人体健康存在风险、尚未纳入管理或者现有管理措施不足以有效防控其风险的污染物，如持久性有机污染物、环境激素、抗生素与微塑料等。这类污染物具有严重危害性、来源广泛性、风险隐蔽性、环境持久性及治理复杂性等特点[1-2]。化学品的生产和使用是新污染物的主要来源[3]，如杀虫剂、化妆品、护理产品、药品等，这些化学物质在生产、使用、加工、运输、处置等物质流通过程中，均有可能释放并进入环境。受大气沉降、地表径流等影响，许多新污染物最后汇集到海洋，威胁海洋生态健康。目前，我国海洋环境已检出有机磷阻燃剂、抗生素、全氟化合物等新污染物[4-6]。

近年来，国家越来越重视新污染物治理工作。2021年，“十四五”规划提出“重视新污染物治理”。2022年5月，国务院办公厅印发《新污染物治理行动方案》，同年10月，党的二十大报告进一步要求“深入推进环境污染防治”“开展新污染物治理”[7]。新污染物风险评估是对其进行治理的前提，而评估新污染物的风险首先需要考察其环境暴露水平。

近几十年来，痕量污染物的分析检测技术发展迅速，一些环境污染物的检出限可低至ng/L甚至pg/L。非靶标筛查技术的发展可实现环境样品中新污染物高通量定性与识别。然而，仅靠环境样品采集和分析等实验手段研究新污染物环境暴露仍存在弊端。一方面，受限于化学物质标准品的可获取性，新污染物的全面准确定量难以实现；另一方面，仅靠个别点位的样品分析结果，难以全面反映区域新污染物污染特征，而高密度、多频次的样品采集耗费的人力、物力成本过高；另外，不同环境介质中新污染物同步前处理和分析技术难度大，仅利用环境监测手段，也难以反映污染物在环境中的迁移与转化过程。

基于排放/释放源处污染物的排放或释放速率（E,mol/s），结合污染物的物理化学性质、环境行为参数及自然环境的属性参数，可以构建环境数学模型（以下简称环境模型），用于预测污染物的环境浓度[8]。环境模型有多种类型，其中多介质环境模型基于质量平衡原理，可描述污染物在多介质环境系统中的输入与输出、在不同环境介质中的迁移转化及分布，从而揭示污染物环境行为和归趋的内在、本质规律性。传统的环境多介质模型，将环境系统简化为均质的相，假设各介质空间特性均匀，模型模拟出的结果难以体现污染物环境行为特征的空间差异性。近年来发展出具有空间分辨率、能对污染物在时间和空间上的多介质归趋进行模拟分析的空间分异多介质环境模型。

目前，覆盖我国大尺度区域，尤其是包括海洋环境的新污染物空间分异多介质环境模型相关研究还较少，在新污染物治理大背景下，亟须发展基于陆海统筹的多种类新污染物环境暴露预测模型，以辅助新污染物风险评估工作。基于此，本论文重点针对新污染物环境多介质空间分异模型研究进展、构建方法、发展前景进行综述。

1、环境多介质空间分异模型

1.1 模型介绍

环境多介质模型简化并模拟有机化学品的来源、迁移转化过程、归趋，目前应用最广泛的环境多介质模型是Mackay等创建的环境多介质逸度模型[9]。该模型因具有所需参数少、结果表示直观、适用研究区域广泛、计算方法可推广到不同的环境介质等特点[10-11]，目前已被应用到全球以及许多地区解析污染物的环境归趋等研究。该模型可以在稳态和非稳态条件下进行构建，根据质量平衡方程的复杂程度，可分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ4个模型等级。Ⅰ级模型对应稳态、平衡、无流动的环境系统；Ⅱ级模型对应稳态、平衡、有流动的环境系统；Ⅲ级模型对应稳态、非平衡、有流动的环境系统；Ⅳ级模型对应非稳态、非平衡、有流动的环境系统。

常规的多介质环境模型将环境系统简化为均质的环境相，假设各介质空间特性均匀，模型模拟出的结果难以体现污染物环境暴露的空间差异性[12]。环境多介质空间分异模型是指具有空间分辨率、能对污染物在时间和空间上的多介质归趋进行模拟分析的一类模型[13-14]。针对常规多介质环境模型空间辨识度较差等问题，可将研究区域划分为若干个子区域构建模型。通过区域间大气和水的流动将子区域连接起来从而形成具有空间分布特征、能够进行空间迁移转化分析的环境多介质模型。相比于常规模型，具有空间分异特点的多介质模型有以下优点：首先，空间分异模型能够考虑到空间差异性，即不同地理区域的属性值可能会存在差异，从而更能反映地理空间环境暴露数据的真实情况；其次，其具有较高的精度，逸度模型可以通过对已有数据的拟合，预测未来污染物的空间分布情况，并且空间分异还有助于将预测结果与局部监测数据进行对比验证。

1.2 环境多介质空间分异模型构建方法与参数获取

1.2.1 模型构建现阶段存在问题

目前，由于Ⅲ级逸度模型可模拟网格间大气、淡水等环境相的相互流动过程，并且不用输入随时间变化的排放数据，大多数环境多介质空间分异模型均采用Ⅲ级模型框架。与常规环境多介质模型类似，环境多介质空间分异模型构建的基本步骤为：确定模型的基本框架、输入模型所需的参数、模型可靠性验证、不确定性和灵敏度分析等（图1）。在上述过程中，由于新污染物的监测数据和排放数据尚未充分积累，全国性的监测网络和排放清单亦未完善，而且并没有完整的针对新污染物的全国排放清单，这些限制因素给模型的开发和应用带来了一定挑战。在环境参数方面，获取构建环境多介质空间分异模型所需的气象、水文和地理信息等基础环境信息面临一定的困难，这进一步限制了此类模型在我国的开发和应用。以下对获取环境多介质空间分异模型参数的方法进行简要介绍。

图1 环境多介质空间分异模型构建流程

1.2.2 排放速率的获取

在实际构建环境多介质空间分异模型时，通常需要将排放速率分布到每个网格单元，而由于部分化学品的排放清单缺失，所以排放速率获取往往面临一定的困难。在具体操作时，往往采取排放因子法估算每个网格中的排放速率，具体包括按化学品生命周期估算以及按化学品使用行业估算两种方法。

(1）按照化学品生命周期估算排放速率

按照化学品生命周期估算主要是通过将化学品的生命周期划分为不同阶段，包括生产、运输、使用和废弃处理等。每个阶段都可能涉及不同的环境排放过程。在每个生命周期阶段，采用排放因子法进行估算，不同生命周期阶段的排放源和排放过程可能存在差异。最后，将各个生命周期阶段的排放量整合计算，得到化学品在其整个生命周期中的环境排放速率。

鄢世阳等[15]在构建全国溴代阻燃剂（BFRs）环境多介质空间分异模型时，将其生命周期场景分为生产、加工、使用、火灾事故、垃圾填埋、垃圾焚烧、废水处理、倾倒与简易填埋8个过程。通过排放因子法计算BFRs在全生命周期不同阶段的环境排放量，同时基于排放量与GDP呈正相关关系，按照每个网格的GDP比值将BFRs的总排放量分配至各个网格单元中。

这种方法的优点是：在相同应用条件下将一类化学品的排放因子视为同一数值，使用简单，且适用于多种化学品和不同行业，具有一定的通用性。然而，这种方法的缺点也比较显著。由于对化学品的泛化处理，所以可能导致估算的排放速率的精度较低，特定情况下的准确性有限，在处理特定的化学品或行业时可能不够精确。此外，也无法有效考虑不同地区排放的差异性。

(2）按照化学品使用行业估算排放速率

按照化学品使用行业进行排放速率的估算是一种常见的方法。该方法基于相关行业的统计数据和排放因子，通过估算每个网格单元中的排放速率，实现对环境多介质空间分异模型的构建。与按照化学品生命周期估算排放速率的方法相比，其适用于各种规模和类型的排放源，准确度也相对较高。

Liu等[16]在建立渤海地区环境多介质空间分异模型时，针对苯并芘（BaP）的排放，将其排放源划分为点源和非点源。针对点源排放，收集了研究区域内所有焦化企业和电解铝企业的产量和点位信息，结合统计年鉴数据，将产量分配至对应网格，最后利用排放因子进行计算。对于非点源排放，首先根据排放因子和省级排放活动数据计算出各类排放源的省级排放量。在此基础上将省级排放分解为县级排放，然后将县级排放量进行重新整合，估算出每种排放源的网格排放。

Shi等[17]在构建海州湾多环芳烃的环境多介质模型时，将多环芳烃的排放源分为3种，分别为：移动源（汽油车、柴油车、摩托车；非道路移动源，如铁路和船舶）、居民排放源（气体燃料和秸秆燃烧）和工业排放源（工业煤燃烧、金属冶炼、焦化和核燃料加工）。研究区域内机动车保有量、客货船保有量、居民天然气供给量、燃烧煤炭重量等数据均由相关统计年鉴获取，并用排放因子计算得到3类排放源的排放量。Dai等[18]在构建长江口抗生素的环境多介质模型时，将抗生素分为人用抗生素和兽用抗生素。根据生产区域人均使用量和流域人口，可得到流域范围的抗生素使用量，其中人口统计主要由官方数据得到，而兽用抗生素的排放量按养殖规模计算得到。

1.2.3 污染物理化性质参数与环境参数获取

理化性质参数包括对污染物分子的基本描述参数，对于Ⅲ级环境多介质空间分异模型，一般需要获取的理化性质参数为相对分子质量（Mr）、亨利定律常数（KH）、蒸气压（P）、正辛醇/水分配系数（KOW）、空气/水分配系数（KAW）、正辛醇/空气分配系数（KOA）、水溶解度（SW）、土壤（沉积物）吸附系数（KOC）和生物富集因子（BCF）等（表1）。这些理化性质参数可查询环境手册或文献，部分参数也可以通过模型预测获得。

环境属性参数主要用来描述环境系统的性质，主要包括区域规模、环境相子相的体积分数、温度（气温、海水温度等）、环境相子相中有机碳分数、环境相密度、迁移速率、清除比例等。区域间的空气和水流动是污染物进行空间迁移的重要载体，在一些环境多介质空间分异模型中，还会引入流动矩阵的概念[19]，流动矩阵可以将相邻网格间空气或水的平流迁移联系起来。流动矩阵构建的方法如下：获取大气年平均流速，将其与大气网格截面面积相乘估算得到气流流量；同样，将海水流速与海洋网格截面面积相乘估算得到海流流量，最终结合入海流量进行水量平衡。

表1 构建环境多介质空间分异模型一般需要获取的参数汇总

在环境多介质空间分异模型中，环境参数分为空间差异参数与非空间差异参数。空间差异参数主要通过卫星监测数据获取，如温度、植被覆盖度等。非空间差异参数主要是一些地理差异对参数的影响较小、获取较复杂或参数对模型结果的影响较小的参数，如各环境相固体的有机碳分数、降雨清除比例等。环境参数在取用时可使用平均值或表示为时间的函数。

2、环境多介质空间分异模型研究进展

2.1 全球环境多介质空间分异模型

2.1.1 Globo-POP模型

Globo-POP模型是一个Ⅳ级（非平衡和非稳态）全球尺度逸度模型。该模型将全球环境划分为环绕地球的10个纬向气候带，每个气候带由6个相互关联的环境区室组成：大气、农业土壤、未耕土壤、淡水、淡水沉积物和表层海洋。除大气层外，所有环境区室统称为“地面介质”[20-22]。

Li等[23]基于Globo-POP探究了在全球1°×1°的分辨率下，2000-2012年三氯杀螨醇的环境归趋，评估了其远距离迁移能力，发现三氯杀螨醇在北极的污染潜力比前人研究过的其他污染物更高。

2.1.2 BETR-Global模型、BETR-World模型

Berkeley-Trent-Global (BETR-Global）模型根据地理特征、政治范围、化学品使用模式或一般网格将研究区域划分为若干个较小的部分。其适用于较大空间异质性区域，使用逸度概念描述空气和水流在各个区域的化学归趋和运输行为，该模型适用范围较为广泛，可以用于地区、洲际乃至全球[19]。

BETR-Global模型将全球划分为288个区域，MacLeod等曾使用BETR-Global模型模拟了PCBs同系物70年间的全球环境归趋[24]。Berkeley-Trent-World (BETR-World）模型将地球划分为25个区域，每个区域划分为上层大气相、下层大气相、植被相、土壤相、淡水相、海水相以及淡水沉积物相7个环境相。Toose等曾使用BETR-World模型研究了六氯环己烷的长距离迁移过程，并估算了六氯环己烷的全球归趋[25]。

2.2 区域环境多介质空间分异模型

2.2.1 BETR-North America模型、EVn-BETR模型

Berkeley-Trent North American (BETR-North America）将北美地区按照地理区域划分为24个区域，将整个环境系统分为7种介质，分别为上层大气、下层大气、淡水、淡水沉积物、土壤、海水和植被[19]。2002年，MacLeod等基于BETR-North America模型模拟了北美地区毒杀芬的环境归趋，计算了毒杀芬在各种环境介质中的残留情况[26]。European Variant Berkeley Trent (EVnBETR）模型是将欧洲大陆通过5°×5°的网格划分为50个区域[27-29]。BETR-North America与EVnBETR模型由于环境相数量较多，模拟计算时需要输入大量的环境参数，使得模型输出结果的不确定性较大，在应用时需开展不确定性分析。此外，BETR模型通常将污染物在大气、淡水和海水的转移与气象数据、水文地理数据库和地理信息系统技术联系起来，用来分析模型的不确定性和敏感度[30]。

2.2.2 SimpleBox模型

SimpleBox模型是一个嵌套的多介质环境模型，SimpleBox的开发工作始于1982年，当时最早的版本是针对“一级和二级”模型开发的。1996年，可以进行非平衡稳态计算（三级）和非平衡非稳态（四级）模型计算[31-32]。SimpleBox克服了传统逸度模型假设环境均质性带来的缺陷，引入了“嵌套”的概念。在嵌套模型中，小规模模型的输入和输出与区域性模型相联系，而区域性模型又与洲际模型或更大规模模型相联系。

与最初的SimpleBox 1.0模型相比，SimpleBox2.0进行了一些修正。增加了更多的环境区室，并将区域尺度嵌套到全球尺度。在SimpleBox 2.0中，环境区室包括空气、淡水、海水、沉积物以及3个独立的土壤相和2个植被相[33]。当在不同尺度上进行模拟时，可以适当调整环境区室的数量。

SimpleBox 3.0由4个空间尺度组成：地方、区域、大陆和全球尺度。区域和大陆尺度由大气、淡水、海水、淡水沉积物、海水沉积物、农业土壤、自然土壤、工业土壤、自然土壤上的植被以及农业土壤上的植被10个环境区室组成[34]。Hauck等[35]使用SimpleBox 3.0估算了欧洲空气、土壤和淡水中BaP浓度，通过蒙特卡罗分析，给出模型的关键参数和不确定性信息，结果表明在空气和水中对BaP浓度影响较为明显的参数为污染物的排放量。

目前，SimpleBox模型已经开发到4.0版本。与SimpleBox 3.0相比，新模型嵌入由北极、温带和热带气候带组成的北半球环境。区域和大陆尺度中的环境区室，包括大气、淡水、海水、淡水沉积物、海水沉积物、自然土壤、农业土壤和其他土壤。全球尺度分为中温带、北极区和热带，包含空气、海水、海水沉积物和土壤等环境相[36],SimpleBox 4.0还增加了湖泊相、深海相，考虑了海洋环流、间歇性降雨等影响。Wang等[37]使用SimpleBox 4.0模型评估了来自欧洲和北美大陆的持久性有机污染物排放对北极环境的影响。

2.2.3 Impact 2002模型

Impact 2002模型将西欧地区分为136个流域单元和156个空气单元，包括空气相、土壤相、植被相、水相和沉积物相。Margni等[38]基于Impact 2002模型对西欧地区二噁英同系物的环境暴露开展评估，并进一步探究了其暴露风险。Pennington等[39]使用Impact 2002模型评估了2,3,4,7,8-五氯二苯并呋喃（PeCDF）在西欧的环境浓度分布、相关食品中的污染物水平，并对污染物被人体摄取的比例进行了计算。另外，该研究还将Impact 2002模型计算结果与普通模型计算结果进行比较，用以探讨污染物环境多介质模型构建过程中空间分辨率的重要性。

2.2.4 G-CIEMS模型

Grid-Catchment Integrated Environmental Modeling System (G-CIEMS）是基于地理信息系统（GIS）开发的一个具备空间分辨和地理信息属性的动态多介质环境归趋模型。空气相由上、下两层相互连接的网格单元组成，分别模拟地表空气和高空空气。海水相基于地理特性分割为多边形几何形状。土壤相、森林相等陆地部分根据陆地流域划分。Suzuki等[40]将日本划分为5 km×5 km分辨率的空气网格单元和平均面积为9.3 km2的流域区域，对应约4万个空气网格单元和3.8万个河流流域多边形，对二噁英、苯、1,3-丁二烯和邻苯二甲酸二辛酯在日本境内的迁移转化进行了研究。G-CIEMS模型目前还被用于模拟放射性物质扩散对河流的影响。

2.3 应用于我国的环境多介质空间分异模型

20余年来，学者们已经将环境多介质空间分异模型应用于我国全境或部分区域，如鄢世阳等[15]基于我国的区域环境属性，建立了50 km×50 km分辨率的空间分异三级多介质环境逸度模型。以阻燃剂十溴二苯醚（BDE-209）为例，模拟和预测了BDE-209在我国的大气、水体、土壤、沉积物中的分布。计算值与前人文献报道的部分区域各环境相中BDE-209的实验测试浓度进行对比，预测结果与实测值吻合。Zhu等[41]使用Sino Evaluative Simplebox-MAMI Model(SESAMe) v3.0预测了中国环境中BaP的浓度。与SESAMe相比，新版本中增加了海水相，并考虑了温度对降解速率的影响以及农业土壤灌溉对化学物质运输过程的影响。分辨率为50 km×50 km的网格单元中有空气、淡水和沉积物、海水和沉积物、自然土壤、农业土壤、城市土壤、自然植被、农业植被等环境相，每个网格单元输入65个环境参数。2016年，考虑到淡水pH的空间变化，SESAMe 3.0版本更新为SESAMe 3.3版本[42]。

曹红英等[43]在稳态条件下研究了菲在天津市的多介质分布和相间迁移，模型包括气、水、土和沉积物4个主相，并将气、土两相以2 km×2 km的分辨率划分为3113个网格。模型计算结果表明，土壤和沉积物是该地区菲的主要汇，特别是菲在沉积物中积累了总量的70%以上。大气菲的空间分布格局基本服从其排放特征，而土壤有机质含量对菲降解速率的影响决定了其在土壤中的分布。Liu等[44]采用1°×1°网格将环渤海地区划分为56个区域，使用BETR模型模拟沿海地区PFOS的迁移转化过程，将研究区域划分为空气、植被、淡水、沉积物、土壤和海水6个相互连接的区域。56个区域通过相邻段之间的空气、淡水和海水的平流连接。近年来，由于发现城市和农村的环境参数以及排放量存在差异，Song等[45]基于BETR模型开发出了BETR-Urban-Rural模型，空气相和土壤相区分为城市空气相和农村空气相、城市土壤相和农村土壤相，并以环渤海地区为例，估算了多环芳烃（PAH）的浓度和归趋。各环境多介质空间分异模型汇总见表2。

3 环境多介质空间分异模型应用前景与展望

环境多介质空间分异模型可以模拟新污染物在陆地和海洋环境中的分布和浓度变化，帮助研究人员更好地理解新污染物的环境行为特征。对于风险评估部门，可以有效地评估其对环境和人类健康的潜在风险、完成化学物质环境风险筛查，并有助于制定相应的环境保护措施。值得注意的是，随着模型结构越来越复杂，环境区室越来越多，模型分辨率越来越高，模型需要输入的各类参数也越来越多。对于种类众多的新污染物而言，许多参数难以获取，基于环境大数据和机器学习构建预测模型，或许是实现多介质模型参数获取的有效手段。

目前，环境多介质空间分异模型的建立与求解，最大的障碍可能在于污染物排放数据或监测数据的缺失。因此，完善新污染物排放的基础信息库势在必行。需要建立新污染物全国性或区域性的网格化排放清单，并对这些污染物排放监测数据公开，以便为新污染物的迁移与扩散模型研究提供数据支持。环境学科是一门交叉学科，基础的环境模型需要依靠计算机语言来求解，而各种多介质环境模型更是与地理信息系统、动力学模型息息相关。未来可以进一步开发出地理信息系统与空间分异的环境多介质模型相结合的平台，供监管人员了解新污染物在环境中的环境暴露与归趋，以便更好地对其进行控制和管理。

参考文献:

[1]刘沛,黄慧敏,余涛,等.我国新污染物污染现状､问题及治理对策[J].环境监控与预警,2022,14(5):27-30,70.

[2]王蕾,邢维龙,范德玲,等.新污染物治理面临的技术挑战与科技支撑建议[J].环境影响评价,2023,45(2):1-6.

[4]刘珂.胶州湾典型海岸带沉积物中喹诺酮抗生素时空分布特征及风险评价[D].青岛:青岛大学,2018.

[5]刘宝林,张鸿,谢刘伟,等.深圳近岸海域全氟化合物的污染特征[J].环境科学,2015,36(6):2028-2037.

[7]单菁菁.探索构建中国特色新污染物防控治理体系[J].人民论坛,2023 (4):58-61.

[10]许晶晶,张圣虎,刘济宁,等.逸度模型在化学品暴露预测中的应用与展望[J].环境科学与技术,2014,37(11):94-98.

[12]贺莹莹,李雪花,陈景文.多介质环境模型在化学品暴露评估中的应用与展望[J].科学通报,2014,59(32):3130-3143.

[13]刘世杰,吕永龙,史雅娟.持久性有机污染物环境多介质空间分异模型研究进展[J].生态毒理学报,2011,6(2):129-137.

[15]鄢世阳,王中钰,陈景文,等.反映我国空间分异特性的多介质环境逸度模型的构建及十溴二苯醚的归趋模拟[J].生态毒理学报,2021,16(2):127-139.

[30]刘丹,张圣虎,刘济宁,等.化学品多介质逸度模型软件研究进展[J].环境化学,2014,33(6):891-900.

[43]曹红英,陶澍,王喜龙,等.天津地区菲的空间分异多介质归趋模型[J].环境科学,2003,4(5):54-59.

基金资助:国家自然科学基金项目(22106013);

文章来源:解怀君,刘昱宏,闫振辉,等.陆海统筹背景下的新污染物环境多介质空间分异模型[J].海洋环境科学,2024,43(06):841-849.