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污染场地修复如何走向科学决策?

  • 发布时间:2014-11-16 08:30:53  来源:科技日报  作者:佚名  责任编辑:罗伯特

  ■决策视野

  当前,在环境修复领域,我国遵从技术至上。我们常常会被问及“这个技术如何?修复效率高吗?成本高吗?时间短吗?”等等诸如此类的问题。提出这些问题无可厚非,但是往往因此而忽略了用全局决策的眼光来考虑污染场地的治理,例如怎样筛选合理的修复技术,如何搭配这些技术,不同方案对比优缺点如何取舍等等。污染场地修复怎样才能走向科学决策呢?这将是我国场地修复行业未来发展需要重点关注的一个问题。

  污染场地的修复通常包括场地调查评估、场地修复方案、修复工程的实施三个基本步骤。这三个步骤中所涉及的科学、技术问题非常多,例如,如何确定量化污染调查的描述程度?如何快速确定关注目标污染物?如何量化场地中污染物的污染程度?该场地是否需要修复?如果需要修复,修复到什么程度?采用什么修复技术较高效?修复后如何评价修复的效果?这一系列的问题都等待着科学家去探讨和回答。污染场地修复决策支持系统(以下简称“修复决策系统”)能在场地修复过程中帮助决策者解答以上问题,其功能包括资料收集、逻辑推理、修复模拟,以及给出决策和评价结果。

  我国场地修复决策系统的研究还处于初级阶段,对整个系统的研究还非常薄弱,仅对系统的某一部分和局部开展了相关研究,采用的技术和方法都比较简单。概括其原因,主要有以下三个方面。

  一是我国场地修复界对科学决策的认识和重视都还不够。上世纪90年代,计算机技术迅猛发展,发达国家便开发出环境决策支持系统,并将其应用到环境污染问题的辅助决策。而我国在场地修复过程中对修复决策的热情并不高,目前还没有一个完整的决策工具。

  二是基础数据资料缺乏。对于污染场地风险评估关键参数的取值,本土化做得还不够充分,场地环境档案和历史资料少,已有的档案资料往往也不规范。要建立完整的场地基础数据库,我国还必须走一段艰难的历程。

  三是专业人才缺乏。拥有场地环境调查、风险评估和修复治理知识和经验的从业人员少,特别缺少拥有场地修复和计算机决策等多学科交叉型的人才。

  立足现阶段我国污染场地修复决策的状况,我国建立场地修复决策系统需要分“三步走”。

  第一,识别关键环节、形成决策框架是建立修复决策系统的首要任务

  今年年初,环境保护部发布了5项污染场地系列新标准。标准中规定了场地环境状况调查、场地环境监测、健康风险评估、场地土壤修复技术方案编制需遵循的基本原则、程序、工作内容、技术要求,并规范了相关术语定义,初步形成了适合我国国情的场地环境管理技术原则、模型和路线图。但如何将5项以技术性规定为主的标准集成起来,识别其中的关键环节,形成决策框架将是建立修复决策系统的首要任务。修复决策框架是修复决策系统的决策流程图,能直观、全面地跟踪和规划修复决策的整个过程,了解决策的动态。

  第二,建立数据库和模型库,开发修复决策支持系统的原型系统

  污染场地修复过程中涉及到的科学、技术问题较多,并包含多学科交叉理论知识和工程经验,需要根据实际工程中遇到的难关提出科学问题,解决科学问题,再集中力量突破其中的关键技术。

  数据库、模型库是决策支持系统的两个基本要素,是保障修复决策系统科学性的关键和核心。开发污染场地修复决策支持系统的原型系统,需要首先建立决策支持系统的这两个基础库。

  数据库是修复决策系统的重要数据资源,又是模型库、方法库和对话系统的基础部分。它作为决策的依据,也是减少决策结果不确定性的基础。污染场地基础数据库的建设是一个庞大的工程,它需要将场地历史资料数据、实施监测调查数据、遥感影像数据和数字地图数据等和来自其他单位的多源数据进行融合,构建一个标准统一、时空相对完整的空间—属性数据库,并形成实时更新机制。修复决策系统中的数据库包含有场地修复技术数据、环境基础数据、污染源数据、修复技术筛选数据、工艺参数数据等。

  模型库在修复决策系统中占有重要地位。场地修复决策者不是依靠污染场地基础数据库中的数据进行决策,而是依靠模型库中的模型进行决策。数据库只是为决策者提供数据能力和资料能力,模型库则是给决策提供分析能力的部件。模型库中包含风险评估模型、修复技术筛选模型、三维地统计插值模型、修复后评估模型等,修复决策依托这些模型通过推理、比较、选择和分析等,能够不断提升解答整个问题的能力。

  基于数据库和模型库,基本上就可以初步建立一个修复决策系统的原型系统。但是,为了使系统结构更加清晰,可以将方法库从模型库中分离出来。方法库综合了数据库和程序库,它为求解模型提供计算机算法,是模型应用的后援。修复决策系统中的方法库包含有不确定性分析方法、模型精度评价方法、修复目标计算方法、数理统计方法、经济数学方法等。

  求解污染场地修复中的一些科学问题,这个过程非常复杂,除了需要一些常规的决策支持系统外,还需要场地修复中的一些专业经验知识,如场地周边的人文自然环境知识、决策人员的经验知识,以及决策目标的相关推理、描述知识等。未来,修复决策系统将往智能方向发展,形成智能决策支持系统、专家支持系统或者基于知识的决策支持系统。

  第三,在工程实践中,逐步建立适合我国国情的修复决策系统

  我国土壤类型复杂、污染来源多元、经济社会发展不均衡,由此决定了我国的修复决策系统不能按照统一的标准和方法,而需要根据不同经济、社会和环境特点,优化决策,实施最佳的污染治理解决方案。

  将修复决策系统应用到实际工程中去,一方面能为地方政府、业主和修复企业的决策提供强有力的科学依据;另一方面,越来越多的使用用户能丰富修复决策系统中的基础库,并以此为平台基础,发现更多的科学问题。

  场地修复的科学决策是解决环境污染的基础。它可以帮助选择合理的修复技术,确定适宜的修复方案,优选节约的工程模式,这将是我国环境修复领域发展的重要方向。

  (作者单位:中国科学院地理科学与资源研究所)

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