生态风险评价

生态风险评价(ecological risk assessment)指确定各种环境污染物(包括物理、化学、和生物污染物、生态破坏等)对人类以外的生物系统可能产生的风险及评估该风险可接受程度的体系与方法。生态风险评价包括预测性风险评价和回顾性风险评价，其范围包括点位风险评价和区域风险评价。生态风险评价的核心内容是定量地进行风险分析、风险表征和风险评价。

表7-10 生态环境状况变化幅度分级［引自《生态环境状况评价技术规范》(HJ192—2015)］

生态风险评价的步骤一般包括危险性的界定、生态风险的分析、风险表征和风险管理，如图7-3所示。危险性的界定主要是通过了解所评价的环境特征及污染源情况，做出是否需要进行生态风险评价的判断。生态风险的分析则需要进行暴露评价与效应评价。风险表征指将污染源的暴露评价与效应评价的结果结合起来加以总结，评价风险产生的可能性与影响程度，对风险进行定量化描述，并结合相关研究提出生态评价中的不确定因素的结论。风险管理是决策者或管理者根据生态风险评价的结果，考虑如何减少风险的一种独立工作。

图7-3 预测性生态风险评价内容及程序(引自盛连喜，2009)

在生态风险评价过程中，需要设计能定量描述环境变化及其产生影响的程序与方法，主要应用数值模型作为评价工具，归纳起来有以下3类模型。

(一)物理模型

物理模型是通过实验手段建立的模型，通常采用实验室内各种毒性试验数据或结果，研究建立相应的效应模型，来表达通常在自然状态下不易模拟的某种过程或系统。如预测某个水库是否会发生富营养化，常常利用附近类似的、已发生富营养化水库的资料，即应用类比研究的方法进行评价。

(二)统计学模型

统计学模型指应用回归方程、主成分分析和其他统计技术来归纳和表达所获得的观测数据之间的关系，做出定量估计。如毒性试验中的剂量-效应回归模型和毒性数据外推模型。

(三)数学模型

数学模型主要用于定量地说明某种现象与造成此现象的原因之间的关系，是一类可以阐述系统中机制关系的机理模型。数学模型能综合不同时间和空间观测到的资料，可根据易于观察到的数据预测难以观察或不可能观察到的参数变化，能说明各种参数之间的关系，以提供有价值的信息。应用于生态风险评价的数学模型有两类，即归宿模型和效应模型。

1．归宿模型

该模型用来模拟污染物在环境中的迁移、转化和归宿等运动过程，包括生物与环境之间的交换、生物在食物链(网)中迁移、积累等的各种模型。

2．效应模型

该模型用来模拟风险源引起的生态效应。如模拟污染物质对生物的影响与胁迫作用，包括:①个体效应模型，如毒物动力学和生长模型等，涉及个体生物的吸收、积累导致死亡的风险;②种群效应模型，如毒物对种群增长、繁殖、扩散、积累的影响模型以及毒物与种群关系或浓度效应关系模型等;③群落与生态系统模型，在效应模型中这类模型最为多样，包括微宇宙、中宇宙、区域与自然景观生态系统中的能流模型、物质循环模型、自然生态系统食物网集合模型等。

不确定性是生态风险评价的主要特点。引起不确定性的影响因素主要有3个方面:一是自然界固有的随机性;二是人们对事物认识的片面性;三是实验和评价处理过程中的人为误差，即自然差异、参数误差和模型误差。因此，建立和选择模型的过程中，应尽量减少不确定性，提高模拟精度，并且应采用现实的、相对准确的模型来定量描述这些不确定性是生态风险评价的核心。