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基于统计方法学的焦化类污染场地风险筛选决策研究

武文培 韩璐 陈梦舫 顾明月 陈雪艳 龚泽瀚 李婧

武文培, 韩璐, 陈梦舫, 顾明月, 陈雪艳, 龚泽瀚, 李婧. 基于统计方法学的焦化类污染场地风险筛选决策研究[J]. 环境科学研究.
引用本文: 武文培, 韩璐, 陈梦舫, 顾明月, 陈雪艳, 龚泽瀚, 李婧. 基于统计方法学的焦化类污染场地风险筛选决策研究[J]. 环境科学研究.
Risk Screening Decision of Coking Works Contaminated Land Based on the Statistical Methodology[J]. Research of Environmental Sciences.
Citation: Risk Screening Decision of Coking Works Contaminated Land Based on the Statistical Methodology[J]. Research of Environmental Sciences.

基于统计方法学的焦化类污染场地风险筛选决策研究

基金项目: 国家重点研发计划项目:焦化场地复合污染高效-绿色-低耗修复技术研发;国家重点研发计划项目:土壤纳米材料迁移扩散与安全性评估模型

Risk Screening Decision of Coking Works Contaminated Land Based on the Statistical Methodology

  • 摘要: 利用统计方法学估算场地污染物平均浓度能更客观地反映实际污染程度,这对污染场地风险评估和管理决策具有重要意义. 该研究以某焦化场地中典型污染物——萘为例,分别依据英国CL:AIRE导则和美国ProUCL导则,基于统计方法学对场地土壤萘浓度进行描述性统计分析、数据审查、分布类型判断、真实平均浓度估算,并根据《土壤环境质量 建设用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB 36600—2018)第一类建设用地的筛选值对场地进行了初步风险评估. 结果表明:污染场地0~1 m土壤萘的真实平均浓度小于筛选值,但1~2和2~4 m土壤萘的真实平均浓度大于筛选值;在不同土壤深度上,萘的空间分布特征相似,以场地中心为主要污染源,向四周逐级扩散递减,因此需对场地开展详细风险评估. 此外,通过对比英美两国导则可知,美国ProUCL导则更加严格,利用Q-Q图示法和拟合优度检验法判断场地数据的分布类型,并基于数据分布特征计算相应的95%置信上限值估算污染物的真实平均浓度;而英国CL:AIRE导则相对简单,主要基于中心极限定理通过计算双侧置信区间估算污染物浓度,同时利用空间图判断污染物空间布局,有助于评估场地污染状况. 因此,我国风险评估方法应结合统计方法以降低风险评估结论的不确定性,对实现我国污染场地精细化风险评估具有重要意义.

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2022-06-16
  • 录用日期:  2022-09-07
  • 修回日期:  2022-09-06
  • 网络出版日期:  2022-09-14

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