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石油烃污染地块主要是石油在开采、运输、使用和储存过程中泄露而造成的[1],据相关资料显示,我国采油区点位超标率已达23.6%[2],随着交通基础设施发展,加油站的泄露成为主要污染源之一[3]。石油类污染成分复杂,通常有几十、上百种成分,按结构可分为烷烃、环烷烃、芳香烃和烯烃[4]。这些物质进入到土壤、地下水、地表水和大气中都会给人体健康及生态环境安全造成威胁。
建设用地在开展修复活动之前,需要评估其可能会对环境和人体造成的危害程度。依据风险程度不同制定相应的管理方法[5]。石油烃由于成分复杂,各组分毒理性质不同,如何科学、准确的开展评估工作成为了国内外有关学者的关注问题。1995年美国材料与试验协会(ASTM)出台了《石油泄漏场地基于风险的纠正行动标准导则》等相关技术导则,美国GSI公司基于该系列准则开发了RBCA商用模型,目前已成为广泛应用的风险评估模型之一[6-7]。我国的风险评估工作起步较晚,目前出台的国家导则规定了石油烃(C10~C40)的相关限值,但没有规定具体的风险评估模型和方法[8-9]。依据上海市的相关技术文件[10],本研究使用分段评估的方法,以某石油烃污染地块为例,利用《建设用地土壤污染风险评估技术导则:HJ25.3—2019》(简称“RAG-C”模型)和RBCA模型分别进行人体健康风险评估,分析了两者的异同,以期为石油烃的风险评估技术提供借鉴。
RAG-C及RBCA模型在污染地块风险评估中的应用比较
——以石油烃(C10~C40)的分段评估为例Comparison of application of RAG-C and RBCA models for risk assessment in a contaminated site
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摘要: 通过RAG-C及RBCA 2个模型比较分析,采用分段评估的方法对石油烃污染地块展开风险评估工作。不同模型的风险计算结果有所不同,但仍处于同一数量级之内,仅针对成人受体而言,RAG-C计算结果是RBCA的1.7倍左右。从暴露途径来看,吸入土壤颗粒物途径贡献率相对较小,但在2个模型中存在数量级差异。石油烃不同馏段在土壤中的风险贡献率基本一致,在地下水中的最大贡献率不同,脂肪烃(C13~C16)在RAG-C模型中占比89.85%,脂肪烃(C10~C12)在RBCA模型中占比63.66%。从空间分布来看RAG-C模拟计算的超风险范围比RBCA大1.98%左右。Abstract: Risk assessments of petroleum hydrocarbon contaminated site were performed by the fractionation assessment method, based on the comparative analysis of RAG-C and RBCA models. The risk calculation results of two models were different. However, it still existed within the same order of magnitude. The RAG-C calculation results were about 1.7 times than those of RBCA for adults. From the perspective of exposure pathways, the contribution rate of inhalation of soil particulates was relatively small. There was a difference between the two models for the order of magnitude. The risk contribution rates of different fractions of petroleum hydrocarbons in soil were basically comparable, and the maximum contribution rates in groundwater were different. Aliphatic hydrocarbons(C13~C16) accounted for 89.85% in the RAG-C model, and aliphatic hydrocarbons(C10~C12) accounted for 63.66% in the RBCA model. In terms of spatial distribution, unacceptable risk range of RAG-C was about 1.98% larger than that of RBCA.
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Key words:
- petroleum fractionation /
- risk assessment /
- RAG-C model /
- RBCA model
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表 1 土壤理化性质参数汇总表
类型 含水率
/%比重 重度/
KN·m−3孔隙比 Kv/
cm·s−1Kh/
cm·s−1有机质/
g·kg−1黏土 28.5 2.75 19.0 0.826 3.29E-07 4.82E-07 15.8 注:Kv为垂直渗透系数,Kh为水平渗透系数。 表 2 关注污染物分析结果
污染物 介质 样品数量
/个检出率
/%浓度范围 超标率
/%最大值 平均值 石油烃
(C10~C40)土壤/ mg·kg−1 216 98.6 4.3~43 500 7.4 43 500 1 566 地下水/ mg·L−1 20 100 0.42~950 90.9 950 190.9 注:土壤标准参考《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准(试行):GB36600—2018》中第二类筛选值,地下水评价标准《上海市建设用地地下水污染风险管控筛选值补充指标》(沪环土〔2020〕62号)。 表 3 石油烃分段毒性参数
污染物 碳段分配比例/% RfDo/mg·(kg·d)−1 RfC/mg·m−3 SAF 无量纲 ABSgi无量纲 ABSd无量纲 脂肪烃(C10~C12) 6.6 1.00E-01 5.00E-01 5.00E-01 5.00E-01 1.00E-01 脂肪烃(C13~C16) 13.5 1.00E-01 5.00E-01 5.00E-01 5.00E-01 1.00E-01 脂肪烃(C17~C21) 25.4 2.00E+00 / 5.00E-01 5.00E-01 1.00E-01 脂肪烃(C22~C40) 40.2 2.00E+00 / 5.00E-01 5.00E-01 1.00E-01 芳香烃(C10~C12) 1.1 4.00E-02 2.00E-01 5.00E-01 5.00E-01 1.00E-01 芳香烃(C13~C16) 2.0 4.00E-02 2.00E-01 5.00E-01 5.00E-01 1.00E-01 芳香烃(C17~C21) 4.2 3.00E-02 / 5.00E-01 5.00E-01 1.00E-01 芳香烃(C22~C40) 7.0 3.00E-02 / 5.00E-01 5.00E-01 1.00E-01 注:RfDo为经口摄入参考剂量; RfC为呼吸吸入参考浓度; SAF为参考剂量分配比例; ABSgi为消化道吸收因子; ABSd为皮肤吸收效率因子。 表 4 第二类用地类型下暴露参数
暴露参数 非致癌效应
平均时间
ATnc/a成人平均
体重
BWa/kg成人
暴露期
EDa/a气态污染物入
侵持续时间
t/a成人暴露
频率
EFa/d•a−1皮肤暴露
频率
EFd/d•a−1皮肤接触
面积
SAEa/cm2成人皮肤表面
土壤粘附系数
SSARa/mg•cm−2成人每日摄
入土壤量
OSIRc/mg•d−1第二类用地 成人 25 61.8 25 25 250 250 3 023 0.2 100 施工人员(RBCA) 1 61.8 1 25 180 180 3 023 0.5 100 表 5 不同暴露途径的非致癌风险贡献率分析
% 模型 馏段 表层土壤 深层土壤 地下水 经口
摄入皮肤接
触吸入
颗粒物室外表
层土壤室外
下层室内
下层室外
蒸汽室内
蒸汽RAG
-C
模型1 32.29 39.04 0.20 28.47 8.54 91.46 2.65 97.35 2 37.91 45.84 0.23 16.03 8.54 91.46 2.64 97.36 3 45.27 54.73 - - - - - - 4 45.27 54.73 - - - - - - 5 39.60 47.88 0.24 12.28 8.62 91.38 3.40 96.60 6 42.52 51.41 0.26 5.81 8.75 91.25 3.93 96.07 7 45.27 54.73 - - - - - - 8 45.27 54.73 - - - - - - RBCA模型 1 37.61 45.48 0.000036 16.90 4.42 95.58 0.92 99.08 2 41.35 50.00 0.000040 8.66 9.03 90.97 0.92 99.08 3 45.27 54.73 - - - - - - 4 39.82 60.18 - - - - - - 5 41.16 49.77 0.000039 9.08 12.92 87.08 1.12 98.88 6 42.73 51.67 0.000041 5.59 28.56 71.44 1.43 98.57 7 45.27 54.73 - - - - - - 8 45.27 54.73 - - - - - - 注:馏段中1、2、3、4、5、6、7和8分别代表脂肪烃(C10~C12)、脂肪烃(C13~C16)、脂肪烃(C17~C21)、脂肪烃(C22~C40)、芳香烃(C10~C12)、芳香烃(C13~C16)、芳香烃(C17~C21)和芳香烃(C22~C40)。 表 6 地下水中超风险范围
模型软件 可接受风险水平 污染类型 超风险范围/m2 RAG-C 1.0 地下水 14566.49 RBCA 14273.53 -
[1] 李辈辈. 石油污染土壤的生物修复[J]. 上海国土资源, 2018, 39(4): 55 − 57. doi: 10.3969/j.issn.2095-1329.2018.04.012 [2] 陈能场, 郑煜基, 何晓峰, 等. 全国土壤污染状况调查公报[J]. 中国环保产业, 2014(5): 10 − 11. [3] 王博. 加油站石油污染修复技术研究[D]. 北京: 清华大学, 2010. [4] 环境保护部自然生态保护司. 土壤修复技术方法与应用[M]. 北京: 中国环境科学出版社, 2011. [5] 周启星, 宋玉芳. 污染土壤修复原理与方法[M]. 北京: 科学出版社, 2004. [6] UK Environment Agency. Fact Sheet for the RBCA Tool Kit for Chemical Releases[EB/OL]. (2009-03-11)[2018-08-10]. http://www.environment-agency.gov.uk. [7] CHANG S H, KUO C Y, WANG J W, et al. Comparison of RBCA and Caltox for setting risk-based cleanup levels based on inhalation exposure[J]. Chemosphere, 2004, 56(4): 359 − 367. doi: 10.1016/j.chemosphere.2004.01.006 [8] 中华人民共和国生态环境部. 建设用地土壤污染状况调查技术导则: HJ 25.1—2019[S]. 北京: 中国环境出版集团, 2020. [9] 中华人民共和国生态环境部. 建设用地土壤污染风险评估技术导则: HJ 25.3—2019[S]. 北京: 中国环境出版集团, 2020. [10] 上海市生态环境局. 上海市建设用地土壤污染状况调查、风险评估、风险管控与修复方案编制、风险管控与修复效果评估工作的补充规定(试行) [EB/OL]. (2021-05-15)[2020-06-10]. https://sthj.sh.gov.cn/hbzhywpt6061/20200610/ebf9b3dc47c541a690e7bc813b19fea5.html. [11] US Environmental Protection Agency. Technical background document for the supplemental report to congress on remaining fossil fuel combustion wastes groundwater pathway human health risk assessment[EB/OL]. [2007-06-10]. http://www.epa.gov/epaoswer/other/fossil/ffc2_395.pdf. [12] 陈梦舫, 骆永明, 宋静, 等. 中、英、美污染场地风险评估导则异同与启示[J]. 环境监测管理与技术, 2011, 23(3): 14 − 18. doi: 10.3969/j.issn.1006-2009.2011.03.004 [13] US Environmental Protection Agency. Guidelines for the Health Risk Assessment of Chemical Mixtures[EB/OL]. [2007-06-10]. http://www.epa.gov/NCEA/raf/pdfs/chemmix/chemmix1986.pdf. [14] CONNOR J A, BOWERS R, MCHUGH T, et al. Software guidance manual RBCA tool kit for chemical releases[M]. Houston, Texas, USA: GSI Environmental Inc, 2007. [15] 张斌, 邹卉, 肖杰, 等. RAG-C和RBCA模型中场地特征参数的差异及其启示[J]. 环境工程, 2015, 33(9): 130 − 133. doi: 10.13205/j.hjgc.201509029