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长期以来的工业废水排放导致我国流域呈现不同程度的重金属污染,其中,汞、镉、铬、铅和类金属砷为重点重金属污染物。目前,我国提出了流域单元与行政单元相结合的重金属污染防治模式,但缺少高时空分辨率的重金属排放数据和能在全国尺度识别重金属排放环境风险的方法,极大地限制了这一防治模式的开展。本研究针对上述5种重点重金属污染物,构建可支持更高时空分辨率的重金属灰水足迹(HMGWF)测算模型,揭示近3个五年规划期间(2000-2015年)我国工业废水HMGWF的时空分布特征及驱动因子,为重金属污染防治的下一步工作提供理论基础、数据支持和决策依据。主要研究内容及成果如下:针对5种重点重金属污染物,结合灰水足迹环境可持续性评价(GWF-ESA)和USEtox模型的理论框架,提出HMGWF和重金属环境影响程度(HMEIL)2个指标,解决了灰水足迹在评价重金属排放环境影响方面的不足。以HMGWF和HMEIL为核心指标,构建了 HMGWF环境影响评价(HMGWF-EIA)模型,并提出模型所需数据的采集和测算方法,以及缺失数据的估算方法,形成了 HMGWF-EIA数据库。利用HMGWF-EIA模型及其数据库,在1km×1km网格尺度上测算了我国2000-2015年各月各行业的工业废水HMGWF,是目前能够覆盖全国范围且时空分辨率最高的工业废水重金属排放数据。在测算结果的基础上,分析了我国工业废水HMGWF的时空分布特征,识别了高污染区域、重点污染行业和关键重金属;在流域尺度分析了我国工业废水HMEIL的时空分布特征,识别了各流域的污染程度及风险特征。基于对数平均迪氏指数(LMDI)方法,构建了工业废水HMGWF驱动因子分解模型,分析了生产规模因子、废水强度因子和污染浓度因子对我国工业废水HMGWF的驱动效应及其分布,结果显示生产规模因子主要起促进作用,而废水强度因子和污染浓度因子主要起抑制作用。以辽河流域为例,进一步分析了 3个因子的驱动效应,并构建重金属减排成本效益分析模型,提出了降低重金属污染风险的成本效益最优路径。针对行政单元和流域单元相结合重金属减排及综合防治,提出了 3点建议:①把HMGWF和HMEIL作为环保税的参考指标;②根据流域的水文特征,优化产业生产布局;③流域内各行政单元应协同发展,权衡经济与环境利益。