基于PMF-HRA模型下土壤重金属的来源及健康风险评价

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1、学校代号10532学号S1503W0289分类号X820.3密级工程硕士学位论文基于PMF-HRA模型下土壤重金属的来源及健康风险评价学位申请人姓名郭施婷培养单位环境科学与工程学院导师姓名及职称黄瑾辉教授、刘春华高级工程师学科专业环境工程研究方向环境风险评价论文提交日期2018年5月21日学校代号：10532学号：S1503W0289密级：湖南大学硕士学位论文基于PMF-HRA模型下土壤重金属的来源及健康风险评价学位申请人姓名：郭施婷导师姓名及职称：黄瑾辉教授、刘春华高级工程师培养单位：环境科学与工程学院专业名称：环境工程论文提交日期：2018年5月21日

2、论文答辩日期：2018年6月3日答辩委员会主席：翟云波教授HumanhealthriskassessmentquantificationfromsourcesoftopsoilheavymetalsusingPMF-HRAmodelbyGUOShitingB.E.(XinjiangUniversity)2013AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringinEnvironmentalEngineeringintheGraduat

3、eSchoolofHunanUniversitySupervisorProfessorHUANGJinhuiAndSeniorEngineerLiuChunhuaMay，2018工程硕士学位论文I基于PMF-HRA模型下土壤重金属的来源及健康风险评价摘要随着我国社会经济的发展，土壤重金属污染逐渐受到政府管理者以及公众的关注。由于土壤重金属的来源复杂，分布广泛，土壤重金属的定量源解析在源头控制重金属污染方面尤为重要。不同土地利用类型下，土壤重金属的来源也有所不同，危害人体健康的暴露途径也是有所差异。评估土壤重金属量化来源下的健康风险可以避免因重金属之间的联合

4、作用（高估或低估健康风险值）而导致不必要的经济损失，也能在土壤重金属的预防和控制方面为政府当局以及风险决策者提供参考。本研究先对土壤重金属的污染现状以及来源、土壤重金属的健康风险评估模型、土壤重金属的来源解析方法研究等进行综合分析，后又提出了一种新的健康风险评估模型方法。这种模型方法通过受体模型—正向矩阵分解法（PMF）模型与健康风险评价（HRA）的暴露模型的结合，综合考虑到土地利用类型的不同以及研究区域的相关历史资料，获得不同来源下的土壤重金属的综合健康风险评估。在本研究中，以湖南省长沙市湘江新区为实例，采用简单统计法与富集指数法对湘江新区土壤重金属（C

5、u、Zn、Pb、Cd、Cr、Mn和Ni）污染状况进行初步识别，结果表明除Mn之外，其他6种重金属均属于轻度—极强污染，尤其是Cd；利用正向矩阵分解法（PMF）量化土壤重金属的来源，得到湘江新区土壤重金属主要来源可能是自然源、交通源、工业排放源和农业活动源四种，其贡献率分别19.4%、23.8%，33.5%和23.3%；最后根据新提出的人体健康风险评估（PMF-HRA）模型,在三种土地利用类型下对研究区域的土壤重金属进行量化来源的健康风险评估。结果发现：在居民用地和农用地上，重金属污染存在的非致癌风险对小孩是不可忽视的，而对成人则相对较小，均处于可允许范围内

6、；在森林用地上，其非致癌风险对成人和小孩均在可允许范围内。而关于致癌风险，工业排放源对成人和小孩在三种土地利用类型下的致癌风险均超过其他三种来源导致的致癌风险的总和。同时，由于工业排放引起的土壤重金属污染所导致的非致癌风险面积中，成人的是大于小孩的，而在致癌风险面积中，成人的却小于小孩的。这样的新发现在基于不同土地方式下评价量化来源的健康风险评价具有重大意义，且为当局管理者在土地规划管理方面以及源头预防和控制土壤重金属污染方面提供一定参考。关键词：土壤重金属；量化来源；健康风险评价；不同土地利用II工程硕士学位论文AbstractWiththedevelo

7、pmentofsocialeconomyofChina,thepollutionofheavymetalhasattractedtheattentionofgovernmentmanagersandthepublicgradually.Sincethesourcesofsoilheavymetalsarecomplexandwidelydistributed,thequantitativesourceanalysisofsoilheavymetalsisparticularlyimportantforcontrollingheavymetalpolluti

8、onfromthesource.Underdifferentlan