持久性有机污染物到底有多持久？怎么判定？如何测算？

众所周知，持久性有机污染物（以下简称POPs） 具有四大特征，环境持久性、生物累积性、远距离迁移能力和高毒性。

所谓环境持久性，指的是POPs难以通过生物降解、光解、化学降解等被降解，在大气、水体或土壤环境中具有较长的存留时间。

化学品的环境持久性到底有何判定标准？又如何来测算呢？5月17日，在山东省青岛市举办的“第十七届持久性有机污染物论坛暨化学品环境安全大会”主旨报告环节，POPs专委会委员、大连理工大学陈景文教授分享了最新研究进展。

图为陈景文教授在大会主旨发言环节作报告。

环境持久性判定，把测算“搬出”实验室外是巨大挑战

化学品在促进经济社会发展，提高人类生活质量方面，发挥了重要作用。然而，化学品的环境暴露以及在生物体的内暴露，也对人体健康和生态健康构成风险。

化学品的环境暴露和生物内暴露，与化学品的环境持久性密切相关。防控化学品的风险，防范化学品成为新污染物，需要评价和预测化学品的环境持久性，从而做到精准治污、科学治污。

然而，测算化学品的环境持久性并非易事。当化学品进入环境成为污染物后，经历多种迁移和转化过程，在大气、水体和土壤等多介质环境中赋存。在实验室模拟条件下测算化学品的环境持久性，很难真实地模拟多介质环境，测算的结果距离达到真正意义上的准确还有一定差距。

陈景文表示，由于环境的多介质特性、污染物的多过程行为、环境因子对污染物行为影响的复杂性，将实验室测定的降解速率外推至实际环境系统是一项极具挑战性的工作，也是当前环境化学家们持续攻关的方向。

另一方面，化学品种类众多，在其生产、贮存、运输、应用、废物处置等全生命周期中，都会向环境中释放。因此，采用传统的实验室模拟来评价化学品的环境持久性，不仅效率低、成本高，还存在耗时长等缺点。

陈景文表示，当前，实验室测定已难以匹配既有及新化学品风险评价和新污染物治理的需求，研究高效的持久性预测和评价的新方法、新技术迫在眉睫。

数据驱动，构建污染物预测方法和模型或成新思路

此背景下，陈景文教授提出，可以应用环境计算毒理学进行化学品的风险预测与管理，基于机理引导和数据驱动的路径，实现化学品和新污染物环境持久性的筛查和预测。

所谓机理引导，是从化学品的环境多介质行为入手，构建化学品在大气、水体、土壤中的降解转化动力学的预测模型，以及多介质环境模型，来实现化学品环境持久性的模拟预测。

而数据驱动，则是基于已有的持久性化学品清单及数据，构建机器学习模型来筛查持久性化学品。这方面，需要注重数据库的搭建。

陈景文详细介绍了团队在环境计算毒理学方面的研究进展，包括模拟预测化学品环境光化学持久性、构建水解反应模型以评价水解产物毒性与风险、采用图神经网络的机器学习构建集成模型用于持久性化学品的筛查等。研究成果为筛查持久性化学品，防控其环境风险提供技术支持，为帮助评价化学品环境持久性，助推持久性有机污染物、新污染物治理提供了新思路。

图为陈景文教授作报告。