风险评估包括哪些 [基于空间信息扩散法的环境风险评估模型]

　　摘要 　　环境和人类的生存和发展息息相关，随着全球工业化进程进一步的推进，自然环境在人类的盲目生产活动中经常遭到毁灭性的破坏，同时被破坏的环境反过来又会影响人类正常的生产活动。因此，如何有效地检测和控制由人类生产活动引起的环境风险显得尤为重要。本文通过研究信息扩散理论在环境风险评价领域的应用成果，在改进和优化现有的研究成果前提下，同时融入了模糊评判等相关评估理论，建立了一种复合的空间信息扩散法的环境风险评价模型。该模型在现有的基础上引进环境影响因子，修正了由普通的信息扩散模型所引起的不准确性。通过该模型，能提高在环境风险扩散预测和控制领域的准确率，为降低和控制风险后果提供有效的参考。最后通过一个示例，应用本模型进行环境风险分析，证明模型的实用性，并且对比普通的扩散模型更具有优越性。本文所研究的成果对重大工程发生事故和危机后的环境风险评估具有借鉴的意义。�
　　关键词 信息扩散理论；环境；风险评估；空间�
　　中图分类号 X828 文献标识码 A
　　 文章编号 1002-2104(2012)03-0111-07 doi:10.3969/j.issn.1002-2104.2012.03.019��
　　
　　
　　人类的生产活动随着社会科技技术的不断发展而不断深入到本来就脆弱的生态环境中，对自然界的影响越来越大。同时伴随着一系列具有高风险性的工程建设和运行，其中所造成的不确定的环境风险也对全球生态环境造成不同程度的威胁。这些环境风险造成的环境后果反过来也会影响到人类正常的社会生产活动。因此人类如何对由相关工程项目引发的环境风险进行及时高效的评估、预测和控制，将危机发生率降到最低，势必关系到人类社会在未来是否实现可持续发展。对环境风险的评价，需要运用科学有效的方法，才能准确、及时和高效地控制环境危机，以免其进一步恶化。�
　　1 绪 论�
　　环境风险理论的发展普遍被认为分为三个阶段。第一阶段在20世纪70年代之前，主要是对环境风险的概念和方法的研究。第二阶段在20世纪80年代到90年代，人类在出现了一系列重大的环境灾难后，重新深入考虑和审视环境在人类社会的作用，生态风险成为环境风险研究的一大热门。第三阶段为20世纪90年代开始，全球环境风险成为风险研究的核心，发展中国家的环境风险研究工作也逐渐展开，环境风险研究在各国可持续发展中具有重要的意义。�
　　中国对于环境风险的研究是从20世纪80年代开始的。1986年开始，环境风险评价的概念逐渐引入中国。随着中国经济和科技实力不断的发展，大型工程的复杂程度也越来越高，同时这些工程的建设和运行风险性也变高了，因此需要重视一些大型的、具有很高风险性的工程项目的安全性，如三峡水库、大亚湾核电站、鞍山石油化工等项目，因为这些大型工程大部分处于人口密集、经济发达的地区，一旦发生环境风险危机，需要及时地控制并且掌握危机的动态，以便更好地处理危机。例如，最近的日本福岛核电站在地震后损毁严重，导致严重的核泄漏事故，对全球的生态系统造成了很大的影响，日本本土更是首当其冲。从风险管理的角度来看，在危机发生后，如何更有效的评估危机的严重性以及预测危机的发展方向，以便提前做出妥善的应急安排，以及如何快速确定未知污染源的位置的方法，是本文所要关注和研究的问题。�
　　本文采用一种基于复合型三维空间信息扩散法的环境风险分析评估方法，对简单地基于信息扩散法在二维空间上进行环境风险水平分析的研究成果进行了较大的修正和提升，建立考虑更全面的环境风险评估模型，目标是为了达到更为高效、快捷和准确的环境风险评估预测结果。最后，将本文所建立的模型简单地用于分析和预测某地石油化工区中的企业可能造成的环境风险，并与没有经过修正的模型进行对比，体现本文所建立评估模型的实用性和优越性。�
　　2 文献综述�
　　2.1 环境风险分析理论及方法�
　　早在20世纪50年代，新兴的科学技术在工程领域的大规模应用已经使得各类工程风险层出不穷。1973年，NRC(美国核能管理委员会)首次提出了环境风险的概念，标志着环境风险评价的正式开端。1975年，NRC在没有核电站事故先例的情况下，应用系统安全工程分析方法，形成了《核电站风险报告》。该报告系统地建立了概率风险评价方法，并被以后发生的核电站事故所证实。其后世界银行的环境和科学部很快颁布了有关《控制影响厂外人员和环境的重大危险事故》的导则和指南。在以后，环境风险分析和评估理论不断地发展。�
　　环境风险评价，从广义来说，是对人类活动和各种自然灾害引起的风险进行评估［1］。
　　环境风险分析评估的方法包括定性和定量两种分析方法。定性方法主要根据经验和直观判断能力，此类方法容易理解，过程简单，由于往往依靠经验，带有局限性，评价结果缺乏可比性。定量方法运用数学模型对一些定量指标进行计算，得出评价结果。目前随着科学的发展，特别是随着系统安全工程科学的发展，出现了多种预测方法，如初步危险分析法、故障树类型和事件树分析方法等。在国内，曹希寿［2］最早提出区域环境风险评价与管理的理念，阐述了开展区域环境风险评价与管理的重要性。一些学者也针对某些具体的问题提出过一些模型和方法，如曾光明［2］在规划环评中环境风险评价方法的探究与实践针对风险不确定性问题提出定量分析的四种方法：传递函数法、数值模拟法、置信区间法和二间矩法。有学者提出应采用模糊数学、灰色系统和可靠性系统工程等理论与方法，并将环境风险数据与计算机仿真有机结合起来。杨晓松、谢波［3］指出针对区域多风险因素应该采取有别于建设项目单风险因素的风险评价程序，提出已经实际应用在区域环境风险综合评价的两个技术方法：综合风险指数法和模糊数学评价法。�
　　2.2 信息扩散理论在风险评价中的应用�
　　传统的信息扩散理论就是为了弥补信息不足而将一个有观测值的样本，变成一个模糊集，也就是将单值样本变成集值样本［4］。收集样本越多，越有助于我们准确地认识客观规律。事实上，需要处理小样本的时候，信息充分是相对的，信息不足是绝对的。利用模糊数学中有关信息扩散的理论，对整个评价区域进行网格化，然后用一个m×n的矩阵式来表示这个二维空间，矩阵中的元素a��ij�代表二维空间中对应的正方形区域的信息。可以将环境风险值的单值信息扩散到整个区域指标论域中的所有点，从而获得较全面的风险分析效果。模糊信息优化处理技术在自然灾害风险系统的风险分析中已得到广泛应用。�
　　2.3 信息扩散理论的优缺点�
　　运用信息扩散法进行环境风险评价这一方法在国内外已经有研究者［4-5］在做这一方面的研究和实践，具有一定的理论和实践基础，并且也取得比较好的效果。这种方法体现了全局思想，一项规划的环境影响评价应当把与规划相关的政策、规划和计划以及相应的项目联系起来，做整体性考虑。依照该方法可以得到区域的环境风险水平规划图，可以为公众提供简单直观的说明，更有利于公众理解和参与到规划的决策中。更重要的是，在决策者进行环境风险管理的时候，该方法简单，快捷和相对有效。�
　　然而，目前在基于信息扩散法的环境风险评价研究成果来看主要从模糊数学角度对风险水平进行扩散，很少或基本没有考虑环境风险中的风险源的污染物的扩散途径和地区里面的不同地理气候环境特点对污染物传播和稀释的影响。实际中环境事故发生时污染物可以从多种途径(如空气、水体等)进行扩散。若将该方法与污染物扩散模式进行联合评价会大大提高该方法的实用性。�
　　3 信息扩散理论分析与改进�
　　3.1 风险源确定和分析�
　　我们在进行环境风险分析和评估前，首先要分析所评估的区域发生环境风险的风险源的类别、数量以及它们在该区域中的相对位置。首先要在该区域里面建立一个绝对地理坐标系O(x,y)，原点O(0,0)应该设置在矩阵的角落里最为合适，使以后计算更为方便。然后根据比例计算出每个风险源在这个O(x,y)坐标系里面的坐标位置E(x,y)。设区域里面有N个风险源，则每个风险源的坐标为E�i(x�i,y�i) (i=1,2,3...N)。虽然实施起来会简单快捷，但是却难以较准确地反映实际的环境风险扩散的情况。这将是本文所需要改进工作之一。�
　　3.2 平面扩散模型的分析�
　　平面扩散模型是基于一般的信息扩散法的环境风险评估模型［5］，它没有考虑到相关的环境因子的影响作用。在同一个平面内，一般来说，单个风险源扩散形成的最大范围的轮廓是圆形或者多个异地污染源形成的多个椭圆范围的叠加。�
　　假设存在N个环境风险源，再设第i个风险源释放出N��ij�(j=0,1,2...N�R)个污染物。因此，根据一般信息扩散法所建立的模型，当区域中的某个位置P(x,y)的第i个风险源的第j个风险因子在P(x,y)中的叠加产生的效果为F(i,j)。综上所述，在该模型下，该XOY平面的环境风险系数R�p为�
　　R�p(P(x,y))=∑N�S�i=1�∑Nj=1F(i,j)(1)�
　　我们可以使用在《建设项目环境风险评价技术导则》(HJ/T169-2004)中推荐了3个气体扩散模式进行气体扩散分析。同时对有毒有害气体环境风险分布可按梯形模糊关系进行简化计算，其数学形式［5］为：�
　　
　　r=r�0 (0＜x＜l′)�
　　r�0(l-x)l-l′ (l′＜x≤l)�
　　0 (x＞l)(2)�
　　在式(2)中，r为计算点的环境风险值；r�0为风险源点的环境风险值；l′为重伤区最大影响半径，l为最大影响半径；x为计算点与风险源点之间的距离。建议r�0也按国内外同类性质风险源的平均风险值来估计。�
　　在通过一般信息扩散理论进行风险源环境风险计算的时候，还需要了解风险源的污染物的扩散特性。普通的天然气扩散最大半径目前有很多成果研究［6］，具体半径大小和泄漏规模有关，关键应针对要研究的气体性质、扩散特征、适用范围来选择合适的计算模型。当然这些数据只是作为参考，真正需要对实际工程中产生的风险源进行定量地、细致地分析才能最终确定。�
　　然后我们需要对不同的污染物的风险值进行估计，我们采用一般的规则，将工业区的环境风险水平设为五类：I类，II类，III类，IV类和V类，分别代表极低、低、中、高和极高的风险等级［6］。通过这些相对的评估值，我们就可以对其风险水平进行定量的分析了。�
　　3.3 空间扩散模型的引进�
　　为了让基于信息扩散理论的评估方法能对大型工程进行更客观且真实的环境风险评估，本文在现有研究成果基础上，提出了一种基于空间信息扩散理论的环境风险评估模型。该评估模型结合原有的优点并改进其不足之处，充分考虑了环境因子的作用，通过立体的信息扩散方法使得该环境评估模型在具体的应用中更为实用和有效。空间模型拓展了信息扩散理论应用范围，通过该模型对三维空间中的环境风险水平分布进行有效的分析、评估和预测。�
　　一般我们在进行基于信息扩散理论的环境风险评估和建模前，须将所研究的平面区域网格化，形成一系列正方形区域。�
　　为了适合本文所提到的复合空间信息扩散模型，我们需要对原有的环境风险矩阵的结构和逻辑进行修改。建立的复合的空间信息模型既要包含不同环境因子的影响矩阵和变换函数，在空间风险上还需要考虑不同的环境因子造成的污染物垂直扩散的程度，以便预测距离地表一定高度的环境风险水平值。所以我们在垂直平面内考虑信息扩散法的时候所使用的扩散函数就应该与大气的特性密切相关，和水平面的扩散函数是不一致的。这样我们就要建立一个空间扩散模型，该模型在水平面和竖直面上分别有不同的信息扩散模型在作用，共同有机地叠加后导出整个环境空间的风险水平值。�
　　3.4 环境因子的分析�
　　基于信息扩散理论的模型是根据一般情况下的污染物的扩散规律，实际上污染因子的传播还很大程度上取决于该地区当时的天气状况和环境特点。一些地区的环境因素，如地形起伏、湿度、温度等因素都会强烈地影响污染物的扩散方向和稀释效果。同时不同的时间也会产生不同的环境风险效果。�
　　对于通过空气传播的污染物，在传播途中，会受到地形的影响，还可能会和沿途的某些物质发生物理或化学反应，或者融入到水中或土地中，从而间接地增加了土地和水源被污染的风险概率。所以建立三维空间预测模型会帮助我们对垂直方向的环境风险分布有更深的了解。�
　　一般来说，有毒有害液体扩散基本沿沟渠或河道进行，但在有限的县级区域内其浓度仍远大于容许浓度值，危害仍相当大。其破坏性在短距离内不会随着距离增加而衰减。因此，此处对其风险值做等值扩散［4］处理，表明此段水域具有和事故发生点具有同样大的环境风险。若有毒有害液体在湖泊、海洋内扩散，在短时间内不被大幅度稀释的情况下，也可按等值风险扩散处理；在长时间内大幅度稀释后，其浓度随距离增加呈梯度分布，可等同气体扩散模式处理。�
　　总的来说，一旦发生污染泄露事件，其污染因子对周围环境污染的情况都因地而异，具有很强的不确定性。但是我们仍然可以通过研究主要的影响因素以及相互的影响关系来大致的确定污染的情况。通过对该区域中的每一个数据检测点确定一个影响因子的影响指数，再通过信息扩散法构造出整块区域污染分布图，从而为决策者应对污染扩散的相关决策提供相对准确的信息。�
　　4 改进的环境风险评估模型�
　　4.1 空间模型建立和风险源确定�
　　在所研究的区域Q中设立一个特殊的空间坐标系�O(x,y,z)�。其中OXY平面不是数学意义上的水平面，它可以看成是区域Q的地表曲面（一般起伏不是很大，不包括山峰等）。Z轴的坐标值则是距离地表曲面的垂直高度z。�
　　设R�p(z)为所研究区域Q地表的最终环境风险指数矩阵，R�p(P(x,y,z))为在绝对坐标系O(x,y,z)下的某点P(x,y,z)位置的环境风险指数。当z=0时，R�p(P(x,y,0))为沿地表的环境风险指数。�
　　针对污染物一般扩散模式，若环境风险产生的时候，同时存在N�S个环境风险源，再假设第i(i=1...N�S)个风险源释放出N�i(i=1,2...N�s)个污染物。因此，根据普通的信息扩散法理论所建立的模型，区域Q中的某个位置�P(x,y,0)�的第i个风险源的第j个风险因子E��ij�在P(x,y,0)中的叠加产生的污染效果为F(i,j,0)。则该区域第j个风险因子E��ij�在某地P(i,j,0)的第i个风险源的地表环境风险水平r�j为�
　　
　　 r�j=∑N�Rj=1F(i,j,0)�
　　(i=1,2...N�i; j=1,2...N�R)(3)�
　　则该地点P(x,y,0)的综合风险水平为�
　　R�p(P(x,y,0))=∑N�si=1r�j�
　　(i=1,2...N�i; j=1,2...N�R)(4)�
　　若要考虑距离地表以上的某一点P(x�0,y�0,z�0)的位置的环境风险水平，即考虑空间上(z>0)的环境风险扩散情况。在三维空间中，我们也可以运用信息扩散法的思想，将其划分成单位体积的小空间，通过梯形模糊扩散理论，从而确定在空间中某小空间距离风险源所在空间的位置进行模糊预测。�
　　设所研究的区域的最大高度为s，则可获得大小为�m×n×s�的空间Q。根据信息扩散理论，将此空间划分为三维矩阵形式。假设其空间网格单元体积为c�3。则该空间划分后能形成的最大三维矩阵B尺寸为(［m/c］,［n/c］,［s/c］)。这样就建立了一个空间上的环境风险分布三维矩阵，之后参考公式(1)和(2)，我们得出了空间上基于信息扩散法的环境风险模型，如式(3)和(4)所示。�
　　4.2 扩散模型的修正�
　　很明显，式(2)中的梯形模糊扩散规则在空间中显得不是那么的可靠，因为空间中还客观存在重力等其他因素。这种扩散约束的函数需要根据实际情况决定，所以设K(P(x,y,z))为空间中扩散的约束方程，此类方程的目的在于在式(2)的基础上控制污染物在空间中最大扩散范围，以模拟实际大气的扩散规律。�
　　设垂直扩散函数的数学形式为f(x,y,z)=0，d为两点距离，△d为距离修正值。为了保证预测模型在数值上的正确性，则K(P(x,y,z))的约束方程模型为�
　　K(P(x,y,z))=d±△d (P∈f)�
　　l (其余)(5)�
　　设D(x,y,z)为某小空间的中心。某风险源R(x�r,y�r,z�r)位于某小空间的中心。则D点与R点的距离为d，通过约束函数修正后的距离为d′。所以我们得到了在空间中基于信息扩散理论所建立的环境风险水平预测模型为�
　　d=x�2+y�2+z�2(6)�
　　d′=k(P(x,y,z))(7)�
　　r�c=r�0 (0＜d′≤l)�
　　r�0(l-d′)l-l′ (l′＜d′≤l)�
　　0 (d′＞l)(8)�
　　随着大气模型研究的发展，GIS技术［7］逐渐被大量用在大气模型的空间数据管理、可视化等工作中，呈现逐渐融合的趋势。不同大气扩散模型的输入、输出和分析的复杂程度各不相同，事实上，目前有很多比较成熟的大气预测模型，如天然气管道泄漏模型［6］、ADMS和GASTAR模型［7］。通过这些模型可以满足本文的需要，以便和信息扩散法共同形成灵活的互补关系。垂直扩散函数f(x,y,z)也可以通过修正后的波尔兹曼能量的分布律［8］确定。�
　　4.3 环境因子的模型�
　　以上只是建立了污染物在静止环境中的空间普通扩散模型，实际上扩散的时候，更多的是依赖于环境因子的影响。下面将以上基于信息扩散法的环境风险评价模型进行更细致的研究，通过建立环境因子影响的模型来修正污染物普通扩散的目标矩阵。�
　　 环境对某区域空间的影响也是分层的，也就是说对在垂直高度上，位于不同高度，其大气受到的影响也是不一致。本文在考虑环境因子时将考虑处于同层的环境因子对该层的风险水平分布的影响，而忽略不同层次的因子之间的相互影响。�
　　同样，我们可以通过信息扩散理论的方法来对这些环境因子进行处理。通过改进后的梯形模糊预测法，将环境因子影响的高峰作为影响源，以其为中心，利用梯度的模糊算法，向四周辐射影响水平。�
　　假设某一环境因子EV(i)(第i个环境因子)的高峰�S(x�0,y�0,z�0)�处于A(i,j,k)，k为垂直方向的第k层。高峰指的是某个环境因子具有最大影响效果的某些点或者某一块区域。设e为距离高峰S的影响最大半径。e′为等值影响范围最大半径，de为某点P(x,y,k)到高峰点S(x�0,y�0,z�0)的距离，e�0为地表的环境因子强度值，e(k)为第k层的环境因子强度递减率函数，e′(k)为第k层的环境因子等值半径修正函数。则该环境因子EV(i)在第k层的影响分布EV�i(P(x,y,k))为�
　　e=e(k)e�0(9)�
　　e′=e′(k)e(10)�
　　de=x�2+y�2(11)�
　　EV��ip�=EV�0 (0＜de≤e′)�
　　EV�0(e-de)e-e′ (e′＜de≤e)�
　　0 (de＞e)(12)�
　　这是单个环境因子在单层中的影响分布预测模型。若要获得多个环境因子在同层中的整体风险影响水平分布,可以通过间接叠加的方式进行，即�
　　EV�p=∑Ni=1EV��ip�(13)�
　　这样我们就可以获得不同空间层的环境影响矩阵EV(k)(k=1, 2, 3...N)。通过我们所建立的环境因子影响分布矩阵，就可以通过矩阵叠加的方式将风险分布矩阵和环境因子影响矩阵整合起来。在整合的过程中，两矩阵对应的元素并不是简单的加法运算，其中还涉及了叠加时需要修正的函数。这些函数由使用者规定，该函数确定的好坏决定了叠加后的分布图是否恰当的反映当前的环境风险状况。设叠加修正函数为M(EV, R)。�
　　结合前面所述的式(1)-式(13),则最终的空间区域环境风险水平分布函数为�
　　R�p=M(EV�p,R�c(P))(14)�
　　5 示例分析�
　　5.1 示例背景描述�
　　为了验证本文所讨论和建立的模型的实用性和优越性，本节将运用评估模型对中国西北某县城中的石油化工企业进行环境风险分析和评估。如图1所示，该县政府在该地准备引进石油化工企业，以促进该地的发展。具体方位如图1中A、B和C所示的位置，这三点为县城的石油化工区中某些高风险性企业的位置。研究区域大致为�20 km�×20 km的区域。�
　　假设它们同时发生环境危机，发生了最坏情况，需要找到其风险源［9］，然后进行分类［10］。设A、B、C三点分别释放有三类有毒气体最大扩散范围为5 000 m、1 500 m和4 000 m［5］，这是根据该行业的建议值确定的。为了简化运算，假设他们同时爆炸，之后向四周泄漏出有毒气体［11］，而此时该区域的风向如图1的北面箭头指示，即在北面地表存在高气压。在该地区的某些相对较高点，我们进行了标记，如图1中的S1，S2，S3和S4。四个地形制高点距离风险发生地垂直高度大致确定为1 000 m、1 500 m、700 m和400 m。在本示例中，我们引入了两个环境因子，分别为地形和风向，参与评估。�
　　5.2 平面模型下的风险分布评估�
　　首先对该区域网格化处理，设定网格单元为500 m×500 m，则该区域可分为40×40的网格。按照默认的习惯，我们将建立平面坐标系，以图1 左下方顶角为坐标原点。�
　　
　　由公式(2)可以计算出某个风险源的污染物
　　扩散后每个网格的环境风险相对指数，再根据(1)计算出不同风险源在该平面叠加后形成的平面的环境风险矩阵。最后即可获得平面扩散模型导出的该县在A、B和C地发生严重的石油化工事故后造成的环境风险分布图。�
　　通过Microsoft Excel 2007 中的VBA编程处理数据，并且在MiniTab15软件中图形化所产生数据，如图2所示。X轴和Y轴距离数值表示的是与图1所示的研究区域内部位置坐标对应。三个风险源重叠区里面其中某一小块深黑色区域为风险度最高的地区，在风险事故处理时应该引起重视。�
　　5.3 空间模型下的风险分布评估�
　　若我们引进空间模型，根据式(5)-(8)我们可以建立风险水平分布的空间模型。令空间约束方程f(x,y,z)
　　=0为旋转曲面方程。此处我们采用 (z-z′)2=k(x-x′)绕z轴旋转形成的曲面作为空间扩散的约束函数。则处于该曲面和地表曲面之间的点都由式(8)进行风险值的计算，其余空间的点的风险值可以看做为零。这样通过式(8)处理三维矩阵后我们可以让空间矩阵的每一元素都存在一个环境风险值。同理将不同的风险源产生的空间风险分布矩阵叠加后就得到一个环境风险空间分布图。�
　　
　　如图3所示，通过建立的基于空间的信息扩散法的环境风险评估模型，可以预测在垂直高度上的环境风险水平的分布图。图2是在地面的环境风险分布图，对比之下，如图3所示，在高空中，环境风险水平较低，影响范围缩小，符合一般的扩散规律。事实上，通过本文所探讨的模型，可以轻易获取不同高度的该区域整体风险水平分布
　　图，这样对预测风险扩散有着比较积极的意义。�
　　5.4 环境因子作用下的风险分布�
　　若我们在信息扩散法中引入了地形和风向环境因子，其中需要找到地形的高峰值，由此扩散出来，获得其影响分布矩阵，对风向可采取找到高气压的地方，由此递减形成正态分布的矩阵。�
　　
　　建立地形影响矩阵后，根据经验，预测在地形垂直距离每升高一定的距离，能使环境风险水平值降低了多少，然后通过叠加的方式对原始的扩散模型进行修正，如图4所示。在地形的影响下，图4中的左侧区域由于地形的作用明显阻碍了污染的传播途径。由于该县城中心附近没有
　　高山，所以在对污染物传播范围的影响不明显。但是在该区域的边缘，可以看得出地形对环境风险分布还是有一定的�影响的，同理对于风向的影响也可以参考地形影响的做法。�
　　
　　 总的来说，我们把基于信息扩散理论的平面评估模型改进成能进行空间预测的环境风险评估模型，并且在模型中引入了多个环境因子，利用信息扩散理论建立其影响矩阵，通过抽象叠加的形式修正了简单的信息扩散模型，相比原来的模型，更具有实用性和优越性。�
　　6 结 论�
　　本文介绍了环境风险评价的概念以及发展现状，总结分析了许多前人此领域的研究成果。通过研究基于信息扩散理论进行环境风险评估的已有研究成果，提出了改进后的基于空间信息扩散理论的环境评估模型，该模型相比原来的研究成果，能更好地在环境立体空间上进行相关的环境风险评估以及将信息扩散理论融入到预测环境影响因子的定量分析中。我们从示例中发现，充分地考虑各种环境因子对环境风险的影响在对风险预测和控制上有着至关重要的作用。对环境因子影响程度预测的准确性直接影响着对环境风险控制的有效力度。本文研究成果，可以提高进行大型工程的环境风险分析的准确性，保证了其环境风险控制的力度，降低了人类不正常的生产活动进一步危害人类赖以生存的生态环境的概率，对各国实现可持续发展战略所需要的理论有较好的借鉴意义。�
　　（编辑：常 勇）�
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　　An Environmental Risk Evaluation Model Using Space Information Diffusion��
　　ZHU Xiao�min�1 CHEN Dong�hua�1 GENG Jian�dong�2�
　　（1.School of Mechanical Electronic and Control Engineering,Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China; �
　　2.High Technology Research and Development Center, Ministry of Science and Technology, Beijing 100045, China）��
　　Abstract Environment is closely related to human survival and development. With the acceleration of global industrialization, however, the natural environment suffers from destruction in the productive activities of human society at the same time. The damaged environment in turn affects the normal production activities of human. Therefore, how to effectively detect and control environmental risk after the production activities caused by human is particularly important. This paper establishes a complex environmental risk evaluation model based on space information diffusion by studying the current applications in this area and combining with the theory of fuzzy evaluation, which improves and optimizes the current research results. The model introduces environmental factors to amend the inaccuracy caused by the general information diffusion model. Through the use of this evaluation model, it can improve the accuracy in the fields of prediction and control of environmental risk diffusion based on information diffusion, and provides a basis to reduce and control the risk aftereffect. Finally, a case study is presented as the application of the model, which makes an environmental risk analysis and proves the practicality of the model. It is proved that this model has more general superiority by comparing with the general diffusion model. The results of this study are useful to make an environmental risk assessment for those major projects which have induced accidents and crises.�
　　Key words information diffusion theory; environment; risk evaluation; space
　　
　　收稿日期：2011-10-20�
　　作者简介：朱晓敏，副教授，主要研究方向为系统评估、复杂系统建模与优化。�
　　基金项目：国家重点基础研究发展计划(973计划)项目“推动中国绿色发展的重大战略及技术问题研究”（编号：2010CB955905）。

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