大会报告 | 陈景文：化学品环境持久性的模拟预测

大会报告 | 陈景文：化学品环境持久性的模拟预测

（5月17日 通讯员 龙婧菲）2023年5月17日，“第十七届持久性有机污染物论坛暨化学品环境安全大会”在青岛海天金融中心酒店隆重开幕。17日上午，POPs专委会委员、大连理工大学陈景文教授就“化学品环境持久性的模拟预测”作精彩报告。报告分为三个部分，分别介绍了化学品环境持久性的判定标准、环境持久性参数测算面临的难题以及研究团队在化学品环境持久性方面的研究进展。

陈景文教授作精彩报告

首先，陈景文教授指出目前我国化学品的应用广泛，化学品对生物体的内暴露和对环境的外暴露时刻威胁着人类健康和生态系统的稳定性，但环境风险防范与治理的体系还不健全。因此，需要采取新方法、新技术更加准确地测定化学品环境持久性相关参数，并依据环境持久性评判标准，合理的预测和防控化学品带来的环境风险，从而针对性的进行新污染物治理。

陈景文教授接着介绍了测算环境持久性参数过程中面临的难题。化学品进入环境成为污染物后，需要构建多介质环境模型来评价污染物的迁移、分配和反应等过程。由于环境介质和物质转化的复杂性，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。另一方面，化学品种类众多，在生产、贮存、运输等全生命周期中都会向环境中释放。因此，采用实验测试评价化学品的环境持久性存在效率低、成本高、耗时长等缺点，已难以匹配目前新化学品评价和治理的需求，提出高效的持久性预测和评价方法迫在眉睫。

陈景文教授提出应用环境计算毒理学进行化学品风险预测与管理，结合机理引导和数据驱动实现污染物预测方法和模型的构建。机理引导是从化学品环境多介质行为入手，进一步研究在大气、水体、土壤中的降解转化动力学模型；相反，数据驱动基于已有的持久性化学品清单及数据，采用机器学习的方式预测化学品的环境行为。陈景文教授强调，两种方式的应用促进了对化学品风险的深入理解，同时需要注重数据库的搭建。

在报告的最后一部分，陈景文教授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、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宝贵意见，帮助化学品和新污染物的高效治理迈出坚实一步。

报告现场专家同学们认真听讲

陈景文教授的报告为专家学者们带来了评价化学品环境持久性的新思路。报告结束后，会场中响起热烈的掌声，与会代表们对报告给予了极高的评价。