EPA筛选方法评估：基于1,3-丁二烯围栏社区暴露的案例研究及模型优化策略

这篇综述系统评估了美国环保署(EPA)根据《有毒物质控制法案》(TSCA)提出的围栏社区空气污染物筛选方法，通过德克萨斯州1,3-丁二烯(1,3–butadiene)排放设施的案例研究，对比了预筛选集成室内外空气计算器(IIOAC)、简化空气扩散模型(AERMOD)与设施特异性模型的表现。研究发现IIOAC预测浓度(10.75?μg/m3)显著高于实际监测值(0.18 ppb)，而基于《有机化学品制造残余风险技术评估》(MON RTR)的设施特异性模型(0.44?μg/m3)更贴近现实，为风险决策提供了优化框架。

　　

ABSTRACT
研究聚焦美国环保署(EPA)依据《有毒物质控制法案》(TSCA)提出的围栏社区化学暴露筛选方法，以高优先级物质1,3-丁二烯为案例，通过德克萨斯州工业设施的实证分析揭示：预筛选工具IIOAC输出的浓度(2019年10.75?μg/m³)较简化AERMOD模型(1.04?μg/m³)高出一个数量级，而基于《有机化学品制造残余风险技术评估》(MON RTR)指南的设施特异性模型(0.44?μg/m³)最接近实际监测值(0.18 ppb)。这一发现为优化监管决策提供了关键数据支持。

Introduction/background
TSCA要求EPA通过优先排序、风险评估和风险管理三阶段管控化学物质风险。2022年EPA发布的围栏社区暴露筛选草案采用分级方法，本研究选取休斯顿船舶通道附近1,3-丁二烯排放设施作为案例，该区域因炼油厂密集和交通污染成为空气毒理学研究热点。研究创新性地将TSCA筛选方法与MON RTR的详细建模方法对比，同时整合2017-2021年全美自动气相色谱(auto-GC)监测数据，构建了更精准的风险评估框架。

Methods
案例设施选自EPA 2020年MON残余风险评估项目，邻近HRM-16监测站点(距离1.32 km)。研究方法包含四大模块：

1. TSCA预筛选：采用IIOAC工具，输入来自毒物排放清单(TRI)的排放数据，假设全年连续运行；
2. TSCA全筛选：简化AERMOD模型将排放源合并为单点/面源，使用休斯顿霍比机场气象数据；
3. 设施特异性模型：基于MON RTR方法，采用国家排放清单(NEI)源参数和现场气象数据，构建密集受体网格；
4. 环境监测：分析Texas环境质量委员会(TCEQ)监测网2017-2021年auto-GC数据。

Results
模型比较显示显著差异：

• 2019年IIOAC预测值(10.75?μg/m³)是简化AERMOD(1.04?μg/m³)的10倍，而设施特异性模型(0.44?μg/m³)与HRM-16实测值(0.40?μg/m³)最为接近；
• 2021年冬季风暴Uri期间，Milby Park监测点出现异常峰值(1.13 ppb)，反映极端天气对排放的影响；
• 历史数据显示，休斯顿地区1,3-丁二烯浓度自1995年来下降显著，但工业聚集区仍高于全美平均水平。

Conclusion
研究表明，TSCA筛选方法中保守的预设参数导致IIOAC结果显著偏离实际，而设施特异性模型通过整合NEI源数据和现场气象参数，更准确预测暴露风险。建议采用分级优化策略：当预筛显示潜在风险时，逐步引入详细建模和实时监测数据。该方法不仅适用于1,3-丁二烯，也可推广至其他TSCA管控物质，为平衡公共卫生保护与工业可行性提供科学依据。