OnVeMCS：用于土壤、沉积物、水、空气及食物多途径人体暴露风险蒙特卡洛模拟（MCS）与敏感性分析的独立软件

《Environments》：OnVeMCS: A Standalone Software for Monte Carlo Simulation and Sensitivity Analysis of Risks from Multi-Pathway Human Exposure via Soil, Sediment, Water, Air, and Food

　　

OnVeMCS 1.1是一款用于土壤、沉积物、水、空气及食物中污染物概率人体健康风险评价的独立软件，可实现多暴露途径风险的蒙特卡洛模拟（MCS）。研究人员采用标准剂量/浓度方法量化经口摄入、吸入及皮肤接触的危害指数（HI）和致癌风险指标（总致癌风险TCR/增量终生致癌风险ILCR）。用户可手动输入具有多种概率分布的分析物浓度，或从Excel模板导入，并可为居民（儿童与成人）、户外及室内工作人员、食物消费者等场景选择特定的暴露参数集。该软件支持一维（1D）和二维蒙特卡洛模拟（2D MCS）模式。结果通过多种图表呈现，包括直方图和累积分布函数（CDFs）、途径/分析物贡献图、敏感性分析图、嵌套CDFs及不确定性条带图。软件还支持两个或多个输出结果的叠加显示，以及监管阈值（HI = 1；TCR/ILCR = 10^?6–10^?4）的纳入。结果可导出至多工作表Excel工作簿，包含原始数组、汇总表、超标概率及敏感性数据。OnVeMCS运行迅速，即使2D MCS也可在数秒内完成。该软件以单一Windows安装程序文件形式分发，附带数据示例，对学术界免费开放。

## 研究背景与问题提出

环境污染物通常分布于土壤、沉积物、水、空气及食物等多种环境介质中，人体可通过经口摄入、吸入或皮肤接触等途径同时暴露于多种污染物。美国环境保护署（USEPA）开发的传统点估计风险评价方法仅基于最可能输入值计算单一的危害商（HQ）或致癌风险（CR），虽能提供潜在风险的初步指示，但无法捕捉环境浓度变异性或暴露参数不确定性所关联的可能结果范围。因此，概率方法如蒙特卡洛模拟（MCS）被广泛应用于克服上述局限，USEPA亦强调充分表征变异性和不确定性的重要性，并将蒙特卡洛分析视为风险评价的有用工具。

一维蒙特卡洛模拟（1D MCS）因应用简便而最为常用，但其将所有输入参数同等对待，仅考虑参数分布，导致变异性与不确定性混合于单一输出分布中，无法区分输出结果由变异性或不确定性驱动的程度。二维蒙特卡洛模拟（2D MCS）通过嵌套模拟循环分别传播不确定性和变异性，可获得多个风险分布而非单一分布，从而界定风险百分位数周围的不确定性边界。此外，概率风险评价需借助敏感性分析识别驱动结果的关键输入参数，常用方法包括基于秩相关系数的敏感性分析或贡献方差法。

尽管概率方法优势显著，其实现仍具挑战性。现有工具如Oracle Crystal Ball、Palisade @Risk等Excel插件，USEPA随机人体暴露与 dose 模拟（SHEDS）模型，以及R和Python等编程语言开发的模型，虽功能强大，但涉及手动模型构建、Excel操作或编程及高级统计知识，限制了部分用户的可及性与可重复性，且完整模型搭建耗时且易出错。针对这些挑战，研究人员开发了OnVeMCS软件——一款专为概率健康风险评价设计的独立Windows桌面应用程序，集成数据输入、分布赋值、1D MCS与2D MCS、敏感性分析及可视化与表格输出于单一环境，支持多种人群的场景特定暴露因子定义，以用户友好界面简化模型构建与执行，降低编程或高级统计知识需求，使概率风险评价更易于在环境研究中应用并确保分析可重复性。

## 主要技术方法概述

本研究开发并介绍的OnVeMCS软件，其核心架构为单一Windows可执行文件的独立桌面应用程序，当前版本1.1于2026年6月发布。软件采用标准USEPA暴露框架，内置多种受体场景暴露因子库，包括居民（成人与儿童）、工作人员（户外与室内）及食物消费者（涵盖婴儿、幼儿、儿童、青少年、成人、老年人、孕妇及乳母八类人群）。用户通过左侧面板输入控制区完成分析物浓度定义（手动输入或Excel模板导入）、概率分布类型选择（支持固定值、正态、对数正态、三角、均匀、BetaPERT、Gamma及Weibull等八种分布）、受体场景选择及暴露途径配置，并设置1D MCS迭代次数或2D MCS内外循环次数及随机种子以保证可重复性。点击运行模拟后，右侧面板以标签页形式呈现图表、表格及汇总统计结果，可导出至多工作表Excel工作簿，亦支持高分辨率PNG图像导出。研究采用假设案例演示软件功能：以含13种污染物（Cd、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn、Hg、As、V、Fe、Mn、NO₃^?及F^?）的地下水为对象，对成人和儿童居民进行1D MCS（10,000次迭代）及2D MCS（1,000次变异性×100次不确定性模拟）计算HI和ILCR。

## 研究结果

**概率输出结果**：图3展示成人危害指数（HI^a）模拟结果的直方图，绿色柱为HI^a值频数，红色虚线为HI=1的非致癌风险阈值，蓝色拟合线为由模拟结果均值和标准差计算的理论分布曲线，棕色虚线为95^th百分位风险值。多数模拟值低于1，但少数超出阈值，体现概率评价相对单点估计的优势。图4呈现成人（ILCR^a）与儿童（ILCR^c）总致癌风险的累积分布函数（CDF）与直方图叠加图，虚线标注10^?6和10^?4的致癌风险阈值，两者多数值落于此范围，ILCR^a曲线位置提示模拟条件下成人致癌风险估计高于儿童。图5展示叠加直方图的三维视图。图6以饼图总结经口摄入和皮肤接触途径对HI^a的贡献，显示经口摄入为非致癌风险的主导途径。图7展示各分析物对总风险的贡献，氟化物（F^?）因其较高浓度和毒性贡献最大（43.9%），而Fe或Zn影响可忽略。

**敏感性分析结果**：图8展示HI^a的敏感性分析结果，呈现五个最敏感参数：As浓度、F^?浓度、暴露频率（EF^a）、摄入率（IR^a）和体重（BW^a）。正值表示参数增加则风险增加，负值表示反向关系。As和F^?浓度为HI^a的最强驱动因子，降低这些污染物浓度可显著降低风险；体重（BW^a）为唯一负值参数，表明较高体重个体风险敏感性较低。图9为HI^a的龙卷风图，基于各参数从中位数变化至5^th和95^th百分位时输出百分位数的绝对差异进行排序，As浓度产生最大风险变异，其次为暴露频率和F^?浓度。

**二维蒙特卡洛模拟结果**：图10展示儿童非致癌风险（HI^c）的嵌套CDF图，每条曲线对应一次不确定性模拟，曲线展布体现模型预测的不确定性。图11呈现HI^a、HI^c、ILCR^a和ILCR^c的带置信区间CDFs，中央曲线为各点中位数CDF，阴影带为重复不确定性模拟所获CDFs的5^th–95^th百分位范围。图12的蝴蝶图将各输入参数的贡献分离为变异性驱动和不确定性驱动成分，左柱代表变异性，右柱代表不确定性，较长柱表示对输出变异的更大影响。图13的风险曲面图以x轴为变异性百分位、y轴为不确定性百分位、曲面高度表示预测风险值，展示2D MCS中不确定性和变异性的联合效应。

## 讨论与总结

**模拟可重复性及与现有工具的比较**：研究人员通过10次独立模拟评估可重复性，以变异系数（CV）量化差异。重复模拟结果高度一致，中位数CV为0.3%–0.5%（非致癌风险）和0.7%–1.0%（致癌风险），95^th百分位致癌风险CV最高达2.4%，证实OnVeMCS在相同输入假设和模拟设置下输出稳定可重复。与现有工具相比，Crystal Ball等通用软件多为Excel插件或需编程 expertise，且通常聚焦单一介质或一维变异性；SHEDS模型虽专业但需高级统计知识。OnVeMCS则集成USEPA剂量方程，支持多环境介质和暴露途径，内置多人群暴露因子库，特别是其2D MCS能力可快速分离不确定性与变异性，并集成敏感性分析、龙卷风图、蝴蝶图、带置信区间CDFs及风险曲面图等功能，且对学术用户免费，显著降低了采用门槛。与Oracle Crystal Ball的结果对比显示，1D MCS和2D MCS结果的CV差异仅为百分之几。

**对风险评价与管理的影响**：概率风险评价使决策者不仅关注点估计，还能理解可能健康结果的分布。演示表明，尽管均值或中位风险值可能处于可接受范围，但上尾部结果可能超出监管阈值。OnVeMCS允许计算超标概率并识别对应风险管理基准的百分位数，通过途径和分析物贡献分析确定优先干预措施（如土壤修复或水处理），敏感性分析则指向最具影响力的参数以支持减缓措施选择。例如，若暴露频率为 dominant 参数，可通过限制接触频率或时长降低风险；若摄入率影响最大，可通过行为建议或暴露限制减少摄入；若污染物浓度影响最大，则需源头控制或环境修复。

**局限性与未来工作**：OnVeMCS目前仅支持Windows系统，概率分布类型尚未包含混合分布或时间依赖模型，且依赖提供的暴露因子和毒性值，未纳入 site-specific 数据库。未来版本将：扩展至其他操作系统及Web应用；扩充分布库；纳入空间分析工具以可视化不同地点的风险变化；整合区域特定暴露因子数据集以更好反映当地人群特征。

**研究结论**：OnVeMCS为土壤、沉积物、水、空气和食物介质的人体健康风险评价提供了全面且用户友好的解决方案，通过实施标准USEPA剂量方程、支持多种概率分布、实现一维和二维蒙特卡洛模拟并集成敏感性分析，使环境科学家和风险评价人员能够量化健康风险并表征变异性与不确定性。图形界面促进数据输入、参数选择和模型执行，导出输出为进一步分析、结果解读和展示提供清晰基础。通过应用OnVeMCS，用户可识别主要暴露途径、评估风险水平是否超出监管阈值并优先采取减缓措施。持续开发将聚焦于功能扩展和可及性提升。