研究人员已经建立了一种用来预测地下水中砷污染风险的模型;这种工具不仅能凸显水质问题,而且它是一种通过其设计能够让其使用者节省时间与金钱的工具。
中国目前正在使用该模型,那里的砷污染长期以来就是一个人们熟知的问题。长期接触砷会引起皮肤色素过度沉着,肝肾疾病及不同类型的癌症。在全世界,大约有14000人在饮用被具有不安全浓度的这种化学物质污染的地下水。
认识到在中国对每一口水井进行砷测试所具有的挑战,LuisRodriguez-Lado及其同事着手建立一种对地下水污染的预测性工具,这种工具无须测试者查访在全国各地的每一口具体的水井。他们利用了免费提供的例如有关湿度、土壤盐渍化和地形等地球空间信息,由于这些资讯可用作一个预测哪里的砷污染可能严重的代理工具,该团队能够用其预测他们没有对其进行查访的地区的砷污染。他们将这一数据与中国的全国勘测计划——该计划尽管有着较精细的尺度,但它有着较多的地理性限制(它只代表了中国12%的县)——中的经过良好测试的数据相结合。
在该组合中添入人口数据,他们可以根据世界卫生组织的砷摄入标准阈值(每升10微克)对健康风险进行估计。他们的结果表明,在中国估计有1958万人生活在高风险的砷污染地区。至关重要的是,该模型确认了中国某些过去不知道的砷污染高风险地区。他们的结果将帮助中国当局对这些地区的地下水进行优先测试。
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