辽宁省工业新污染物环境风险筛查与管控

　　■  李婉然

　　党的十九届五中全会明确提出“重视新污染物治理”。作为工业大省和东北振兴龙头，辽宁省积极落实此项部署。新污染物是指新近发现或被关注，对生态环境或人体健康存在风险，尚未纳入管理或现有管理措施不足以有效防控其风险的污染物，主要包括持久性有机污染物（POPs）、环境内分泌干扰物、抗生素和微塑料等。辽宁庞大的工业体系及其密集的生产活动区域，是新污染物产生和排放的潜在源头，也是其环境行为的重要载体与富集场所。这些污染物一旦进入工业链条及周边环境，便可能长期赋存、迁移扩散，直接威胁着辽宁产业园区及周边环境健康。面对日益凸显的工业新污染物风险，辽宁省需立足省情，结合国家污染防治攻坚战部署，以强化治理筛查为核心，保障工业环境安全与区域可持续发展。

　　筛查存在的问题

　　新兴工业污染物“家底”不清，亟待系统普查。当前，辽宁省尚未组织开展针对新兴工业污染物的综合普查工作，常规监测仅覆盖特定的挥发性有机物指标。多年来，部分科研院所及企业技术中心虽围绕部分新兴工业污染物开展了零散研究，但由于各自任务目标不同，存在调查对象碎片化、针对重点工业园区及产业集群的空间覆盖不足、监测数据时间序列缺乏统一性与可比性等问题。这直接导致了对辽宁省工业体系中新兴污染物的种类、排放强度、空间分布、来源解析及变化趋势等关键基础信息掌握不清。

　　研究基础薄弱制约精准管控。辽宁省工业新污染物种类繁杂，受产业布局与排放路径影响，其迁移扩散范围广、环境残留浓度低，低剂量长期暴露下的复合毒理效应尤为复杂，而该省相关科技支撑体系仍显薄弱。一是本土化数据库与标准体系缺失，尤其缺乏针对冶金、化工等主导产业排放特性的环境基准研究。二是产业集聚区风险研究不足，针对沈大经济带、辽中南工业走廊等重点区域的生态与健康风险研究亟待加强，缺乏科技支撑产业绿色转型的数据基础。三是智慧化溯源技术滞后，核心工业区的新污染物排放通量及多源解析研究不足，难以满足数字化治理需求。

　　新污染物治理存在短板与全链条监管待强化。辽宁省在落实国家有毒有害化学物质环境风险防控政策方面持续深化，但面向重点工业集群与产业园区的新污染物治理，尤其是全链条协同监管体系仍需加强。一是缺乏与新污染物源头防控、过程监管及产业退出直接配套的专项条款，对产业绿色转型的制度约束力有待提升。二是针对石化、冶金等支柱产业的新污染物特性，其高精度、智能化的检测方法、数字化风险评估技术仍显薄弱，难以满足产业升级与精准管控需求。三是尚未建立基于辽宁重点工业门类环境风险大数据的优先控制新污染物动态清单及分级预警平台，制约了对关键产业环节的风险靶向治理与科技赋能。

　　管控策略

　　率先开展摸底排查，夯实精准治理数据基础。一是依托辽宁工业污染源普查成果，运用智能监测技术，率先在重点工业集聚区开展新污染物精准溯源与排查。通过部署物联网传感器等科技手段，精准识别关键工业园区、典型产业链条中的新污染物排放热点与风险环节。二是结合人工智能与风险评估模型，系统开展具有辽宁特色优势产业的新污染物筛查与量化评估，并同步推动相关绿色替代技术研发和产业升级，引导产业向绿色化、高端化发展。三是着力强化省级生态环境监测中心及相关产业技术支撑机构能力建设，逐步将主要新污染物纳入常态化、智慧化监测体系，并将监测数据有效应用于环境准入、排污许可等产业政策制定与执行过程。

　　聚焦污染路径，深化源解析推动精准源头防控。一是立足辽宁装备制造、石化、冶金等优势产业及重点产业集群的工艺特征，运用大数据、人工智能等技术，推动建设国家级工业新污染物毒理学数据库，并依托辽宁省内科研力量，优先利用机器学习、高通量筛选等先进技术，研究发布适用于辽宁省典型工业场景的新污染物环境与职业健康基准值。二是聚焦辽宁钢铁、化工原料等关键工业的生产流通环节，系统开展工业新污染物对产业链和供应链安全的风险监测评估，运用区块链溯源技术等，构建覆盖重点工业园区、龙头企业及上下游供应商的智能化、实时化监测预警网络。三是充分发挥辽宁作为东北亚开放门户的区位优势及在先进制造、新材料等领域的科研与产业基础，鼓励龙头企业、新型研发机构积极参与工业新污染物绿色替代技术、高效治理工艺等领域的国际标准制定、技术研发合作与产业交流。

　　健全监管制度体系，深入实施“依法”治污。一是依托辽宁在高端装备制造、新一代信息技术等优势产业集群基础，率先研究制定省级工业新污染物环境风险管控与治理科技赋能实施细则，推动法规条款与产业绿色化、智能化升级紧密结合。二是重点推动将辽宁工业新污染物优先纳入地方工业废水、废气排放标准及土壤环境质量标准的修订计划。利用先进检测技术和环境基准研究，构建具有辽宁产业辨识度的工业新污染物智慧监测与标准体系，为国家提供可借鉴的经验。

　　（作者单位：大连东软信息学院）

　　【课题名称】本文系2025年度辽宁省科协科技创新智库项目“基于生成式人工智能模型的新污染物环境毒理学筛查策略研究”（编号：LNKX2025QN17）。