中国1958万人的砷中毒危机

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　　中国有1958万人生活在地下水砷超标的高风险地区，今日出版的最新一期 《科学》杂志指出了这个长久以来被严重忽视的环境问题。

　　来自瑞士联邦水科学与技术研究所 （Eawag）和中国医科大学的科学家们研发出一种全新的模型，可以通过湿度、土壤盐度及地形等信息预测污染风险，无需亲临现场检测就可以大范围的找出地下水砷超标的高危地区。

　　他们根据这一模型绘制出“中国水砷污染风险地图”，将各省份划分为高风险和低风险地区。除了官方曾公布过的内蒙、山西、吉林、宁夏、青海、安徽和北京，该地图还指出了一些过去被炡椨排查在外和未知的高风险地区——其中包括辽宁西部、山东、江苏等江淮地区、四川中部、甘肃的黑河盆地以及新疆的塔里木盆地等。研究者估算，有1958万人生活在高风险的水砷污染地区，而这些地区大多是干旱的贫困乡村。

　　在公众对环境问题日渐敏感的今天，水砷问题并不是关注的热点，炡椨公布的相关资料有限，但实际上水砷污染在中国影响人口之多，影响区域之大足以让人警惕。除了干旱的农村易受影响外，北京也处在地下水砷超标的威胁之中。


中国行政图


中国水砷污染风险地图；《科学》杂志（www.sciencemag.org），版权归瑞士联邦水科学与科技研究所（Eawag）所有

　　地砷病在中国

　　1980年，中国大陆在新疆发现了首个饮水砷中毒病人，接着又在内蒙、山西发现了类似案例。患者往往眼看着自己的皮肤病变一步步恶化，却又无能为力，最终发生癌变。迄今为止，曾出现过类似病例的省份总共有十六个，主要集中在西南部和华北平原。

　　首例病例发现十二年后，卫生部门正式将之定为一种地方病，命名为饮水型地方性砷中毒 （简称地砷病），并通过各地疾控中心进行追踪。当人长期饮用地下水摄入过量的无机砷，会引起皮肤色素沉着、肝肾功能障碍及皮肤癌、肺癌等多种癌症。在卫生部曾调查过的10个高危省份中，总患病率十分高，几乎是每十个人中就有一个得地砷病。

　　砷浓度到达什么数值，要喝多久砷超标的水才会产生病变，目前在科学界还存在着争论。论文作者Rodriguez-Lado表示：“砷浓度越高，其效应出现的就越快，但其效应高度依赖于诸如年龄、营养状态及一般健康等因素。”但令人担忧的是，中国有大量农村儿童长期身处在高砷饮水环境之中。据此前國镓疾控中心公布的数据显示，青海有超过四分之一的儿童暴露在高砷环境中。

　　虽然在中国，工业对地下水的污染非常普遍，但饮水型地砷病主要由自然因素所引发的。在干旱地区，地下含水层岩石在特定的自然环境下，容易向地下水水井渗析出自然环境中的无机砷。该研究作者之一，中国医科大学公共卫生学院院长孙贵范表示，中国居民从上世纪60年代开始打手压井。传统的水井开采的是地表水，但从手压井抽出来的很有可能是受砷污染的地下水。“砷在体内积累了十几二十年后，各地病例终于在八十年代陆续出现。”


中国行政图


中国饮水型砷中毒风险地图；地图来源：《科学》杂志（www.sciencemag.org），版权归瑞士联邦水科学与科技研究所（Eawag）所有

　　中国水砷污染地区排行榜：内蒙第一，北京超标十倍

　　孙贵范在论文发布会上表示，该风险地图的重要意义之一在于发现了一些全新的高危区域，包括新疆的塔里木盆地、内蒙的额济纳盆地、甘肃的黑河盆地、淮河平原地区和四川中部。这是十年来高危区域的名单首次被大规模刷新。

　　2003年，國镓疾控中心与中国地方性砷中毒分布调查协作组合作的研究，是迄今为止覆盖地域最广、总结得最全面的官方研究报告。炡椨在调查了各地的水井后，勾勒出中国地下水砷污染的地理分布情况：

　　——以内蒙、山西饮水含砷浓度最高，分别为1.86与0.783mg/L，第3，4名为吉林和青海，次之为安徽、北京顺义 （具体数值见表1）。除内蒙赤峰克旗的2个饮水型砷中毒村处于山区外，其余均为平原、盆地或高原。

　　值得注意的是，这个排名所定义的高砷浓度地区，是以旧国标划分的，即每升水中砷含量不得超过0.05毫克。2006年，炡椨修订饮用水标准。根据新国标 《生活饮用水卫生标准》(GB5749-2006)，水砷安全值被提高为0.01mg/L，与世界卫生组织的标准看齐。也就是说，十年前在高危地区中排名最末的北京顺义区地下水，按照今天的标准也超标10倍，而排名第一的内蒙更是超标186倍。

　　——内蒙、山西为我国饮水型地方性砷中毒重病区 （内蒙高砷暴露人口主要集中在阿拉善盟的阿左旗、巴彦淖尔盟的磴口县、杭锦后旗、临河市、五原县、乌拉特前旗、乌拉特中旗、乌拉特后旗，包头市的土右旗、呼和浩特市的土左旗、托克托县以及赤峰市克什克腾旗。山西饮水型地方性砷中毒县市18个，其中朔州、吕梁、晋中有确诊地砷病）

　　——吉林省西部的通榆县、洮南市为饮水型地方性砷中毒典型。宁夏高砷区主要集中在北部沿贺兰山东麓的平罗县、惠农县。

　　——北京顺义区以往连续十几年的饮水砷超标，调查时仍有饮水高砷暴露乡镇，未发现砷中毒患者。

　　——2005-2011年，甘肃省疾控中心调查得出该省砷含量超标水源主要分布在夏河、合作、舟曲、环县、徽县、成县、天祝、漳县、两当、临潭的58个村，约有4.6万人受到砷中毒威胁。


病变的脚

　　炡椨做了什么？

　　为了摸清中国地下水的砷含量和地砷病情况，从2001年开始，卫生部开展了名为“中国全国水砷污染抽样筛查计划”对各地地下水采样调查。连续四年对44.5万口水井进行检测。2005年國镓疾控中心推测有1470万人生活在水砷超标地区，其中有560万人生活在高危地区 （比照新国标）。

　　据相关领域的研究人员表示，卫生部一直在追踪水砷问题，四年前还曾发布 《饮水型地方性砷中毒监测方案》，要求各省每年提交相关数据。但自2003年以后，全国摸底情况再未向外公布，记者只能从一些较为侧面的渠道零星地了解水砷超标的新情况。比如，國镓疾控中心在写2008年工作总结时，提到当年全国有高砷村842个。其下属地方病控制中心则会每年监测已经出现水砷中毒的村落。要发现新的病区，只能被动地靠病例报告。

　　此外，近几年疾控中心每年的工作计划中，都提到要对水砷调查数据做进一步分析，绘制地砷病病区分布图，制作砷中毒防治地理信息系统，评估受影响的人数和对健康的影响。但具体进展如何，也未对外公布。消息人士表示，每年卫生部开地方病会议都会讨论水砷中毒地图的问题，但在统计方法上就存在许多分歧，难以达成共识。此外，监察难度大也可能是炡椨调查裹足不前的原因之一。地下水是流动的，因应每年自然情况的变化，水砷含量可能有很大的变化。

　　“要解决问题，先要认识问题。”NGO自然之友执行理事长卢思骋表示，他去过的很多乡村里，村民都怀疑身体不适与饮用井水有关。“没有炡椨介入调查，村民很难发现问题。”

　　为什么这个严重的环境问题长期以来在中国被忽视？2003年的官方调查报告里的一段话或许可以回答这个问题——“我国的地方性砷中毒流行广、病情重、投资大，而且流行地区大多在老、少、边、穷地区，所以地方性砷中毒防止研究工作只能说是刚刚起步，离控制地方性砷中毒的流行相差甚远。”

　　要解决水砷超标的问题，技术上并不难。只要转为饮用自来水，或者对超标水井进行改造 （俗称改水），中毒可能性将明显下降。但在那些受影响的农村里，地下水很可能是当地居民唯一的饮水来源，改造不易。以新疆巴楚县为例，短短几年间曾进行了四次改水。由于移民、开荒、开采地下矿等原因，在改水工程运行几年之后，水砷又超标了。如果出现干旱，自来水供不上，村民很容易又重新启用毒井。

　　贫穷是中国水砷危机持续的另一重要原因。饮用砷超标地下水的大多是贫穷地区的农民，饮用水“国标”几乎没办法落实在农村井水水质的检测上。对于一个地处偏远的干旱农村，村民首先考虑的是有没有水喝，而不是水安不安全。

　　长期研究水砷问题的孙贵范表示，他在新疆、内蒙很多村子里调研的时候，发现“村民拿不出水费，又或者村子没办法养着一个小水站，大家明知道井水有毒，还是喝了。”


教授孙贵范在检查病人

　　模型优劣

　　此次中瑞团队合作研发的模型，大大弥补了过去官方需要逐村逐井取样调查的不足——耗时长且效率低。该团队表示，目前中国炡椨只调查了全国12%县的地下水含汞情况，要对其余的县进行调查估计还需20年的时间。科学家们认为，这个模型可以向中国炡椨提示那些特别具有风险的地区。“在高危地区，砷的危险与高人口密度是同时存在的，应该尽快对这里的地下水进行砷检测。”该研究的作者AnnetteJohnson表示，他们制作的地图可供中国炡椨参考。

　　 《科学》杂志副主编Wigginton表示，像中国这样幅员辽阔的國镓，对每一口地下水井进行监测是极端困难的。“本文的作者采用了一个创新的统计建模方法来发现可能受到污染的地下蓄水层及具有接触砷风险的人群。他们的结果可与中国卫生部的抽检工作相互补充。这个模型也为了解其它 （如孟加拉国和美国西南部等）有危险的國镓提供了帮助。”

　　在这篇名为 《中国的地下水砷污染》的最新研究中，另一位作者Rodriguez-Lado强调尽管他们的预测模型和传统的筛检方法相比有优势，但并不能代替这些方法。“砷浓度会在短距离内发生很大的变化，而我们的预测模型只能精确到1平方公里。”

　　以卫生部曾调查过的内蒙为例，病区内水砷分布不均衡，同一个村子的检出浓度也有很大的差异，即使相隔仅数米 （甚至1米）两家人的水井，水砷的检出浓度也相差甚远。作者指出该模型的预测精准度在77%。这意味着由地方卫生部门到现场筛查地下水样本仍是必不可缺的环节。

　　孙贵范强调，这个模型是一个根据人口密度推算的结果，表明在有地下水砷污染的地区，可能有近2000万人受到影响，但不是绝对。“比如在江淮地区的大城市，居民都是喝自来水，应该不会有砷中毒的危险。”

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