立足现阶段我国污染场地修复决策的状况，我国建立场地修复决策系统需要分“三步走”。

　　第一，识别关键环节、形成决策框架是建立修复决策系统的首要任务

　　今年年初，环境保护部发布了5项污染场地系列新标准。标准中规定了场地环境状况调查、场地环境监测、健康风险评估、场地土壤修复技术方案编制需遵循的基本原则、程序、工作内容、技术要求，并规范了相关术语定义，初步形成了适合我国国情的场地环境管理技术原则、模型和路线图。但如何将5项以技术性规定为主的标准集成起来，识别其中的关键环节，形成决策框架将是建立修复决策系统的首要任务。修复决策框架是修复决策系统的决策流程图，能直观、全面地跟踪和规划修复决策的整个过程，了解决策的动态。

　　第二，建立数据库和模型库，开发修复决策支持系统的原型系统

　　污染场地修复过程中涉及到的科学、技术问题较多，并包含多学科交叉理论知识和工程经验，需要根据实际工程中遇到的难关提出科学问题，解决科学问题，再集中力量突破其中的关键技术。

　　数据库、模型库是决策支持系统的两个基本要素，是保障修复决策系统科学性的关键和核心。开发污染场地修复决策支持系统的原型系统，需要首先建立决策支持系统的这两个基础库。

　　数据库是修复决策系统的重要数据资源，又是模型库、方法库和对话系统的基础部分。它作为决策的依据，也是减少决策结果不确定性的基础。污染场地基础数据库的建设是一个庞大的工程，它需要将场地历史资料数据、实施监测调查数据、遥感影像数据和数字地图数据等和来自其他单位的多源数据进行融合，构建一个标准统一、时空相对完整的空间—属性数据库，并形成实时更新机制。修复决策系统中的数据库包含有场地修复技术数据、环境基础数据、污染源数据、修复技术筛选数据、工艺参数数据等。

　　模型库在修复决策系统中占有重要地位。场地修复决策者不是依靠污染场地基础数据库中的数据进行决策，而是依靠模型库中的模型进行决策。数据库只是为决策者提供数据能力和资料能力，模型库则是给决策提供分析能力的部件。模型库中包含风险评估模型、修复技术筛选模型、三维地统计插值模型、修复后评估模型等，修复决策依托这些模型通过推理、比较、选择和分析等，能够不断提升解答整个问题的能力。

　　基于数据库和模型库，基本上就可以初步建立一个修复决策系统的原型系统。但是，为了使系统结构更加清晰，可以将方法库从模型库中分离出来。方法库综合了数据库和程序库，它为求解模型提供计算机算法，是模型应用的后援。修复决策系统中的方法库包含有不确定性分析方法、模型精度评价方法、修复目标计算方法、数理统计方法、经济数学方法等。

　　求解污染场地修复中的一些科学问题，这个过程非常复杂，除了需要一些常规的决策支持系统外，还需要场地修复中的一些专业经验知识，如场地周边的人文自然环境知识、决策人员的经验知识，以及决策目标的相关推理、描述知识等。未来，修复决策系统将往智能方向发展，形成智能决策支持系统、专家支持系统或者基于知识的决策支持系统。

　　第三，在工程实践中，逐步建立适合我国国情的修复决策系统

　　我国土壤类型复杂、污染来源多元、经济社会发展不均衡，由此决定了我国的修复决策系统不能按照统一的标准和方法，而需要根据不同经济、社会和环境特点，优化决策，实施最佳的污染治理解决方案。

　　将修复决策系统应用到实际工程中去，一方面能为地方政府、业主和修复企业的决策提供强有力的科学依据；另一方面，越来越多的使用用户能丰富修复决策系统中的基础库，并以此为平台基础，发现更多的科学问题。

　　场地修复的科学决策是解决环境污染的基础。它可以帮助选择合理的修复技术，确定适宜的修复方案，优选节约的工程模式，这将是我国环境修复领域发展的重要方向。

　　（作者单位：中国科学院地理科学与资源研究所）