区域性环境事故风险被视为城市环境管理的重点和最困难的挑战，对人们的生命财产构成严重威胁。目前的大部分文献都依赖于计算和评估环境事故的风险。关于环境事故风险的驱动力，以及它们如何影响风险的水平和分布特征，特别是区域和企业（个人）之间的内在联系，人们知之甚少。
基于上述背景，本研究旨在创新和开发多尺度环境事故风险评估方法，以准确研究环境事故风险的分布特征和驱动因素。本研究提出了多尺度环境事故风险评估模型（MEARA），以综合评价不同尺度下环境风险的特征和影响。我们选取中国东莞作为案例，采用GeoDetector模型（GED）来探索主要驱动因素及其在多个尺度之间的相互作用。
研究结果表明，东莞市突发环境风险等级总体偏低，各行业突发环境风险水平差异显著，尤以石化、电信、装备制造等行业风险等级最高。突发环境风险呈显著空间集聚性，风险等级较高的企业、区域主要集中在沿河湖、沿海、交通枢纽等地。经济和人口是影响突发环境风险等级的主导性因子，各指标间交互作用增强效果明显，人口、GDP与生态环境敏感性、生态环境功能重要性、医院辐射强度等因素相互作用使其呈现出较强的解释力，特别是社会经济型因子间交互作用增强效果最为显著。
相关研究成果以Risks assessment and driving forces of urban environmental accident为题发表在国际期刊Journal of Cleaner Production上。杨萌作为第一作者，石龙宇研究员作为通讯作者。该研究得到中科院先导研究项目(XDA23030201)的资助。
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图1 企业突发环境风险等级评估结果
图2 区域突发环境风险等级评估结果