[go: up one dir, main page]
More Web Proxy on the site http://driver.im/

CN111008920B - 一种基于地下水位波动效应的污染场地调查方法 - Google Patents

一种基于地下水位波动效应的污染场地调查方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111008920B
CN111008920B CN201911079800.6A CN201911079800A CN111008920B CN 111008920 B CN111008920 B CN 111008920B CN 201911079800 A CN201911079800 A CN 201911079800A CN 111008920 B CN111008920 B CN 111008920B
Authority
CN
China
Prior art keywords
site
water level
pollutant concentration
soil
concentration
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201911079800.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111008920A (zh
Inventor
许丽萍
李韬
张国伟
沈婷婷
郭星宇
王蓉
李梅
吴育林
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Survey Design And Research Institute Group Co ltd
Original Assignee
SGIDI Engineering Consulting Group Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by SGIDI Engineering Consulting Group Co Ltd filed Critical SGIDI Engineering Consulting Group Co Ltd
Priority to CN201911079800.6A priority Critical patent/CN111008920B/zh
Publication of CN111008920A publication Critical patent/CN111008920A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111008920B publication Critical patent/CN111008920B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10Services
    • G06Q50/26Government or public services

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
  • Processing Of Solid Wastes (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于地下水位波动效应的污染场地调查方法,该调查方法通过判断污染物在土壤及地下水中赋存的空间分布特点,为采样布点提供依据,通过专业布点,提高场地环境调查的准确程度。本发明的优点是:该场地调查方法可以提高场地调查的准确程度,能够更准确的把控场地污染物的空间分布特征,为后续的评估或是修复治理工作提供更为准确的基础数据;能够应用于农业用地、建设用地或复垦土地等各类型污染场地的环境调查,利用地下水位波动对污染物迁移的影响特点,评价污染物的空间分布特征,进而指导调查方案设计,进行专业布点采样。

Description

一种基于地下水位波动效应的污染场地调查方法
技术领域
本发明属于环境岩土工程领域,具体涉及一种基于地下水位波动效应的污染场地调查方法。
背景技术
我国开展场地环境调查工作起步较晚,自2014年,环境保护部发布《场地环境调查技术导则》(HJ25.1-2014)以来,各省市陆续开展污染场地的环境调查,直到2016年,国家正式出台了《土壤污染防治行动计划》,进一步对污染场地的调查提供保障。除此之外,2017年,环保部和农业部共同发布了《农用地土壤环境管理办法(试行)》,确定了农用地的场地调查工作每十年开展一次。2018年,环保部发布了《工矿用地土壤环境管理办法》,其中第七条提到:重点单位新、改、扩建项目,应当在开展建设项目环境影响评价时,按照国家有关技术规范开展工矿用地土壤和地下水环境现状调查。
根据国家近几年出台发布的相关计划、导则、办法等内容,污染场地的环境调查工作成为污染治理、场地修复、地下水修复等工作的第一步,也是关键一步,调查的准确程度直接关系到后期修复治理的经济、社会、技术等效益。
多数的场地调查方案中都是以系统布点法为主来进行设计,该布点法适用于各类场地情况,特别是污染分布不明确或污染分布范围大的情况,可以说是一种“万金油”式的布点法,正因为这个原因,原本可以判断污染分布特点的场地,为了简化流程而直接采用系统布点法,进而造成布点不具有代表性,造成不能准确把控场地的污染特点,比如污染源强、污染深度、污染范围等。很显然,每一个污染场地都有其自身的特点,比如地层的差异、污染物类型的差异、污染年限的差异等等,污染物进入土壤或地下水中后,由于受到地下水位波动的影响,污染物对土壤及地下水的污染演化过程直接关系到调查方案中采样点的布设位置及布设深度,进而影响到场地环境调查的准确程度。
因此,在开展场地环境调查时,系统布点法不应该作为主流方法,而应该更多的对不同场地的污染特征进行分析,利用专业布点法,对场地的污染特点进行精准把控,从而达到调查的目的,为后续的评估或是修复治理工作提供准确的基础数据。
发明内容
本发明的目的是根据上述现有技术的不足之处,提供一种基于地下水位波动效应的污染场地调查方法,该调查方法通过判断污染物在土壤及地下水中赋存的空间分布特点,为采样布点提供依据,通过专业布点,提高场地环境调查的准确程度。
本发明目的实现由以下技术方案完成:
一种基于地下水位波动效应的污染场地调查方法,其特征在于所述调查方法包括以下步骤:
步骤(1):确定污染场地的基本信息,包括:污染场地位置、污染场地范围、用地类型、疑似污染物及污染源、污染年限;
步骤(2):确定污染场地的水文地质条件,所述水文地质条件包括地层分布情况、土性和物理力学参数、地下水位埋深或标高、地表水体的水位标高及深度、降雨量、蒸发量、渗透系数、给水度、孔隙度、含水量、弥散系数、化学反应速率常数、分配系数;
步骤(3):分析污染场地的地下水水位波动效应,所述地下水水位波动效应指潜水位的波动特征,包括潜水位波动的周期、幅度,以及潜水位与土层之间的关系;
步骤(4):基于步骤(1)-步骤(3),建立污染场地的水位地质概念模型,所述水位地质概念模型包括:
a)潜水含水层下覆隔水层及以上地层的组成情况,所述组成情况包括地面标高、土性、厚度;
b)各地层土体的渗透系数、给水度、孔隙度、含水量、弥散系数、化学反应速率常数、分配系数;
c)污染场地的降雨量、蒸发量、地表水体水位标高及深度、潜水位水位标高;
d)疑似污染物及污染源的位置、污染年限、污染强度;
e)污染场地边界处的边界条件,分为第一类边界条件、第二类边界条件、第三类边界条件;所述第一类边界条件为给定水头边界,所述第二类边界条件为给定流量边界,所述第三类边界条件为混合边界,所述混合边界为所述第一类边界条件和所述第二类边界条件的结合;
步骤(5):将步骤(4)中所建立的所述水文地质概念模型进行数值化,数学表达方程为:
Figure BDA0002263600000000021
Figure BDA0002263600000000022
C(x,y,z,0)=C0(x,y,z) x,y,z∈Ω
C(x,y,z,t)=C(x,y,z) x,y,z∈Γ1 t>0
Figure BDA0002263600000000031
Figure BDA0002263600000000032
式中:
C为污染场地土体的溶解浓度,ML-3
Figure BDA0002263600000000033
为污染场地土体的吸附浓度,MM-1
qi为污染场地土体的达西速度,LT-1
Dij为污染场地土体的弥散系数张量,L2T-1
qs为源/汇处单位体积含水层的流量,T-1,所述源/汇表示水通过源进入模拟系统或是通过汇离开模拟系统;
Cs为源/汇的浓度,ML-3,所述源/汇表示水通过源进入模拟系统或是通过汇离开模拟系统;
l1为溶解相的反应速率常数,T-1
l2为吸附相的反应速率常数,T-1
θ为污染场地土体的孔隙度;
θw为污染场地土体的含水量;
ρb为污染场地土体的孔隙介质的体积密度,ML-3
R为污染场地土体的延迟因子;
C0(x,y,z)为污染场地土体的已知浓度条件;
Ω为所述水文地质概念模型的范围;
C(x,y,z)表示污染场地土体的给定浓度;
Γ1、Γ2、Γ3分别表示所述第一类边界条件、所述第二类边界条件、所述第三类边界条件;
fi(x,y,z)表示一个正交于边界Γ2的弥散通量函数;
gi(x,y,z)为已知函数,代表正交于Γ3的总通量;
步骤(6):采用数值模拟软件对步骤(5)中的所述数学表达方程进行计算求解,所述数值模拟软件包括但不局限于GMS、FEFLOW、TOUGH2、HYDRUS、COMSOL,计算求解得到污染场地内目前的污染物浓度CP,包括:(a)污染物水平向分布特征,所述污染物水平向分布特征包括水平方向不同位置处的污染物浓度;(b)污染物垂直向分布特征,所述污染物垂直向分布特征包括垂直方向上不同深度的污染物浓度;
步骤(7):根据步骤(6),将计算求解得到的不同位置、不同深度的污染物浓度CP进行污染物浓度等级的划分,规则为:
a)根据国家不同用地类型的土壤环境质量土壤污染风险管控标准,确定污染场地内污染物的最低污染物浓度Cmin
b)若Cp>Cmin,则计算用于分级的污染场地污染物浓度差值Cj,Cj=Cp-Cmin,将污染物浓度差值Cj进行3等分,按照污染物浓度由高到低分为3个污染物浓度等级区间,分别为污染物浓度等级I、污染物浓度等级II、污染物浓度等级III;
c)若Cp<Cmin,则不进行污染物浓度等级的划分;
步骤(8):根据步骤(7)确定的污染物浓度等级,现场调查采样时:
a)若Cp>Cmin且同一污染物浓度等级的污染物空间连续分布,则分别在3个污染物浓度等级中污染物浓度最高的位置布置采样点,共设3个所述采样点;
b)若Cp>Cmin且同一污染物浓度等级的污染物空间分布不连续,则分别在3个污染物浓度等级中,污染物空间连续分布范围内的污染物浓度最高的位置布置采样点,同时在污染物空间不连续分布位置布置采样点,所述采样点数量大于3个;
c)若Cp<Cmin,则只在最高污染物浓度位置处布置采样点,共设1个所述采样点;
步骤(9):在所述采样点的深度范围内进行间隔采样,使每个所述采样点处的样品数量不少于3个;
步骤(10):将所述样品送实验室检测,将所述样品的污染物检测浓度Ctext与Cp和Cmin进行比较:若Cp>Cmin且Ctext>Cmin,或Cp≤Cmin且Ctext>Cmin,都需要补充所述采样点;其中,Cp>Cmin且Ctext>Cmin时,补充的所述采样点为Cp补=Cmin的位置;Cp≤Cmin且Ctext>Cmin时,补充的所述采样点为Cp补=(Cp*Cmin/Ctext)的位置。
步骤(3)中分析污染场地的地下水水位波动效应包括如下步骤:
步骤(3.1):收集污染场地所在行政区域内至少一个水文年的降雨资料和潜水位监测井实测资料,所述降雨资料为降雨量,所述潜水位监测井实测资料为潜水水位埋深或标高;
步骤(3.2):将日平均降雨量表示为
Figure BDA0002263600000000041
将日平均潜水水位埋深或标高表示为
Figure BDA0002263600000000042
步骤(3.3):构建坐标系,所述坐标系的X轴表示日平均降雨量
Figure BDA0002263600000000043
所述坐标系的Y轴表示日平均潜水水位埋深或标高表示为
Figure BDA0002263600000000044
并将收集到的
Figure BDA0002263600000000045
Figure BDA0002263600000000046
在所述坐标系上绘制点图;
步骤(3.4):对绘制的所述点图进行线性相关性分析,以获得线性相关直线方程,表示为Y=aX+b,其中,Y表示日平均潜水水位埋深或标高
Figure BDA0002263600000000047
X表示日平均降雨量
Figure BDA0002263600000000051
a和b为常数;
步骤(3.5):计算所述线性相关直线方程的相关系数R以验证所述线性相关直线方程是否成立,若R<0.5,则表明所述线性相关直线方程不成立,日平均潜水水位埋深或标高
Figure BDA0002263600000000052
与日平均降雨量
Figure BDA0002263600000000053
之间为非线性关系;若R≥0.5,则表明所述线性相关直线方程成立,进行下一步骤;
步骤(3.6):利用所述线性相关直线方程以及所述污染场地的降雨资料,确定所述污染场地的潜水水位埋深或标高,以进一步分析所述污染场地的潜水位波动特征。
步骤(3.4)中,获得所述线性相关直线方程的方法为:对绘制的所述点图进行线性相关分析,绘制获得线性相关直线,在所述线性相关直线上任意选取两个点,并根据所述两个点的坐标来确定所述线性相关直线的方程。
在步骤(3.5)中,所述相关系数R的计算方法为:
(1)定义残差ei=yi-fi,其中,yi为在所述点图上实际绘制的点;fi为与yi的横坐标相对应的并位于所述线性相关直线上的点;
(2)计算残差平方和SSres,计算公式为:
Figure BDA0002263600000000054
(3)定义平均观察值
Figure BDA0002263600000000055
其中,yi为在所述点图上实际绘制的点;n为在所述点图上实际绘制的点的数量;
(4)计算总平方和SStot,计算公式为
Figure BDA0002263600000000056
(5)计算判定系数R2,计算公式为:
Figure BDA0002263600000000057
(6)计算获得所述相关系数R,计算公式为
Figure BDA0002263600000000058
本发明的优点是:该场地调查方法可以提高场地调查的准确程度,能够更准确的把控场地污染物的空间分布特征,为后续的评估或是修复治理工作提供更为准确的基础数据;能够应用于农业用地、建设用地或复垦土地等各类型污染场地的环境调查,利用地下水位波动对污染物迁移的影响特点,评价污染物的空间分布特征,进而指导调查方案设计,进行专业布点采样。
附图说明
图1为本发明中目标场地的土层分布及迁移相关参数统计表格;
图2为本发明中目标场地在一个水文年度内的降雨量统计图;
图3为本发明中目标场地在一个水文年度内的潜水面蒸发强度统计图;
图4为本发明中污染场地所在行政区域内一个水文年的月平均潜水位埋深统计表;
图5为本发明中绘制的点图进行线性相关分析并绘制获得线性相关直线的示意图。
具体实施方式
以下结合附图通过实施例对本发明的特征及其它相关特征作进一步详细说明,以便于同行业技术人员的理解。
实施例:如图1-5所示,本实施例具体涉及一种基于地下水位波动效应的污染场地调查方法,该污染场地调查方法能够应用于农业用地、建设用地或复垦土地等各类型污染场地的环境调查,利用地下水位波动对污染物迁移的影响特点,评价污染物的空间分布特征,进而指导调查方案设计,进行专业布点采样。以下结合某污染场地,对该调查方法的具体步骤进行说明:
步骤(1):确定污染场地的基本信息,这些基本信息包括:污染场地位置、污染场地范围、用地类型、疑似污染物及污染源、污染年限。
本实施例中的目标场地为某污染场地,其范围为200m×200m,污染物为三氯乙烯,污染年限为10年,污染源为场地原酸洗池,污染强度为100mg/L;
如图1所示为本实施例中目标场地的土层分布及迁移相关参数统计表格,图2为本实施例中目标场地在一个水文年度内的降雨量统计图,图3为本实施例中目标场地在一个水文年度内的潜水面蒸发强度统计图,地面标高为+4.5m,在深度30m范围内主要是以黏性土和砂性土为主,自上而下主要分为4层:第①层为填土,层底埋深2m;第②3-1层为砂质粉土层,层底埋深为15m;第②3-2层为粉砂层,层底埋深为20m;第⑤层为粘土层,至深度30m未揭穿。根据地层的成层性,可以将每一层土概化为均质,水平向与垂向异性。
步骤(2):确定污染场地的水文地质条件,所述的水文地质条件包括地层分布情况、土性和物理力学参数、地下水位埋深或标高、地表水体的水位标高及深度、降雨量、蒸发量、渗透系数、给水度、孔隙度、含水量、弥散系数、化学反应速率常数、分配系数。
步骤(3):分析污染场地的地下水水位波动效应,所述地下水水位波动效应指潜水位的波动特征,包括潜水位波动的周期、幅度,以及潜水位与土层之间的关系,具体包括以下的计算步骤:
步骤(3.1):收集污染场地所在行政区域内至少一个水文年的降雨资料和潜水位监测井实测资料,行政区域可以为乡/镇、区/县;其中所述的降雨资料为降雨量,所述的潜水位监测井实测资料为潜水水位埋深或标高。
步骤(3.2):如图1、4所示,将步骤(3.1)中收集到的降雨量数据按一个水文年进行日平均,获得日平均降雨量
Figure BDA0002263600000000061
并将潜水水位埋深或标高数据按一个水文年进行日平均,获得日平均潜水水位埋深或标高
Figure BDA0002263600000000062
需要说明的是,根据实际的需要,也可以按照月平均获取数据。
步骤(3.3):构建一个坐标系,坐标系的X轴表示日平均降雨量
Figure BDA0002263600000000071
坐标系的Y轴表示日平均潜水水位埋深或标高
Figure BDA0002263600000000072
并将收集到的一个水文年内的
Figure BDA0002263600000000073
Figure BDA0002263600000000074
数据在该坐标系上绘制点图。
步骤(3.4):如图5所示,利用数据分析软件自带的相关性分析功能,对所绘制的点图进行线性相关性分析,以获得线性相关直线,该线性相关直线的确定原则是:确保大部分的点位于该条线性相关直线上,或是确保各点能够均匀的分布在该条线性相关直线的两侧。
在获得确定的线性相关直线后,在该条线性相关直线上任意选取两个点,并读取这两个点的坐标,从而确定日平均降雨量
Figure BDA0002263600000000075
与日平均潜水水位埋深或标高
Figure BDA0002263600000000076
之间的关系,获得该条线性相关直线的方程,表示为Y=aX+b,其中,Y表示日平均潜水水位埋深或标高
Figure BDA0002263600000000077
X表示日平均降雨量
Figure BDA0002263600000000078
a和b为常数;
本实施例根据实际的污染场地所在行政区内的资料,分析潜水位埋深与降雨量之间的相关性,得到线性相关直线的方程为,Y=-0.0023X+1.6376。
步骤(3.5):计算该线性相关直线方程的相关系数R以验证线性相关直线方程是否成立:
若R<0.5,则表明该线性相关直线方程不成立,日平均潜水水位埋深或标高
Figure BDA0002263600000000079
与日平均降雨量
Figure BDA00022636000000000710
之间为非线性关系,可按照非线性相关考虑;
若R≥0.5,则表明该线性相关直线方程成立,继续进行下一个步骤;
其中,相关系数R的计算方法为:
(a)定义残差ei=yi-fi,其中,yi为在点图上实际绘制的点;fi为与yi的横坐标相对应的并位于线性相关直线上的点;
(b)计算残差平方和SSres,计算公式为:
Figure BDA00022636000000000711
(c)定义平均观察值
Figure BDA00022636000000000712
其中,yi为在点图上实际绘制的点;n为在所述点图上实际绘制的点的数量;
(d)计算总平方和SStot,计算公式为
Figure BDA00022636000000000713
(e)计算判定系数R2,计算公式为:
Figure BDA00022636000000000714
(f)计算获得所述相关系数R,计算公式为
Figure BDA00022636000000000715
本实施例中,线性相关直线的方程为Y=-0.0023X+1.6376的判定系数R2为0.6165,相关系数
Figure BDA00022636000000000716
从线性相关直线方程可以看出,方程的斜率为负值,表明潜水位埋深与降雨量之间为负“相关”,这一点与实际情况是吻合的,即降雨入渗补给地下水,造成潜水位抬升,而潜水位埋深相应减小,因此潜水位埋深与降雨量之间存在负“相关”性。相关系数R为0.79,位于区间[0.5,0.8]中,说明潜水位埋深与降雨量之间是显著线性负相关。潜水位的波动特征与降雨量的周期变化特征一致。
步骤(3.6):利用该线性相关直线方程以及目标分析区的降雨资料,确定目标分析区的潜水水位埋深或标高,以进一步分析目标分析区的潜水位波动特征。
在本实施例中,如图4所示,潜水位的波动在一年当中呈现四个周期,第一个周期是从上一年的11月份至现年的2月份;第二个周期是从3月份至4月份;第三个周期是从5月份至8月份;第四个周期是从9月份至10月份。可以看出这四个周期中,第一个周期和第三个周期都是4个月,属于长周期;而第二个周期和第四个周期都是2个月,属于短周期。从这四个周期的潜水位变化幅度分析,第三周期和第四周期的潜水位变化幅度较大,尤其是第三周期,变化幅度最大,这两个周期正处于夏季和秋季,属于一年当中雨水最为充沛的季节,也属于一年当中温度偏高的季节,故此降雨入渗补给大,同时蒸发也比较强烈。
步骤(4):基于步骤(1)-步骤(3),建立污染场地的水位地质概念模型,该水位地质概念模型包括:
a)潜水含水层下覆隔水层及以上地层的组成情况,组成情况包括地面标高、土性、厚度;
b)各地层土体的渗透系数、给水度、孔隙度、含水量、弥散系数、化学反应速率常数、分配系数;
c)污染场地的降雨量、蒸发量、地表水体水位标高及深度、潜水位水位标高;
d)疑似污染物及污染源的位置、污染年限、污染强度;
e)污染场地边界处的边界条件,分为第一类边界条件、第二类边界条件、第三类边界条件;第一类边界条件为给定水头边界,第二类边界条件为给定流量边界,第三类边界条件为混合边界,混合边界为第一类边界条件和第二类边界条件的结合。
在本实施例中,污染场地西侧为河流,作为第三类边界条件考虑;污染场地东侧有潜水位长期监测井,根据该监测井的水位监测数据,将东侧边界作为第一类边界条件考虑;场地地下水流向主要为东-西向,因此,将场地南北两侧的边界作为第二类边界条件考虑。
步骤(5):将步骤(4)中所建立的水文地质概念模型进行数值化,数学表达方程为:
Figure BDA0002263600000000091
Figure BDA0002263600000000092
C(x,y,z,0)=C0(x,y,z) x,y,z∈Ω
C(x,y,z,t)=C(x,y,z) x,y,z∈Γ1 t>0
Figure BDA0002263600000000093
Figure BDA0002263600000000094
式中:
C为污染场地土体的溶解浓度,ML-3
Figure BDA0002263600000000095
为污染场地土体的吸附浓度,MM-1
qi为污染场地土体的达西速度,LT-1
Dij为污染场地土体的弥散系数张量,L2T-1
qs为源/汇处单位体积含水层的流量,T-1,源/汇表示水通过源进入模拟系统或是通过汇离开模拟系统;
Cs为源/汇的浓度,ML-3,源/汇表示水通过源进入模拟系统或是通过汇离开模拟系统;
l1为溶解相的反应速率常数,T-1
l2为吸附相的反应速率常数,T-1
θ为污染场地土体的孔隙度;
θw为污染场地土体的含水量;
ρb为污染场地土体的孔隙介质的体积密度,ML-3
R为污染场地土体的延迟因子;
C0(x,y,z)为污染场地土体的已知浓度条件;
Ω为水文地质概念模型的范围;
C(x,y,z)表示污染场地土体的给定浓度;
Γ1、Γ2、Γ3分别表示第一类边界条件、第二类边界条件、第三类边界条件;
fi(x,y,z)表示一个正交于边界Γ2的弥散通量函数;
gi(x,y,z)为已知函数,代表正交于Γ3的总通量。
步骤(6):采用数值模拟软件对步骤(5)中的数学表达方程进行计算求解,数值模拟软件包括但不局限于GMS、FEFLOW、TOUGH2、HYDRUS、COMSOL,计算求解得到污染场地内目前的污染物浓度CP,包括:(a)污染物水平向分布特征,所述的污染物水平向分布特征包括水平方向不同位置处的污染物浓度;(b)污染物垂直向分布特征,所述的污染物垂直向分布特征包括垂直方向上不同深度的污染物浓度。
步骤(7):根据步骤(6),将计算求解得到的不同位置、不同深度的污染物浓度CP进行污染物浓度等级的划分,规则为:
a)根据国家不同用地类型的土壤环境质量土壤污染风险管控标准,确定污染场地内污染物的最低污染物浓度Cmin,该最低污染物浓度Cmin应等于标准中的筛选值;
b)若Cp>Cmin,则计算用于分级的污染场地污染物浓度差值Cj,Cj=Cp-Cmin,将污染物浓度差值Cj进行3等分,按照污染物浓度由高到低分为3个污染物浓度等级区间,分别为污染物浓度等级I、污染物浓度等级II、污染物浓度等级III;
c)若Cp<Cmin,则不进行污染物浓度等级的划分。
步骤(8):根据步骤(7)确定的污染物浓度等级,现场调查采样时:
a)若Cp>Cmin且同一污染物浓度等级的污染物空间连续分布,则分别在3个污染物浓度等级中污染物浓度最高的位置布置采样点,共设3个所述采样点;
b)若Cp>Cmin且同一污染物浓度等级的污染物空间分布不连续,则分别在3个污染物浓度等级中,污染物空间连续分布范围内的污染物浓度最高的位置布置采样点,同时在污染物空间不连续分布位置布置采样点,所述采样点数量大于3个;
c)若Cp<Cmin,则只在最高污染物浓度位置处布置采样点,共设1个所述采样点。
其中提到的污染物空间分布是否连续是受到地下水位波动的影响造成的。地下水位的波动使得某一水平位置处的潜水面忽高忽低,其直接影响是:①、对于溶解项污染物,潜水面上升使得溶解项污染物被带到上部土层,部分被上部土层吸附,当潜水面下降时,该部分被吸附的污染物被滞留在上部土层;②、对于不溶解于水的污染物,只针对比水轻的污染物(LNAPLs),潜水位上升,LNAPLs被带到上部的土层,潜水位下降时,留在上部土层。
在本实施例中,受地下水位波动的影响,该污染场地第①层填土内的污染物浓度在距离污染源东侧2m-4m范围内出现浓度升高的非连续区,其他区域污染物浓度连续,且污染物浓度下降趋势与地下水流动方向一致。
步骤(9):在采样点的深度范围内进行间隔采样,使每个采样点处的样品采集数量不少于3个。
步骤(10):将所采集到的样品送实验室检测,将样品的污染物检测浓度Ctext与Cp和Cmin进行比较:若Cp>Cmin且Ctext>Cmin,或Cp≤Cmin且Ctext>Cmin,都需要补充所述采样点;其中,Cp>Cmin且Ctext>Cmin时,补充的所述采样点为Cp补=Cmin的位置;Cp≤Cmin且Ctext>Cmin时,补充的所述采样点为Cp补=(Cp*Cmin/Ctext)的位置。

Claims (4)

1.一种基于地下水位波动效应的污染场地调查方法,其特征在于所述调查方法包括以下步骤:
步骤(1):确定污染场地的基本信息,包括:污染场地位置、污染场地范围、用地类型、疑似污染物及污染源、污染年限;
步骤(2):确定污染场地的水文地质条件,所述水文地质条件包括地层分布情况、土性和物理力学参数、地下水位埋深或标高、地表水体的水位标高及深度、降雨量、蒸发量、渗透系数、给水度、孔隙度、含水量、弥散系数、化学反应速率常数、分配系数;
步骤(3):分析污染场地的地下水水位波动效应,所述地下水水位波动效应指潜水位的波动特征,包括潜水位波动的周期、幅度,以及潜水位与土层之间的关系;
步骤(4):基于步骤(1)-步骤(3),建立污染场地的水位地质概念模型,所述水位地质概念模型包括:
a)潜水含水层下覆隔水层及以上地层的组成情况,所述组成情况包括地面标高、土性、厚度;
b)各地层土体的渗透系数、给水度、孔隙度、含水量、弥散系数、化学反应速率常数、分配系数;
c)污染场地的降雨量、蒸发量、地表水体水位标高及深度、潜水位水位标高;
d)疑似污染物及污染源的位置、污染年限、污染强度;
e)污染场地边界处的边界条件,分为第一类边界条件、第二类边界条件、第三类边界条件;所述第一类边界条件为给定水头边界,所述第二类边界条件为给定流量边界,所述第三类边界条件为混合边界,所述混合边界为所述第一类边界条件和所述第二类边界条件的结合;
步骤(5):将步骤(4)中所建立的所述水文地质概念模型进行数值化,数学表达方程为:
Figure FDA0004165025180000011
Figure FDA0004165025180000012
C(x,y,z,0)=C0(x,y,z)x,y,z∈Ω
C(x,y,z,t)=C(x,y,z)x,y,z∈Γ1t>0
Figure FDA0004165025180000021
Figure FDA0004165025180000022
式中:
C为污染场地土体的溶解浓度,ML-3
C为污染场地土体的吸附浓度,MM-1
qi为污染场地土体的达西速度,LT-1
Dij为污染场地土体的弥散系数张量,L2T-1
qs为源/汇处单位体积含水层的流量,T-1,所述源/汇表示水通过源进入模拟系统或是通过汇离开模拟系统;
Cs为源/汇的浓度,ML-3,所述源/汇表示水通过源进入模拟系统或是通过汇离开模拟系统;
λ1为溶解相的反应速率常数,T-1
λ2为吸附相的反应速率常数,T-1
θ为污染场地土体的孔隙度;
θw为污染场地土体的含水量;
ρb为污染场地土体的孔隙介质的体积密度,ML-3
R为污染场地土体的延迟因子;
C0(x,y,z)为污染场地土体的已知浓度条件;
Ω为所述水文地质概念模型的范围;
C(x,y,z)表示污染场地土体的给定浓度;
Γ1、Γ2、Γ3分别表示所述第一类边界条件、所述第二类边界条件、所述第三类边界条件;
fi(x,y,z)表示一个正交于边界Γ2的弥散通量函数;
gi(x,y,z)为已知函数,代表正交于Γ3的总通量;
步骤(6):采用数值模拟软件对步骤(5)中的所述数学表达方程进行计算求解,所述数值模拟软件包括但不局限于GMS、FEFLOW、TOUGH2、HYDRUS、COMSOL,计算求解得到污染场地内目前的污染物浓度CP,包括:(a)污染物水平向分布特征,所述污染物水平向分布特征包括水平方向不同位置处的污染物浓度;(b)污染物垂直向分布特征,所述污染物垂直向分布特征包括垂直方向上不同深度的污染物浓度;
步骤(7):根据步骤(6),将计算求解得到的不同位置、不同深度的污染物浓度CP进行污染物浓度等级的划分,规则为:
a)根据国家不同用地类型的土壤环境质量土壤污染风险管控标准,确定污染场地内污染物的最低污染物浓度Cmin
b)若Cp>Cmin,则计算用于分级的污染场地污染物浓度差值Cj,Cj=Cp-Cmin,将污染物浓度差值Cj进行3等分,按照污染物浓度由高到低分为3个污染物浓度等级区间,分别为污染物浓度等级I、污染物浓度等级II、污染物浓度等级III;
c)若Cp<Cmin,则不进行污染物浓度等级的划分;
步骤(8):根据步骤(7)确定的污染物浓度等级,现场调查采样时:
a)若Cp>Cmin且同一污染物浓度等级的污染物空间连续分布,则分别在3个污染物浓度等级中污染物浓度最高的位置布置采样点,共设3个所述采样点;
b)若Cp>Cmin且同一污染物浓度等级的污染物空间分布不连续,则分别在3个污染物浓度等级中,污染物空间连续分布范围内的污染物浓度最高的位置布置采样点,同时在污染物空间不连续分布位置布置采样点,所述采样点数量大于3个;
c)若Cp<Cmin,则只在最高污染物浓度位置处布置采样点,共设1个所述采样点;
步骤(9):在所述采样点的深度范围内进行间隔采样,使每个所述采样点处的样品数量不少于3个;
步骤(10):将所述样品送实验室检测,将所述样品的污染物检测浓度Ctext与Cp和Cmin进行比较:若Cp>Cmin且Ctext>Cmin,或Cp≤Cmin且Ctext>Cmin,都需要补充所述采样点;其中,Cp>Cmin且Ctext>Cmin时,补充的所述采样点为Cp补=Cmin的位置;Cp≤Cmin且Ctext>Cmin时,补充的所述采样点为Cp补=(Cp*Cmin/Ctext)的位置。
2.根据权利要求1所述的一种基于地下水位波动效应的污染场地调查方法,其特征在于步骤(3)中分析污染场地的地下水水位波动效应包括如下步骤:
步骤(3.1):收集污染场地所在行政区域内至少一个水文年的降雨资料和潜水位监测井实测资料,所述降雨资料为降雨量,所述潜水位监测井实测资料为潜水水位埋深或标高;
步骤(3.2):将日平均降雨量表示为
Figure FDA0004165025180000031
将日平均潜水水位埋深或标高表示为
Figure FDA0004165025180000032
步骤(3.3):构建坐标系,所述坐标系的X轴表示日平均降雨量
Figure FDA0004165025180000033
所述坐标系的Y轴表示日平均潜水水位埋深或标高表示为
Figure FDA0004165025180000034
并将收集到的
Figure FDA0004165025180000035
Figure FDA0004165025180000036
在所述坐标系上绘制点图;
步骤(3.4):对绘制的所述点图进行线性相关性分析,以获得线性相关直线方程,表示为Y=aX+b,其中,Y表示日平均潜水水位埋深或标高
Figure FDA0004165025180000037
X表示日平均降雨量
Figure FDA0004165025180000038
a和b为常数;
步骤(3.5):计算所述线性相关直线方程的相关系数R以验证所述线性相关直线方程是否成立,若R<0.5,则表明所述线性相关直线方程不成立,日平均潜水水位埋深或标高
Figure FDA0004165025180000041
与日平均降雨量
Figure FDA0004165025180000042
之间为非线性关系;若R≥0.5,则表明所述线性相关直线方程成立,进行下一步骤;
步骤(3.6):利用所述线性相关直线方程以及所述污染场地的降雨资料,确定所述污染场地的潜水水位埋深或标高,以进一步分析所述污染场地的潜水位波动特征。
3.根据权利要求2所述的一种基于地下水位波动效应的污染场地调查方法,其特征在于步骤(3.4)中,获得所述线性相关直线方程的方法为:对绘制的所述点图进行线性相关分析,绘制获得线性相关直线,在所述线性相关直线上任意选取两个点,并根据所述两个点的坐标来确定所述线性相关直线的方程。
4.根据权利要求3所述的一种基于地下水位波动效应的污染场地调查方法,其特征在于在步骤(3.5)中,所述相关系数R的计算方法为:
(1)定义残差ei=yi-fi,其中,yi为在所述点图上实际绘制的点;fi为与yi的横坐标相对应的并位于所述线性相关直线上的点;
(2)计算残差平方和SSres,计算公式为:
Figure FDA0004165025180000043
(3)定义平均观察值
Figure FDA0004165025180000044
其中,yi为在所述点图上实际绘制的点;n为在所述点图上实际绘制的点的数量;
(4)计算总平方和SStot,计算公式为
Figure FDA0004165025180000045
(5)计算判定系数R2,计算公式为:
Figure FDA0004165025180000046
(6)计算获得所述相关系数R,计算公式为
Figure FDA0004165025180000047
CN201911079800.6A 2019-11-07 2019-11-07 一种基于地下水位波动效应的污染场地调查方法 Active CN111008920B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911079800.6A CN111008920B (zh) 2019-11-07 2019-11-07 一种基于地下水位波动效应的污染场地调查方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911079800.6A CN111008920B (zh) 2019-11-07 2019-11-07 一种基于地下水位波动效应的污染场地调查方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111008920A CN111008920A (zh) 2020-04-14
CN111008920B true CN111008920B (zh) 2023-05-16

Family

ID=70111284

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911079800.6A Active CN111008920B (zh) 2019-11-07 2019-11-07 一种基于地下水位波动效应的污染场地调查方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111008920B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111521754B (zh) * 2020-04-22 2021-04-13 中国科学院地理科学与资源研究所 一种在产焦化企业场地土壤污染初步调查布点方法
CN112147895B (zh) * 2020-09-23 2024-04-05 天津大学 外源干扰下的水动力循环智能反馈实时控制系统及方法
CN114813583A (zh) * 2022-04-18 2022-07-29 中国地质科学院水文地质环境地质研究所 一种用于地下水污染调查的环境调查方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106599396A (zh) * 2016-11-25 2017-04-26 北京佳业佳境环保科技有限公司 针对污染场地修复的3d模型模拟方法
CN107544097A (zh) * 2017-06-27 2018-01-05 上海市环境科学研究院 一种基于地球物理探测技术的土壤污染精确定位及准确评估方法
CN108984960A (zh) * 2018-08-14 2018-12-11 山东益华通润环保科技有限公司 一种挥发性有机污染快速精确定位及采样布点方法
CN109754182A (zh) * 2018-12-29 2019-05-14 上海立昌环境工程股份有限公司 一种污染场地土壤修复量的计算方法及系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106021898A (zh) * 2016-05-13 2016-10-12 中国环境科学研究院 一种地下水污染源强分级评价方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106599396A (zh) * 2016-11-25 2017-04-26 北京佳业佳境环保科技有限公司 针对污染场地修复的3d模型模拟方法
CN107544097A (zh) * 2017-06-27 2018-01-05 上海市环境科学研究院 一种基于地球物理探测技术的土壤污染精确定位及准确评估方法
CN108984960A (zh) * 2018-08-14 2018-12-11 山东益华通润环保科技有限公司 一种挥发性有机污染快速精确定位及采样布点方法
CN109754182A (zh) * 2018-12-29 2019-05-14 上海立昌环境工程股份有限公司 一种污染场地土壤修复量的计算方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN111008920A (zh) 2020-04-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Carrillo-Rivera et al. Tracing groundwater flow systems with hydrogeochemistry in contrasting geological environments
CN111008920B (zh) 一种基于地下水位波动效应的污染场地调查方法
Palcsu et al. Estimation of the natural groundwater recharge using tritium-peak and tritium/helium-3 dating techniques in Hungary
Su et al. Groundwater flow path determination during riverbank filtration affected by groundwater exploitation: a case study of Liao River, Northeast China
Kumar Groundwater data requirement and analysis
Fritz et al. Geochemical and hydraulic investigations of river sediments in a bank filtration system
CN111046521B (zh) 一种污染场地调查迁移趋势评估方法
Benson et al. Groundwater contamination at the Kesterson Reservoir, California: 1. Hydrogeologic setting and conservative solute transport
Abdel-Fattah et al. Applications of particle-tracking techniques to bank infiltration: a case study from El Paso, Texas, USA
Odeh et al. Structural control of groundwater flow regimes and groundwater chemistry along the lower reaches of the Zerka River, West Jordan, using remote sensing, GIS, and field methods
Gallo Hydrologic and Geochemical Investigation of Modern Leakage Near the McCord Well Field, Memphis, Tennessee
Xu et al. Hydrological buffering during groundwater acidification in rapidly industrializing alluvial plains
Knight et al. Conceptual models of groundwater flow in the Grand Canyon region, Arizona
CN110990762B (zh) 一种快速确定潜水位波动特征的计算方法
Foubister Characterization of Bedrock Topography, Overburden Thickness and Groundwater Geochemistry in Eastern Ontario
Young Hydrogeochemical Evaluation of the Texas Gulf Coast Aquifer System and Implication for Developing Groundwater Availability Models
Saeed Assessment of saltwater origin in the Rub’al-Khali basin and its relation to the formation of sabkha Matti
Nwachukwu et al. Groundwater Flow Model and Particle Track Analysis for Selecting Water Quality Monitoring Well Sites, and Soil Sampling Profiles.
Voeckler Modeling deep groundwater flow through fractured bedrock in a mountainous headwater catchment using a coupled surface water-groundwater model, Okanagan Basin, British Columbia
Cameron Groundwater Pollution from Onsite Disposal Systems and Other Land Uses on the ‘Ewa Plain, O’ahu
Sendrós Brea-Iglesias et al. Coupled Geophysical and Hydrogeochemical Characterization of a Coastal Aquifer as Tool for a More Efficient Management (Torredembarra, Spain)
Mutaqin et al. Contribution of Resistivity Properties in Estimating Hydraulic Conductivity in Ciremai Volcanic Deposits
Poncin Numerical Modelling of Water Exchange between Fresh-and Seawater: A study of a 2D cross-section in Forsmark, Sweden
Neel Aquifer Mergence Zones of the East Newport Mesa, Orange County, CA: A Geochemical Investigation of Hydrogeologic Structure and Groundwater Flow
CN117407944A (zh) 一种gms协同gis的露天矿回填地下水健康风险预测方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CP03 Change of name, title or address

Address after: 200093 No. 38 Shui Feng Road, Yangpu District, Shanghai.

Patentee after: Shanghai Survey, Design and Research Institute (Group) Co.,Ltd.

Address before: 200093 No. 38 Shui Feng Road, Yangpu District, Shanghai.

Patentee before: SGIDI ENGINEERING CONSULTING (Group) Co.,Ltd.

CP03 Change of name, title or address