基于不确定性的地下水污染风险评价研究进展

地下水污染风险研究在工程决策中具有重要意义。但地下水系统本身具有各种不确定性,基于这些不确定性的地下水污染风险评价也因此具有不确定性,而且贯穿整个地下水污染风险评价过程。所以,进行不确定性分析是对地下水污染风险进行评价时的必要步骤。一般来讲,基于不确定性分析的地下水污染风险评价结果更可靠,因此也更具有实用价值。本文在对不确定性进行分类（随机不确定性和模糊不确定性）的基础上,通过大量文献调研和分析,对目前国内外用于地下水污染风险评价分析的不确定性分析方法（包括随机理论方法、模糊理论方法、随机-模糊耦合方法等）进行了归纳总结,并基于各种方法目前的研究现状,分析了不确定性理论在地下水污染风险评价研究中的发展前景。     

基于Monte-Carlo方法的施工导流系统综合风险分析

施工期导流动态风险不仅与水文不确定性、水力不确定性有关,而且与坝体施工进度及其完工工期的不确定性有关。以风险分析为核心,将各种不确定性因素耦合起来研究施工导流系统的综合风险,提出施工进度计划风险分析模型和假定坝体施工进度确定条件下的施工导流风险分析模型,在此基础上,建立基于Monte-Carlo方法全面考虑水文水力不确定性以及施工进度不确定性的施工导流系统综合风险分析模型。实例分析说明,该施工导流系统综合风险研究方法和分析模型是可靠的、适用的。     

岩土工程风险分析及应用综述

系统分析了岩土工程不确定性的根源及其分析方法,总结了降低不确定性的途径。系统评述了岩土参数随机场估计、随机变量描述方法以及模型不确定性研究。对几类典型岩土工程问题的风险分析方法、研究现状及其工程应用进行了总结。对目前岩土工程风险理论及其应用的前沿问题进行了研究和展望。研究指出岩土工程风险分析待研问题主要有：系统的风险源辨识方法包括风险源辨识的可视化研究,不确定性因子的合理描述研究,极限状态包括失效模式的仿真研究,不确定性计算包括应用信息融合技术数据挖掘技术研究,目标可靠度研究,风险转嫁风险交换的量化及风险跟踪的实施研究,风险的反分析研究等。展望岩土工程风险分析与应用：风险分析反映了对工程设计的综合性要求,表现了安全与经济的统一;定量风险分析作为决策工具或传统设计的补充,可给决策者提供更多的辅助评价信息,提高了结果的置信程度;但现在能描述的还只是“随机性的确定性模式”,工程师们只有使用“保守的”选择,以适应和弥补不完全的认识与有限的资料的条件。     

梯级施工导流系统整体风险分析

进行流域梯级水电站开发,对相邻两座同期建设的水电工程组成的梯级施工导流系统进行整体风险分析意义重大。基于风险分析理论,考虑梯级施工导流系统水文和水力的不确定性,建立了系统整体风险数学模型。在此基础上构建了不同洪水组合情况下的风险计算模型,并利用Monte-Carlo方法耦合主要风险因素进行模型求解。同时,针对洪水过程遭遇情况下的风险模型,通过引入起始时间差随机因素来计算下游导流系统施工洪水过程。工程实例分析证明,风险分析模型和方法是可靠、有效的,为流域梯级开发条件下施工导流标准选取及导流方案优选提供重要依据。     

Uncertainty analysis of groundwater model based on data assimilation北大核心CSCD

黑河流域中下游地下水系统受上游冰冻圈融水和降雨的补给,由气候变暖导致的冰冻圈萎缩致使中下游地下水系统的稳定性面临更多的风险。地下水模型是地下水系统稳定性评估的有效手段,但是地下水模型参数往往存在较大的不确定性。为此,本文提出了基于数据同化算法的不确定性分析方法,通过包含观测资料信息减小模型不确定性。采用所提方法分析了(基于MODFLOW构建)黑河流域中游地下水模型中13个参数的不确定性,讨论了算法超参数的影响及其最优取值,分析了地下水模型参数的不确定性。实验结果证明数据同化算法可有效减小地下水模型参数的不确定性,观测资料的种类与数量对参数不确定性的减小起到重要作用;不同地下水模型参数的不确定性不同,地表水与地下水相互作用频繁的区域参数不确定性较大;含水层渗透系数、含水层给水度以及灌溉回流系数对模型输出的地下水位输出影响显著,河床水力传导系数对模型输出的河流流量影响较大。本研究将为地下水研究提供更加可靠的模型方法,为西北内流区地下水哺育的绿洲生态系统稳定可持续研究提供重要支撑。     

水利工程风险分析研究现状综述

将水利工程风险分析分为单一和综合两种情况进行归纳分析。总结了风险分析在水利工程中应用的各种分析方法,并就各种方法在研究应用中的适用条件、相关关系和优缺点进行评述。指出单一风险在水利工程中的应用主要以数理统计方法为主,分析水利工程的随机不确定性。综合风险能够考虑水利工程的随机、模糊和灰色等不确定性,但存在着相关性、一致性、行为因素影响分析等技术难点。给出了正确选择评价方法、结合失事后果进行分析等一些建议。     

长江三峡工程防洪效益风险分析研究

在传统防洪效益计算的数学模型基础上,综合分析了水文、水流、工程施工和运行管理等多种不确定性,建立了长江中游防洪系统防洪效益的风险分析模型。计算结果表明,防洪效益的分布合理地反映了各种不确定性因素的综合影响,采用不同风险对应的防洪效益较未考虑各风险因子的不确定性时的防洪效益更加科学,更加合理。     

地下水资源评价中的不确定因素分析

地下水资源评价中存在着许多的不确定因素,它们直接影响着评价结果的可靠性,为此,本文根据不确定性因素产生的原因,将其划分为客观不确定性因素和主观不确定性因素两大类,对其进行了全面的分析,同时,针对模型中参数的不确定性进行了定量研究,为进行地下水开采决策的风险分析奠定了基础。     

基于最大熵原理和属性区间识别理论的洪水灾害风险分析

针对复杂洪水灾害系统中随机、模糊、灰色等各种不确定性,结合洪水灾害风险管理广义熵智能分析的理论框架,以最大熵原理和属性区间识别理论为基础,建立了基于最大熵原理的洪水灾害风险属性区间识别模型(AIRM-POME),利用梯形模糊数和层次分析法相结合的方法确定评价指标权重,采用均化系数综合AIRM-POME计算得到的属性测度区间,由置信度准则和特征值公式对各评价单元进行危险、易损等级的评定和排序,并根据联合国对自然灾害风险的定义及其定量表达式给出风险等级。将模型应用到荆江分洪区洪水灾害风险分析中,实例研究表明,模型合理可靠,深层次地刻画了各种不确定性,是一种风险分析新方法,可推广应用到其他自然灾害的风险分析中。     

风险分析在地下水资源量评价中的应用

对地下水资源量进行准确的评价是对地下水资源进行有效开发利用和科学管理的前提和基础,但由于各地区的地形,地质,水文地质等条件存在差异,以及区域地下水资源开发利用规划管理特点的不同,决定了地下水资源评价在一定程度存在着不确定性因素.本文以镇江市谏壁--大港地区岩溶水资源量评价为例,运用风险分析原理对其评价结果进行风险定量分析,在此基础上,提出区域地下水开发利用的可持续性方案.     

A risk evaluation model for karst groundwater pollution based on geographic information system and artificial neural network applications

The risk analysis on karst groundwater pollution is a research hotspot in current international hydrogeological field as well as the premise of preventing and controlling groundwater pollution. According to the characteristics of groundwater pollution in the typical study area, the study selected main-control factors of risk evaluation on karst groundwater pollution in mountainous areas at first. Based on this, the research determines the method for quantifying the factors and established a risk evaluation index system for karst groundwater pollution. To overcome drawbacks of the method for determining weights of factors in traditional evaluation method, the study determines the structure of the artificial neural network model by combining the selected evaluation factors. And also, the weight coefficients of evaluation factors on each layer are calculated. On this basis, the model for evaluating the risk of karst groundwater pollution is established. Moreover, the risk zoning evaluation map of groundwater pollution in the typical study area is prepared after conducting the weighted stacking of various sub-layers using the geographic information system. The method applied in the study can comprehensively and objectively reflect that the groundwater pollution is controlled by multiple factors and reveal the nonlinear characteristic of the pollution process. Additionally, the evaluation result is institutive and visible, which can provide a certain basis and reference for relevant researches.     

河南境内黄河流域地下水系统划分与系统分析

在河南境内黄河流域地下水系统划分的研究，探讨区域地下水系统划分应依据两个基本条件：（1）依据地质环境因素确定含水层系统；（2）含水层系统是否具有独立的水循环流动系统，即拥有完整的补给，径流，排泄系统。河南境内黄河流域划分成5个区域地下水系统（3个孔隙地下水系统，2个裂隙岩溶水系统），都具有稳定的边界，便于对地下水资源做出准确评价，开发，规划和管理。     

基于多元回归分析的铬污染地下水风险评价方法

土-水分配系数（K_d）是表征重金属污染物在土壤包气带中迁移能力的重要参数,受污染物质量浓度、pH值、有机质质量分数、铁铝氧化物质量分数等多种因素影响。本文通过实验研究了分配系数与各种影响因素之间的关系,基于多元回归分析方法得到了分配系数与影响因素的关系方程;并以分配系数、泄漏量、土壤孔隙度、初始含水率为风险因子建立了地下水污染风险评价方法。以某工厂铬废液的泄露为案例,采用构建的方法进行地下水污染风险评价。结果表明：该处地下水被污染的风险等级为中等。地下水污染风险评价方法的建立为重金属污染地下水的监测管理提供了一种有效方法。     

基于GIS的海水入侵危险性评价方法——以深圳市宝安区为例

在总结前人关于海水入侵危险性评价研究的基础上,提出了基于GIS的层次分析法和模糊综合评判法,并以深圳市宝安区为例建立了海水入侵危险性评价体系.首先研究了宝安区海水入侵现状;然后选取了含水层结构、地下水氯离子质量浓度、地下水水位、地形地貌、与海岸线距离、地下水开采、土地利用类型7个评估因子;再利用层次分析法确定了各评估因子的权重,根据模糊综合评判法的原理,经过模糊运算得到危险性级别;最后运用GIS空间分析功能实现了海水入侵灾害危险性区划.结果表明:评价结果与该地区的海水入侵现状吻合较好.高危险区和较高危险区面积达107.77 km2,占研究区总面积的46.7%.     

地下水污染风险预警等级及阈值确定方法研究综述

预警等级及阈值的科学确定对地下水污染风险预警系统的建立起着至关重要的作用。当前我国地下水污染风险预警相关研究尚处在探索阶段,未形成科学完备的理论与方法体系。文章基于国内外已有研究报道,较系统地梳理了地下水污染风险预警相关研究,归纳总结了预警等级及阈值确定方法的研究现状,并对进一步研究做了展望。目前阈值主要的划定方法有相关标准法、临界值法、综合评判法等。相关标准法适用于大尺度宏观区域,临界值法在基础资料较完善的研究区域具有较强的针对性和准确性,而综合评判法能够处理多个变量因素,能对定性因素做出量化评价,适用于变量、定性因素较多的研究区域,为不同条件研究区地下水污染风险预警等级划分及阈值划定方法的选择提供了理论依据。最后指出在完善我国地下水污染风险预警体系理论方法的工作中,应当进一步关注:（1）多学科研究成果的交叉渗透,借助多方法交互应用;（2）加强与地下水污染相关的水文地质调查与监测工作,不断提高地下水污染调查研究程度;（3）综合分析地质、污染源、地下水价值及动态等地下水污染影响因素,以提高预警结果科学性。     

Sensitivity analysis of groundwater level in Jinci Spring Basin (China) based on artificial neural network modeling

Jinci Spring in Shanxi, north China, is a major local water source. It dried up in April 1994 due to groundwater overexploitation. The groundwater system is complex, involving many nonlinear and uncertain factors. Artificial neural network (ANN) models are statistical techniques to study parameter nonlinear relationships of groundwater systems. However, ANN models offer little explanatory insight into the mechanisms of prediction models. Sensitivity analysis can overcome this shortcoming. In this study, a back-propagation neural network model was built based on the relationship between groundwater level and its sensitivity factors in Jinci Spring Basin; these sensitivity factors included precipitation, river seepage, mining drainage, groundwater withdrawals and lateral discharge to the associated Quaternary aquifer. All the sensitivity factors were analyzed with Garson’s algorithm based on the connection weights of the neural network model. The concept of “sensitivity range” was proposed to describe the value range of the input variables to which the output variables are most sensitive. The sensitivity ranges were analyzed by a local sensitivity approach. The results showed that coal mining drainage is the most sensitive anthropogenic factor, having a large effect on groundwater level of the Jinci Spring Basin.     

地下水污染风险源识别与分级方法

由于目前缺乏一套完整成熟的地下水污染风险源准确识别与分级方法, 在综合解析污染源结构、污染物输移过程评价的基础上, 构建了涵盖地下水易污性和地下水污染源两部分多因素耦合的风险源识别模型, 其中从污染源特性和污染物性质两方面建立了污染源危害性评价参数体系.以地下水易污性指数和污染源潜在危害性评价指数作为风险源分级指标, 采用乘积模型进行了风险源的评价与分级.选择某水源地对所建方法进行实例分析, 确定了地下水污染的高风险源区.结果表明, 污染源和地下水易污性共同决定了地下水污染的风险源, 所建方法对地下水污染的预防及污染源的有效监管有重要意义.      

岩溶地区地下水污染风险评价方法探究——以地苏地下河系流域为例

岩溶地下水污染风险评价对岩溶地下水的保护、管理和合理利用具有重要意义。文章总结了近年来国内外地下水污染风险评价方面的研究进展,针对目前评价体系存在的不足,构建了适合岩溶区地下水污染风险评价体系。该方法基于欧洲模式,实现地下水防污性能评价;污染负荷评价则考虑污染物在覆盖层中的衰减过程,利用折减系数实现污染负荷量化;最后,基于GIS空间叠加分析耦合防污性能与污染负荷评价,实现区域地下水污染风险评价。文章以地苏地下河系流域为例,开展岩溶区域地下水污染风险评价,结果表明:区域整体地下水污染风险偏低,地下水中等及以上污染风险区域面积424.41 km2,占研究区总面积的39.03%,主要分布在研究区中东部地苏乡、东庙乡、六也乡局部等人类活动频繁与地苏地下河干流中下游段。地下水污染风险空间分布特征不仅显示了岩性、坡度、岩溶网络发育等自然条件对评价结果的影响,同时也反映了人类活动的影响。地势平缓,岩溶发育程度强烈,加之人类活动频繁是导致区域地下水污染风险较高的原因所在。      

鄂尔多斯盆地水文地质特征及地下水系统分析

鄂尔多斯盆地是我国西北地区东部的一个大型构造沉积盆地,蕴藏着丰富的矿产资源,是我国正在建设 的重要能源基地;鄂尔多斯盆地同时也是一个巨型地下水盆地,赋存相对丰富的地下水资源,将为能源基地建设提 供重要水源。鄂尔多斯盆地是由多种不同类型岩石上下叠置构成的构造沉积盆地,因此它也是一个由不同含水岩 类的多个含水层系统上下叠置构成的巨型地下水盆地。鄂尔多斯盆地总体上构成一个半开启型的地下水盆地,盆 地内不同含水层系统地下水交替循环的方式和深度不同,以寒武系-奥陶系碳酸盐岩类岩溶含水层系统和白垩系 碎屑岩类孔隙-裂隙含水层系统的交替循环深度较大(可达1200～1800m);新生界松散岩类孔隙含水层系统和 石炭系-侏罗系碎屑岩类裂隙含水层系统的交替循环深度较小(一般小于300m)。鄂尔多斯盆地实际上包含了周 边岩溶地下水、白垩系自流盆地地下水和东部黄土区地下水共3个地下水大系统。在各地下水大系统内,又可根 据各自的地质-水文地质结构特征、地下水循环条件以及和地表水系的关系等,再进一步划分成7个地下水系统 及16个地下水亚系统。文章在对鄂尔多斯盆地的地质-水文地质结构特征和地下水循环条件进行分析的基础 上,对整个盆地地下水系统进行初步分析,为盆地地下     

Assessment of groundwater vulnerability to pollution: a combination of GIS, fuzzy logic and decision making techniques

The assessment of groundwater vulnerability to pollution aims at highlighting areas at a high risk of being polluted. This study presents a methodology, to estimate the risk of an aquifer to be polluted from concentrated and/or dispersed sources, which applies an overlay and index method involving several parameters. The parameters are categorized into three factor groups: factor group 1 includes parameters relevant to the internal aquifer system’s properties, thus determining the intrinsic aquifer vulnerability to pollution; factor group 2 comprises parameters relevant to the external stresses to the system, such as human activities and rainfall effects; factor group 3 incorporates specific geological settings, such as the presence of geothermal fields or salt intrusion zones, into the computation process. Geographical information systems have been used for data acquisition and processing, coupled with a multicriteria evaluation technique enhanced with fuzzy factor standardization. Moreover, besides assigning weights to factors, a second set of weights, i.e., order weights, has been applied to factors on a pixel by pixel basis, thus allowing control of the level of risk in the vulnerability determination and the enhancement of local site characteristics. Individual analysis of each factor group resulted in three intermediate groundwater vulnerability to pollution maps, which were combined in order to produce the final composite groundwater vulnerability map for the study area. The method has been applied in the region of Eastern Macedonia and Thrace (Northern Greece), an area of approximately 14,000 km². The methodology has been tested and calibrated against the measured nitrate concentration in wells, in the northwest part of the study area, providing results related to the aggregation and weighting procedure.