采用敏感性分析和最差情況分析進行地下水污染風險(更新版)

2025-08-07 17:25上一頁面

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【正文】 K410K5初始值K6初始值彌散度5七、結果和討論本研究的主要目標是確定污水處理廠、污水氧化池和垃圾處理場的溶解性物質是否可以到達研究區晚更新統的飲用水井中。六、最差情況分析根據敏感性分析，大多數參數對污染物向下遷移的影響都是已知的。如果K2增加10倍，從第一層到第二層的水流量就會增加135%；如果K4增加10倍，就會使第五層到第六層的水流量增加61%。這樣當然會影響結果的準確性，而且污染物不會對飲用水井造成威脅的結論也會遭到質疑。（三）結果通過模擬，可以看出，顆粒（即污染物）遷移的深度不大，到達的最深處只有11m，但是沿水平方向遷移量較大，到達河流附近。（二）運移參數每層的主要輸入性質是有效孔隙度以及縱向和橫向彌散性。第五層獲得的水量通過側邊界和垂直方向流向第六層，第五層中的抽水井也占一部分輸出量。在第一層與第五、六層之間，垂向地下水徑流量不大。第一個約束條件是每一層水平方向上的水力傳導系數都相等；第二個約束條件是選擇每個參數的最大值和最小值。計算每一層水力傳導系數的平均值。根據Thorntwaite方法，估計含水層的補給量為30mm/年。根據23口水井的鉆孔資料可以對不同地層單元進行評價，通過將更新統劃分為6個水文地層單元可以將復雜的地質條件進行簡化（表1）。二、地質條件M225。zalka周圍有幾個潛在的污染源。本文根據敏感性分析和最差情況分析進行風險評價，研究區M225。應用這一方法，可以在所能輸入的概率分布范圍內自由選擇輸入值，并計算出每種情況下的輸出值。應用敏感性分析來評價這一不確定性。由于資料有限，模擬的結果具有很大的不確定性。常用的隨機分析方法是蒙特卡羅（Monte Carlo）模擬（AsanteDuah，1998）。在最差情況分析中，需要給定每一個變量和參數最差的可能值，這樣可以得出模型的最差輸出結果。t233。主要關注的問題是這些污染源是否會對飲用水井造成威脅，要研究這一問題相當復雜，但是資料卻很有限。下部的粘土層是隔水層，可以作為地下水流動和運移模型的隔水底板。共有15口抽水井，總抽水量為15000m3/天。在第二層和第四層沒有分析水力傳導系數，取以前的研究數據。采用GaussMarquardtLevenberg運算法則，通過PEST將均方差之和最小化，采用了兩個約束條件。如果減小模型中的河流深度，污染物就會在河流上游方向流入Kraszna河，一些污染物會沉積在河流底部。第四層也是粘土層,沒有側邊界流量，從第三層獲得的水量直接流向第五層。因為沒有3種主要污染源（即城市垃圾處理場、污水氧化池和污水處理廠）不同污染物濃度的資料，因此，任意選擇1000個連續的濃度值。這樣在運移模型中。五、敏感性分析在本研究中，由于資料有限，所以對邊界條件進行了簡化和假定。通過垂直流量與水力傳導系數、電導率和入滲的敏感性分析，可以看出，改變粘土層的水力傳導系數K2和K4，會對水流量造成很大的影響。例如，假設天然補給量是50mm/年，而不是25mm/年，重新校正后第一層的水力傳導系數可能會變大，根據這一校正值重新評價水流量分布和污染物運移可能是一種新的嘗試。通過最差情況說明，污水處理廠、污水氧化池和垃圾處理場的污染物不可能到達晚更新統的生產井中，污染源沒有處在生產井的截獲區中。　　　　　　　　　　　　　譯自《Environ Geol》2006, 508 / 8

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