地下水脆弱性评价研究进展

在分析地下水脆弱性内涵的基础上,评述了常见的地下水脆弱性评价方法以及典型的评价模型,从地下水本质脆弱性、特殊脆弱性以及脆弱性的定量研究方面归纳了地下水脆弱性的研究进展。针对目前地下水脆弱性理论研究中的不足以及评判方法的优劣,建议查明研究区的水文地质背景条件,选用合适的脆弱性评价方法,着力考虑地下水脆弱性评价内容的全面性,即根据生产的需要评价除了潜水含水层以外的半承压含水层以及承压含水层的脆弱性,力求评价的规范化,同时将信息技术融于地下水脆弱性评价当中,在地下水脆弱性评价方面开展深入的研究。期待一种集成工具,收集所需的各类评价参数并将评价工作最终定量化,旨在为地下水资源的可持续利用提供理论依据,同时为地下水风险的评估提供支撑。     

地下水水源地脆弱性评价研究

从水源地的水文地质结构抵御外界污染的能力出发,利用地下水GMS模拟系统和东武水源地钻孔资料,实现了水源地水文地质结构实体的可视化;在此基础上,运用DRAMIC模型对水源地进行了脆弱性评价。研究结果表明,该水源地的两个含水层（孔隙水、岩溶水）为脆弱性较强,第四系孔隙水较易受到污染,岩溶水容易受到第四系孔隙水的污染。因而,应控制化肥、农药的使用,综合治理大汶河水质,保障水源地安全。     

地下水脆弱性模糊评价方法的探讨

通过分析目前广泛采用的DRASTIC方法存在的主要问题,将地下水脆弱性定义为模糊性概念,结合模糊分析评价理论及三标度分两步的层次分析法建立了一套改进的地下水脆弱性评价模型,使得指标定额的确定及权重的分配更具科学性。为测试模型可靠性,将其应用于祁县东观镇地下水脆弱性评价中,并利用GIS 软件绘图功能,绘制出脆弱性分布图。评价结果与相关资料显示的实际情况基本吻合,验证了改进DRASTIC模型的合理可靠性,丰富和完善了地下水脆弱性评价方法。     

基于GIS的沈阳市浅层地下水脆弱性评价研究

综合考虑影响沈阳市浅层地下水脆弱性的内因和外因,构建了包括固有脆弱性和胁迫脆弱性两方面影响因素的多层次评价指标体系;充分借助GIS软件,进行了地下水脆弱性综合评价和编图;并以地下水污染现状加以验证,为地区水资源管理提供决策依据.     

干旱区地下水脆弱性机理及评价指标体系的探讨

从系统学的观点出发,辩证地研究了干旱区地下水系统作为一个开放性的自然-人工二元复合系统所具有的功能及其环境,揭示了其脆弱性机理,建立了地下水脆弱性的评价指标体系,并根据模糊数学的原理,对石羊河流域各分区的地下水脆弱性采用二级模糊综合评判模型进行了评价。评价结果表明:民勤县和古浪县为极端脆弱,凉州区为严重脆弱,金昌市为一般脆弱。评价结果与实际情况相符合,说明该评价指标体系和评价方法具有一定的科学性和合理性。     

基于GSAHV模型的傍河地下水水源地脆弱性评价

分析傍河地下水水源地地下水环境脆弱性的主要影响因素,建立了GSAHV脆弱性评价模型。将5个不同评价指标分成5级,利用改进的集对分析方法确定地下水的脆弱性等级。该模型在进行地下水源地脆弱性评价时,综合考虑了水量、水质和生态环境三方面因素。与传统的评价方法相比,将污染物的来源从降水入渗方式转为与地下水联系更为密切的地表水体,而且加入了地下水可开采资源量和生态环境影响等重要指标。新的评价体系是对传统方法的改进,更加适合傍河地下水水源地的脆弱性评价。     

可变DRASTIC方法对聊城市地下水脆弱性的评价

针对传统DRASTIC方法在不同地域存在局限性,将聊城市作为研究区,各县市作为研究单元。考虑聊城市的地下水开采强度较大的现状,将地下水开采模数引入了评价指标体系,运用熵权原理计算出新指标体系的各指标权重。将评价结果与传统DRASTIC方法评价结果比较,能更好地反映研究区现状。     

基于DRASTIC的集对分析在地下水脆弱性评价中的应用

在传统的DRASTIC指标评价法的基础上,联合集对分析对地下水脆弱性进行评价。将7个不同评价指标分成5级,利用集对分析建立评价指标与评价等级之间的联系度U,从而确定地下水脆弱性的等级。将DRASTIC指标评价法与集对分析法联合应用的好处是:一定程度避免了原有评价方法中人为因素的干扰。新的评价体系具有计算简便,评价合理,结果较为客观等优越性。     

基于DRASTIC模型的地下水脆弱性评价综合赋权研究

地下水脆弱性研究对于地下水资源的配置和保护具有重要意义,其中评价指标的赋权是研究过程中非常关键的一步。针对传统DRASTIC模型评价指标权重分配方法存在的弊端,采用主观方法和客观方法相结合的形式对评价指标进行综合赋权。主观方法采用改进的三标度层次分析法,客观方法采用因子分析法。基于DRASTIC模型选取7种影响地下水脆弱性的评价指标,将提出的综合赋权方法用于云南省安宁市草铺片区地下水脆弱性评价,使用斯皮尔曼相关系数对评价结果进行验证,并将3种方法的评价结果进行对比,结果显示经过综合权重法计算后,研究区地下水脆弱性等级与氨氮浓度具有更高的相关性,相关系数达到0.604,表明综合赋权法在地下水脆弱性评价中具有一定的可靠性和科学性。     

基于WOE与PCA的油田钻井区地下水脆弱性研究

油田钻井的选址必须尽量减少其对地下水及周边环境的影响。以伊通县油田钻井选址为例,利用主成分因子分析法(PCA)和证据权重法(WOE)对研究区分别进行了地下水脆弱性评价。在地下水固有脆弱性基础上,增加土地利用方式、河流距离及河流密度3个指标,建立了地下水脆弱性评价指标体系,利用硝酸盐浓度评价与验证,并通过ROC曲线比较其评价性能,AUC值分别为0.73和0.80,则WOE的评价性能较优。利用Arc GIS对评价结果进行可视化,结果表明,脆弱性较低的面积占研究区的25.57%,脆弱性中等、较高的区域占69.85%,研究区油田钻井选址尽量避免东北部漫滩、一级阶地、河流及水库影响范围。该研究对于WOE应用到地下水脆弱性评价具有参考价值,为油田钻井选址提供依据。     

云南高原湖泊地区水资源脆弱性评价研究

针对云南高原湖泊独特的生态环境及水资源现状,构建了基于压力状态响应模型的高原湖泊水资源脆弱性评价指标体系。以湖泊区域典型代表玉溪市近30年水资源变化情况为案例,运用集对评价法对高原湖泊水资源脆弱性进行分析评价。结果表明：该区域2005-2007年水资源脆弱性程度为中度脆弱,并呈现一定的恶化趋势,表明目前高原湖泊的水资源承载能力与区域经济、社会发展和生态环境保护方面存在显著错位情况,亟待加强水环境保护与综合整治。     

基于FMECA-AHP方法的水库枢纽区脆弱性评价

利用FMECA方法对水库枢纽区进行风险分析,按其故障模式对环境和人员的影响,将水库枢纽区分为水库大坝区、流域区和植被覆盖区。结合云南省某工程实际情况,科学选取3个准则、9个一级指标和28个二级指标构建了整个水库枢纽区的脆弱性评价指标体系。在此基础上,采用改进的模糊层次分析法,对整个水库枢纽区的脆弱性进行模糊综合评价。结果表明,该水库枢纽区的脆弱性等级为“一般”。评价结果与实际情况吻合,证明该方法可用于水库枢纽区的安全评估和灾害预防,打破了以往单一研究水库大坝安全的局限性。      

基于DTIV的珲春盆地地下水固有脆弱性评价

为研究珲春盆地地下水固有脆弱性,评价地下水的防污能力,在分析以往评价方法的基础上,提出了地下水位埋深(D)、包气带权重厚度(T)、含水层单井涌水量(I)和地下水流速(V)作为固有脆弱性评价指标,建立了指标评分标准,采用层次分析法确定了指标权重。采用该方法对珲春盆地地下水固有脆弱性进行了评价。结果表明,珲春盆地地下水主要为一般脆弱区,占研究区总面积88.3%;较低脆弱区面积较小,占总面积0.8%;较高脆弱区占总面积的10.9%,较高脆弱区分布于珲春盆地上游及珲春河漫滩区,建议该区应注意减少污染物排放,保护地下水水质。     

基于模糊综合评价的地下水质量评价研究

本文利用几种典型的水质评价模型来全面分析试验区域的地下水质量,取样的地下水来自于试验区域的浅层地下水和深层地下水第二含水组,并依据水质的分析数据来评价地下水的质量.研究发现,导致地下水水质总体质量差的主要因素为原生组分超出标准,这些原生组分除了常规组分外,还包括氟、锰、铁等微量组分.本文采用的评价方法为模糊数学法,研究认为试验区域地下水的质量以Ⅰ~Ⅲ类为主.     

基于GIS的灌区地下水资源综合评价研究

阐述了在GIS平台支持下,采用水均衡原理进行地下水资源评价的原理、方法及流程,重点研究了基于GIS的地下水资源评价要素的获取及评价成果的提取,并以陕西省宝鸡峡灌区兴平灌域为研究区,在SuperMap平台上进行了具体实现。研究表明:基于GIS的地下水资源评价,能方便快速地实现地下水资源评价的空间离散,能清晰地反映地下水资源的空间变异性,为区域地下水开采的宏观调控和地下水资源的科学管理提供依据。     

基于突变评价法的吉林西部地下水开发风险评价

构建了地下水开发风险评价指标体系,并介绍了突变理论的基本原理和突变评价法的步骤,探索性地应用突变评价法对吉林西部进行地下水开发风险评价。评价结果得出：吉林西部各县（市）级行政区地下水开发风险值为0．7940～0．8955。风险值为0．5～0．85的长岭县、乾安县和前郭县属于中度风险区;其他7个行政区风险值为0．85～0．95,属于重度风险区。总体来看,吉林西部地区地下水开发风险度很大,地下水开发利用的形势严峻。     

不同评价方法在阿克苏市地下水水质评价中的应用分析

以阿克苏市16处地下水监测井的水样数据为基础,采用单因子评价法、F值评分法、灰色关联分析法和模糊综合评价法对地下水水质进行综合评价,分析结果显示,单因子评价法与F值评分法的评价结果比较接近,而灰色关联分析法和模糊综合评价法的评价结果比较接近。不同评价方法中,单因子评价法与模糊综合评价法差异最大,是由于在单因子评价法中是以水质最差的单项指标确定水质类别,因而评价出的水质类别偏劣,而模糊综合评价法因为忽略了少数监测指标中超标的污染因子所产生的影响,且在计算过程中充分考虑了不同水质类别分界线的模糊性和评价因子对水质权重的影响,从而得到了较好的水质类别。F值评分法可以反映出水质整体状况,但在评价结果中更加凸显了超标污染指标的级别,且评价结果不连续。灰色关联分析法能更全面有效的利用水样的监测数据,使评价结果比较符合实际的水质状况。为使评价结果更科学客观地反映出水体的实际情况,应根据实际的监测数据与评价目的合理地选择评价方法。