南昌市地下水易污性评价指标体系探讨

以地下水易污性概念为出发点,以含水层固有属性为研究对象,详细分析了地形、土壤、包气带、含水层和补给量5个水文地质要素的影响,同时兼顾数据资料获得的难易程度,选取地下水埋深(D)、降雨入渗补给量(P)、含水层介质(A)、土壤介质(S)、地形坡度(T)、非饱和带岩性(I)和含水层渗透系数(K)7个评价参数,建立了南昌市地下水易污性评价DPASTIK指标体系.结合MAPGIS软件将该指标体系应用于南昌市规划区易污性评价,结果表明,在自然条件下易污性程度区域分布与实际的水文地质条件基本上吻合,该指标体系具有一定的科学性.     

DRASTIC方法在北京市平原区地下水易污性评价中的应用

地下水易污性是含水层本身具有的防污染能力,DRASTIC指标法是适用于评价地下水易污性的方法。介绍了DRASTIC方法的基本原理,并对北京市平原区地下水易污性进行了评价。     

徐州地区地下水质量综合评价

一、概述 水资源是大气降雨循环再生的动态资源,地表水资源与地下水资源相互转化,不可分割。水资源保护的对象,是地表水与地下水的统一体。我们以江苏省徐州地区的地下水,作为流域地下水资源质量评价研究的首次尝试。 徐州市是全国40个重点缺水城     

淮河流域徐州地区地下水质量评价分析

地下水是徐州地区的主要供水水源。通过介绍该地区的自然地理和社会经济概况．总体评价了地下水水质功能，并综合评价了地下水质量，分析了水质变化趋势，为该地区乃至淮河流域开发利用地下水、保护水资源提供了可靠依据。     

略谈平原地区浅层地下水资源评价

《水法》颁布三年多来,各地相继建立了水政水资源管理机构,这对管好用好水资源起着十分重要的作用。然而,管好用好水资源的基本前提是摸清水资源量,即水资源评价。据了解,各地、县水行政主管部门水资源评价的开展程度各不相同,特别是对地下水资源评价有的是空白,有的是方法不正确,或是沿用五、六十年代的“储量”分类资料成果,其理论落后,精度较差,已远远不能适应现在水利发展的要求。木文介绍的水均衡法是现阶段比较通用的一种平原地区地下水资源评价方法,其理论严密,方法简便,计算精度高,能满足地区     

污灌区浅层地下水污染风险评价研究

以污灌区土壤作为风险源,以地下水系统作为风险受体,建立了包含地下水脆弱性、地下水特征污染物容量指数及土壤特征污染物潜在生态危害指数的地下水污染风险评价概念模型。以太原市小店污灌区为例,利用该模型对浅层地下水污染风险进行评价。结果表明:污灌区地下水脆弱性相对较低,特征污染物分布较为集中;受含水层脆弱性指数、特征污染物容量指数及潜在生态危害指数的影响,污灌区浅层地下水污染风险高低分布不均,较高污染风险区和高风险区分布在西吴、贾家寨、梁家庄等村庄以及汾河、萧河沿岸一带,占区域面积的31%。研究成果可为污灌区地下水污染风险分区提供参考依据。     

黑龙江省西部易旱地区地下水资源分析评价

我省部２４县市地下水资源量约５５亿ｍ＾３／ａ可开采是约３８亿ｍ＾３／ａ，全区现有要是井２．３４万眼，供水能力１４．３５亿ｍ＾３／ａ。     

地下水脆弱性评价方法研究进展

回顾了地下水脆弱性概念的发展历史,概括了国内外关于地下水脆弱性评价的一些模型和方法,指出国内地下水脆弱性评价中存在的问题,并对其进行了展望,以便在今后研究中进行改进.     

地下水资源管理工作评价方法及应用研究

在充分认识地下水资源管理工作的基础上,针对管理工作中的重点和定量评价中的难点,提出了一套地下水资源管理工作评价方法,包括评价指标体系、评价标准和计算方法,并将该评价体系应用于江苏省地下水资源管理工作的评价计算.结果表明,该评价方法科学、可行,可为指导地下水资源管理工作开展、强化监督管理提供技术支撑.     

浅谈地下水资源评价方法

文章论述了地下水资源评价的方法。     

鸡西市地下水脆弱性评价

通过调查分析鸡西市地下水脆弱性形成机理,参考传统DRASTIC评价方法,建立了MQL--DRASTIC评价指标体系,结合GIs的数据转换、空间分析、叠加处理等功能,对鸡西市的地下水脆弱性进行评价。评价结果表明。鸡西市地下水高脆弱性区主要分布在穆棱河及其支流两岸的河谷平原。     

地下水脆弱性研究进展综述

地下水脆弱性研究是防治地下水污染、保护地下水环境工作的的基础.概括了地下水脆弱性概念的发展及不断完善的过程,对现有的地下水脆弱性评价方法进行了归纳总结,并指出了地下水脆弱性研究中存在的主要问题及其研究方向.     

页岩气开采区地下水脆弱性评价模型

为了更准确评价页岩气开采过程中水力压裂和废水回注对地下水的影响,需要采用不同指标体系的模型对地下水脆弱性进行评价。通过分析页岩气开采过程中污染物的潜在运移途径,在DRASTIC模型的基础上分别建立了开采井区地下水脆弱性评价模型DIRTEV和回注井区地下水脆弱性评价模型DIRWOCT。根据相关资料对模型中各评价因子进行了分级及评分,运用模糊综合矩阵法确定了各因子权重,并利用单参数法对评价结果进行了敏感性分析。对四川某页岩气采区的评价结果表明,所建模型能较好地应用于页岩气开采区地下水脆弱性评价。     

油气田区承压含水层地下水污染机理及其脆弱性评价

根据研究区地质构造及水文地质概况,分析了研究区承压含水层地下水有机污染的机理,建立了针对该地区承压含水层地下水污染脆弱性评价指标体系,并应用神经网络技术作为评价体系中参数的赋权方法;由ANN与GIS耦合技术得到的研究区承压含水层地下水污染脆弱性区划图比较好地符合研究区的实际情况。     

天津市平原区第Ⅰ含水岩组地下水脆弱性评价研究

地下水脆弱性分区评价是合理开发利用地下水资源、防止地下水污染的重要基础性工作。传统的DRASTIC方法对评价参数赋予固定的经验性权重,存在一定缺陷。采用熵权法与层次分析法相结合的方法,对权重确定方法加以改进,并以易受污染的天津市平原区第Ⅰ含水岩组地下水为研究对象开展实例研究。改进权重的DRASTIC方法突出了影响程度大、原始数据较分散的净补给量、地下水埋深和包气带类型三项评价参数的权重值,剔除了影响不大且各评价单元原始数据相差很小的坡度参数。结果表明,天津市平原区第Ⅰ含水岩组地下水较低脆弱性分区、中度偏低脆弱性分区、中度偏高脆弱性分区、较高脆弱性分区和高脆弱性分区的面积比例分别为1.3%、22.3%、42.6%、31.2%、2.6%,具体分布与实际情况吻合较好。改进权重的DRASTIC方法可同时兼顾指标数据的分布特点和权重的经验性取值,对开展地下水脆弱性评价具有参考价值。     

改进的DRASTIC地下水脆弱性评价模型及应用

针对DRASTIC模型存在的不足,综合考虑研究区水文地质特征和人类活动的影响,提出改进的地下水脆弱性指标体系,分别采用层次分析法（ AHP）、熵权法及AHP-熵权法对各指标赋权,建立改进的DRASTIC地下水模型。应用基于上述3种方法改进的模型对南京市江宁区中部地区地下水脆弱性进行评价,3种模型得到的脆弱性指数整体均呈现由中部向东北、西南方向逐渐降低的趋势,但不同模型中同一脆弱性区的面积有所差异;通过线性相关分析验证模型评价结果。结果表明,基于AHP-熵权法改进的DRASTIC模型评价结果较其他两种模型更客观真实地反映了研究区的实际情况。     

Calibrating DRASTIC using field measurements,sensitivity analysis and statistical methods to assess groundwater vulnerability

The objective of this research is to indicate how the vulnerability potential to pollution may be assessed more accurately by correcting both the ratings and weights of the parameters used in the popular EPA DRASTIC method. In order to demonstrate the applicability of the proposed method, the Astaneh Aquifer located in northern Iran was selected. Nitrate concentrations were used to correlate the pollution potential in the aquifer to the DRASTIC index. The results indicated that the modified DRASTIC was significantly superior to the original method.     

三种地下水水质评价方法的对比分析

介绍了单因子评价法、F值评分法和模糊综合评判法等地下水水质评价方法的基本原理,随机抽取北京市2009年丰水期水样14例,运用三种方法进行水质评价,并对评价结果进行了对比分析。分析结果表明:单因子评价法能直观反映单项组分的超标情况,清晰判断出主要污染指标,但不能全面的反映水质的整体状况;F值评分法根据相应的分级标准确定水质类型,在指标水质分级明显、超标指标较多或者没有超标指标的情况下可以较合理的反映水质状况,但是它极突出最大污染因素,某种情况下一定程度上高估水质污染程度。模糊综合评判法充分考虑了水质分级界线的过渡性,评价结果更精确,但是计算比较复杂。     

吉林市平原区地下水水质评价及成因分析

为进行吉林市平原区水质评价和水质成因分析,从该市平原区34个水质监测井的监测数据中选取铁、锰、氨氮等8项指标,运用BP神经网络法进行评价,并将评价结果与《地下水质量标准GBT14848-93》中的加附注评分法进行对比分析。评价结果基本一致,表明BP神经网络方法的评价结果可信,能够对地下水水质进行综合评价。该评价方法不需要确定权值,避免了赋予权值时主观误差的产生。所绘制的吉林市平原区地下水水质分区图表明,平原区地下水Ⅳ、Ⅴ级别水质区占较大面积,而Ⅱ、Ⅲ级别水质区分布较少。公因子空间分布图表明,平原区地下水水质的主要人为影响因素是化工企业的工业废水、烟尘等的不当排放,排污管道的渗漏,工业废弃物和生活垃圾的堆放以及农业中化肥农药的过量使用等。     

平原河网区地下水污染风险评价体系及其应用

针对平原河网地区特征,结合地下水污染影响因素及途径分析,建立了包含地下水本质脆弱性、地表水系和地下工程特殊脆弱性以及污染源荷载3个部分16个指标的地下水污染风险评价体系,并以上海市金山区为例进行案例解析。结果表明:金山区地下水脆弱性较高,中等脆弱以上级别面积达到449.80 km~2,占评价区面积的70.67%,主要受本质脆弱性和地表水系特殊脆弱性较高影响叠加而成;地下水污染源荷载评价"中"级别以下风险区面积达到555.44 km~2,面积占比达87.27%,其主要潜在污染源为化工类工业园区及加油站;金山区地下水污染风险整体处于较低级别状态,"中"以下级别风险区面积为553.38 km~2,"低"级别风险区面积为231.13 km~2,"高"级别风险区主要集中在金山南部,是该区域较高的地下水脆弱性、密集的工业区等多因素综合叠加的结果。