基于DRASTIC方法的地下水污染脆弱性评价

目前许多地区的地下水因过度开采以及工业活动而受到了不同程度的污染,特别是在经济发达地区,由于化肥的过度使用。给地下水系统带来了严重威胁。本文结合典型案例研究区一江阴市地下水监测网络及其监测数据,应用AHP（层次分析法）对DRASTIC法各指标权重进行重新确定,并对案例区进行了地下水脆弱性评价。在此基础上,在DRASTIC指标体系中加入硝酸盐浓度因子作为特殊脆弱性影响因子,应用GIS空间分析功能得出研究区地形图。研究结果显示：研究区大部分地区属于较易受污染地区,少数地区不易受污染。脆弱性评价结果较好地符合了水质状况,在指导地下水资源规划以及生产活动具有一定的理论及实际意义。     

基于改进DRASTIC和AHP对尉氏县地下水防污性能评价

为了解尉氏县中心城区地下水防污性能,根据自然地理和地质条件,在DRASTIC模型的基础上,选取地下水埋深、渗流带介质类型、含水层介质类型、含水层富水性和土壤介质类型,并用层次分析法(AHP)确定权重,提出了一种改进的地下水防污性能评价模型——DASIY模型。借助于Mapgis技术的空间分析功能,对该地区浅层地下水系统防污性能进行了分区评价。结果表明,防污性能差及较差区主要分布于现代黄河冲积平原区,防污性好及中等区分布于古黄河冲积平原区。浅层地下水系统防污性能评价结果可为当地政府管理部门制定城市规划、地下水资源保护以及工业布局提供决策参考。     

地下水脆弱性评价模型的程序化

利用VB语言编译常用的DRASTIC和AHP地下水脆弱性评价模型,并将编译的模型与地理信息系统结合,可以减少地下水脆弱性评价的工作量,实现评价结果的可视化。通过深入研究评价模型的公式和运算过程,用变量替换评价的指标值和权重,用程序语言编写模型的公式和运算过程,最终实现计算机代替人手工计算。基于计算结果,利用组件式地理信息系统MapObject开发的系统实现评价结果可视化。     

基于改进DRASTIC模型评价拉林河流域地下水脆弱性研究

以拉林河流域作为研究区,结合研究区实际条件对传统DRASTIC模型进行改进,利用层次分析法获得各指标的权重值,并应用ARCGIS的空间分析技术获取研究区地下水脆弱性分区,同时根据单参数敏感性分析方法对评价结果进行验证.结果表明,流域地下水以中等脆弱性和较高脆弱性为主,约占流域面积的85%.在选取的六个评价指标中,土地利用类型、地下水位埋深以及地形坡度这三个指标对流域地下水脆弱性影响最大.研究结果为拉林河流域地下水资源管理和污染防治提供理论依据.     

基于改进DRASTIC模型的平原河网地区地下水脆弱性评价

DRASTIC模型易使用,在国内外地下水脆弱性评价方面得到广泛应用,但平原河网地区地势平坦、地下水埋深浅,DRASTIC模型需根据其特征进行改进,目前应用尚不多见。该研究结合平原河网地区水文地质特征,选取地下水埋深、净补给量、含水层厚度、水力阻力及含水层渗透系数5个指标改进DRASTIC模型,基于GIS软件构建平原河网地区地下水脆弱性评价DRAHC模型,并以上海市为例,进行实例计算与评价。结果表明上海市地下水脆弱性总体较高,"较高"和"高"占全市总面积45.27%,"中等"占33.08%,"低"和"较低"占21.65%。各指标的单参数敏感度分析和地图移除敏感度分析结果显示,有效权重与理论权重大小排序基本一致,每个指标去除均对地下水脆弱性评价结果产生较大影响,说明DRAHC模型在平原河网地区应用的合理性。该研究结果能够为上海市地下水资源管理提供依据,为类似区域地下水脆弱性评价提供参考。     

湟水河小流域地下水脆弱性评价

湟水河地处西北高原干旱地区,针对其流域地下水的特点,选取包气带介质、水位埋深、含水层介质、含水层厚度、净补给量和地形坡度共6个指标并运用三标度AHP法为各个指标赋予权重,构建了改进的DRASTIC模型。运用改进DRASTIC模型对湟水河的小流域范围的地下水脆弱性进行了评价。结果表明,湟水河沿岸的部分地区和西堡村附近地下水脆弱性高,地下水易受到污染。与传统DRASTIC模型相比,改进模型与实际情况更加吻合。     

基于BP神经网络的粤北某地区地下水脆弱性评价及其风险管控

针对传统DRASTIC模型在参数权重确定过程中主观性强问题,以粤北某地区浅层地下水为研究对象,利用采集的地下水相关数据和新增土地利用类型参数,在优化BP神经网络算法和构建DRASTICL模型基础上,借助地下水NO^-₃浓度进行模型验证,建立耦合BP神经网络算法的BP-DRASTICL模型,进而根据地下水脆弱性空间分布特点提出了地下水污染风险管控对策。结果表明：训练函数为trainlm、学习率为0.1、隐含层神经元节点数为6时,BP神经网络算法效果最好,相应地获得的最优BP-DRASTICL模型参数权重依次为0.1420(地下水埋深,D)、0.1151(净补给量,R)、0.0791(含水层介质,A)、0.1833(土壤介质,S)、0.0908(地形,T)、0.1574(包气带介质影响,I)、0.0891(渗透系数,C)和0.1433(土地利用类型,L)。D、S、T和L对评价结果的影响最大。与DRASTIC模型、DRASTICL模型相比,BP-DRASTICL模型的Pearson和Spearman相关系数最高,分别达到0.615和0.656,表明硝...     

郑州市中心城区浅层地下水脆弱性评价

为查明郑州市中心城区浅层地下水系统脆弱性,开展环境地质调查,分析研究区包气带介质类型、地下水位埋深和含水层渗透系数等影响地下水系统脆弱性的评价因子,采用DRASTIC模型与MapGIS软件的空间分析功能对研究区地下水系统脆弱性进行综合评价.结果显示,地下水脆弱性低区主要分布在西南及西北部黄土丘陵区;地下水脆弱性高及较高...     

基于Mapgis和AHP的DRASTIC模型在黄山市中心城区地下水防污性能评价中的应用

随着工业化和城市化进程的加快,黄山市中心城区浅层地下水多数受到了不同程度的污染。本文选取了地下水位埋深、净补给量、含水层渗透系数、地形坡度、含水层介质、土壤介质及非饱和带介质7个指标,用层次分析法确定权重,建立了黄山市中心城区地下水易污性评价DRASTIC指标体系。借助于Mapgis技术的空间分析及制图功能,对该地区浅层地下水防污性能进行了评价和分区。评价结果与实测区域地下水质量较好的吻合,说明基于DRASTIC模型的浅层地下水防污性能相关成果在一定程度上可为该地区政府管理部门制定城市规划、工业布局和地下水资源保护提供决策参考。     

地下水硝酸盐特殊脆弱性评价:以沙颍河流域为例

特殊脆弱性评价是地下水污染防治的基础。该文以地下水硝酸盐污染典型区—沙颍河流域为研究区,基于地下水硝酸盐污染成因分析,建立了以地下水埋深(D)、净补给量(R)、含水层富水性(A)、土壤类型(S)、地形坡度(T)、包气带介质类型(I)、污染物输入强度(P)、土壤有机质含量(O)为指标体系的DRASTIPO评价模型,采用主成分-因子分析法确定指标权重,并对浅层地下水硝酸盐特殊脆弱性进行了评价。2013年8月在研究区采集浅层地下水样品48组,通过分析采样点特殊脆弱性指数与地下水NO3-浓度之间的相关性,相关性系数R2为0.714,表明该评价模型是可靠的。     

基于改进DRASTIC模型、GIS和层次分析法(AHP)的地下水U(Ⅵ)污染风险评价

以某铀尾矿库为例,应用层次分析法(AHP)对DRASTIC进行改进,得出AHP-DRASTICLL模型,并构建了综合指数体系,在此基础上,基于GIS平台对某铀尾矿库区地下水受U(Ⅵ)污染风险进行了评价和污染区的污染风险划分.由地下水风险区划图得出尾矿库周围与砂卵砾石层区风险较高,丘陵地带风险较低,其结果较好地反映了实际的污染风险现状.     

基于改进DRASTIC模型、GIS和层次分析法(AHP)的地下水U(VI)污染风险评价

以某铀尾矿库为例,应用层次分析法(AHP)对DRASTIC进行改进,得出AHP-DRASTICLL模型,并构建了综合指数体系,在此基础上,基于GIS平台对某铀尾矿库区地下水受U(VI)污染风险进行了评价和污染区的污染风险划分。由地下水风险区划图得出尾矿库周围与砂卵砾石层区风险较高,丘陵地带风险较低,其结果较好地反映了实际的污染风险现状。     

基于DRASTIC的丽水市地下水防污性能评价

地下水防污性能反映地下水系统遭受污染的可能性,可以为土地利用规划、地下水资源保护规划、地下水水质监测等提供科学依据。此论文结合丽水市的水文地质条件,对DRASTIC评价模型进行了改善,建立了符合丽水市的DRAMTIC评价模型。该模型由大气降雨入渗补给量、地下水埋深、包气带介质、水力传导系数、含水层厚度、地下水开采强度、地形坡度等7个因子组成,以乡镇单元等为界线划分不规则评价单元,评分体系由单因子区域分布规律确定,采用主成分—因子分析法分析各因子的权重体系;利用差分法对各因子加权叠加的综合指数进行等级划分,应用GIS技术得到丽水市地下水防污性能评价图。该模型的评价结果客观科学,能有效的为规划部门及地下水资源管理部门服务。     

污染源半定量化的地下水有机污染风险评价

结合细河沿岸地区水文地质条件及地下水有机污染特征,通过AHP法确定权重,建立DRSIC模型,将评价结果与污染源荷载评价叠加,构建研究区有机污染风险评价模型.并通过研究区有机污染特征检验模型的合理性.结果表明:区内大部分地区有机污染风险中等或低.只有细河沿岸、杨士至于洪区一带污染风险处于高水平.评价结果较好的符合研究区有机污染现状.     

基于DRASTIC的地下水防污性能评价组合权重分配方法

DRASTIC方法是用于地下水防污性能评价的应用最为广泛的一种方法,但该方法在指标权重分配方面存在缺陷。本文在分析前人已有成果的基础上,提出了一种新的权重分配方法,认为合理的指标权重分配应兼具主观性和客观性特点,应用层次分析法确定主观权重能够充分体现出人为经验对各指标重要程度的判断,应用投影寻踪法确定客观权重可使等级划分评分值差异较大的指标获得更大的权重,用两种权重确定组合权重作为最后的权重分配。实例应用表明方法客观合理。     

城市经济脆弱性评价研究——以北京海淀区为例

经济脆弱性评价是风险评估的重要步骤和制定有效防灾减灾规划的前提条件,是应急管理和灾后恢复重建的重要依据。为了能够反映区域内部经济脆弱性空间差异,为政府防灾减灾、应急管理以及灾后恢复重建提供有效依据,论文选择了城市街区尺度对经济脆弱性进行研究,提出了一个微观尺度的经济脆弱性评估模型,该模型综合考虑了企业属性、产业易损性、产业重要性、街区经济密度,并对经济脆弱性及各影响因素进行了空间研究。利用该模型对2010 年北京市海淀区的经济脆弱性进行了案例研究,结果显示：总体而言,海淀区经济脆弱性较低,647 个街区中有103 个街区经济脆弱性较高,虽然脆弱街区数量比例较高,达15.9%,但所占面积较小,仅占海淀区面积的4.91%;进行了经济脆弱性集聚区和热点地区分析,结果显示脆弱性地区同时是地区主导和支柱产业集聚地区,在应急管理和日常风险管理中应该对这些地区予以重点关注。     

基于AHP法的泰安市生态系统脆弱性模糊评价

采用基于AHP法的模糊评价模型,并通过最大特征根一致性检验、肯达尔一致性检验,全面评价了泰安市2001-2005年生态脆弱度变化情况,结果表明:二级指标中气候因素脆弱度、自然环境因素脆弱度、经济因素脆弱度逐年降低,社会因素脆弱度在较不脆弱的基础上波动,泰安市总生态脆弱度呈现逐年改良趋势;利用线性回归分析,确定自然环境因素是影响泰安市总脆弱度的主导因素,可根据其变化情况为预测泰安市生态脆弱度变化及指导生态建设提供科学依据。     

沿海城市自然灾害脆弱性评价研究——以天津滨海新区为例

从脆弱性和风险内涵比较出发,基于灾害学理论及脆弱性概念模型,从区域自然地理环境和社会经济状况构建自然灾害脆弱性评价指标体系。选择天津市滨海新区各区县为研究对象,收集指标数据,应用层次分析法（AHP）确定指标权重。采用两种评价方法进行脆弱性评价：一是应用脆弱性模型评价天津滨海新区自然灾害综合脆弱性;二是选取地面沉降灾害脆弱性指标,应用模糊综合评判评价地面沉降灾害脆弱性。评价结果表明：葛沽镇和塘沽区自然灾害综合脆弱度相对较大,大港区最小;就地面沉降灾害脆弱性而言,塘沽区最大,大港和东丽区的部分相对较小。两种评价结果具有一致性。     

填埋场地下水溶解性有机物时空分布特征分析:以四川红层区某生活垃圾填埋场为例

溶解性有机物(DOM)是生活垃圾填埋场地下水的主要污染物之一,但红层区填埋场地下水中DOM的特征尚不明晰. 因此,为了探究红层区填埋场地下水中DOM组成及时空分布特征,本文运用三维荧光光谱技术,对我国典型红层区某生活垃圾填埋场地下水进行现场调研,结果表明:①调查区域地下水导排层监测井(DP17)、污染扩散监测井(KS2~KS6)和水产源监测井(SC8)地下水中COD_Mn的P_si(表示i评价指标相对于GB/T 14848—2017《地下水质量标准》Ⅲ类值的污染指数)介于1.323~5.392之间,水产源监测井(SC8)地下水中Mn2+的P_si为1.140,所有监测井地下水中TN、TP、Fe、Cd、Hg和Cr的P_si介于0.001~0.587之间,其浓度均未超过GB/T 14848—2017《地下水质量标准》Ⅲ类标准限值;但相对于背景井(BJ1),各污染物的P_bi(表示i评价指标相对于背景值的污染指数)均介于0.703～142.991之间,说明调查区已受到不同污染源的影响. ②填埋场渗滤液及附近地下水中DOM包括类胡敏酸(C1)和类富里酸(C2)等腐殖质类物质,以及类色氨酸(C3)蛋白质类物质. ③填埋场地下水中DOM污染主要集中在填埋场附近,对周围地下水无明显影响. ④地下水中DOM的腐殖化程度在丰水期〔平均HIX(腐殖化指数)为3.99〕和枯水期(平均HIX为10.69)具有显著性差异. ⑤地下水导排层监测井中类胡敏酸(C1)和类富里酸(C2)的荧光强度分别是其他污染源的3.1~11.9倍和1.9~8.3倍,可作为填埋场地下水DOM污染的指示性指标. 研究显示,调查区填埋场渗滤液及地下水有机质腐殖化程度高,对地下水的影响只局限在填埋场附近,对周围地下水未造成严重影响,填埋场趋于稳定.      

基于VSD模型的区域生态系统脆弱性评价——以广西西江经济带为例

生态系统脆弱性受到自然与人文因素双重影响。以广西西江经济带为例,采用VSD模型,通过暴露度、敏感性和适应能力分解脆弱性,构建包含自然和人为因素25 个指标的评价体系,开展脆弱性评价与分区。结果表明,不脆弱区、一般区、脆弱区、很脆弱区和极脆弱区分别占11.31%、22.63%、27.60%、24.39%和14.07%,东西部地区脆弱性较高,中部地区脆弱性较低;自然因素导致的脆弱区主要分布于东西部山区,人为因素主导的脆弱区分布于中部盆地的城镇及其周边;经济带约53%的建设用地分布于很脆弱区和脆弱区,未来新增建设用地需要重点向不脆弱区和一般区转移。根据分区结果和诱因差异,提出了不同类型区开发与保护的相关建议。