采用敏感性分析和最差情況分析進(jìn)行地下水污染風(fēng)險評價-全文預(yù)覽
【正文】 于100m的柵格，縱向彌散度約為5m。（二）運(yùn)移參數(shù)每層的主要輸入性質(zhì)是有效孔隙度以及縱向和橫向彌散性。沒有考慮由于擴(kuò)散造成的運(yùn)移，因?yàn)樵诟邼B透性的環(huán)境中，擴(kuò)散引起的運(yùn)移量可以忽略不計(jì)（Carges and Baehr，1998）。第五層獲得的水量通過側(cè)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，輸入的水量主要是源自側(cè)邊界，入滲占總輸入量的17%，大部分輸出的水量補(bǔ)給了河流，另一部分輸出量是沿側(cè)邊界排泄，從第一層通過側(cè)邊界流向第二層的水量為8208m3/天。在第一層與第五、六層之間，垂向地下水徑流量不大。（五）結(jié) 果計(jì)算東西向剖面的測壓水位，結(jié)果表明：第一層在河流西邊的位置上，地下水補(bǔ)給河流。第一個約束條件是每一層水平方向上的水力傳導(dǎo)系數(shù)都相等；第二個約束條件是選擇每個參數(shù)的最大值和最小值。根據(jù)穩(wěn)定態(tài)條件對模型進(jìn)行校正，首先利用“試錯”法對水力傳導(dǎo)系數(shù)和補(bǔ)給進(jìn)行校正，之后采用PEST進(jìn)行自動校正。計(jì)算每一層水力傳導(dǎo)系數(shù)的平均值。在第一層進(jìn)行了12次試驗(yàn)，在第五層進(jìn)行了3次試驗(yàn)，在第六層進(jìn)行了8次試驗(yàn)。根據(jù)Thorntwaite方法，估計(jì)含水層的補(bǔ)給量為30mm/年。上部的更新統(tǒng)粘土沉積物表示模型的不透水邊界；根據(jù)測壓圖和剖面圖獲得測壓水頭條件，將測壓水頭條件作為含水層一、三、五和六的邊界；第二層和第四層的垂直邊界是零通量邊界，這兩層主要由粘土組成，地下水流動相當(dāng)慢，而且水流主要是在垂直方向上運(yùn)動，因此，假定沿垂直邊界的水平通量為0。根據(jù)23口水井的鉆孔資料可以對不同地層單元進(jìn)行評價，通過將更新統(tǒng)劃分為6個水文地層單元可以將復(fù)雜的地質(zhì)條件進(jìn)行簡化（表1）。下更新統(tǒng)的沉積物主要由砂礫組成，是該區(qū)的含水層系統(tǒng)，是重要的飲用水源。二、地質(zhì)條件M225。第三個地下水污染源是污水處理廠，一級處理是通過濾網(wǎng)將木頭、紙和塑料等去除，并通過大的沉降池將固體和水分離開來，大部分固體沉到池的底部，在這一階段，70%左右的固體是污泥，約1萬m3左右。zalka周圍有幾個潛在的污染源。t233。本文根據(jù)敏感性分析和最差情況分析進(jìn)行風(fēng)險評價，研究區(qū)M225。蒙特卡羅模擬通常與地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法相結(jié)合，然而，地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法需要通過大量的數(shù)據(jù)來準(zhǔn)確描述每一個參數(shù)的空間變化，而在實(shí)際工作中，通常不可能獲得如此充足的資料。應(yīng)用這一方法，可以在所能輸入的概率分布范圍內(nèi)自由選擇輸入值，并計(jì)算出每種情況下的輸出值。由于資料的缺乏和模型參數(shù)的異質(zhì)性，往往會造成模擬結(jié)果的不確定性。應(yīng)用敏感性分析來評價這一不確定性。采用敏感性分析和最差情況分析進(jìn)行地下水污染風(fēng)險評價 ［比利時］Marijke Huysmans李 燁 譯；馮翠娥、魏國強(qiáng) 校譯本文闡述了如何利用敏感性分析和最差情況分析來對地下水污染進(jìn)行風(fēng)險評價，并將這一方法應(yīng)用于匈牙利境內(nèi)的一個研究區(qū)。由于資料有限，模擬的結(jié)果具有很大的不確定性。計(jì)算機(jī)模型是常用的進(jìn)行地下水流動和污染預(yù)測的工具。常用的隨機(jī)分析方法是蒙特卡羅（Monte Carlo）模擬（AsanteDuah，1998）。另外，還需要確定每一個模擬參數(shù)的概率函數(shù)，這是在輸入信息比較缺乏的情況下，該方法的一個嚴(yán)重的缺陷。在最差情況分析中，需要給定每一個變量和參數(shù)最差的可能值，這樣可以得出模型的最差輸出結(jié)果。M225。t233?，F(xiàn)在，該池被土壤和植被覆蓋，但是在地下土壤中仍存留大量的污水和污泥。主要關(guān)注的問題是這些污染源是否會對飲用水
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