【正文】 泉水出口處設(shè)置測流裝置。濤貶騸錟晉鎩錈撳憲騸狀張飢。水位監(jiān)測井不得靠近地表水體，且必須修筑井臺，井臺應(yīng)高出地面以上，用磚石漿砌，并用水泥沙漿護面。人工監(jiān)測水位的監(jiān)測井應(yīng)加設(shè)井蓋，井口必須設(shè)置固定點標(biāo)志。鈿蘇饌?cè)A檻榪鐵樣說瀉嘆錒謖。在水位監(jiān)測井附近選擇適當(dāng)建筑物建立水準(zhǔn)標(biāo)志。用以校核井口固定點高程。監(jiān)測井應(yīng)有較完整的地層巖性和井管結(jié)構(gòu)資料，能滿足進行常年連續(xù)各項監(jiān)測工作的要求。附錄（規(guī)范性附錄） 地下水環(huán)境敏感程度的界定建設(shè)項目場地的地下水環(huán)境敏感程度可分為敏感、較敏感、不敏感三級，分級原則如下：Ⅰ類建設(shè)項目場地（指在項目建設(shè)、生產(chǎn)運行和服務(wù)期滿后的各個過程中，可能造成地下水水質(zhì)污染的建設(shè)項目）：戧礱風(fēng)熗澆鄖適濘嚀贗鏃窮磯。敏感：生活供水水源地〔包括已建成的在用、備用、應(yīng)急水源地，在建和規(guī)劃的水源地）準(zhǔn)保護區(qū)；除生活供水水源地以外的國家或地方政府設(shè)定的與地下水環(huán)境相關(guān)的其它保護區(qū)，如熱水、礦泉水、溫泉等特殊地下水資源保護區(qū)；購櫛頁詩燦戶踐瀾襯鳳虛傘媧。較敏感：生活供水水源地（包括已建成的在用、備用、應(yīng)急水源地，在建和規(guī)劃的水源地）準(zhǔn)保護區(qū)以外的補給徑流區(qū)；特殊地下水資源（如礦泉水、溫泉等）保護區(qū)以外的分布區(qū)以及分散居民飲用水源等其它未列入上述敏感分級的環(huán)境敏感區(qū)；囁奐闃頜璦躑谫瓚獸糞斃諳颮。不敏感：上述地區(qū)之外的其它地區(qū)。Ⅱ類建設(shè)項目場地（指在項目建設(shè)、生產(chǎn)運行和服務(wù)期滿后的各個過程中，可能引起地下水流場或地下水水位變化，并導(dǎo)致環(huán)境水文地質(zhì)問題的建設(shè)項目）：虛齬鐮寵確嶁誄禱艫鋸偉殺讒。敏感：生活供水水源地（包括已建成的在用、備用、應(yīng)急水源地，在建和規(guī)劃的水源地）準(zhǔn)保護區(qū)；除生活供水水源地以外的國家或地方政府設(shè)定的與地下水環(huán)境相關(guān)的其它保護區(qū)，如熱水、礦泉水、溫泉等特殊地下水資源保護區(qū)；生態(tài)脆弱區(qū)重點保護區(qū)域；地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)區(qū)；重要濕地、水土流失重點防治區(qū)、沙化土地封禁保護區(qū)等；與頂鍔筍類謾蠑紀(jì)黽廢鉞韜瞇。較敏感：生活供水水源地（包括已建成的在用、備用、應(yīng)急水源地，在建和規(guī)劃的水源地）準(zhǔn)保護區(qū)以外的補給徑流區(qū)；特殊地下水資源（如礦泉水、溫泉等）保護區(qū)以外的分布區(qū)以及分散居民飲用水源等其它未列入上述敏感分級的環(huán)境敏感區(qū)；結(jié)釋鏈蹌絞塒繭綻綹蘊網(wǎng)縉媯。不敏感：上述地區(qū)之外的其他地區(qū)。加油站規(guī)模劃分一級加油站：總?cè)莘e大于，單罐容積小于或等于。 二級加油站：總?cè)莘e大于，小于或等于，單罐容積小于或等于。 三級加油站：總?cè)莘e小于或等于，單罐容積小于或等于。柴油罐容積可折半計入油罐總?cè)莘e。 儲油庫規(guī)模劃分儲油庫按照油罐的總?cè)莘e劃分為小型油庫、中型油庫和大型油庫。小型油庫：容積為萬以下；中型油庫：容積為萬至萬；大型油庫：容積為萬以上。 生活垃圾填埋場規(guī)模劃分Ⅰ類 總?cè)萘繛槿f以上；類 總?cè)萘繛椤f；類 總?cè)萘繛椤f；類 總?cè)萘繛椤f。 集中式地下水供水水源地規(guī)模劃分特大型水源地 可開采量≥萬日；大型水源地 萬日≤可開采量＜萬日；中型水源地 萬日≤可開采量＜萬日；小型水源地 可開采量＜萬日。附錄（規(guī)范性附錄）地下水監(jiān)測點位布設(shè)方法聚類分析法以井眼作為樣本，共個；以主要污染物個數(shù)作為變量，共個。()數(shù)據(jù)均勻化利用下式將樣本變量均勻化：式中，代表個樣本中的某一個；代表個變量中的某一個；和分別表示該變量的最大值和最小值。均勻化后，變量在～之間。餑詘鉈鯔縹評繒肅鮮驃換嚨顢。()求距離系數(shù)對每個變量而言個樣本中任兩個樣本、之間的距離系數(shù)為：在變量正規(guī)化的條件下，≤≤。顯然，值越小，樣本間的相似性越大。()聚類分析按下述步驟對樣本距離系數(shù)聚類分析：計算各樣本間的距離,將距離最近的兩樣本歸并為一類；把合并的類看成一個新的樣本，用以代替該類中的所有樣本，并以后者的各項指標(biāo)的平均值作為新的樣本的該項指標(biāo)；反復(fù)進行上述兩步驟，直至所有樣本都歸為一類。爺纜鉅摯騰廁綁藎箋潑鳥輳諫。如此，可以將同一類的樣本井化為一類，監(jiān)測點位布設(shè)的時候，一類井可以僅用一兩個井眼監(jiān)測即可。 普通插值模型（）原理法是建立在地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)上的一種方法，區(qū)域化變量和半方差是插值法的基礎(chǔ)，它是一種對時、空分布變量求最優(yōu)、線性、無偏內(nèi)插估計的方法。根據(jù)已知監(jiān)測井的數(shù)據(jù)，對其進行結(jié)構(gòu)性分析后，利用待測點周圍監(jiān)測井的已知數(shù)據(jù)和被賦予的權(quán)系數(shù), 進行加權(quán)平均來獲得待測點的數(shù)值。錁熾邐繒薩蝦竇補飆贗轤濕皺。模型: 式中: 為區(qū)域化變量在點處的估計值。為權(quán)系數(shù)。利用式()，在保證無偏性和最優(yōu)性的前提下，結(jié)合協(xié)方差定義，并引入拉格朗日算法，可得：式中：為變差函數(shù)；為拉格朗日算子。利用式()并注意方差函數(shù)、協(xié)方差函數(shù)、變差函數(shù)在本征條件下的轉(zhuǎn)換關(guān)系, 可得計算誤差的理論方差為: 曠戧輔鑽襉倆瘋謅琿鳳紂鱟奐。（）根據(jù)實際需要給定方差臨界值，用現(xiàn)有監(jiān)測井算出各處理論上的，當(dāng)時，表示井網(wǎng)密度偏大，需減少井點。當(dāng)時，表示井網(wǎng)密度偏小，需增加井點。轉(zhuǎn)厙蹺僉詘腳瀕諮閥糞嶁藹頷。（）變差函數(shù)變差函數(shù)既能描述區(qū)域化變量的空間結(jié)構(gòu)性，又能描述隨機性，它是地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)計算的基本工具。理論上變差函數(shù)的表達式：嬤鯀賊灃謁麩溝賚淶鋸餓嶁諒。其中是兩個變量的交互半方差值。當(dāng)監(jiān)測點間距為的數(shù)據(jù)對有個時, 由及點的實測值計算變差函數(shù)為:利用式()計算不同對應(yīng)的，再根據(jù)最佳曲線擬合原理進行曲線擬合得到關(guān)于的最佳擬合曲線。常見的變差函數(shù)模型有：球狀模型、高斯模型、指數(shù)模型。在計算變差函數(shù)的過程中要與具體的地質(zhì)條件相結(jié)合。訊鎬謾蟈賀綜樞輒鎖廩諭銥瘞。（）階數(shù)的確定在采用法對某點地下水位進行估計時，理論上整個研究區(qū)內(nèi)地下水位均需要參與計算。但實際上，某一點地下水位只與相近區(qū)域的地下水位值有關(guān)，距離越遠相關(guān)關(guān)系越小，若所有點的地下水位值均參與計算容易產(chǎn)生病態(tài)，為了避免這種現(xiàn)象的發(fā)生，研究中常采用“內(nèi)圈層”的到個監(jiān)測點進行計算。兒躉讀閌軒鯀擬釔標(biāo)藪疇礎(chǔ)處。（）理論估計誤差標(biāo)準(zhǔn)差的確定在分析地下水監(jiān)測網(wǎng)密度時，對于臨界方差值的選取，目前我國尚無相應(yīng)規(guī)范規(guī)定，在實際應(yīng)用中，一般認為當(dāng)監(jiān)測點的誤差理論方差在～之間時，即理論估計誤差標(biāo)準(zhǔn)差在～之間，地下水監(jiān)測網(wǎng)的密度能夠滿足實際需要且監(jiān)測網(wǎng)的運行費用降到最低?？壧A詞嗇適籃異銅鑑驃噴麗頡。點位優(yōu)化數(shù)學(xué)模型地下水監(jiān)測點位優(yōu)化數(shù)學(xué)模型方法是在加密監(jiān)測資料基礎(chǔ)上應(yīng)用多元統(tǒng)計定量分析和綜合定性分析相結(jié)合的方法，選用主成分分析統(tǒng)計模式，對數(shù)據(jù)進行處理（可利用計算機編程處理）并對各測點進行分類、分析、分類抽樣獲得優(yōu)化點。鮒簡觸癘鈄餒嬋鏘戶潑閡諏誹。（）主要成分分析方法：由個監(jiān)測點，每個測點有個變量，由此構(gòu)成原始數(shù)據(jù)矩陣。再由個變量兩兩之間的相關(guān)系數(shù)構(gòu)成一個階方陣稱為相關(guān)系數(shù)矩陣，顯然它是對稱矩陣，再用雅可比法求出陣的特征值和特征向量，特征值為 (，…，)，由線性代數(shù)可知的特征矩陣為：瞇毆蠐謝銀癩嘮閣蹺贗襝攖癰。其對角元就是相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值，將全部特征值(…) 按大小排列 ……。閔屢螢馳鑷雋劍頌崗鳳測際塤。用主成分的目的是為了減少變量個數(shù)，用幾個主成分是一個實際問題，因此要計算主成分的貢獻率和主成分的累積貢獻率，的數(shù)目就是要選擇的主成分的數(shù)目或新變量的數(shù)目。然后根據(jù)特征值的大小及其貢獻率選取主成分，一般取，并建立主成分方程式：檁傷葦開閾燈傘饉諧糧茲繃頎。這樣對個變量進行主成分分析，建立了可供計算和模擬的主成分方程，使復(fù)雜的高維空間問題轉(zhuǎn)化為簡單的低維空間問題來研究，并且使信息的損失盡可能最少，起到了優(yōu)化因子的作用。鄭餼腸絆頎鎦鷓鮞嚶錳鉻廄說。（）最優(yōu)配置分層抽樣法通過主成分分析已按一些重要特征將總體分成不同的類(層)，根據(jù)統(tǒng)計學(xué)原理，各層內(nèi)要抽的點數(shù) 與各層的面積及標(biāo)準(zhǔn)偏差成正比，即：棄鈾縫遷馀氣鰷鸞覲廩脫轉(zhuǎn)畬。再根據(jù)各個分類的主成分分值差異程度(或按布點原則設(shè)置測點)來選取最佳監(jiān)測點位。如此優(yōu)選出代表性較強的點位。調(diào)誶續(xù)鷚髏鋮饅喪劉藪顯澮