北京市朝陽(yáng)區(qū)地下水污染風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究

王乃天，朱亞雷，熊恒葳，霍再林

(1.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院，北京 100083；2.北京市朝陽(yáng)區(qū)水務(wù)局，北京 100026)

隨著工農(nóng)業(yè)及社會(huì)的發(fā)展，地下水污染成為備受關(guān)注的環(huán)境問(wèn)題，地下水污染風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)是評(píng)估地下水污染空間規(guī)律及污染等級(jí)的重要方法。地下水污染風(fēng)險(xiǎn)由地下水脆弱性及污染負(fù)荷共同決定。地下水脆弱性評(píng)價(jià)大多以DRASTIC模型為基礎(chǔ)進(jìn)行修正。付素蓉等提出了DRAMIC模型，用含水層厚度代替土壤介質(zhì)類型指標(biāo)，用污染物影響代替水力傳導(dǎo)系數(shù)，并且去掉了地面坡度因素，制定了一套完善的評(píng)分體系，該模型已經(jīng)成為我國(guó)城市地下水污染敏感性分析的通用指標(biāo)[2]。鄂建等指出了DRASTIC模型的一些缺陷并提出了相應(yīng)的改進(jìn)辦法，并對(duì)九江市地下水易污性進(jìn)行了研究[3]。在國(guó)外，Uricchio等選用sintacs參數(shù)管理模型，著重考慮人類活動(dòng)造成的危害程度，得到地下水污染風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果[4]。Jamrah 等對(duì)巴卡地區(qū)進(jìn)行了長(zhǎng)期地質(zhì)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)，得到其區(qū)域易污性風(fēng)險(xiǎn)地圖，并對(duì)多年間變化趨勢(shì)進(jìn)行了分析[5]。對(duì)于不同的地質(zhì)條件，DRASTIC模型也應(yīng)有相應(yīng)的調(diào)整適用，如Zhang針對(duì)北京市大興農(nóng)業(yè)區(qū)地下水污染的特點(diǎn)，提出了農(nóng)業(yè)區(qū)地下水污染風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)DRSIN模型[6]。本文針對(duì)北京市朝陽(yáng)區(qū)地下水污染的復(fù)雜性，提出了DRABICLE模型。該模型剔除地形因素，將土壤層介質(zhì)改為土壤層阻隔能力，加入土地利用情況和采補(bǔ)平衡。

1 研究區(qū)概況

朝陽(yáng)區(qū)位于北京城區(qū)的東部，總面積470.8 km2。整體地勢(shì)西北高東南低，地面坡度為1/1 000～1/2 500。在西北城區(qū)、小紅門、十八里店、王四營(yíng)、高碑店鄉(xiāng)為沖洪積平原，總面積占全區(qū)的80%，土質(zhì)為輕壤土至中壤土，地下水埋深較深；該區(qū)中北部至昌平接壤地帶多為扇緣洼地，地下水埋深較淺，土質(zhì)較為黏重，扇緣洼地約占總面積的7%；該區(qū)東北部沿河狹長(zhǎng)區(qū)域?yàn)楹恿鳑_積平原，土壤巖性多樣。朝陽(yáng)區(qū)多年平均降雨量562.6 mm，降雨多集中在6-9月，區(qū)內(nèi)多年平均水面蒸發(fā)量1 200 mm，每年5月份蒸發(fā)量最大，1月份蒸發(fā)量最小。2001-2010年朝陽(yáng)區(qū)平均水資源總量為11 836.8 萬(wàn)m3，其中地表水資源量3 354.9 萬(wàn)m3，地下水資源量8 817.4 萬(wàn)m3。2010年朝陽(yáng)區(qū)地下水供水量9 343.6 萬(wàn)m3，地表水供水量3 254.8 萬(wàn)m3[7]。

作為北京經(jīng)濟(jì)的核心區(qū)域之一，朝陽(yáng)區(qū)工農(nóng)業(yè)發(fā)展較早。農(nóng)業(yè)種植區(qū)主要集中于北部的洼里、來(lái)廣營(yíng)、王四營(yíng)鄉(xiāng)，東部的東壩、金盞、樓梓莊鄉(xiāng)，南部的小紅門、南磨房、十八里店鄉(xiāng)，西部由于為城市區(qū)域，農(nóng)作物較少。早期農(nóng)藥、化肥無(wú)節(jié)制使用，在土壤中殘存量較大。隨著經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，朝陽(yáng)區(qū)第一產(chǎn)業(yè)萎縮，現(xiàn)如今僅在金盞鄉(xiāng)區(qū)域有農(nóng)藥、化肥施用。朝陽(yáng)區(qū)工業(yè)建筑在鼎盛時(shí)期共有兩百多家，在通惠河南岸，從九龍山、大郊亭直到垡頭形成了一片化學(xué)工業(yè)區(qū)，由于環(huán)保意識(shí)較差、監(jiān)管力度不夠，部分工廠外遷后，原址仍有隱蔽污染源未清理，工業(yè)“三廢”對(duì)地下水環(huán)境產(chǎn)生了較大影響。朝陽(yáng)區(qū)人口逐年增加，生活條件提高，導(dǎo)致城市生活垃圾產(chǎn)量劇增，垃圾處理過(guò)程產(chǎn)生大量污染。

2 模型的提出與構(gòu)建

2.1 模型提出

地下水污染風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)與氣候、地勢(shì)地貌、水文條件、地下土壤巖石類型等自然因素密切相關(guān)。本研究以國(guó)際上采用的地下水脆弱性評(píng)價(jià)DRASTIC模型為基礎(chǔ)(該模型考慮了地下水埋深D、凈補(bǔ)給量R、飽和帶介質(zhì)A、土壤介質(zhì)S、地形T、滲流區(qū)介質(zhì)I、滲透系數(shù)C共7個(gè)參數(shù))進(jìn)行朝陽(yáng)區(qū)地下水風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型構(gòu)建。由于研究區(qū)地勢(shì)平坦，地形影響可忽略不計(jì)，因此將地形T因素剔除。除考慮固有脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)外，還應(yīng)考慮人為因素影響的特殊脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)。為表征不同土地利用條件下地下水污染的差異性，研究中引入土地利用類型L作為特殊脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)。其次，不同土壤介質(zhì)類型及土壤容重對(duì)污染物入滲凈釋、阻隔能力均不相同，結(jié)合朝陽(yáng)區(qū)表層多為黏土、粉砂土兩種土質(zhì)的特點(diǎn)，考慮將土壤層介質(zhì)替換為土壤層阻隔能力。此外，地下水開(kāi)采強(qiáng)度直接影響地下水埋深、滲透系數(shù)等參數(shù)變化，與地下水污染風(fēng)險(xiǎn)密切相關(guān)，研究中加入地下水采補(bǔ)平衡[8]。綜上所述，本研究基于地下水埋深D、凈補(bǔ)給量R、飽和帶介質(zhì)A、土壤層阻隔能力B、滲流區(qū)介質(zhì)I、滲透系數(shù)C、土地利用類型L、采補(bǔ)平衡E共8個(gè)因子來(lái)評(píng)價(jià)地下水污染風(fēng)險(xiǎn)。

2.2 模型計(jì)算

表1 相對(duì)重要性比例標(biāo)度Tab.1 Scale of relative importance

為保證一致性滿足要求，需要進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，一致性檢驗(yàn)滿意可以使用該權(quán)向量，檢驗(yàn)結(jié)果不滿意則需重新調(diào)整判斷矩陣A。首先計(jì)算矩陣A的最大特征值：

(1)

根據(jù)最大特征值λmax計(jì)算一致性指標(biāo)：

(2)

最后確定一致性比率CR=CI/RI<0.1，其中RI為一致性指標(biāo)，根據(jù)表2獲得。當(dāng)一致性比率滿足小于0.1時(shí)，一致性為滿意[10]。計(jì)算權(quán)重結(jié)果為表3所示。

表2 平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RITab.2 Mean random consistency index RI

表3 權(quán)重指標(biāo)Tab.3 Index weight

本研究采用模糊綜合評(píng)價(jià)法確定模型因素集和評(píng)判集。單因素評(píng)價(jià)后可得隸屬度向量，該向量包含47個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)單因子評(píng)分值，綜合各因子得隸屬度矩陣R，該矩陣為8×47矩陣，選取加權(quán)平均型合成因子將權(quán)重向量ω與R矩陣合成，得到模型的評(píng)分結(jié)果向量，將該向量各點(diǎn)數(shù)值帶入到GIS中反距離差值，最終可得朝陽(yáng)區(qū)地下水污染風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分圖。

2.3 取樣點(diǎn)分布

根據(jù)朝陽(yáng)區(qū)農(nóng)業(yè)區(qū)域、工業(yè)區(qū)域分布情況，再考慮盡可能反映朝陽(yáng)區(qū)整體情況，本研究選取47口研究井進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣分析，從每個(gè)研究井中可以獲得地下水埋深、凈補(bǔ)給量、飽和帶介質(zhì)、滲流區(qū)介質(zhì)、滲透系數(shù)、土壤層介質(zhì)、土壤容重。根據(jù)周邊環(huán)境可以得到土地利用類型(見(jiàn)圖1)。

圖1 研究區(qū)取樣點(diǎn)分布圖Fig.1 Sampling point distribution in study area

2.4 各因素評(píng)分

朝陽(yáng)區(qū)整體地下水埋藏較深，孫河、金盞、高碑店、常營(yíng)等東部偏北區(qū)域由于過(guò)量開(kāi)采，地下水埋深均大于70 m。中部及南部區(qū)域埋深為30～70 m范圍內(nèi)。來(lái)廣營(yíng)鄉(xiāng)、黃港鄉(xiāng)等北部區(qū)域?yàn)榍搴恿鹘?jīng)扇緣洼地，此處地下水埋藏相對(duì)較淺。

根據(jù)朝陽(yáng)區(qū)多年降雨量數(shù)據(jù)[7]可知降雨量集中于靠近城區(qū)的西部，東部和南部降雨量相對(duì)較少。且朝陽(yáng)區(qū)地勢(shì)西北高東南低，地下水流動(dòng)方向自西向東。檢測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)反映趨勢(shì)與降雨量減少方向及地下水流動(dòng)方向一致，凈補(bǔ)給量自西北向至東南向逐漸降低。

朝陽(yáng)區(qū)飽和帶介質(zhì)多為粉細(xì)砂、細(xì)砂土，來(lái)廣營(yíng)鄉(xiāng)、豆各莊鄉(xiāng)、黑莊戶鄉(xiāng)土質(zhì)較為黏重，金盞鄉(xiāng)多為砂性土。中北部及南部包氣帶介質(zhì)多為黏土，西北部、東部地區(qū)土質(zhì)多為粉砂土。不同粒徑、容重土壤對(duì)污染物入滲的阻隔能力差異性較大[8]，根據(jù)朝陽(yáng)區(qū)土質(zhì)特點(diǎn)進(jìn)行入滲實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)土壤層阻隔能力。對(duì)47口井周邊土壤進(jìn)行環(huán)刀實(shí)驗(yàn)及顆粒分析，SJF-1、CGZ-1、XHM-1、XHM-2、GZ-2、DGZ-1、HZH-3、HZH-4、WJ-1、DB-1、DB-3采樣點(diǎn)土壤粒徑較小且容重較低，評(píng)分值較低。

朝陽(yáng)區(qū)整體滲透系數(shù)較小，評(píng)分值較高。在來(lái)廣營(yíng)鄉(xiāng)評(píng)分為7，低于平均水平，這與朝陽(yáng)區(qū)地下水漏斗降落中心重疊。

朝陽(yáng)區(qū)農(nóng)業(yè)區(qū)集中于金盞鄉(xiāng)區(qū)域，工業(yè)區(qū)集中在通惠河沿岸及垡頭地區(qū)，垃圾填埋場(chǎng)位于高安屯村。對(duì)47口井采樣分析后，確定JZ-1、JZ-3、DB-1為農(nóng)業(yè)用井，WSY-1、SBLD-1為工業(yè)用井，JZ-2為垃圾填埋場(chǎng)附近井。根據(jù)采樣結(jié)果計(jì)算地下水質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)F值，將采樣結(jié)果的硬度、色度、pH、各金屬離子含量、菌落數(shù)等指標(biāo)根據(jù)地下水質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)[11]進(jìn)行評(píng)價(jià)，每個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)類別后根據(jù)表4進(jìn)行單項(xiàng)評(píng)分，最后計(jì)算綜合評(píng)分：

(3)

式中：Fi為第i項(xiàng)指標(biāo)評(píng)分值；Fmax為Fi中的最大值；n為評(píng)價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù)。

表4 單項(xiàng)組分評(píng)價(jià)分值FiTab.4 Rank of single index

根據(jù)表5可知，計(jì)算得到農(nóng)業(yè)用井F值平均值為4.506，屬于較差區(qū)間；工業(yè)用井F值平均值為2.501，屬于較好偏良好范疇；垃圾填埋場(chǎng)附近井F值為7.119，屬于較差偏極差。對(duì)其余土地進(jìn)行評(píng)價(jià)后發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村區(qū)域F值普遍大于城市地區(qū)，這可能是由于土地硬化情況和農(nóng)業(yè)用地、垃圾隨意傾瀉等原因造成。

表5 地下水質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)Tab.5 Comprehensive evaluation of groundwater quality

西北部地區(qū)農(nóng)業(yè)、生活用水多取自地下水，且降雨多集中于西部，對(duì)東北部補(bǔ)給較少。在孫河鄉(xiāng)、金盞鄉(xiāng)、崔各莊鄉(xiāng)、東壩鄉(xiāng)部分地區(qū)年均水位下降達(dá)1 m以上。采補(bǔ)平衡趨勢(shì)與朝陽(yáng)區(qū)地面沉降速率趨勢(shì)一致。

各單因子評(píng)價(jià)結(jié)果如圖2～圖10所示。

圖2 地下水埋深評(píng)分圖Fig.2 Rank of groundwater depth

2.5 評(píng)價(jià)結(jié)果與現(xiàn)狀年監(jiān)測(cè)結(jié)合對(duì)比

將DRASTIC模型與DRABICLE模型均應(yīng)用模糊綜合評(píng)價(jià)法進(jìn)行評(píng)價(jià)，將評(píng)分值按照1～6分評(píng)為較差級(jí)別，6～7分評(píng)為較好級(jí)別，7～8分評(píng)為良好級(jí)別，8-10分評(píng)為優(yōu)良級(jí)別，評(píng)價(jià)結(jié)果見(jiàn)表6、圖11和圖12。研究中引入朝陽(yáng)區(qū)地下水水質(zhì)評(píng)分圖以客觀說(shuō)明地下水污染風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠性[7]。結(jié)果表明，DRASTIC模型模擬結(jié)果評(píng)分普遍高于DRABICLE模型和朝陽(yáng)區(qū)地下水水質(zhì)評(píng)分結(jié)果。DRASTIC模型僅考慮固有脆弱性因子，DRABICLE模型中加入人為影響因子土地利用類型和采補(bǔ)平衡，可以認(rèn)為由于未考慮人為因素影響，DRASTIC模型模擬結(jié)果與實(shí)際情況擬合程度較低。對(duì)比DRABICLE模型地下水污染風(fēng)險(xiǎn)圖與朝陽(yáng)區(qū)地下水水質(zhì)評(píng)分圖，在朝陽(yáng)區(qū)西南方向及西部城區(qū)擬合程度低，從圖1可知該區(qū)域無(wú)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，因此擬合結(jié)果偏差較大。其余位置擬合程度均較高，因此可以認(rèn)為DRABICLE模型用于模擬朝陽(yáng)區(qū)地下水污染風(fēng)險(xiǎn)具有較高的可靠性。

表6 評(píng)分區(qū)間結(jié)果Tab.6 Scoring interval

圖3 凈補(bǔ)給量評(píng)分圖Fig.3 Rank of net recharge

圖4 飽和帶介質(zhì)評(píng)分圖Fig.4 Rank of aquifer media

圖5 土壤層阻隔能力評(píng)分圖Fig.5 Rank of ability of soil layer block

圖6 滲流區(qū)介質(zhì)評(píng)分圖Fig.6 Rank of Impact of the vadose

圖7 滲透系數(shù)評(píng)分圖Fig.7 Rank of permeability coefficient

圖8 土地利用情況評(píng)分圖Fig.8 Rank of land use type

圖9 采補(bǔ)平衡評(píng)分圖Fig.9 Rank of the balance of exploitation and recharge

圖10 朝陽(yáng)區(qū)地下水水質(zhì)評(píng)分圖Fig.10 Rank of groundwater quality in Chaoyang District

圖11 DRASTIC模型模擬結(jié)果Fig.11 Simulation result of DRASTIC

圖12 DRABICLE模型模擬結(jié)果Fig.12 Simulation result of DRABICLE

3 結(jié) 語(yǔ)

(1)地下水污染風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)需著重考慮人為因素影響，應(yīng)用DRABICLE模型模擬受工業(yè)、農(nóng)業(yè)、生活三廢污染的城市地區(qū)具有較高的契合度，若該地區(qū)地形坡度差異明顯，可考慮加入地形因素。

(2)北京市朝陽(yáng)區(qū)整體地下水污染風(fēng)險(xiǎn)較低，金盞鄉(xiāng)、孫河鄉(xiāng)受農(nóng)業(yè)污染影響較重，通惠河沿岸工業(yè)區(qū)對(duì)地下水污染不具有明顯影響。

(3)隨著南水北調(diào)工程應(yīng)用，地下水開(kāi)采量逐年降低，地下水位回升，地下水污染風(fēng)險(xiǎn)將加大，需提早做好防治工作。

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參考文獻(xiàn)：

[1] J Iqbal,AK Gorai,YB Katpatal,et al. Development of GIS-based fuzzy pattern recognition model (modified DRASTIC model) for groundwater vulnerability to pollution assessment[J]. International Journal of Environmental Science and Technology, 2015,12(10):3 161-3 174.

[2] 付素蓉,王焰新,蔡鶴生,等.城市地下水污染敏感性分析[J].地球科學(xué)-中國(guó)地質(zhì)大學(xué)學(xué)報(bào)，2000，25(3)：482-486.

[3] 鄂 建,孫愛(ài)榮,鐘新永.DRASTIC模型的缺陷與改進(jìn)方法探討[J].水文地質(zhì)工程地質(zhì)，2010，37(1)：102-107.

[4] Vito F Uricchio, Raffaele Giordano, Nicola Lopez. A fuzzy knowledge-based decision support system for groundwater pollution risk evalution[J]. Journal of Environmental Management, 2004,73(3):189-197.

[5] Jamrah A, Al-Futaisi A,Rajmohan N. Assessment of groundwater vulnerability in the coastal region of Oman using DRASTIC index method in GIS Environment[J]. Environmental Monitoring & Assessment, 2008,147(1-3):125-138.

[6] 張曉琳.北京市大興區(qū)淺層地下水污染風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究[D].北京：中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)，2012：1-43.

[7] 北京市水科學(xué)技術(shù)研究院,北京市朝陽(yáng)區(qū)水務(wù)局.北京市朝陽(yáng)區(qū)水資源調(diào)查與評(píng)價(jià)[R].2015-01.

[8] 中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局.地下水脆弱性評(píng)價(jià)技術(shù)要求[Z].2006-02.

[9] AM Aldarby, Y Z Elshafei. Bulk-density in relation to infiltration capacity of loam soils[J]. Arab Gulf Journal Ofentific Research,1991,9(2):55-69.

[10] 曹茂林.層次分析法確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重及Excel計(jì)算[J].江蘇科技信息, 2012,(2):39-40.

[11] GB/T 14848-93,地下水質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)[S].