王飛 關(guān)海峰 鄧祺文

摘要：污染物通過(guò)擴(kuò)散遷移到低滲透系數(shù)區(qū)，產(chǎn)生濃度與深度的關(guān)系，可用于源衰變導(dǎo)致的濃度隨時(shí)間衰減的證據(jù)。本文使用的數(shù)據(jù)來(lái)源于我國(guó)南方某場(chǎng)地，基于傳輸?shù)碾娮颖砀窆ぞ?，用于生成符合剖面的源歷史推測(cè)值，并將其擬合已獲得的土壤濃度與深度數(shù)據(jù)。該工具生成的源歷史推測(cè)類似于使用更密集的分析或數(shù)值反建模方法生成的源歷史推測(cè)，包括存在致密非水相液體（或懷疑存在）的地點(diǎn)確認(rèn)恒定的源史，以及在發(fā)生源隔離或衰減的地點(diǎn)確認(rèn)下降的源史。此建模工具提供了一種比現(xiàn)有方法更簡(jiǎn)單、更動(dòng)態(tài)的方法來(lái)理解源行為。

關(guān)鍵詞：源歷史;低滲透區(qū);污染場(chǎng)地;建模工具

中圖分類號(hào)：X11 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-672X（2019）04-00-03

Abstract： Pollutants migrate to the low permeability region by diffusion， resulting in the relationship between concentration and depth， which can be used as evidence for the decay of concentration with time caused by source decay. Based on the transmission of spreadsheet tool， this paper is used to generate source-history conjectures in line with profiles， and to fit the obtained soil concentration and depth data from a site in southern China. The source history inference generated by this tool is similar to the source history inference generated by using more intensive analysis or numerical inverse modeling methods. This includes identifying a constant source history at the location of dense non-aqueous liquids （or suspected ones） and a declining source history at the location of source isolation or attenuation. This modeling tool provides a simpler and more dynamic way to understand source behavior than existing methods.

Key words： Source history;Low permeability zone;Polluted sites; Modeling tools

土壤污染物的遷移轉(zhuǎn)化過(guò)程受許多因素的影響，在地質(zhì)條件不均勻的區(qū)域，污染物的數(shù)值模擬預(yù)測(cè)更加不易刻畫，研究表明，透水層與弱透水性地層的接觸界面在源區(qū)和污染物羽流演化過(guò)程中發(fā)揮著重要作用[1]。水相污染物濃度很高的透水層與弱透水層相接觸時(shí)，隨著時(shí)間的推移，污染物會(huì)通過(guò)擴(kuò)散作用從透水區(qū)遷移至弱透水區(qū)（低滲透系數(shù)區(qū)），在低滲透區(qū)內(nèi)以溶解、吸附/反吸附的形式賦存污染物。

帕克和切里（1995）首次提出在低滲透系數(shù)區(qū)使用污染物剖面來(lái)估算源區(qū)的平均值，類似地，Liu和Ball等人基于某場(chǎng)地估算了源濃度隨時(shí)間的變化[2]。這些研究中的預(yù)測(cè)多依賴于復(fù)雜的解析解、反演建模、地下水流動(dòng)和溶質(zhì)遷移數(shù)值模型，這些模型雖然非常強(qiáng)大，但均未考慮擴(kuò)散到相鄰低滲透系數(shù)層的實(shí)際情況，僅關(guān)注于在透水層內(nèi)梯度下降的彌散滲流[3]。

本文利用一種源歷史工具：Source History Tool，通過(guò)低滲透區(qū)的剖面數(shù)據(jù)來(lái)重建源歷史，推算初始污染物的釋放。通過(guò)系統(tǒng)地采取代表性污染物剖面，并使用這些數(shù)據(jù)校準(zhǔn)建模工具，用于估算濃度歷史，生成濃度-時(shí)間曲線，從而幫助決策者得到最能代表土壤濃度分布的源歷史推測(cè)。

1 概念模型

在擴(kuò)散過(guò)程占主導(dǎo)地位的低滲透區(qū)，污染物剖面的性質(zhì)可以用來(lái)推斷界面的濃度歷史。這是因?yàn)閿U(kuò)散遷移規(guī)律表明，隨界面處污染物濃度隨時(shí)間的降低，界面附近低滲透區(qū)的土壤濃度也會(huì)隨之下降，這些變化在低滲透區(qū)濃度剖面上也會(huì)隨著時(shí)間的推移而表現(xiàn)出來(lái)。

圖1展示了數(shù)十年前某場(chǎng)地發(fā)生致密非水相液體（DNAPL）污染時(shí)的土壤污染濃度分布，三種源強(qiáng)模式分別代表DNAPL殘留、已進(jìn)行修復(fù)、自然衰減。其中，圖1（a）高滲透層與低滲透層界面濃度-時(shí)間曲線顯示了以下三種不同情況：1恒源;220年后濃度可以忽略不計(jì)的有限源（對(duì)污染源進(jìn)行了完全去除或隔離）;310年內(nèi)污染源不變，然后濃度線性下降（污染源自然枯竭）。圖1（b）顯示了40年后的土壤濃度-深度分布曲線。

對(duì)于第一種情況，恒定的源導(dǎo)致隨著時(shí)間的推移，濃度梯度始終為正，從而在界面處產(chǎn)生土壤濃度最高的剖面，該剖面隨著進(jìn)入低滲透系數(shù)層的距離的增加而減小。對(duì)于第二和第三種情況，源強(qiáng)的減小逆轉(zhuǎn)了濃度梯度，從而通過(guò)反向擴(kuò)散逐漸降低了土壤界面附近的濃度，土壤濃度剖面呈典型的駝峰狀，峰值出現(xiàn)在低滲透系數(shù)層的某一深度。第二種和第三種情況的主要區(qū)別在于，第三種情況下由于源荷載下降速度較慢，滲透量增加，土壤峰值濃度較高。

2 工具簡(jiǎn)介

本源歷史工具模擬污染物在低滲透區(qū)的遷移時(shí)，補(bǔ)充了具有垂直平流項(xiàng)和一階衰減項(xiàng)的一維擴(kuò)散方程，以便評(píng)估除擴(kuò)散和吸附之外這些過(guò)程對(duì)污染物運(yùn)移的潛在影響。建模方法基于Fick第二定律的一維擴(kuò)散方程（此處不為研究重點(diǎn)，因此不作展開(kāi)），該定律定義了化學(xué)物質(zhì)在溶液中響應(yīng)濃度梯度的擴(kuò)散。針對(duì)具體場(chǎng)景采用疊加原理，對(duì)于無(wú)反應(yīng)擴(kuò)散的情況，將不同界面濃度溶液疊加，得到低滲透層濃度之和;對(duì)于有/沒(méi)有反應(yīng)的平流，以類似的方式疊加，以獲得低滲透層中的濃度分布。該方法的目的是使場(chǎng)地濃度分布（在轉(zhuǎn)換為等效孔隙濃度后）與模型生成的低滲透區(qū)濃度分布擬合，以評(píng)估界面處的濃度歷史和與該分布匹配的最佳時(shí)間。

2.1 參數(shù)輸入

本源歷史工具允許用戶提供界面濃度的初始推測(cè)值，也可以由工具創(chuàng)建。使用這些初始推測(cè)值，可以自動(dòng)計(jì)算低滲透區(qū)的凈濃度分布。然后系統(tǒng)地調(diào)整在多個(gè)單獨(dú)時(shí)間間隔中的界面濃度歷史，直到在實(shí)際（測(cè)量的）和建模的數(shù)據(jù)之間獲得代表性的“最佳”擬合（兩個(gè)數(shù)據(jù)集之間的均方根（RMS）誤差用于整體模型校準(zhǔn)，以獲取較好的擬合度）。

除不同深度的離散的土壤濃度數(shù)據(jù)外，所需輸入?yún)?shù)還包括：土壤總孔隙度、傳輸類型、水力傳導(dǎo)率（K）、垂直水力梯度（i）、組成自由溶液分子擴(kuò)散系數(shù)（Do）、曲折因子指數(shù)（p）、土壤容重（ρb）、一部分有機(jī)碳（foc）、有機(jī)碳半衰期（t1/2）、分區(qū)系數(shù)（Koc）和成分。

2.2 參數(shù)調(diào)整

圖1描述了各種輸入?yún)?shù)值的增加或減少是如何影響模擬得到的土壤濃度-深度曲線的，以便于更好的擬合實(shí)際土壤數(shù)據(jù)。對(duì)于這種一維模擬方法，參數(shù)主要影響以下因素：（a）污染物的濃度（例如，通過(guò)改變吸附相和水相之間的分布）;（b）污染物滲透到低滲透層的程度（例如，通過(guò)調(diào)整彎曲度來(lái)實(shí)現(xiàn)基于擴(kuò)散的傳輸過(guò)程）。

2.3 不確定性分析

工具中包含的模塊使用蒙特卡羅方法分析各種輸入?yún)?shù)的測(cè)量或推測(cè)的不確定性。在該方法中，此工具為用戶輸入的上述參數(shù)的每個(gè)值生成隨機(jī)數(shù)，然后使用這組隨機(jī)輸入來(lái)計(jì)算低滲透區(qū)的點(diǎn)位濃度。重復(fù)該過(guò)程多次產(chǎn)生概率分布（選擇為正態(tài)，對(duì)數(shù)正態(tài)或均勻），從中可以獲得諸如均值，百分位數(shù)和方差的統(tǒng)計(jì)特征。

3 案例使用

選擇適合使用這種建模方法的場(chǎng)地，獲得低滲透區(qū)的高分辨度土壤濃度數(shù)據(jù)集，利用該工具使用數(shù)值建模的方法推測(cè)源歷史。評(píng)估的目的是比較以前的推測(cè)與使用該工具生成的推測(cè)值是否一致;對(duì)于沒(méi)有現(xiàn)有源歷史估算的監(jiān)測(cè)點(diǎn)，目標(biāo)只是評(píng)估工具生成的估算值是否與已知的監(jiān)測(cè)值一致。

本文模型使用的數(shù)據(jù)來(lái)源于我國(guó)南方某受污染場(chǎng)地。場(chǎng)地符合源歷史工具應(yīng)用范圍，經(jīng)場(chǎng)地初步調(diào)查和詳細(xì)調(diào)查后選擇了4個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)（M1～M4）進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)MIP（Membrane Interface Probe）測(cè)試，可獲得了連續(xù)不同深度的土壤污染物濃度數(shù)據(jù)，根據(jù)獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行源歷史濃度擬合。根據(jù)剖面信息，選擇M4點(diǎn)位的數(shù)據(jù)進(jìn)行污染物泄露方式及泄漏量的擬合。

圖2 場(chǎng)地調(diào)查布點(diǎn)平面示意圖

圖3 場(chǎng)地典型剖面污染情況示意圖

根據(jù)剖面信息，選擇M4點(diǎn)位（TCE濃度信息）進(jìn)行污染物源歷史估算：

（a）輸入土壤濃度與深度信息;（b）輸入剩余輸入?yún)?shù)的已知或推測(cè)值（例如，n，R）;（c）試圖擬合數(shù)據(jù)。

雖然這種方法引入了一些誤差（例如，并非所有輸入?yún)?shù)都是已知的），但它提供了數(shù)據(jù)集的合理表示，并且被認(rèn)為適合于這種類型的評(píng)估。

出于評(píng)估的目的，僅使用一個(gè)推測(cè)（基本上最佳擬合）來(lái)與工具生成的結(jié)果進(jìn)行比較。源歷史推測(cè)使用強(qiáng)度逐漸下降模式和恒定源模式兩種模式擬合實(shí)測(cè)污染物濃度分布，獲得擬合曲線（圖4）。在源強(qiáng)不變的情況下，顯然擬合曲線和實(shí)測(cè)濃度不匹配，可以看出在源衰減情況下擬合效果較好（與場(chǎng)地測(cè)量結(jié)果基本一致）。TCE的源歷史推測(cè)顯示在頂部面板中，并且模型擬合（實(shí)線黑色）與測(cè)量的土壤數(shù)據(jù)（圓圈）顯示在底部面板中。

對(duì)建模的M4位置的源歷史推測(cè)都以源強(qiáng)度隨時(shí)間下降為特征。對(duì)該點(diǎn)位的苯系物數(shù)據(jù)也進(jìn)行了擬合，但無(wú)法達(dá)到較好的擬合效果（圖5），土壤不同深度苯系物濃度無(wú)明顯規(guī)律，這可能與土壤微生物的降解有關(guān)。但依據(jù)濃度-深度分布散點(diǎn)圖，可以隨著深度的增加，土壤中苯系物濃度有升高趨勢(shì)，并在地面以下12米左右濃度快速下降，據(jù)調(diào)查顯示，此處地質(zhì)條件發(fā)生明顯變化，地表12米以下為滲透性不良的粘土層。

4 結(jié)論

通過(guò)對(duì)實(shí)際場(chǎng)地的模擬，證明了可以使用簡(jiǎn)單的分析建模工具來(lái)估算基于場(chǎng)地一個(gè)或多個(gè)位置的高分辨率低滲透系數(shù)區(qū)污染物分布的污染源歷史。可以利用模型模擬出的濃度-深度、濃度-時(shí)間的關(guān)系，基于包含擴(kuò)散、垂直平流和退化的一維傳輸模型，工具嘗試捕獲源歷史的可能模式，并找到最佳污染源模式。使用來(lái)自場(chǎng)地實(shí)測(cè)的污染物濃度數(shù)據(jù)集，可生成與現(xiàn)有估計(jì)值類似或與可用監(jiān)測(cè)點(diǎn)信息一致的源歷史記錄。

源歷史工具非常適合開(kāi)發(fā)和測(cè)試概念性監(jiān)測(cè)點(diǎn)模型[5]，其中許多模型缺乏長(zhǎng)期的濃度趨勢(shì)數(shù)據(jù)，當(dāng)結(jié)果表明源衰減正在發(fā)生時(shí)，源歷史方法可能更有價(jià)值。從這個(gè)角度，對(duì)于研究從源區(qū)消耗質(zhì)量減少其強(qiáng)度的自然過(guò)程，可用作支持選擇監(jiān)測(cè)的自然衰減（MNA）作為長(zhǎng)期修復(fù)措施的證據(jù)，而節(jié)省大量資金。

參考文獻(xiàn)

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收稿日期：2019-03-18

作者簡(jiǎn)介：王飛（1992-），女，碩士研究生，研究方向?yàn)閳?chǎng)地環(huán)境調(diào)查、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)與修復(fù)。