场地污染模型构建研究进展

王 婷，王建刚，陈 倩，郭 淼，全孝飞

(1.四川省天晟源环保股份有限公司，四川 成都 610072；2.四川省地质工程勘察院，四川 成都 610072)

近年来，随着我国城市化进程的加快和产业结构调整政策的实施，一些化工、轻工、焦化、冶金、制药、机械、皮革等重工业企业逐渐搬出城镇中心，大量原有工业用地被置换成城市建设用地。这些企业在生产过程中由于化学品泄露、废水废气排放以及固体废物随意倾倒和堆存，致使原厂地土壤、地下水和生产设施受到了不同程度的污染，对居住者与周边居民的身体健康均构成了极大危害[1-2]。因此，对污染场地开展调查与分析，准确掌握场地岩土特征、水文地质条件、污染源与污染物种类与空间分布，建立正确的场地污染概念模型是我们急需解决的问题。本文从地统计学建模理论入手，总结了常用建模理论与方法。在此基础上，综述了基于地统计学理论与方法的场地污染物分布二维模型与三维模型，并比较了不同模型的优缺点。最后，提出了未来发展方向。

1 国内外研究现状

污染场地修复过程中，对污染场地中污染现状的调查及污染物空间分布的预测是场地修复中极为关键的问题[3]。由于污染物在包气带的分布具有空间连续性和区域化变量的特征，目前对于场地中污染物分布范围及预测，主要以地统计学及半变异函数分析为基础，通过空间插值计算与模拟，最终获取污染物分布范围和污染程度。而污染物分布与模型构建则主要包括以水平二维空间变异研究为基础的二维模型及基于地统计分析、空间预测及图形可视化为基础的三维地质模型[4]。

1.1 地统计学建模理论与方法

地统计学是研究具有空间分布特点的区域化变量的相关性与随机性的一门学科，研究对象已经广泛涉及土壤学、生态学、地质学、水文学、气象、资源环境等领域。对于研究自然对象具有空间分布的结构性、随机性、相关性、依赖性、空间格局与变异等属性特征的都可以使用地统计学进行分析。地统计学理论与方法主要涉及区域化变量空间变异结构分析、变异函数理论、空间插值等[4]。

区域化变量指具有某种空间分布特征的变量，从场地污染物分布特征来看，它具有以下几种空间局限性、异向性、连续性及相关性四个属性：(1)空间局限性指污染物的分布被限制在一定的空间区域内，其范围受到污染物源分布、自身物理化学性质、污染介质特征及自然环境等因素的影响；(2)异向性指污染物在不同方向空间分布的性质相同，即：各向同性，反之，称为各向异性，在污染场地中，地形地貌、地下水流向、风向、降雨量、人工扰动强度、污染设施和环保措施等都是造成污染物分布各向异性的常见因素；(3)连续性指不同的污染物因多种因子的影响呈现不同的连续性，可采用污染物空间分布的变异函数来描述；⑷相关性指一定距离内，污染物分布在存在空间相关，当超过这一距离范围后，污染物之间的相关性减弱至消失。在污染场地调查与分析过程中，由于土壤中污染物的分布处于三维空间坐标中，并且，污染物浓度随着空间位置的不同而有所不同，所以污染物的含量的变化可以表达为以空间位置为自变量的函数，即：土壤中的污染物作为区域化变量来分析。

半变异函数理论是克里格法空间估值的前提与基础，也是地统计学的重要理论组成。该理论主要描述区域化变量随着空间属性改变而呈现相应变化的性质，能从不同方向描述区域化变量的空间分布特点。因此，对区域化变量进行半变异函数拟合过程即是对其结构性与随机性进行数学描述的过程[4]。

空间插值是基于空间上有限离散点或分区的数据，寻求较为逼近已知点值的函数关系式，进而评估和预测一定区域范围内未知点或分区的数值的数学模拟方法。它的理论假设是：在空间上位置越靠近的点，其属性值的相似度越高，而距离越远的点，其属性值相似度则越小。基于此假设，目前形成了两类插值方法，即：地统计插值模型和确定性插值模型[5]。地统计插值方法利用了已知样点的统计特性，所以能量化已知点之间的空间自相关性，解释说明预测区域范围内采样点的空间分布情况，其插值方法包括普通克里格、简单克里格、概率克里格、泛克里格等。而确定性插值模型则以目标区域内的近似特征或者基于平滑度，由已获知的样点数据来插值未釆集样点区域的表面。在包气带土壤污染物分布的调查与分析过程中，它的用途主要包括两个方面：一是根据钻探数据、土壤剖面等资料完成整个污染场地的地层结构体的构建，为确定污染分布提供地层结构信息；二是评估预测场地包气带三维空间内土壤污染物分布情况，为构造浓度等值面(线)或某一阈值下污染土方量的计算提供数据基础和空间分析。

1.2 污染物二维平面模型研究

污染物二维平面模型是利用平面图和剖面图表达污染物分布状况的一种方法，其实质是将三维地质环境中的地质现象投影到某一平面进行表达[6]。由于污染场地中污染物的分布呈现区域化、连续性及空间性的特点，所以，二维平面模型可被用于表述污染物在场地包气带的分布特征及其分布范围。目前，国内外对于污染物在二维平面上的分布做了大量研究，这些研究主要集中于：基于地统计学插值方法来调查和监测污染物分析[7]、各向同性范围内的空间变异模型参数作为克里格插值的参数选择及其对插值精度的影响[8]、污染物区域分布影响因素分析[9]、插值方法分析和预测污染物空间分布特征[10]等方面。如Carlonc和ying均采用克里格插值方法，分别对土壤中多环芳烃和沉积物中农药DDT的空间局分布特征及其依赖性进行了研究[10-11]。谢云峰等利用地统计模拟方法对北京市通州区污水灌溉区土壤中Cu、Pb的空间分布进行了预测，研究结果表明，地统计条件模拟方法获得的土壤Cu、Pb模拟结果特征与调查样点的统计特征基本一致，且空间分布格局也相似[12]。张长波等利用半变异函数对污染场地中重金属的分布进行了拟合，并讨论了污染物向同性与向异性的范围，进一步揭示了造成重金属分布的主要因素[13]。

1.3 污染物三维地质模型研究

近年来，已有学者将二维空间变异理论扩展到三维空间，主要通过三维普通克里格方法研究空间变量的空间变异特征。而现阶段，三维地质模型构建方法也较多，有学者将其归纳为基于面模型、体模型和混合模型的3大类构模体系[6]。第一类构模方法主要侧重对三维地质体表面的表示，如地形表面、地质层面等，构模方法主要包括不规则三角网构模、格网构模、边界表示构模等。第二类构模方法则侧重于对三维地质体的边界与内部的整体表示，可以实现对实体的三维空间操作和分析，构模方法主要包括三维栅格、四面体格网、实体几何结构、八叉树构模等。第三类构模方法则集合了前二者所具有的优点，实现了对三维地质体更完整、有效地表达，包括转换式、互补式、链接混合式与集成混合式[6]。

目前，三维地质模型可视化技术的发展，有力的促进了土壤学的发展。例如：应用三维克里格与二维克里格分层的方式，对消化氮在土体中的三维分布进行结果对比，结果显示前者的预测精度更好[14]。应用区域化变量理论，对污染场地中重金属含量进行水平变差函数拟合，可以有效确定重金属在污染场地包气带中的垂向分布，并且，利用三维地质模型拟合可以进一步构建污染物的三维预测模型[4,15]，这为降低污染场地调查成本，指导风险评估和场地修复提供了有力的技术支撑。经过多年发展，三维地质模型已经被广泛应用于地质、采矿、勘探及污染场地模型构建，尤其是国外推出了大量可视化软件，这些软件包括： EVS、MODFLOW、GMS、 MICROLYNX、GOCAD、ARCGIS等。在国内，我国科研工作者也开发了MAPGIS、GEOVIES、GEOMO3D等可视化软件，并且，由南京土壤所研发的国内首款针对场地污染概念模型软件HERA也已经成功用于国内污染场地概念模型构建。

1.4 场地模型优缺点分析

场地污染模型构建中，二维模型在平面制图中存在着非常大的空间局限性，不利于地质结构的判断，所构建的模型只能反映污染物在二维体系的分布特征，对污染物在场地水平和垂直剖面的空间分布特征缺乏直观有效的展现。而三维场地模型结合地统计分析、空间预测及图形可视化等技术，可以很好的解决二维空间模型不能直观展现地形高程和污染物垂直分布的问题，更能立体、清晰的以多种方式描述污染场地复杂的地质信息，反映地质形态，其三维场地模型图件也可以服务于污染场地调查与风险评估以及修复工程。因此，三维模型的模拟将是今后场地污染模型构建的主方向。

2 展望

在污染场地修复过程中，由于我国尚处在起步阶段，在这方面积累的工程经验不多。这也导致了我们对各种类型的工业污染场地中污染物浓度空间变异、空间分布状况、生态风险评价以及迁移转化规律等都缺乏系统研究，积累的工程实践经验也非常欠缺。在开展场地污染模型构建，确定污染物空间分布范围、修复治理边界确定及污染物预测方面，我们还处在探索阶段。每个污染场地中，由于水文地质环境差异性较大，污染物组分较复杂，采样布点方法与样本数不同、气候条件不同，所构建的污染模型也有所不同。这就要求我们在今后实际污染场地修复中，应制定详细的水文地质数据和污染物数据的获取方案，结合场地调查阶段，及时修正污染模型，以更准确的界定污染羽的范围，为场地修复提高更可靠的技术保障。