基于迭置指数法的简易垃圾填埋场地下水污染风险研究

程思茜，廖 镭，张 涵

(1.西南交通大学地球科学与环境工程学院，四川 成都 610031；2.中建三局工程设计有限公司，湖北 武汉 430064)

地下水污染风险是指地下水受到污染的概率，其概念包含地下水固有脆弱性、地下水污染负荷危害性和地下水价值功能三方面[1-3]。地下水污染风险评价的目的是确定地下水污染风险大小，目前地下水污染风险评价主要是基于地下水脆弱性评价，评价方法有迭置指数法、过程数学模拟法、统计方法和模糊数学法等[4-5]。其中，基于迭置指数法构建的DRASTIC模型由于其操作简单、指标易获取等优点，在实际中得到了广泛的应用[6-7]。传统的DRASTIC模型包含了地下水固有脆弱性参数7项，可利用专家打分法确定各项参数分级评分标准和权重，以一定方式迭加计算综合指数，用以评价地下水的脆弱性。但由于该模型忽略了单个指标的负效应，且专家打分法具有较大的主观性[8]，加之该模型仅考虑了地下水固有脆弱性，而忽略了地下水污染负荷及其功能价值对地下水污染风险的影响，因此使地下水固有脆弱性较高而无潜在污染源地区的评价结果准确性受到限制。为了使DRASTIC模型能够更好地反映地下水污染风险，对该模型进行改进以获得更客观的地下水污染风险评价结果显得尤为重要[9-12]。

本文基于迭置指数法，综合考虑地下水固有脆弱性7项评价指标和污染负荷危害性5项评价指标，量化评估地下水被污染后对环境造成的危害程度，通过对传统DRASTIC模型进行改进，优化地下水污染风险评价模型，并以我国西南某简易垃圾场为实例，计算研究区地下水污染综合风险指数并分级，同时利用ArcGIS揭示研究区地下水污染风险的空间分布规律，探讨地下水污染风险分布特征，为研究区地下水污染防治和保护提供科学依据。

1 研究方法

本次研究方法为：首先选取评价指标，通过对各评价指标进行分级与评分，建立地下水污染风险评价模型；然后根据模型各评价指标评分值与其对应权重迭置的结果，形成一个可量化地下水污染风险程度的综合指数；最后结合ArcGIS技术对地下水污染风险综合指数空间分布特征进行研究。

1. 1 评价指标的选取

地下水污染风险是地下水脆弱性与人类活动造成污染荷载之间相互作用的结果[13]，本文在选择地下水污染风险评价指标时综合考虑了地下水固有脆弱性和地下水污染负荷危害性两类影响因素。地下水固有脆弱性评价指标选取DRASTIC模型中7项水文地质参数，即地下水埋深、地下水净补给量、含水层岩性、土壤介质类型、地形坡度、包气带岩性、含水层水力传导系数。地下水污染负荷危害性即为地下水特殊脆弱性，反映人类活动造成的污染负荷，与污染物数量、污染物种类、研究区内水系发达程度以及地下水用途重要性等众多因素相关，如在地下水与地表水交换频繁或者地下水被作为居民生活用水和农业灌溉用水的地区，则地下水特殊脆弱性相应较大；除此之外，污染物下渗形成污染羽的过程还受到地下水流向和流速、污染物在含水介质中吸附转化等的影响，这些因素均未在固有脆弱性评价指标中体现。因此，本文在传统DRASTIC模型的水文地质参数评价指标基础之上，增加了污染物种类、污染物数量、地下水流向与污染源位置关系、污染源周边水系发达程度、区域地下水用途5项地下水污染负荷危害性评价指标。

1. 2 评价指标分级与评分

地下水固有脆弱性7项评价指标分级与评分值参考传统的DRASTIC模型的分级与评分方法。地下水污染负荷危害性5项评价指标分级与评分值参考相关文献[14-18]，各评价指标评分范围为1～10，其中污染物数量以污染物下渗量来衡量，其具体分级与评分值详见表1。

1. 3 评价指标权重的确定

确定评价指标权重的方法有专家打分法、层次分析法、主成分分析法和熵权法等[19-21]。本文采用层次分析法建立地下水污染评价指标体系[22]，将相关评价指标按支配关系分成若干层次，对同一层次各评价指标进行两两比较， 以获得各评价指标间的相对重要性，并通过矩阵运算确定各评价指标权重及其总排序[23]。

表1 地下水污染负荷危害性评价指标分级与评分值[14-18]

1.3.1 递阶层次结构模型的建立

根据以上选取的地下水污染风险评价12项指标，建立地下水污染风险评价指标递阶层次结构模型，并对层次结构模型中涉及的因素进行分类，见图1。该模型包含目标层A、系统层B和指标层C三个层次，分别表示模型需要解决的问题、模型解决问题需要涉及的方面以及模型解决问题所选取的评价指标或措施[24]。

图1 地下水污染风险评价指标层次结构模型Fig.1 Hierarchical structure model of groundwater pollution risk assessment indexes

根据上述递阶层次结构模型，将系统层B和指标层C同一层次上任意两因素进行比较并构建判断矩阵，判断矩阵元素的相对重要性标度，见表2。

1.3.2 单层次权重的计算及一致性检验

根据构造的判断矩阵，计算对于上一层某因子而言该层次与之有联系的所有因素的权重。求解判断矩阵的最大特征值λmax，并通过层次单排序一致性检验权重值是否合理。用CI表示一致性指标，其计算公式为

(1)

式中，n为矩阵维度。

(2)

随机一致性比率CR定义为

(3)

当CR<0.1时，判断矩阵的一致性较好，计算误差在允许范围内；当CR>0.1时，则需重新进行指标间的两两比较以获取新的判断矩阵。根据上述步骤完成判断矩阵的构建后，求解判断矩阵最大特征值及其相应的特征向量，特征向量即为指标权重。

1.3.3 总层次权重的计算及一致性检验

层次总排序是利用同一层次中所有层次单排序结果以及上一层次所有元素的权重，计算针对模型总目标而言该层次所有因素权重值的过程。层次总排序的计算过程由最高层开始逐层向最低层进行。当上一层次A和下一层次B中的因素互不相关时，层次B中第i个元素在层次总排序中的权重为

(4)

式中：a为上一层次A中层次总排序权值；b为下一层次B中层次总排序权值。

由高层次向低层次检验层次总排序结果的一致性，层次B的总排序随机一致性比率CR为

(5)

式中：CI为下一层次B中某些因素对上一层次A中某个元素的一致性指标；RI为平均随机一致性指标。

当CR<0.1，认为层次总排序结果具有一致性，总排序结果满意。

1. 4 计算地下水污染风险评价综合指数

基于迭置指数法的基本原理，通过加权求和按下式计算研究区地下水污染风险评价综合指数：

(6)

式中：m为评价指标个数；xi为评价指标i的评分值;wi为评价指标i的权重；I为地下水污染风险评价综合指数，取值范围为1～12。

将地下水污染风险评价综合指数等间距分为3个等级：I值为1～4属低风险等级；I值为4～8属中风险等级；I值为8～12属高风险等级。

2 实例应用与分析

2. 1 研究区概况

研究区内有一建于1999年的简易垃圾填埋场，如图2所示。现垃圾场已服务近18 a，垃圾量近7.72万m3， 垃圾消纳量约为12 t/d， 填埋区面积约为10 000 m2。垃圾填埋场地上部地层主要由杂填土、粉质黏土、砂、砾石等组成，局部为卵石；底部下伏基岩为板岩，灰白色，强风化易破碎。该场地地下水就近补给、就近排泄，主要由大气降雨和地表径流补给，通过大气蒸发、沟谷渗流以及向其下游金阳河排泄。

图2 研究区概况图Fig.2 Overview diagram of the study area

2. 2 计算与分析

2.2.1 判断矩阵的构建

根据建立的层次结构模型，采用1～9标度法对评价指标进行两两比较获得判断矩阵，详见表3至表5。

表3 目标层A各影响因素的判断矩阵

表4 地下水固有脆弱性B1各评价指标的判断矩阵

表5 地下水污染负荷危害性B2各评价指标的判断矩阵

2.2.2 单层次权重的计算及一致性检验

利用C#语言计算判断矩阵A、B1、B2的最大特征值λmax和特征向量，特征向量内各值即为各评价指标权重。根据公式(1)、(2)和(3)分别计算一致性指标CI、随机一致性指标RI和随机一致性比率CR，其计算结果详见表6。

表6 层次单排序检验结果

由表6可知，CRA、CRB1、CRB2均小于0.1，说明层次单排序一致性可接受。

判断矩阵A、B1、B2的最大特征向量为

WA=(0.5,0.5)T

WB1=(0.246 3,0.169 5,0.119 8,0.079 2,0.042 2,0.211 3,0.131 7)T

WB2=(0.185 3,0.117 8,0.382 4,0.068 5,0.246 0)T

2.2.3 总层次权重的计算及一致性检验

根据公式(4)计算指标层各评价指标总层次权重，其结果见表7。

表7 研究区地下水污染风险评价指标权重表

总排序随机一致性比率CR=0.014 4<0.1，说明层次总排序一致性在允许误差范围内。

2. 3 地下水污染风险评价综合指数的计算

根据公式(6)，计算研究区地下水污染风险评价综合指数。结果表明:研究区I值的范围为1.7～5.1，区内山区I值基本小于4，河流附近及山谷平原地区I值增加，简易垃圾填埋场周边I值增至5.1。

2. 4 地下水污染风险空间分布

本文利用ArcGIS空间分析与数据管理功能绘制研究区地下水污染风险评价12项参数评分值空间分布图，迭置揭示了研究区内地下水污染风险的空间分布特征。研究区地面高程数据来自空间地理云数据库，分辨率为30 m×30 m，见图3(a)。在ArcMap 10.5中，通过加载数字高程图得到研究区地面坡度信息。通过研究区水文地质资料和地下水水位监测资料获取含水层深度、地下水流向与污染源位置关系、研究区水系分布；通过研究区年平均降雨量和降雨入渗系数等资料估算地下水净补给量；通过实地调研收集整理研究区污染物种类；研究区含水层岩性和包气带岩性来源于区域地质报告和中国地质调查局官方网站；研究区土壤介质类型来源于区域土壤侵蚀图；研究区含水层水力传导系数为根据含水层类型估计的经验值；研究区渗滤液下渗量来源于相关文献[17,25]；研究区农业化肥和化粪池粪液下渗量、区域地下水用途等来源于对研究区土地利用图[图(3b)]和相关房建部门获取的资料的分析。

研究区数字高程图为2 189×2 082组成的矩阵数组，为提高赋值效率，本文在评价区上划分为多个评价参数亚区，再对各亚区添加参数属性字段并赋值，在存在主要污染源的位置(如垃圾填埋场附近)加密插值点。模型中参数评分插值点空间分布见图3(c)，共计476个插值点。通过对评价亚区上各点进行插值分析，获取地下水污染风险各评价指标分值和综合指数I值的空间分布图，详见图4和图5。

由图5可见，简易垃圾填埋场周围地下水污染风险评价指数最高达到5.1，明显比周边区域增加1～2，属中风险等级；研究区内山区地下水污染风险评价综合指数基本小于4，说明地下水受到污染的概率较小；研究区河流附近、山谷和平原地区地下水污染风险评价综合指数增大，这是由于该区域存在大面积耕地和生产生活区，受到农业化肥、畜禽养殖粪便和化粪池粪液下渗等人为因素的影响。可见，简易垃圾填埋场周围相对于研究区其他区域的地下水污染风险更大，表明垃圾填埋场的渗滤液作为一种污染负荷增加了该地区地下水污染的风险。

图3 研究区数字高程图(a)、土地利用图(b)和评分 插值点位图(c)Fig.3 Digital elevation map (a),land-use map (b) and score interpolation points (c) of the study area

图4 研究区地下水污染风险评价12项指标分值的空间分布图Fig.4 Distribution of 12 indexes scores of groundwater pollution risk assessment of the study area

图5 研究区地下水污染风险评价综合指数及其 分级空间分布图Fig.5 Distribution of the comprehensive indexes and the classification of groundwater pollution risk assessment of the study area

3 结论与建议

本文结合地下水固有脆弱性7项评价指标和地下水污染负荷危害性5项评价指标，对传统DRASTIC模型进行了改进，运用迭置指数法与ArcGIS空间分析技术考察研究区地下水污染风险评价12项评价指标和地下水污染风险评价综合指数的空间分布情况，全面、直观地展现和评价了研究区地下水污染风险，有利于分级管理与资源合理安排。通过实例应用结果表明：简易垃圾填埋场周围地下水污染风险明显高于其他区域，作为一种进入地下水的污染负荷，渗滤液会增加该地区地下水污染风险，应引起充分重视。此外，在传统DRASTIC模型优化方面，今后还需进一步优化评价指标，并涵盖污染物在包气带和含水层中的衰减等问题，增加地下水功能价值评价指标，以为地下水污染风险提供更加客观、准确、全面的评价方案。