建设用地重金属污染修复技术筛选模型构建

白贵琪,傅开彬*,谌 书,姚 俊,查 威,田 莉

建设用地重金属污染修复技术筛选模型构建

白贵琪1,2,傅开彬1,2*,谌 书1,姚 俊3,查 威1,2,田 莉1,2

(1.西南科技大学环境与资源学院,四川 绵阳 621010；2.西南科大四川天府新区创新研究院,四川 成都 610299；3.中国地质大学(北京)水资源与环境学院,北京 100083)

为解决试验优选建设用地重金属污染修复技术效率低和过程繁琐等问题,确定了建设用地重金属污染修复技术筛选指标,建立了修复技术筛选指标体系,基于改进的层次分析法、改进的熵权法、乘法集成法与改进的逼近理想解排序法优选重金属污染土壤修复技术,构成建设用地重金属污染修复技术筛选模型.通过工程案例将筛选模型与其他模型和传统方法进行对比,分析检验该模型的实际应用能力与可靠性.验证结果表明,云南个旧某选冶渣场重金属污染土壤的修复应用适用性顺序为:化学钝化>土壤淋洗>电动修复>工程物理,四川会理某选冶废渣场备选四种修复技术方案的相对贴近度=[0.0519,0.0502,0.0830,0.0870],优选的化学钝化技术与土壤固化技术符合现场实际,证明构建的技术筛选模型具备高效性和准确性,对完善重金属污染修复技术筛选流程具有重要理论意义和工程应用价值.

重金属污染；修复技术；指标体系；筛选模型

我国西南地区是有色金属矿的主产区,矿山的开采和其他工业活动的开展,对矿区及其周边土壤环境造成严重破坏[1-4].其中包括两组主要污染物,一组是少量就能造成土壤污染,例如汞、铅、铬等元素,另一组是过量就可造成污染,例如铜、锌等[5-7],土壤重金属污染具有持久性、毒性以及通过食物链进行生物积累[8-11],严重危害人体健康.针对重金属污染土壤修复技术及材料种类繁多,且某一建设用地筛选适用的修复技术过程仍较复杂、繁琐,需要通过各种实验室或田间试验才能确定,耗费大量时间、人力与资源,降低了修复效率.为解决筛选效率不足等问题,以现代科学技术为基础,构建修复技术筛选模型对提高修复技术筛选的准确性和高效性起着十分关键的作用.

国内外研究进展表明,部分学者已在土壤重金属污染修复技术筛选评价方面展开研究,如:李忱昊等[12]采用层次分析法(AHP)和熵权法(EWM)构建修复技术指标体系与筛选方法,研究结果表明:随着埋深增加,土壤中Pb和Sb的污染程度逐渐降低,土壤重金属Pb的平均潜在生态风险大小为240.9,具有很强生态风险危害.杨子杰等[13]基于AHP与模糊综合评判法构建评估模型,验证结果表明:工程实施及政策实行、经济支出、社会效益、生态效益与修复效果的协调统一,综合效益评价分值为3.21,评价等级为良好.Chen等[14]以AHP、主成分分析和生态危害指数为基础,建立生态危害评价体系,筛选出重金属污染农田可采用的植物修复方法.朱晓星等[15]结合具体实例,从影响重金属污染场地修复技术选择的因素建立修复技术筛选指标体系,利用AHP和逼近理想解排序法(TOPSIS)筛选出适合建设场地重金属污染土壤的最优修复技术.徐娅等[16]采用由灰色关联度法与TOPSIS法构建的评价模型,对土壤重金属污染进行评价和排序,结果表明:得到的土壤污染情况与实际相符,TOPSIS法有较高的适用性.张金婷等[17]将传统模糊综合评价方法通过AHP与EWM改进后,以组合赋权的方式应用于地质异常区的土壤重金属污染的综合评价,结果表明:部分样点的综合评价结果值波动明显,可能是以交通为主的人类活动所致.许晨慧等[18]将最大熵模糊评价模型与通过三标度法改进的AHP法相结合,构建出改进的最大熵模糊评价方法,并通过对沈阳八一灌区土壤重金属污染的评价来验证这一新方法,结果表明:改进的最大熵模糊评价方法结合目标函数、隶属度、层次分析法,能够更直观地反映土壤中重金属污染物权重分配情况,考虑更多的土壤重金属信息,为合理评价土壤重金属污染提供参考方案.

在技术的筛选评价方面,基于AHP、EWM、TOPSIS及其衍生方法的筛选指标赋权与排序的评价模型取得一些研究成果,但筛选系统模型应用于建设用地重金属污染土壤筛选适应的修复技术方面的研究还很少.因此,本文提出构建一个建设用地重金属污染修复技术筛选模型,该模型以改进的AHP法计算修复技术筛选指标的主观权重,改进的EWM法计算指标的客观权重,通过乘法集成法计算指标的组合权重,采用改进的TOPSIS法对指标组合权重值进行比较,筛选出合适的修复技术,并以云南个旧某选冶渣场和四川会理某选冶废渣场重金属污染修复技术筛选为例进行验证.采用筛选模型解决重金属污染土壤的修复技术筛选问题,提高筛选效率,筛选出最有效、最合适的技术,有针对性的进行实际应用.

1 模型构建方法

1.1 建立修复技术筛选指标体系

针对建设用地重金属污染治理的特点和修复技术实际应用现状,在查阅大量文献的基础上,综合业内专家的意见,分析设计出建设用地重金属污染修复技术筛选指标体系,如图1所示.

图1 筛选指标体系

从图1可以看出,以目标层为总目标,以准则层的筛选指标为一级指标,其中,技术性指标主要从修复技术自身的优越性和影响区重金属污染修复的实际需求两方面出发;环境性指标主要以修复技术工程实践中对生态环境的影响及环境适应度为依据;经济性指标主要考虑修复工程示范的建设与运行维护,解决修复场地人力资源合理利用问题;场地性指标主要选择能够体现不同污染场地类型、修复场地特点以及修复目标的特定因素,以指标层的筛选指标为二级指标,进一步对准则层一级指标进行评价,以备选修复技术为方案层,形成一个完整的筛选指标体系.

1.2 筛选模型构建

建设用地重金属污染修复技术筛选的关键在于对筛选指标权重赋值方法的选择,常见赋值方法有主、客观两种,为了避免主观性对筛选评价过程的影响,本模型通过乘法集成法综合改进AHP和改进EWM法确定组合权重,使得赋权结果更加准确和可信,再通过改进的TOPSIS法计算备选修复技术与绝对理想解的距离,按贴近度值的大小进行排序,最终构建出如图2所示的筛选评价模型.

图2 筛选评价模型

1.2.1 改进AHP法计算主观权重 对每个层次的筛选指标相对重要程度进行赋权,权重值越大,则相对重要程度越高,适用于多目标、多层次决策问题[19].改进AHP法不需对计算得到的权重值进行一致性检验,减少了权重的计算量,计算步骤如下:

步骤1:利用0.1～0.9标度法[20-21]如表1所示,构造指标层各二级指标与准则层之间、准则层各一级指标与目标层之间的成对比较矩阵A.

式中:为成对比较矩阵中两两比较的筛选指标个数;a表示因素对比因素所得到的比较结果值.

表1 重要性程度定义

步骤2:将成对比较矩阵A转化为模糊一致性矩阵A'=(a')×n.

步骤3:计算模糊一致性矩阵中各因素的相对权重θ.

从最底层各筛选指标的相对权重向上层进行加权,得到主观权重1=(11,12,…,1j).

1.2.2 改进EWM法计算客观权重 改进EWM法用来衡量系统的无序程度,表示为某一筛选指标的变异性[22].其主要根据各个指标所包含的信息量来确定其值的大小,熵值越小,则相应指标在多指标综合筛选体系中的权重越大;反之,熵值越大,则权重越小.

设有个备选建设用地重金属污染修复技术以及个筛选指标,指标数据集为=(x)×,其中:x为第个修复技术的第项筛选指标值,计算步骤如下:

步骤1:用向量归一化法对进行处理[23],得到标准规范化矩阵.

式中:g为第个修复技术的第个筛选指标值.

步骤2:计算第个筛选指标的第个修复技术特征比重值p、熵值e以及客观权重值2j,得到客观权重2=(21,22,…,2j).

1.2.3 基于乘法集成赋权理论的组合权重计算.乘法集成赋权法包含主观与客观赋权信息,使得AHP与EWM的优势集中展现在组合权重上[24].乘法集成的实质是在乘法的基础之上对主客观权重进行归一化处理,得到第个筛选指标的组合权重w.

1.2.4 采用改进TOPSIS法进行排序计算 通过计算备选方案与正负理想方案之间的距离来进行排序,最贴近正理想方案且离负理想方案最远的就是最优方案[25-26].因为指标权重改变原始数据结构或者理想解的改变,传统TOPSIS法会产生逆排序问题,引入绝对理想解得到改进的TOPSIS法[27].在模型运算中将绝对正理想解设为向量l×1=(1,1,…,1),绝对负理想解设为向量0×1=(0,0,…,0),加快计算的速率,提高模型的准确度,计算步骤如下:

步骤1:在组合赋权的基础上构造加权规范化矩阵.

式中:v为标准规范化矩阵中元素g与乘法集成权重向量w的乘积.

步骤2:计算备选修复技术的贴近度并排序.

备选修复技术的贴近度值越大,则认为其对影响区建设用地重金属污染修复的适用度就越高,效果越好,越能体现精准筛选模型的准确性.

2 结果与讨论

为了验证筛选评价模型的准确度和高效性,通过云南个旧某选冶渣场和四川会理某选冶废渣场地的各项数据对该模型进行实际应用能力检验.

2.1 应用案例1

由于建设用地重金属污染修复过程具有地域性强、工程实施规模大的特点,以云南个旧某选冶渣场的修复工程为研究案例,验证上述构建的建设用地重金属污染修复技术筛选模型的适用性与可靠性.结合污染场地的地形地貌、修复技术特点和发展趋势,初步选取成熟度相对较高,能基本满足修复要求的四种修复技术(电动修复、工程物理(客土/覆土、土壤包埋等)、土壤淋洗、化学钝化)作为备选方案.本模型邀请10位相关领域的专家对4个备选修复技术进行评判,打分采取10分制,区间为[0,10],指标分值高者为优,打分依据为云南个旧某选冶渣场现有重金属污染修复技术的运行情况,筛选指标数据集如表2所示.

表2 筛选指标数据集

2.1.1 权重计算 由式(1)～(8),通过改进AHP、改进EWM和乘法集成法分别计算出筛选指标的主观、客观与组合权重值如表3所示.

表3 三种赋权方法的权重值

由图3可知,通过乘法集成法组合计算后的筛选指标权重,在数值上尽量保留了技术成熟度、修复持效性和重金属种类指标的主、客观初始权重的特性,该法提升了运维成本指标的权重值,集成了技术可行性、土壤安全利用、人体健康风险、生态景观性、施工成本、污染等级和场地标准指标的权值,提高了重要指标权重值的可信度.

图3 筛选指标权重值

2.1.2 排序计算 由式(9)和(10),采用改进TOPSIS法计算得到相对贴近度值,各备选修复技术方案排序情况如图4所示,云南个旧某选冶渣场重金属污染修复技术适用程度高低顺序为:化学钝化>土壤淋洗>电动修复>工程物理,与当地工程试验采用的结果相符.

图4 备选修复技术方案排序

2.2 应用案例2

基于四川会理某选冶废渣场地的实例验证,评价计算方法同应用案例1.结合该地区建设用地的地形地貌、重金属污染特征和气候环境等,考察温度、湿度、土壤污染程度及其理化性质等因子,选出A方案(化学淋洗)、B方案(生态封闭)、C方案(客土/覆土)和D方案(土壤固化)作为备选方案,筛选评价指标数据集如表4所示.

表4 筛选评价指标数据集

结合主观权重与客观权重最终确定组合权重值为:

w=(0.0210,0.0495,0.0770,0.0382,0.0689,0.1536,

0.0736,0.1069,0.2458,0.0566,0.1089).

基于改进TOPSIS法的排序计算,得到四种修复技术方案的相对贴近度=[0.0519,0.0502,0.0830, 0.0870],相应贴近度示意图如图5所示,在四川会理某选冶废渣场地建设用地重金属污染修复治理中,土壤固化技术的贴近度值最大,即适用性最高,又因其具有快速、高效、适应性强等特点,可作为中小规模工程修复的主导技术,与当地工程试验采用的结果相符,该防治技术常采用的固化剂有石灰、磷矿粉、赤泥、沸石等.

图5 备选方案相对贴近度示意

2.3 模型方法比较

除此之外,本文还采用了传统的评价模型方法(AHP−TOPSIS和EWM−TOPSIS)对案例进行了修复技术的优化筛选,其贴近度计算结果如表5所示.

表5 两种模型的贴近度值

由表5可知,2种模型计算得到的各备选修复技术贴近度值排列顺序有明显差异,筛选评价模型融合了前两个传统模型的优点,其对备选修复技术的排列顺序更符合修复场地的实际综合情况,同时也说明了本文构建的筛选评价模型在修复技术优化选型实际工程应用中具有可靠性和准确性.除此之外,通过筛选模型计算的权重结果离散程度较大,能够更好的显示各备选修复技术间的差异性,体现了该模型方法的合理性和适用性.

3 结论

针对建设用地重金属污染土壤修复技术的筛选程序复杂等系列问题,本文建立重金属污染土壤修复技术筛选指标体系,构建重金属污染土壤修复技术筛选评价系统模型,利用编程、权重计算和评价排序优选适用技术,通过案例验证模型的实际应用能力、高效性及可靠性,得到结论如下:

3.1 确定修复技术适用性筛选评价模型的备选修复技术及评价指标与方法.通过文献分析与专家咨询,比较后选取物理、化学和生物三方面的土壤修复技术作为模型中的备选技术;1、2、3、4、1、2、1、2、1、2和3等评价因素为筛选指标;改变传统AHP与EWM筛选指标赋值方法,引入绝对理想解改进TOPSIS法,结合乘法集成法形成适用于筛选评价模型的方法.

3.2 基于筛选指标权重计算方法不同对结果的影响,选取乘法集成的赋权方法对主、客观权值进行综合,案例验证表明,该赋权方法提高了权重的可信度,再运用绝对理想解对传统TOPSIS法进行改进,加快排序计算效率.

3.3 分别以云南个旧某选冶渣场和四川会理某选冶废渣场为案例,验证本文构建的方法模型的准确性与高效性,结果表明,化学钝化技术对云南个旧某选冶渣场建设用地的修复治理效果较好,土壤固化技术与四川会理某选冶废渣场当地建设用地修复治理的需求相符,实验场地选用的修复技术与本文筛选评价模型计算结果基本一致.

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Construction of screening model for remediation of heavy metal pollution in construction land.

BAI Gui-qi1,2, FU Kai-bin1,2*, CHEN Shu1, YAO Jun3, ZHA Wei1,2, TIAN Li1,2

(1.School of Environment and Resource, Southwest University of Science and Technology, Mianyang 621010, China；2.Tianfu Institute of Research and Innovation, Southwest University of Science and Technology, Chengdu 610299, China；3.School of Water Resources and Environment, China University of Geosciences (Beijing), Beijing 100083, China)., 2023,43(8)：4147～4153

To solve the problems of low efficiency and cumbersome process of remediating heavy metal contamination in construction land, this article determined the screening indicators for heavy metal pollution remediation technology in construction land, established the screening indexes for remediation technology, selected optimum heavy metal contaminated soil remediation technology based on improved analytic hierarchy process, improved entropy weight method, multiplication integration method, and improved approximate ideal solution sorting method, and constructed a screening model for heavy metal pollution remediation technology in construction land. The screening model was compared with other models and traditional methods using engineering cases, and the usability and reliability of the model are assessed and verified. The verification results show that the application order of remediation of heavy metal contaminated soil in a sorting and smelting residue field in Gejiu, Yunnan is as follows: chemical passivation > soil leaching > electric restoration > engineering physics. The relative closeness of the four alternative remediation technologies in a smelting waste site in Huili, Sichuan Province is P=[0.0519, 0.0502, 0.0830, 0.0870]. The optimized chemical passivation technology and soil solidification technology are in line with the field practice. It is demonstrated that the constructed technical screening model is efficient and accurate, which has significant theoretical value and engineering application value for enhancing the heavy metal pollution remediation technology screening process.

heavy metal pollution；remediation technique；index system；screening model

X53

A

1000-6923(2023)08-4147-07

白贵琪(1997-),男,四川成都人,硕士研究生,主要研究方向为土壤重金属污染修复技术筛选和评价.发表论文1篇. baiguiqi2022@163.com.

白贵琪,傅开彬,谌 书,等.建设用地重金属污染修复技术筛选模型构建 [J]. 中国环境科学, 2023,43(8):4147-4153.

Bai G Q, Fu K B, Chen S, et al. Construction of screening model for remediation of heavy metal pollution in construction land [J]. Construction of screening model for remediation of heavy metal pollution in construction land [J]. China Environmental Science, 2023,43(8):4147-4153.

2023-01-09

国家重点研发计划项目(2019YFC1803500);四川省科技计划项目(2022YFS0507);甘孜州科技计划项目(21zkjjh0017)

* 责任作者, 教授, fukaibin@126.com