水源保护区内公路工程施工地下水环境评价研究
2024-10-30罗伟锋
摘要:公路工程施工过程中,通常不可避免地对周边自然环境造成一定程度的污染与影响。我国青藏高原地区分布有珍稀水源地,因此在该区域内开展公路工程施工时,需要开展水源保护评价研究。文章以青海加西公路项目为依托,结合国内外研究现状,构建了针对水源保护区地下水水质的综合评价体系。采用熵权-可拓物元法作为公路工程施工现场地下水质的评价模型,并辅以单因子指数法与灰色加权关联度法进行对比分析。结果表明:采用权用熵权-可拓物元法得到的结果不仅与其他两种方法具有较高的吻合度,还展现出整体性强、评价精度高的优势。因此,在类似应用场景下,推荐优先采用熵权-可拓物元法,以更有效地指导工程实践与环境管理决策。
关键词:公路工程;绿色施工;水源保护;熵权法;可拓物元法
中图分类号:X523;X820.3" " " "文献标识码:A" " " 文章编号:1674-0688(2024)08-0081-05
0 引言
随着我国社会经济水平的不断提高,公路工程建设逐渐向高原与西部地区延伸,施工过程中的环境污染问题日益凸显,特别是在青藏高原等生态敏感区域,公路工程不能有效实施控制污染,将对当地的环境造成难以估量的破坏。虽然绝大部分工程施工采用了“边污染边治理”的措施,但是治理力度远不及污染速度,尤其是废弃材料对地下水环境的渗透污染,给水源保护区及周边生活区的生态环境带来很多潜在风险。因此,构建地下水环境评价体系,对地下水环境及水质进行实时监测及评价,为后期的监管和治理提供依据,成为公路工程建设的当务之急。目前,国内外针对地下水环境影响的研究较少。现有文献提出了两种地下水生态概念:一是指地下水体系对植被、湿地等的作用和效应;二是地下水在参与自然界水循环时,与环境的物质交换以及对生态环境的修复和改善[1-2]。王金哲等[3]提出地下水的功能是由驱动因子群、状态因子群和响应因子群组成的“驱动—状态—响应”体系,并通过对一些表象的影响因素进行分析,提出针对西北干旱区地下水的保护措施。张光辉等[4]针对我国北方地区提出了地下水生态功能评价与区划的理论框架,该框架提出了10项宏观指标,适用于东北、华北等大区域的地下水功能评估与区划。杨丽芝等[5]针对干旱半干旱地区地下水引起的表生生态效应,基于水文地质、气象、地质地貌等因素,构建了相应的生态环境影响评价指标体系。现阶段,国内外对于地下水环境质量的评价方法主要有层次分析法[6]、单因子判别类评价法[7-9]、灰色关联度法[10]、自组织映射法[11]、模糊数学评价法[12-16]、主成分分析法[17-18]、聚类分析法[19-20]等。但是,采用上述方法建立的评价体系各不相同,评价体系中需要监测的影响因素和样本需求量较多。而且,当前国内外的地下水研究均以城区或平原地区为背景,针对高原地区水源保护区特点的评价体系尚属空白。因此,需要针对高原地区的污染特征,建立适用于水源保护区的地下水环境评价体系。本文依托青海加西公路项目,针对其途经的多处国家水源保护区,开展专项地下水环境评价研究。考虑到该地区生态环境的高度脆弱性以及对施工环保的严格要求,需要针对水源保护区及现场施工情况制定一套行之有效的水源保护区地下水环境评价体系,以实现对施工过程的实时监测与科学评估,为后续的监管与治理提供有力支持。
1 污染源分析及评价指标选择
1.1 水源保护区污染源分析
1.1.1 施工废水
根据项目所在区域的地下水文地质资料,区域内4处水源保护区的地下水层为砂卵石地层,水源取自地下潜水。施工活动中产生的污水及施工含油废水若未经处理而随意排放,将会在水源保护区内蔓延并下渗,对地下水质构成威胁。此外,施工区内堆放的沥青、油料及化学品物质等建筑材料,若保管不善,经雨水冲刷后形成的淋漓水有可能下渗至地下水层,污染地下水水质。桥梁施工过程中,桥墩钻孔灌注桩基础作业使用的护壁泥浆,若与地下环境接触并渗入深层地下水,将直接影响地下水质量。预制场和拌和站产生的施工废水,主要源自施工机械冲洗,其中的SS(悬浮物)浓度高达3 000~5 000 mg/L。隧道施工涌水中,SS及石油类污染物的浓度较高,若此类废水未经处理而任意排放,将增大地下水质被污染的风险。隧道施工废水主要成分及浓度见表1。
1.1.2 生活污水
施工人员平均每人日生活用水量按70 L计,污水排放系数取0.9,按下述公式可计算出每位施工人员每日产生的生活污水量。
QS=(k·q1 ) /1 000," " " " " " " " " " " "(1)
其中:QS为每人每日生活污水排放量(t) ;k为生活污水排放系数(0.6~0.9),取 0.9;q1为每人每日生活用水量定额(L) 。
根据公式(1)计算出施工人员每人每日排放的生活污水量为 0.056 t。据调查,施工营地生活污水主要是施工人员就餐和洗涤产生的污水及粪便水(旱厕),主要含动植物油脂、食物残渣、洗涤剂等多种有机物。施工营地生活污水成分及浓度见表2。
1.2 水源保护区地下水环境评价体系指标选择
构建地下水环境评价体系时,在《地下水资源质量标准》(GB/T 14848—2017)所列的20余项影响因素中,需筛选出对评价结果具有实质性影响的因子。由于汞、铅、镉等重金属在地下水中含量极低,并且其分级区间极小,对整体评价体系没有实质性作用,因此应优先选取在地下水中含量相对较高、分级区间合理的影响因子作为评价体系的核心指标,从而减少由于影响因素含量过少或分级区间过小导致的评价结果存在误差。
基于水源保护区地下水环境的现场勘探资料及公路施工过程污染源的分析,结合严格的水质分析标准,本文选取了以下8项水质评价的关键指标:pH值、总硬度(以CaCO3为主)、氰化物、亚硝酸盐、高锰酸盐指数、氨氮(NH3-N)、铁及六价铬,以此构建一套具有较强针对性的水源保护区地下水环境评价体系。
2 基于熵权-可拓物元法的地下水环境评价模型
熵是热力学的一个基本概念,最先由Shannon引入信息论中,用于度量系统的无序性[21]。在信息论中,系统整体的无序性与信息量呈负相关,因此熵值可以用于评估系统的整体状况[22]。对于某一评价指标,其熵值越小,表明系统越有序,并且该指标在系统评价过程中的作用以及相应的权重也会更大[23]。因此,可利用熵减小主观判断对权重大小的影响,从而科学地计算出各评价指标的权重,为多指标系统的综合评价提供依据。
可拓物元法由我国著名学者蔡文[24]提出,是一种基于可拓数学和物元理论的数学分类方法。该方法目前广泛应用于高速公路交通评价、工程项目评价、施工质量评价等领域。基于熵权-可拓物元法的地下水环境评价流程见图1。
熵权-可拓物元法的计算步骤包括确定经典域与节域、列出待评物元、确定关联系数和综合关联度及确定评价等级等[25],本文不再展开赘述。
3 基于熵权-可拓物元法的地下水环境评价模型的应用
3.1 获取现场地下水样本
本文选取的10个典型断面的10组监测样本来源于《青海省加定(青甘界)至海晏(西海)公路环境影响报告书》[JGH(2016)—752],现场地下水样本数据见表3。地下水环境评价标准按《地下水环境质量标准》(GB/T 14848—93 )执行(见表4)。
3.2 熵权与关联度的计算
根据熵权-可拓物元法的基本计算原理,分别计算出8个评价指标因子的权重值(见表5),以及各评价指标因子与各段地下水环境等级的关联度,由于样板的断面较多,所以选取K60+350段和 K98+725段作为示例,这两段的评价因子与评价等级的关联度分别见表6和表7。
3.3 地下水环境级别确定
根据表6和表7的关联度结果,计算出各段地下水环境与各段地下水环境等级的综合关联度(见表8)。根据表8中的数据,结合最大关联度理论,可以确定K60+350段和K98+725段的地下水环境均为Ⅰ级。
采用本文建立的基于熵权-可拓物元法的地下水环境评价模型,对表3中的所有样本进行分级评价,结果见表9。
3.4 对比分析
为验证基于熵权-可拓物元法的地下水环境评价模型的适用性及准确性,本文将采用该模型所得的地下水环境分级结果与平原地区常用的单因子指数法及灰色加权关联度法获得的分级结果进行对比分析,结果见表10。从表10可以看出,3种方法均计算得出该地区50%的采样点水质达到Ⅰ级,剩余50%达到Ⅱ级。进一步对比发现,熵权-可拓物元法的结果与单因子指数法及灰色加权关联度法的吻合程度均高达80%,表明三者具有良好的一致性。从宏观层面看,熵权-可拓物元法与其他两种方法高度吻合,验证了其在水源保护区地下水环境分级评价中的适用性。然而从微观层面看,不同方法对各断面的分析结果不同。单因子指数法侧重于单一因素的评价,主观性较强,在各个因素相互作用的整体性分析上不及灰色加权关联度法和熵权-可拓物元法。在对比分析了同样考虑评价因子相互作用的灰色加权关联度法和熵权-可拓物元法后,我们发现,尽管灰色加权关联度法的计算量小,但是在某些情况下,其可能精度略逊于熵权-可拓物元法。因此,熵权-可拓物元法相较于其他两种方法,不仅能综合考量各评价因子之间的相互作用,其计算精度也相对更高,更贴近现场的实际情况。
4 结论
本文研究了水源保护区地下水环境影响的综合评价问题,得出以下结论。
(1)采用单因子指数法、灰色加权关联度法和熵权-可拓物元法对现场地下水环境进行评估,结果显示,熵权-可拓物元法计算的分级结果与前两者的吻合度均高达80%,显示出较高的准确性与一致性,验证了其在地下水环境分析评价中的适用性。
(2)对比分析表明,熵权-可拓物元法相较于单因子指数法具有显著优势。具体而言,熵权-可拓物无法能综合分析和评价系统内各评价因子间的作用,避免了单一因子评价的主观性和局限性。与灰色加权关联度法相比,熵权-可拓物元法通过计算大规模样本,不仅提高了评价精度,还能量化当前地下水环境等级别与其他级别之间的差异。
(3)熵权-可拓物元法的引入降低了评价指标因子赋权的主观性,并解决了评价指标之间相互影响的问题。同时,综合关联度不仅能反映当前系统地下水环境的级别,还能揭示当前级别与其他级别之间的差距。同时,提供了水质变化的实时反馈,有助于现场施工单位调整施工措施。
综上所述,基于熵权-可拓物元法的地下水环境评价模型适用于水源保护区地下水环境影响的综合评价。
5 参考文献
[1]张光辉,申建梅,聂振龙,等.区域地下水功能及可持续利用性评价理论与方法研究[J].水文地质工程地质,2006(4):62-66,71.
[2]王文科,宫程程,张在勇,等.旱区地下水文与生态效应研究现状与展望 [J].地球科学进展,2018,33(7):702-718.
[3]王金哲,张光辉,申建梅,等.地下水功能评价指标选取依据与原则的讨论[J].水文地质工程地质,2008(2):76-81.
[4]张光辉,申建梅,聂振龙,等.区域地下水功能及可持续利用性评价理论与方法[J].水文地质工程地质,2006(4):62-66,71.
[5]杨丽芝,张光辉,聂振龙,等.宁夏南部地区水质形成机制研究[J].地质论评,2006,52(6):771-776.
[6]杨志辉,陈铁牛,刘龙章.基于改进层次分析法的模糊优选模型[J].数学的实践与认识,2010,40(10):25-31.
[7]赵璐,金红,薛莲.基于单因子评价法和城市水质指数法的青岛市主要地表水水质评价与排名[J].中国资源综合利用,2022,40(2):68-70.
[8]SINGH S,GHOSH N C,KRISHAN G,et al.Development of indices for surface and ground water quality assessment and characterization for Indian conditions[J].Environmental Monitoring and Assessment,2019,191(3):182.
[9] MELESE D A.Evaluation of ground water quality with water quality index(WQI)in Woreillu Town,Ethiopia[J].Journal of Environment and Earth Science,2021,11(1):47-51.
[10]IP W C,HU B Q,WONG H,et al.Applications of grey relational method to river environment quality evaluation in China[J]. Journal of Hydrology,2009,379(3):284-290.
[11]TSAKOVSKI S,ASTEL A,SIMEONOV V.Assessment of the water quality of a river catchment by chemometric expertise[J].Journal of Chemometrics,2010,24(11-12):694-702.
[12]MELESE D A.Evaluation of ground water quality with water quality index(WQI)in Woreillu Town,Ethiopia[J].Journal of Environment and Earth Science,2021,11(1):117-122.
[13]窦小涵,潘叶,王腊春,等.基于模糊综合优化模型的水质评价与重金属污染健康风险分析——以贵州省铜仁市碧江区饮用水源地为例[J].水土保持通报,2022,42(1):173-183,190.
[14]ICAGA Y.Fuzzy evaluation of water quality classification[J].Ecological Indicators,2007(7):710-718.
[15]方运海,郑西来,彭辉,等.基于模糊综合优化模型的地下水质量评价[J].地学前缘,2019,26(4):301-306.
[16]CHANAPATHI T,THATIKONDA S.Fuzzy-based regional water quality index for surface water quality assessment[J].Practice Periodical of Hazardous,Toxic,and Radioactive Waste Management,2019,23(4):1-11.
[17]MUSTAPHA A,ABDU A.Application of principal component analysis amp; multiple regression models in surface water quality assessment[J].Journal of Environment and Earth Science,2012,2(2):471-478.
[18]DAI B L,HE Y L,LI Y Z,et al.Surface water quality assessment by use of a combination of projection pursuit and principal component analysis[J].Fresenius Environmental Bulletin,2014,23(7):1490-1496.
[19]DABGERWAL D K,TRIPATHI S K.Assessment of surface water quality using hierarchical cluster analysis[J].International Journal of Environment,2016,5(1):32-44.
[20]冯思静,姜滢,宋康,等.基于模糊聚类分析的矿业城市地表水环境质量评价[J].地球与环境,2013,41(2):180-184.
[21]倪九派,李萍,魏朝富,等.基于AHP和熵权法赋权的区域土地开发整理潜力评价[J].农业工程学报,2009,25(5):202-209.
[22]侯恩科,纪卓辰,车晓阳,等.基于改进AHP和熵权法耦合的风化基岩富水性预测方法[J].煤炭学报,2019,44(10):3164-3173.
[23]邓红雷,戴栋,李述文.基于层次分析-熵权组合法的架空输电线路综合运行风险评估[J].电力系统保护与控制,2017,45(1):28-34.
[24]蔡文.物元分析[M].广州:广东高等教育出版社,1987.
[25]田芬芳,王雪蓉,黄耀兴.基于多因素可拓物元法的围岩稳定性评价[J].人民长江,2021,52(S1):277-280.