一种工矿区土壤重金属下渗污染风险时空预测方法技术

本发明专利技术公开了一种工矿区土壤重金属下渗污染风险时空预测方法，包括：将工矿区土壤空间栅格化，获取每个单元格内采样点的环境参数，地表输入输出样品的重金属含量，各土层土壤样品的重金属含量和理化性质参数；针对工矿区每个土壤单元格的每个土层，基于质量平衡模型并根据获取的参数数据预测该土层下边界在预测时间输出的每种重金属的通量，对应计算预测深度地下水在预测时间的每种重金属浓度，并进行污染风险表征；利用根据所有单元格预测深度地下水的污染风险，对整个工矿区的预测深度地下水的污染风险进行反距离空间插值，识别整个工矿区的高风险点位

【技术实现步骤摘要】
一种工矿区土壤重金属下渗污染风险时空预测方法


[0001]本专利技术属于环境污染防治
，涉及一种快速评估矿冶活动影响区域地下水污染风险的方法，具体涉及一种工矿区土壤重金属下渗污染风险时空预测方法
。

技术介绍

[0002]工矿活动排放的大量含重金属烟尘
、
废渣和废水，如不恰当处置后，会随干湿沉降
、
地表径流和污水灌溉进入周边土壤
。
此外，化肥施用
、
植物吸收
、
植被凋落物等会影响农用地
、
林地等土壤重金属含量，导致重金属在工矿场地及其周边土壤不断富集，含量常常远高于土壤背景值
。
土壤重金属能二次释放迁移至食物链
、
地下水和地表水中，进而威胁人体健康，因此工矿场地及周边土壤及地下水重金属污染风险防控工作尤为重要
。
[0003]目前，工矿区地下水重金属污染风险评估方法主要为大面积调查
、
定点观测或设置监测井定期取样
。
但是，工矿区土壤重金属污染输入途径复杂，区域土地利用
/
覆盖类型和地形起伏多变，剖面土层理化性质空间异质性强，导致区域地下水重金属长期污染风险难以采用上述方法进行评估；同时，上述方法取样成本高
、
周期长
、
随机性强，难以快速
、
准确地评估工矿区地下水重金属污染风险时空变化
。
因此，亟需构建一种高效
、<br/>经济的工矿区土壤重金属下渗污染风险时空预测方法
。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种工矿区土壤重金属下渗污染风险时空预测方法，快速
、
准确
、
经济地评估工矿区土壤重金属长期下渗污染风险
。
[0005]为实现上述技术目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0006]一种工矿区土壤重金属下渗污染风险时空预测方法，包括：
[0007]步骤1，将工矿区土壤空间栅格化，得到若干土壤单元格；
[0008]步骤2，获取每个土壤单元格内采样点的环境参数，地表输入输出样品的重金属含量，各土层土壤样品的重金属含量和理化性质参数；
[0009]其中，土壤理化性质参数中的各种重金属的固
‑
液分配系数
K
d
，通过构建多元回归模型进行预测；
[0010]步骤3，针对工矿区每个土壤单元格的每个土层，将所在单元格的环境参数和该土层的土壤理化性质参数作为质量平衡模型的输入参数，按照预设时间步长进行迭代计算，预测该土层下边界在预测时间
t1
输出第
i
种重金属的通量；
[0011]其中，将地表输入输出样品的第
i
种重金属含量对应确定的通量，作为地下第1个土层上边界在初始时刻
t0
输入的第
i
种重金属的通量；将第
j
个土层下边界在预测时间
t1
输出第
i
种重金属的通量，作为第
j+1
个土层上边界在预测时间
t1
输入的第
i
种重金属的通量；
[0012]步骤4，根据预测深度最后一个土层下边界在预测时间
t1
输出的第
i
种重金属的通量，计算预测深度最后一个土层下边界在预测时间
t1
的第
i
种重金属的浓度，即为预测深度地下水在预测时间
t1
的第
i
种重金属浓度；
i
＝1，2，
……
；
[0013]步骤5，对工矿区每个单元格的预测深度地下水，均根据预测时间
t1
的每种重金属浓度对应进行污染风险表征；
[0014]步骤6，根据所有单元格的预测深度地下水的污染风险，对整个工矿区的预测深度地下水的污染风险进行反距离空间插值，识别整个工矿区的高风险点位
。
[0015]进一步地，步骤2获取的环境参数包括：土地利用类型
、
高程信息
、
土层深度
、
潜水层地下水埋深
、
污染传输途径
、
相距污染源的距离
、
地表径流影响区；其中所述土地利用类型
、
土层深度
、
潜水层地下水埋深
、
污染传输途径，通过现场调查及水文地质资料查询获得；高程信息和相距污染源的距离，结合
GPS
定位获得
。
[0016]进一步的，根据权利要求2所述的工矿区土壤重金属下渗污染风险时空预测方法，其特征在于，地表径流影响区包括但不限于废水地表径流影响区
、
废渣淋溶地表径流影响区
、
场地冲洗水地表径流影响区，具体识别方法为：基于
ArcGIS
水文流域分析功能划分最小流域，结合流域分布
、
废渣堆放位置
、
废水排放位置
、
场地冲洗水位置，确定地表径流影响区
。
[0017]进一步地，步骤2获取的土壤理化性质参数包括：土壤重金属固
‑
液分配系数
、
土壤
pH
值
、
土壤有机质含量
、
土壤密度
、
土壤含水率
、
水力渗透系数
、
水力弥散系数
。
[0018]进一步地，土壤
pH
值采用电位法测定，土壤有机质含量采用低温外热重铬酸钾氧化
‑
比色法测定，土壤密度采用环刀法测定，土壤含水率采用烘干法测定，水力渗透系数采用圆盘入渗仪测定，水力弥散系数采用柱淋溶实验测定
。
[0019]进一步地，土壤重金属固
‑
液分配系数
K
d
，构建用于预测的多元回归模型为：
[0020]K
d
＝
b1×
pH+b2×
SOM+b3×
Fe+b4[0021]式中，
pH、SOM、Fe
分别为土壤的
pH
值
、
有机质含量和
Fe
含量；
b1、b2、b3、b4为多元回归模型的系数，通过检测多种不同土壤样品的
pH
值
、
有机质含量和
Fe
含量并代入多元回归模型中求解方程组得到
。
[0022]进一步地，质量平衡模型的表达式为：
[0023][0024]C
t
＝
ρ
CK
d
+
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种工矿区土壤重金属下渗污染风险时空预测方法，其特征在于，包括：步骤1，将工矿区土壤空间栅格化，得到若干土壤单元格；步骤2，获取每个土壤单元格内采样点的环境参数，地表输入输出样品的重金属含量，各土层土壤样品的重金属含量和理化性质参数；其中，土壤理化性质参数中的各种重金属的固
‑
液分配系数
K
d
，通过构建多元回归模型进行预测；步骤3，针对工矿区每个土壤单元格的每个土层，将所在单元格的环境参数和该土层的土壤理化性质参数作为质量平衡模型的输入参数，按照预设时间步长进行迭代计算，预测该土层下边界在预测时间
t1
输出第
i
种重金属的通量；其中，将地表输入输出样品的第
i
种重金属含量对应确定的通量，作为地下第1个土层上边界在初始时刻
t0
输入的第
i
种重金属的通量；将第
j
个土层下边界在预测时间
t1
输出第
i
种重金属的通量，作为第
j+1
个土层上边界在预测时间
t1
输入的第
i
种重金属的通量；步骤4，根据预测深度最后一个土层下边界在预测时间
t1
输出的第
i
种重金属的通量，计算预测深度最后一个土层下边界在预测时间
t1
的第
i
种重金属的浓度，即为预测深度地下水在预测时间
t1
的第
i
种重金属浓度；
i
＝1，2，
……
；步骤5，对工矿区每个单元格的预测深度地下水，均根据预测时间
t1
的每种重金属浓度对应进行污染风险表征；步骤6，根据所有单元格预测深度地下水的污染风险，对整个工矿区预测深度地下水的污染风险进行反距离空间插值，识别整个工矿区的高风险点位
。2.
根据权利要求1所述的工矿区土壤重金属下渗污染风险时空预测方法，其特征在于，步骤2获取的环境参数包括：土地利用类型
、
高程信息
、
土层深度
、
潜水层地下水埋深
、
污染传输途径
、
相距污染源的距离
、
地表径流影响区；其中所述土地利用类型
、
土层深度
、
潜水层地下水埋深
、
污染传输途径，通过现场调查及水文地质资料查询获得；高程信息和相距污染源的距离，结合
GPS
定位获得
。3.
根据权利要求2所述的工矿区土壤重金属下渗污染风险时空预测方法，其特征在于，地表径流影响区包括但不限于废水地表径流影响区
、
废渣淋溶地表径流影响区
、
场地冲洗水地表径流影响区，具体识别方法为：基于
ArcGIS
水文流域分析功能划分最小流域，结合流域分布
、
废渣堆放位置
、
废水排放位置
、
场地冲洗水位置，确定地表径流影响区
。4.
根据权利要求1所述的工矿区土壤重金属下渗污染风险时空预测方法，其特征在于，步骤2获取的土壤理化性质参数包括：各种重金属的固
‑
液分配系数
、
土壤
pH
值
、
土壤有机质含量
、
土壤密度
、
土壤含水率
、
水力渗透系数
、
水力弥散系数
。5.
根据权利要求4所述的工矿区土壤重金属下渗污染风险时空预测方法，其特征在于，土壤
pH
值采用电位法测定，土壤有机质含量采用低温外热重铬酸钾氧化
‑
比色法测定，土壤密度采用环刀法测定，土壤含水率采用烘干法测定，水力渗透系数采用圆盘入渗仪测定，水力弥散系数采用柱淋溶实验测定
。6.
根据权利要求1所述的工矿区土壤重金属下渗污染风险时空预测方法，其特征在于，各种重金属的固
‑
液分配系数
K
d
，均通过构建多元回归模型进行预测得到：
K
d
＝
b1×
pH+b2×
SOM+b3×
Fe+b4式中，
pH...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭驰，钟佳，姜智超，郭朝晖，肖细元，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：