吉林市城區(qū)地下水污染時(shí)空演化

危潤初,肖長來,梁秀娟 (吉林大學(xué)地下水資源與環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,吉林 長春 130021)

吉林市城區(qū)地下水污染時(shí)空演化

危潤初,肖長來*,梁秀娟 (吉林大學(xué)地下水資源與環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,吉林 長春 130021)

通過提出投影尋蹤地下水污染指數(shù)模型,求得吉林市城區(qū) 1980～2009年地下水監(jiān)測(cè)井的污染指數(shù).同時(shí)考慮第二松花江兩岸地下水污染的非連續(xù)性,用修正的局部多項(xiàng)式插值方法對(duì)各年污染指數(shù)進(jìn)行分區(qū)插值,得到各年地下水污染指數(shù)分布圖.結(jié)果表明,吉林市城區(qū)地下水受到不同程度的污染,地下水污染指數(shù)普遍偏高,江北片區(qū)污染最為嚴(yán)重.全區(qū)在時(shí)間演化上具有“輕-重-輕”的階段特征,地下水污染時(shí)空演化規(guī)律與人類活動(dòng)方式緊密聯(lián)系.吉林市城區(qū)地下水主要污染因子為“三氮”,其中NO2-對(duì)地下水污染的影響最大,對(duì)地下水污染指數(shù)的貢獻(xiàn)度多年保持在0.7上下.

吉林市；投影尋蹤；地下水污染指數(shù)；修正局部多項(xiàng)式；時(shí)空演化

城市化對(duì)地下水溶質(zhì)成分的變化有著重要的影響,它改變了地貌形態(tài),進(jìn)而改變了原有的地下水系統(tǒng)的循環(huán),影響了地下水對(duì)溶質(zhì)的稀釋和運(yùn)移能力,同時(shí),城市化還增加了新的溶質(zhì)來源[1].目前城區(qū)地下水污染的時(shí)空演化規(guī)律已經(jīng)成為城市水資源管理和決策需要解決的關(guān)鍵性問題,近些年來,國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者在這方面做了很多研究工作[2-4].結(jié)果表明,在城市發(fā)展的過程中,土地利用形態(tài)、污染源分布和污染物排放等與地下水污染的范圍、類型以及時(shí)間演化關(guān)系密切.地下水污染評(píng)價(jià)主要有綜合污染指數(shù)法、內(nèi)梅羅指數(shù)法、模糊綜合法、灰色聚類法、層次分析法等,這些方法各有優(yōu)劣[5].綜合污染指數(shù)法和內(nèi)梅羅指數(shù)法雖然計(jì)算簡(jiǎn)單,但是未考慮權(quán)重因素.灰色聚類和層次分析方法發(fā)映出了不確定特征,但是在指數(shù)的確定上具有較大的主觀性.投影尋蹤方法以其自動(dòng)分類、結(jié)果簡(jiǎn)單直觀的優(yōu)勢(shì)越來越多地被運(yùn)用到水質(zhì)評(píng)價(jià)中[6-8],它考慮了地下水質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)中各個(gè)因子不同水質(zhì)級(jí)別的數(shù)值分布特征,通過投影尋蹤優(yōu)化得到最優(yōu)投影方向向量,其各分量大小由高維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特征決定[9],反映了地下水環(huán)境對(duì)各個(gè)污染因子單項(xiàng)指數(shù)變化的敏感程度.在地下水污染時(shí)空演化方面, 很多學(xué)者運(yùn)用地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)和 GIS空間統(tǒng)計(jì)方法來研究地下水污染的時(shí)空分布[10-12],但是這些傳統(tǒng)方法難以解決地下水污染短程變異的問題.

吉林市地下水污染與吉林市城市化、工業(yè)化過程密切相關(guān)[13],2005年吉林石化污染事件發(fā)生后,吉林市相關(guān)決策部門就開始著手城區(qū)應(yīng)急水源地的選址和建設(shè),城市地下水污染的時(shí)空演化規(guī)律也就成為了應(yīng)急水源地建設(shè)所需要研究的關(guān)鍵性問題.本研究嘗試運(yùn)用投影尋蹤模型建立地下水污染指數(shù)模型,并以此求得各年各監(jiān)測(cè)井的污染指數(shù),在考慮插值障礙的前提下應(yīng)用修正局部多項(xiàng)式插值方法對(duì)地下水污染指數(shù)進(jìn)行全局插值,以分析研究區(qū)內(nèi)地下水污染的時(shí)空演化,并在此基礎(chǔ)上分析主要的污染因子,為地下水污染時(shí)空演化的研究提供一條新的思路.

1 研究區(qū)概況

圖1 研究區(qū)范圍Fig.1 Location of the study area

吉林市城區(qū)(43°46′40″N～43°59′44″N,126°25′59″E～

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

126°37′35″E)面積為 126.44km2.區(qū)內(nèi)多年平均降水量為688.97mm,多年平均蒸發(fā)量為1432mm.主要河流為第二松花江及其支流溫德河、牤牛河(圖1)[13].

研究區(qū)地貌上屬于第二松花江河谷平原,主要含水層巖性為全新統(tǒng)、上更新統(tǒng)及下更新統(tǒng)強(qiáng)透水的礫砂、圓礫及礫卵石層.研究區(qū)周邊為低山丘陵,基巖巖性主要為燕山期花崗巖(γ52)、上三疊系大醬缸組(T3d)的安山巖、上二疊系楊家溝組(P2y)等.本研究的監(jiān)測(cè)井井深在 5.0～25.0m之間,均為河谷平原的孔隙潛水,單井涌水量在100～3000m3/d.該層地下水主要接受大氣降水補(bǔ)給、周邊基巖裂隙水側(cè)向補(bǔ)給和灌溉入滲補(bǔ)給,排泄方式主要為向河谷的側(cè)向徑流、人工開采以及潛水蒸發(fā),循環(huán)及動(dòng)態(tài)特征嚴(yán)格受氣象、水文、地質(zhì)地貌及人為因素的制約.

2.1 數(shù)據(jù)來源

吉林市建成區(qū)地下水動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)網(wǎng)始建于1980年,因各種原因的影響,每年水質(zhì)監(jiān)測(cè)井?dāng)?shù)并不完全一致.吉林市地下水水質(zhì)監(jiān)測(cè)的層位為第四系孔隙潛水,每年取樣 1次,時(shí)間為枯水季,即 4月下旬～5月上旬.本次研究收集了 1980～2009年吉林市地下水水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),各年監(jiān)測(cè)井?dāng)?shù)如表1所示,對(duì)各水樣數(shù)據(jù)均進(jìn)行了陰陽離子平衡分析,驗(yàn)證了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性.

2.2 研究方法

2.2.1 投影尋蹤地下水污染指數(shù) 采用投影尋蹤方法來建立地下水污染指數(shù)模型.投影尋蹤(簡(jiǎn)稱PP 模型)是一種適應(yīng)于高維數(shù)據(jù)處理的探索性數(shù)據(jù)分析的方法,其基本思路是把高維數(shù)據(jù)通過某種組合投影到低維子空間上,采用投影指標(biāo)函數(shù)來衡量投影暴露某種結(jié)構(gòu)的可能性大小,尋找出使投影指標(biāo)函數(shù)達(dá)到最優(yōu)的投影方向向量,然后根據(jù)該投影向量來分析高維數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)特征[9],目前該方法已被廣泛運(yùn)用到水科學(xué)領(lǐng)域[6,8].

表1 研究區(qū)地下水水質(zhì)監(jiān)測(cè)井?dāng)?shù)(1980～2009)Table 1 The numbers of monitoring wells from 1980 to 2009

圖2 吉林市城區(qū)代表年份地下水水質(zhì)因子濃度箱線Fig.2 Box plots showing concentrations of groundwater quality factors in typical years

以GB/T14848-93[14]為參照標(biāo)準(zhǔn),在9個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的 5個(gè)等級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)下限閾值附近分別隨機(jī)生成10個(gè)值,組成50個(gè)標(biāo)準(zhǔn)水樣(對(duì)pH值的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行了相應(yīng)轉(zhuǎn)換).

則最優(yōu)的投影方向求取步驟如下:

1) 求得各標(biāo)準(zhǔn)水樣的單因子污染指數(shù)

式中:(,)Cij為第i個(gè)標(biāo)準(zhǔn)水樣第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的值;()Sj為第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的Ⅲ類水的上限閾值.

2) 線性投影

以a=(a(1),a(2),…,a(9))為投影方向?qū)(i,j)進(jìn)行線性投影,從而得到一維投影值Z(i):

其中,a=(a(1),a(2),…,a(p))為待定投影方向向量.

3) 投影指標(biāo)函數(shù)的構(gòu)造及求解

綜合投影指標(biāo)值時(shí),要求投影值 Z(i)的散布特征表現(xiàn)為局部投影點(diǎn)盡可能密集,而在整體上投影點(diǎn)團(tuán)之間盡可能散開,a的求解過程可轉(zhuǎn)化為以下優(yōu)化問題[8],即:

應(yīng)用基于實(shí)數(shù)編碼加速遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算,選定父代初始種群規(guī)模 n=100,交叉概率Pc=0.7,變異概率Pm=0.6,優(yōu)秀個(gè)體數(shù)目為50個(gè),變化率 а=0.05,窗口密度系數(shù) β=0.1(即令 R= 0.1×Sz)[8],求得最優(yōu)投影方向向量a*=(0.162,0.199 0.199,0.207,0.668,0.353,0.209,0.206,0.441),把 a*代入,即得各水樣水污染指數(shù) Z(i).設(shè)定一標(biāo)準(zhǔn)水樣,令該水樣各因子值為GB/T14848-93[14]中相應(yīng)的Ⅲ類水質(zhì)的上限閾值,計(jì)算得到該水樣對(duì)應(yīng)的污染指數(shù)為 2.64,并將其定義為地下水污染線.當(dāng)Z(i)大于2.64時(shí),表明地下水已受到較重污染, Z(i)值越大,地下水污染越嚴(yán)重.

2.2.2 修正局部多項(xiàng)式分區(qū)插值 為了研究區(qū)內(nèi)地下水污染的時(shí)空演化規(guī)律,需根據(jù)取樣點(diǎn)的污染指數(shù)計(jì)算值進(jìn)行空間插值.由于不同區(qū)域人類活動(dòng)形態(tài)的差異很大,地下水溶質(zhì)濃度的分布可能呈現(xiàn)出非平穩(wěn)的特征[3],此外,區(qū)內(nèi)第二松花江河床深切潛水含水層,河流兩岸的地下水污染的變化會(huì)呈現(xiàn)出非連續(xù)性.因此考慮有障礙的修正局部多項(xiàng)式插值方法,并運(yùn)用該方法對(duì)求取的各年污染指數(shù)進(jìn)行插值.局部多項(xiàng)式方法是一種局部加權(quán)最小二乘擬合方法,采用多個(gè)多項(xiàng)式插值,每個(gè)多項(xiàng)式都處在特定重疊的鄰近區(qū)域內(nèi),即在以格網(wǎng)節(jié)點(diǎn)為中心、給定長、短軸長度的搜索橢圓內(nèi)通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行最小平方擬合來指定格網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的值[15].

本研究采用3階多項(xiàng)式做為插值函數(shù),為簡(jiǎn)化處理選擇圓形搜索域,同時(shí)考慮水樣分布和地下水溶質(zhì)的擴(kuò)散能力,令搜索半徑 R=4000m.具體計(jì)算步驟參照文獻(xiàn)[15],并且將散點(diǎn)的計(jì)算推廣到研究范圍內(nèi)的散點(diǎn)集合,根據(jù)最小二乘原理來求插值函數(shù)的單項(xiàng)系數(shù).

局部多項(xiàng)式插值法對(duì)于確定空間變量小范圍的變異具有很強(qiáng)的處理能力,特別是數(shù)據(jù)集中含有短程變異時(shí),局部多項(xiàng)式法能夠很好地進(jìn)行描述,但是不論是低次趨勢(shì)面還是高次趨勢(shì)面都存在估值趨勢(shì)面光滑的問題,尤其是地下水水質(zhì)很容易受到點(diǎn)污染源的影響導(dǎo)致局部變異很大,這樣就會(huì)造成較大的局部誤差,因此該法不是一個(gè)精確的插值方法[15].本研究將局部多項(xiàng)式趨勢(shì)面方程與殘差分析結(jié)合,以提高原始數(shù)據(jù)的插值精度.取樣點(diǎn)數(shù)據(jù)與局部多項(xiàng)式方法的插值結(jié)果的差值即為殘差,可以認(rèn)為殘差在研究區(qū)域內(nèi)滿足平穩(wěn)假設(shè)和內(nèi)蘊(yùn)假設(shè)[16],因此利用普通克里金法對(duì)殘差進(jìn)行插值估計(jì),然后將局部趨勢(shì)面插值結(jié)果與殘差估計(jì)相加,該結(jié)果即為修正后的估計(jì)值.與此同時(shí)對(duì)第二松花江進(jìn)行白化處理,對(duì)江左岸和右岸進(jìn)行分區(qū)插值,然后將分區(qū)插值結(jié)果進(jìn)行疊加融合,得到整體的插值結(jié)果.

3 結(jié)果與分析

根據(jù)各年監(jiān)測(cè)井的水污染指數(shù)的插值結(jié)果繪制地下水污染指數(shù)空間分布圖,并以Z=2.64為基準(zhǔn)勾勒出地下水污染線.因限于篇幅本文僅給出1980、1985、1988、1992、1997、2002、2006和2009年的地下水污染指數(shù)空間分布(圖3).

3.1 地下水污染時(shí)空特征及分析

為了更好地開展數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)，高校圖書館應(yīng)建立數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)咨詢與指導(dǎo)委員會(huì)、數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)管理委員會(huì)。（1）數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)咨詢與指導(dǎo)委員會(huì)。該委員會(huì)成員應(yīng)包括圖書館領(lǐng)導(dǎo)，以及校內(nèi)的各學(xué)院、學(xué)術(shù)管理部門、教學(xué)管理部門、技術(shù)服務(wù)部門等機(jī)構(gòu)的負(fù)責(zé)人或相關(guān)業(yè)務(wù)骨干，圖書館就開展的數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)重要事宜向委員會(huì)咨詢，并接受委員會(huì)的指導(dǎo)。（2）數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)管理委員會(huì)。高校圖書館應(yīng)組建由館領(lǐng)導(dǎo)、數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)部門負(fù)責(zé)人等組成的數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)管理委員會(huì)，加強(qiáng)對(duì)數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)具體事宜的管理，使數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)更加科學(xué)、規(guī)范，提高數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)的成效。

從總體上看,吉林市地下水受到了不同程度的人類活動(dòng)的影響,多年大部分地區(qū)的地下水污染指數(shù)大于2.64,地下水污染指數(shù)偏高.這是因?yàn)槌菂^(qū)地下水在天然離子富集的基礎(chǔ)上,又疊加了農(nóng)業(yè)、生活、工業(yè)污染物.地下水污染呈現(xiàn)出明顯的空間分布規(guī)律,江北片區(qū)污染程度要大于其他片區(qū),中心城區(qū)次之.從地下水污染的時(shí)間演化來看,區(qū)內(nèi)地下水污染具有“輕-重-輕”的階段特征,這也反映了區(qū)內(nèi)人類生產(chǎn)、生活由粗放到精細(xì)的轉(zhuǎn)型過程.

圖3 吉林市城區(qū)地下水污染指數(shù)空間分布(1980～2009)Fig.3 Distribution of groundwater pollution index(1980～2009)圖中黑色虛線為地下水污染線(Z=2.64)

江北片區(qū)是吉林市重要的化工區(qū),也是污染最嚴(yán)重的地區(qū).由各年地下水污染指數(shù)分布圖可以看出, 1980～1997年江北片區(qū)大部分區(qū)域的地下水污染指數(shù)都要大于 2.64,最大值甚至達(dá)到100以上,屬于嚴(yán)重污染.尤其在江北片區(qū)的西部,布局有多個(gè)化工、熱電廠的粉煤灰堆放場(chǎng),地下水污染指數(shù)全區(qū)最高.1998年起,區(qū)域內(nèi)的粉煤灰場(chǎng)陸續(xù)停用,以及區(qū)內(nèi)對(duì)生產(chǎn)、生活污水的規(guī)范處理、排放,地下水污染指數(shù)逐漸降低,污染范圍也逐步減小,到2006年和2009年只見少數(shù)孤島狀分布的較嚴(yán)重污染區(qū),主要位于西北部和東南部的松花江沿岸一帶.

中心城區(qū)在 1980～1995年地下水呈全區(qū)性較重污染,且污染指數(shù)逐年升高.1996年后地下水污染范圍縮小,污染程度降低,2009年僅在南部出現(xiàn)了較重污染區(qū)段,最大污染指數(shù)為 13.48.中心城區(qū)做為老城區(qū),多年來受城市生產(chǎn)、生活污水的影響,地下水污染較重.20世紀(jì)90年代中期以后,城市居住條件得到改善,過去的滲井、滲坑被填埋,生活垃圾也得到了及時(shí)清運(yùn)和處理,地下水污染源強(qiáng)逐漸減弱,地下水污染指數(shù)也隨之降低.

九站片區(qū)地下水污染范圍主要集中在松花江沿岸一帶,1980～2004年污染強(qiáng)度和污染范圍基本穩(wěn)定,2005年后污染程度降低,污染范圍逐漸減小.

哈達(dá)灣片區(qū)東南部地下水污染狀況多年穩(wěn)定,水質(zhì)良好,受污染程度較輕.其西北部 1980～1990年地下水污染指數(shù)較大,但是多年穩(wěn)定,自1991年起區(qū)內(nèi)地下水污染指數(shù)迅速增加,至2002年地下水污染指數(shù)最大達(dá) 57,此后又逐漸好轉(zhuǎn),分析其原因,該區(qū)域原為吉林市區(qū)重要的蔬菜基地,地下水遭受化肥、農(nóng)藥等污染,隨著城市建設(shè)的快速發(fā)展,區(qū)內(nèi)菜地面積有所減少,地下水污染源強(qiáng)在逐步減弱,地下水污染狀況也明顯好轉(zhuǎn).

船營片區(qū)原為近郊,20世紀(jì) 80年代中期開始逐漸發(fā)展為城區(qū),區(qū)內(nèi)地下水污染指數(shù)也隨著增加,2005年以后又逐漸好轉(zhuǎn),2009年區(qū)內(nèi)地下水污染指數(shù)已在2.64附近,為輕度污染.

江南片區(qū)在1992年以前是研究區(qū)地下水污染指數(shù)最高的片區(qū)之一,1992年起該片區(qū)地下水污染程度逐漸降低,范圍也逐漸減小,至 2009年,區(qū)內(nèi)僅存零星點(diǎn)狀分布的較強(qiáng)污染區(qū)域,地下水污染指數(shù)最大為 4.6.該片區(qū)原為蔬菜種植基地,1992年在此設(shè)立吉林市高新技術(shù)開發(fā)區(qū),城市建設(shè)速度加快,后又被定位為高科技產(chǎn)業(yè)區(qū)和生態(tài)宜居新城,地下水環(huán)境也隨之好轉(zhuǎn).

3.2 地下水主要污染因子分析

根據(jù)地下水污染指數(shù) Z(i)的計(jì)算公式,各污染指標(biāo)的單因子污染指數(shù)與 a*對(duì)應(yīng)的分量乘積即為該因子對(duì)Z(i)的貢獻(xiàn)值,貢獻(xiàn)值與Z(i)的比值即為該分量的污染貢獻(xiàn)度,貢獻(xiàn)度越大,表示該因子對(duì)地下水環(huán)境的影響越大.

選擇各年污染指數(shù)大于2.64的水樣進(jìn)行分析(即遭較重污染水樣),計(jì)算各污染因子的貢獻(xiàn)度的逐年平均值(圖 4).由圖可以看出,自 1980～2009年,吉林市城區(qū)地下水污染主要為“三氮”,其中 NO2

-是主導(dǎo)性因素,其對(duì)地下水污染指數(shù)的貢獻(xiàn)度多在0.7以上;其次為NH4+,貢獻(xiàn)度一般在0.1～0.2間;在大多數(shù)年份,NO3-相對(duì)前兩者來說對(duì)地下水污染指數(shù)的貢獻(xiàn)度要小,但是在1998～ 2000年,NO3-的貢獻(xiàn)度超過了NH4+, pH值、SO42-、Cl-、F-、總硬度(CaCO3)、COD等因子的多年貢獻(xiàn)度均低于 0.025,表明區(qū)內(nèi)這些因子對(duì)地下水的污染程度較輕.

區(qū)內(nèi)“三氮”的來源主要為工業(yè)污染源、生活污染源和農(nóng)業(yè)污染源,尤其是沿松花江兩岸分布的化工、造紙、冶金、紡織等工業(yè)以及工業(yè)廢料堆放場(chǎng).吉林市城區(qū)地下水污染的空間分布也和此密切相關(guān),江北工業(yè)區(qū)始終是吉林市地下水污染最嚴(yán)重的地區(qū);生活污染源主要有生活污水、生活垃圾、動(dòng)植物殘?jiān)?體)等,主要集中在中心城區(qū)等商業(yè)居住區(qū),隨著城市污水處理、垃圾清運(yùn)的規(guī)范化,生活污染源的強(qiáng)度在逐漸減小;農(nóng)業(yè)污染源主要集中在原為城郊菜地的江南片區(qū)和哈達(dá)灣片區(qū)的西北區(qū)域,大量使用含氮農(nóng)藥、化肥,給地下水帶來了較重污染.但隨著城市的發(fā)展,菜地逐漸轉(zhuǎn)變成城區(qū),污染狀況有所改善.

圖4 各因子地下水污染指數(shù)貢獻(xiàn)度(1980～2009)Fig.4 Contribution rates of all factors to groundwater pollution indexes (1980～2009)

研究區(qū)地貌上屬松花江、溫德河和牤牛河的一級(jí)和二級(jí)階地,為地下水的徑流末端,水力坡度小,地下水更新速度緩慢,表層廣泛分布有2～10m厚的粘土、粉質(zhì)黏土和粉土且城區(qū)地面多被建筑、混泥土路面等覆蓋,地下水系統(tǒng)形成了相對(duì)封閉、厭氧的還原環(huán)境.同時(shí),區(qū)內(nèi)地下水為中偏酸性(圖2),pH值中位數(shù)值多年在6.2～6.8間,這就形成了一個(gè)較高 H+活度和高電子活度的酸性還原體系,在這種體系下Fe主要以Fe2+的形態(tài)存在于地下水中[17].根據(jù)吉林市歷年地下水水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)可知,本區(qū) Fe2+的濃度一般在 0.12～2.84mg/L,平均濃度為1.07mg/L,較其它地方偏高.工業(yè)、農(nóng)業(yè)和生活廢水中的氮進(jìn)入地下水中后,在硝化細(xì)菌的作用下開始硝化作用過程.硝化作用可分為亞硝化和硝化兩個(gè)過程,區(qū)內(nèi)地下水處于中偏酸性環(huán)境,且Fe2+偏高,在此環(huán)境下發(fā)生可逆反應(yīng):

這就擬制了NO2-經(jīng)過硝化作用轉(zhuǎn)化為NO3-的過程,使得研究區(qū)NO2-濃度偏高,這點(diǎn)在文獻(xiàn)[18]也有相同闡述.

根據(jù)吉林市地下水污染的時(shí)空演化特點(diǎn),本文提出以下幾條建議:①完善城市規(guī)劃,增加社區(qū)綠地面積,且盡可能使之分布均衡,逐步改善城區(qū)地下水厭氧環(huán)境;②合理設(shè)計(jì)與改造城市排水管網(wǎng)和污水處理設(shè)施,嚴(yán)格保證雨污分流,杜絕城市生產(chǎn)、生活污水的無序排放和滲漏;③加強(qiáng)對(duì)工業(yè)污水排放的管理與控制,嚴(yán)格做到“不達(dá)標(biāo),不排放”.

4 結(jié)論

4.1 投影尋蹤地下水污染指數(shù)模型較好地反應(yīng)了吉林市城區(qū)地下水污染情況,同時(shí)修正的局部多項(xiàng)式插值方法能夠有效地解決地下水污染局部變異大、地下水污染非連續(xù)的問題.

4.2 吉林市城區(qū)地下水污染時(shí)空演化與人類活動(dòng)方式緊密聯(lián)系,各個(gè)片區(qū)地下水受到不同程度的污染,地下水污染指數(shù)普遍偏高.江北片區(qū)污染最為嚴(yán)重,污染源主要為工業(yè)污染源、生活污染源和農(nóng)業(yè)污染源,時(shí)間演化上具有“輕-重-輕”的階段特征.

4.3 吉林市城區(qū)地下水主要的污染因子為“三氮”,其中 NO2-對(duì)地下水污染的影響最大,其對(duì)地下水污染指數(shù)的貢獻(xiàn)度多年在0.7以上.

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Spatio-temporal evolution of groundwater pollution in the urban areas of Jilin City.

WEI Run-chu, XIAO Chang-lai*,

LIANG Xiu-juan (Key Laboratory of Groundwater Resources and Environment, Ministry of Education, Changchun 130021, China). China Environmental Science, 2014,34(2)：417～423

Projection pursuit method was adopted to establish groundwater pollution index model. Correspondingly, groundwater pollution indexes of monitoring wells from 1980 to 2009 were calculated. Considering the non-continuity of groundwater pollution between the both sides of Songhua River, modified local polynomial was used to complete interpolation of pollution indexes sub-regionally. Then distribution maps of groundwater pollution indexes from 1980 to 2009 showed. The results showed that, groundwater was contaminated in all districts with different severities for region-widely high groundwater pollution indexes, especially in Jiangbei district. The groundwater pollution in all districts revealed a ight-severe-light character in the time revolution. Spatio-temporal evolution of groundwater pollution in this region was closely linked with human activities. From the analysis of the contributions of all pollution factors to groundwater pollution indexes in each year, a conclusion could be drawed that, nitrite, nitrate and ammonia were the main factors affecting the groundwater environment, while nitrite was the dominant one with a contribution rate of 0.7 up and down in most years.

Jilin City；projection pursuit；groundwater pollution index；modified local polynomial；spatio-temporal evolution

X523

：A

：1000-6923(2014)02-0417-07

危潤初(1984-),男,湖南邵陽人,吉林大學(xué)博士研究生,主要從事水資源與環(huán)境評(píng)價(jià)模擬研究.發(fā)表論文5篇.

2013-06-10

吉林省科技廳重點(diǎn)攻關(guān)項(xiàng)目(20100452)

* 責(zé)任作者, 教授, xcl2822@126.com