地下水質分析方法目錄

㈠ 地下水質量評價方法

1.單項評價

單項組分評價按表9-17所列標准分類指標，劃分為五類。不同類別標准值相同時，從優不從劣，例如揮發性酚類Ⅰ、Ⅱ類標准值均為0.001mg/L，若水質分析結果為0.001mg/L，應定為Ⅰ類，而不定為Ⅱ類。

2.綜合評價

目前，對地下水質量綜合評價，一般採用加附註的評分法（簡稱附註評分法）。本方法是我國《地下水質量標准》（GB/T14848-93）中規定的對地下水質量狀況進行評價的方法。具體方法簡介如下：

（1）參加評分的項目應不少於該標准規定的監測項目（表9-17），但不包括細菌學指標。即主要參評項目為：pH、氨氮、硝酸鹽、亞硝酸鹽、氰化物、砷、汞、鉻（六價）、總硬度、鉛、氟、鎘、鐵、錳、溶解性總固體、高錳酸鹽指數、硫酸鹽、氯化物等，以及反應本地區主要水質問題的其他項目。參評項目應有代表性。

（2）首先進行各單項組分評價。據表9-17，確定所屬質量類別（級別）。不同類別標准相同時，從優不從劣，如揮發性酚類Ⅰ、Ⅱ標准值均為0.001mg/L，若水質分析結果為0.001mg/L時，應定為Ⅰ類，而不定為Ⅱ類。

（3）根據類別（級別），按表9-18分別確定單項組分評價分值F_i。

表9-18 單項組分評價分值

（4）計算綜合評價分值F：

B^Z±）計算的毫摩爾濃度。見前文。

㈡ 地下水水量水質可行性分析

10.4.2.1 地下水水量可行性分析

水量均衡法計算結果與模型預測結果均表明:在2011年地下水開采條件下，地下水系統處於負均衡狀態，2020年研究區潛水地下水位下降2m左右;在以2011年的基礎上，以農業開采量減少10%，工業及生活開采量增加20%開采，地下水系統處於負均衡狀態， 2020年研究區潛水地下水位下降3m左右;增加5萬m³/d的後備水源地開采後，地下水系統呈負均衡狀態，地下水位將持續下降，將形成水位降落漏斗，預測2020年中心水位下降約5m。

研究區域地下水主要是使用於農業灌溉、工業及生活用水，增加開采勢必引起地下水位下降，但由預測可知2020年末的地下水位最大降深不超過6m，水位埋深在農用井所開采要求的深度內，對農業用水影響較小，不會對周邊地下水開采產生不良影響。由此而論，以5萬m³/d的開采量建立後備水源地在10年之內是可行的。

地下水容積儲存量計算結果表明，本區50m深度內的儲存量為16.4215億m³，是2011年地下水年消耗總量(1.0228億m³/d)的16倍，就是說不會出現因連續幾個枯水年而無水可採的局面。這也說明建立後備水源地是可行的。

10.4.2.2 地下水水質可行性分析

在地下水水質評價中，通過單指標評價和全指標綜合評價分析，豐潤區石各庄鎮一帶為Ⅰ-Ⅲ類水分布，以Ⅲ類水HCO₃-Ca·Mg型為主，水質符合《地下水質量標准》(GB/T14848—2007)中集中式生活飲用水水源及工農業用水開采要求，所以建立後備水源地是可行的。

㈢ 14848-2017地下水質量標准

1、范圍 

本標准規定了地下水質量分類、指標及限值，地下水質量調查與監測，地下水質量評價等內容。 本標准適用於地下水質量調查、監測、評價與管理。 

2、規范性引用文件 

下列文件對於本文件的應用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，僅注日期的版本適用於本文 件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用於本文件。 

GB 5749-2006 生活飲用水衛生標准 

GB/T 27025-2008 檢測和校準實驗室能力的通用要求 

3、術語和定義

下列術語和定義適用於本文件。 

3.1 地下水質量 groundwater quality 

地下水的物理、化學和生物性質的總稱。 

3.2 常規指標 regular indices 

反映地下水質量基本狀況的指標，包括感官性狀及一般化學指標、微生物指標、常見毒理學指標和 放射性指標。 

3.3 非常規指標 non-regular indices 

在常規指標上的拓展，根據地區和時間差異或特殊情況確定的地下水質量指標，反映地下水中所產 生的主要質量問題，包括比較少見的無機和有機毒理學指標。 

3.4 人體健康鳳險 human health risk 

地下水中各種組分對人體健康產生危害的概率。 

4、地下水質量分類及指標 

4. 1 地下水質量分類 

依據我國地下水質量狀況和人體健康風險，參照生活飲用水、工業、農業等用水質量要求，依據各組分含量高低 （pH 除外），埋鬧辯分為五類。 

Ⅰ類：地下水化學組分含量低，適用於各種用途；

Ⅱ類：地下水化學組分含量較低，適用於各種用途 

Ⅲ類：地下水化學組分含量中等，以 GB 5749-2006 為依據，主要適用於集中式生活飲用水水掘及工農業用水； 

Ⅳ類：地下水化學組分含量較高，以農業和工業用水質彎缺量要求以及一定水平的人體健康風險為依 據，適用於農業和部分工業用水，適當處理後可作生活飲用水；

Ⅴ類：地下水化學組分含量高，不宜作為生活飲用水水源，其他用水可根據使用目的選用。 

4.2 地下水質量分類指標 地下水質量指標分為常規指標和非常規指標，其分類及限值分別見表1和表2。

表1 地下水質量常規指標及限值

表2 地下水質量非常規指標及限值

5、地下水質量調查與監測 

5.1 地下水質量應定期監測。潛水監測頻率應不少於每年兩次（豐水期和枯水期各 1次），承壓水監測 頻率可以根據質量變化情況確定，宜每年1次。 

5.2 依據地下水質量的動態變化，應定期開展區域性地下水質量調查評價。 

5.3 地下水質量調查與監測指標以常規指標為主，為便於水化學分析結果的審核，應補充錦、鈣、鏡、重碳酸根、碳酸根、游離二氧化碳指標；不同地區可在常規指標的基礎上，根據當地實際情況補充選定非常 規指標進行調查與監測。 

5.4 地下水樣品的採集參照相關標准執行，地下水樣品的保存和送檢按附錄A執行。 

5.5 地下水質量檢測方法的選擇參見附錄B ，使用前應按照 GB/T 27025-2008 中5.4的要求，進行有效確認和驗證。 

6、地下水質量評價 

6. 1 地下水質量評價應以地下水質量檢測資料為基礎。 彎知

6.2 地下水質量單指標評價，按指標值所在的限值范圍確定地下水質量類別，指標限值相同時，從優不從劣。

 示例：揮發性盼類 類限值均為 0.001 mg/L ，若質量分析結果為 0.001 mg/L 時，應定為 Ⅰ類，不定為Ⅱ類。 

6.3 地下水質量綜合評價，按單指標評價結果最差的類別確定，並指出最差類別的指標。

㈣ 地下水質量標准(gb/t 14848-2017)

地下水質量標准(gb/t 14848-2017)

地下水質量標准(gb/t 14848-2017)，地下水是指埋藏在地表以下各種形式的重力水。那地下水質量標准(gb/t 14848-2017)是多少？下面一起了解下。

地下水質量標准(gb/t 14848-2017)1

1、范圍

本標准規定了地下水質量分類、指標及限值，地下水質量調查與監測，地下水質量評價等內容。本標准適用於地下水質量調查、監測、評價與管理。

2、規范性引用文件

下列文件對於本文件的應用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，僅注日期的版本適用於本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用於本文件。

GB 5749-2006 生活飲用水衛生標准

GB/T 27025-2008 檢測和校準實驗室能力的通用要求

3、術語和定義

下列術語和定義適用於本文件。

3.1地下水質量 groundwater quality

地下水的物理、化學和生物性質的總稱。

3.2常規指標 regular indices

反映地下水質量基本狀況的指標，包括感官性狀及一般化學指標、微生物指標、常見毒理學指標和放射性指標。

3.3非常規指標 non-regular indices

在常規指標上的拓展，根據地區和時間差異或特殊情況確定的地下水質量指標，反映地下水中所產生的主要質量問題，包括比較少見的無機和有機毒理學指標。

3.4人體健康鳳險 human health risk

地下水中各種組分對人體健康產生危害的概率。

4、地下水質量分類及指標

4. 1 地下水質量分類

依據我國地下水質量狀況和人體健康風險，參照生活飲用水、工業、農業等用水質量要求，依據各組分含量高低 （pH 除外），分為五類。

Ⅰ類 ：地下水化學組分含量低，適用於各種用途；

Ⅱ類 ：地下水化學組分含量較低，適用於各種用途

Ⅲ類 ：地下水化學組分含量中等，以 GB 5749-2006 為依據，主要適用於集中式生活飲用水水掘及工農業用水；

Ⅳ類 ：地下水化學組分含量較高，以農業和工業用水質量要求以及一定水平的人體健康風險為依據，適用於農業和部分工業用水，適當處理後可作生活飲用水；

Ⅴ類 ：地下水化學組分含量高，不宜作為生活飲用水水源，其他用水可根據使用目的選用。

4.2 地下水質量分類指標地下水質量指標分為常規指標和非常規指標。

5、地下水質量調查與監測

5.1 地下水質量應定期監測。潛水監測頻率應不少於每年兩次（豐水期和枯水期各 1次），承壓水監測 頻率可以根據質量變化情況確定，宜每年1次。

5.2 依據地下水質量的動態變化，應定期開展區域性地下水質量調查評價。

5.3 地下水質量調查與監測指標以常規指標為主，為便於水化學分析結果的審核，應補充錦、鈣、鏡、重碳酸根、碳酸根、游離二氧化碳指標；不同地區可在常規指標的基礎上，根據當地實際情況補充選定非常 規指標進行調查與監測。

5.4 地下水樣品的採集參照相關標准執行，地下水樣品的保存和送檢按附錄A執行。

5.5 地下水質量檢測方法的選擇參見附錄B ，使用前應按照 GB/T 27025-2008 中5.4的要求，進行有效確認和驗證。

6、地下水質量評價

6. 1 地下水質量評價應以地下水質量檢測資料為基礎。

6.2 地下水質量單指標評價，按指標值所在的限值范圍確定地下水質量類別，指標限值相同時，從優不從劣。

示例： 揮發性盼類 類限值均為 0.001 mg/L ，若質量分析結果為 0.001 mg/L 時，應定為 Ⅰ類，不定為Ⅱ類。

6.3 地下水質量綜合評價，按單指標評價結果最差的類別確定，並指出最差類別的指標。

示例： 某地下水樣氯化物含量 400 mg/L ，囚氯乙烯含量 350 08g/L ，這兩個指標屬Ⅴ類，其餘指標均低於Ⅴ類。則該地下水質量綜合類別定為Ⅴ類， Ⅴ類指標為氯離子和四氯乙烯。

地下水質量標准(gb/t 14848-2017)2

地下水 - 水系統

地下水雖然埋藏於地下，難以用肉眼觀察，但它象地表上河流湖泊一樣，存在集水區域，在同一集水區域內的地下水流，構成相對獨立的地下水流系統。

地下水域

地下水域就是地下水流系統的集水區域。它與地表水的流域亦存在明顯區別，地表水的流動主要受地形控制，其流域范圍以地形分水嶺為界，主要表現為平面形態；而地下水域則要受岩性地質構造控制，並以地下的隔水邊界及水流系統之間的分水界面為界，往往涉及很大深度，表現為立體的集水空間。

如以人類歷史時期來衡量，地表水流域范圍很少變動或變動極其緩慢，而地下水域范圍的變化則要快速得多，尤其是在大量開采地下水或人工大規模排水的條件下，往往引起地下水流系統發生劫奪，促使地下水域范圍產生劇變。

通常，每一個地下水域在地表上均存在相應的補給區與排泄區，其中補給區由於地表水不斷地滲入地下，地面常呈現乾旱缺水狀態；而在排泄區則由於地下水的流出，增加了地面上的水量，因而呈現相對濕潤的狀態。如果地下水在排泄區以泉的形式排泄，則可稱這個地下水域為泉域。

地下水 - 過度使用

一些地區（如中國的華北平原等地，台灣的雲嘉南一帶）以地下水作為工業、農業、養殖漁業和生活用水的主要來源，這些地區過量開采地下水，造成地層下陷，某些沿海地區還造成海水滲入，造成地下水咸化。

此外，過度使用地下水造成地下水位下降，會使河水斷流，水源枯竭，甚至造成地裂縫，以及地下水污染、土壤鹽漬化、濕地消失，植被退化，土地沙化，且造成土地防洪以及調節的功能喪失等環境問題。地下水資源比地表水容易受到污染而又難以恢復，所以要保護地下水資源。

地下水 - 環境問題

由於過量的開采和不合理的利用地下水，常常造成地下水位嚴重下降，形成大面積的地下水下降漏斗，在地下水用量集中的'城市地區，還會引起地面沉降。此外工業廢水與生活污水的大量入滲，常常嚴重地污染地下水源，危及地下水資源。

地面沉降

地下水資源的開發利用普遍，開采強度提高，由於開采格局不合理，因抽取地下水而引發的地面沉降。

岩溶塌陷

大規模集中開采地下水以及礦山排水等，造成地面塌陷頻繁發生。據不完全統計，中國23個省（自治區、直轄市）發生岩溶塌陷1400多例，塌坑總數超過4萬個，給國民經濟建設和人民生命財產帶來嚴重威脅。2003年8月4日，廣東陽春市岩溶塌陷造成6棟民房倒塌、2人傷亡、80多戶400多人受災；2000年4月6日武漢洪山區岩溶塌陷造成4幢民房倒塌，150多戶900多人受災；20世紀80年代，山東泰安岩溶塌陷造成京滬鐵路一度中斷、長期減速慢行；貴昆鐵路因岩溶塌陷發生列車顛覆事件 。

海水入侵

在環渤海地區、長江三角洲的部分沿海城市和南方沿海地區，由於過量開采地下水引起不同程度的海水入侵，呈現從點狀入侵向面狀入侵的發展趨勢。海水入侵使地下水產生不同程度的咸化，造成當地群眾飲水困難，土地發生鹽漬化。

水質污染

城市與工業「三廢」不合理或不達標排放量的迅速增加，農牧區農葯、化肥的大量使用，導致地下水污染日益嚴重，呈現由點到面、由淺到深、由城市到農村的擴展趨勢。據新華網報道，有關部門對118個城市連續監測數據顯示，約有64%的城市地下水遭受嚴重污染，33%的地下水受到輕度污染，基本清潔的城市地下水只有3%。

2012年5月11日，中國國土資源部《2011中國國土資源公報》面向社會發布，公報顯示中國城市地下水較差、極差級比例已經過半，全國地下水質量狀況不容樂觀。

公報對中國200個城市開展地下水水質監測。在4700多個水質監測點上進行的取樣測試分析結果表明，水質呈優良級的佔全部監測點的11%；水質呈良好級不足三成；水質呈較差級的超過四成；水質呈較差－極差級的佔55%。總體來講，全國地下水水質變化以穩定為主，呈變好趨勢和變差趨勢的監測點比例相當。地下水質呈變好趨勢的城市主要分布在四川、貴州、西藏、內蒙古、廣東等地的部分城市。

地下水質量標准(gb/t 14848-2017)3

打井怎麼測有沒有地下水？

根據「背、向斜」的原理；斷層是難以取水的，斷層面脆弱並有裂痕，水會下滲，自然而然，不論怎麼打井，它是不會上涌的；「背斜」呈「凸」型，中間的岩石較硬而且高出平均厚度，這樣的地點挖井，也是徒勞無益。

「背斜」山體的植被較稀，而苔蘚類植被一般較為豐富。向斜」呈「凹」型，顯然地，水滲入岩石底部，而從這上方打井，效果較好，不但工作量較少，而且水源不斷。

(4)地下水質分析方法目錄擴展閱讀

適應不同的地層條件﹐發展了斜井和水平的井。為了增大井的出水量﹐後來又出現了將水平的濾水管與豎向井筒結合起來的輻射井。這種井的主井筒直徑可達數米﹐水平濾水管長數十米到一百多米﹐宜於開采埋藏淺﹑厚度小的鬆散的或半膠結的含水層﹐也可用於截取河岸及河床下的潛流。

機器打井的話，打井時都要往裡注水，在打井的時候泥漿就會從打井管里冒出，如果打到下面有水，泥漿就會減少，水就會增多，有時就會變成渾水出來，說明打到水了，如果一直是多的泥漿說明還沒打到水，只有住下打，打到機子很難下了，自己再決定是否換一個地方。

㈤ 水文分析法

地下水水文分析法是仿照陸地水文學的測流分析，計算地下水補給量的一種方法。其基本原理是水循環理論（徐恆力等，2001）：一個完整的地下水系統，無論補給方式多麼復雜，補給量總會轉化為地下水的徑流量，在天然狀態下，地下水徑流必定會轉化為地表水，即有總排泄量=總徑流量=總補給量。若已知地下水的總徑流量或總排泄量，由此可推算出地下水的補給量。

地下水水文分析法主要通過地下水測流、泉流量統計或基流分割等方法，或直接統計全區的地下總徑流量或總排泄量，作為評價區的資源量；或先獲得地下水的徑流模數，然後以徑流模數乘以評價總面積得到地下總徑流量。

水文分析法的適用條件：在天然狀態下（沒有開采干擾），地下水補給量全部轉化為地下水的徑流量或排泄量。

（一）徑流模數

在天然條件下，地下水系統的總排泄量或總徑流量由系統各處的補給量轉化而來，地下水徑流量的大小與匯水面積成正比，因此地下水系統的總徑流量與匯水面積的比值被定義為地下水徑流模數，數學表達式為

M_g=Q/F或Q=M_g·F （3-36）

式中：M_g為地下水徑流模數（m³·s^-1·km^-2）；Q為地下水徑流量（m³·s^-1）；F為匯水面積（km²）。

（二）徑流模數的測定方法

1.地下水測流法

在岩溶發育的地區，地下水數量大部分集中於寬大岩溶裂隙，在管道中形成暗河，而管道外的水量甚微。因此，可以選擇暗河幹流或某一級支流的天窗或暗河出口測定地下水流量，同時確定測點所控制的地下水流域的面積，採用式（3-36）計算出控制流域的地下徑流模數。如此，選擇幾個代表性的暗河獲取地下徑流模數，然後推廣到整個地下水系統，根據式（3-36）即可得到地下水總徑流量。

2.泉流量法

在全排型的泉域，可以根據泉流量和相應的匯水面積，求得地下徑流模數。在實際應用中，可以選擇流域內具有代表性的幾個泉域進行計算，然後推廣到整個流域，求得總徑流量。

3.基流分割法

在地下水補給常年性河流的地區，在枯水期河水流量幾乎全部由地下水補給維持，這時的河水流量被稱為基流量。在天然條件下，地下水的總補給量等於總排泄量。因此在地下水補給量全部排入河流的地區，把河流流量過程線上的基流量分割出來，作為測點控制流域范圍內地下水的補給量。在實際應用時，可以選擇代表性的河段根據基流量與測點所控匯水面積，求得徑流模數，然後推廣到整個流域，求得總徑流量。關於基流分割的具體方法在本節討論地表水與地下水相互轉化量計算方法部分已詳細介紹，這里不再重復。

利用基流分割法評價地下水補給資源量的前提包括：①天然狀態下，在較長的水文周期內，地下水的總補給=地下水的總排泄；②地下水的補給量全部轉化為向河流的排泄量。如果在徑流過程中存在天然或人工排泄（如蒸發、開采等），則需要根據實際排泄情況修正分割結果。該方法多用於山區地下水資源量評價，往往將出山口的河流基流量作為山區地下水的補給量，顯然，若存在山區向平原的地下徑流量或山區地下水的大量開采利用，則該評價量偏於保守。在平原區，往往由於潛水蒸發、人工開采、地下水與地表水的頻繁轉化、地表水的大量引灌等因素，使得該方法難以有效利用，而多用於評價地表水與地下水的相互轉化。

㈥ 水文地質分析的方法有哪些

水質分析又稱水化學分析。即用化學和物理方法測定水中各種化學成分的含量。水質分析分為簡分析、全分析和專項分析三種。簡分析在野外進行，分析項目少，但要求快而及時，適用於初步了解大面積范圍內各含水層中地下水的主要化學成分專項分析的項目根據具體任務的需要而定，如進行水化學找礦時，用高精度光譜儀著重分析所尋找的某些金屬離子。進行水的放射性測定時，則著重分析某些放射性元素，等等。
①簡分析，其目的是一般地了解地下水的物理性質和化學成分。分析項目常為：溫度、色度、嗅、味及濁度及Ca2+、Mg2+、K+、Na+、CO卲、HCO婣、Cl-、SO厈、總硬度、溶解性總固體、游離二氧化碳、pH值等。②全分析，其目的是詳細地了解地下水的物理性質和化學成分，除簡分析項目外,增加Fe3+、Fe2+、NH嬃、Al3+、NO婣、NO娛、F-、Br-、I-、暫時硬度、永久硬度、化學需氧量、侵蝕性二氧化碳、硅酸、硼等。③專門分析，根據專門任務的目的與要求，對地下水中某些組分進行的分析。為水文地球化學目的檢測銅、鉛、鋅、鐵、錳、鎳、鈷等微量金屬組分，1H、3H、18O、14C等同位素及溶解和逸出的氧、氮、一氧化碳、二氧化碳、甲烷、硫化氫、氬、氦等氣體或稀有氣體成分；為毒理學目的檢測汞、鎘、鉻、砷、硒、氰化物、揮發酚類、苯並（α ）芘、三氯甲烷、四氯化碳、有機氯、有機磷、總α 及總β；為細菌學目的檢測總大腸菌群、細菌總數。。。。

㈦ 地下水污染風險評價方法

1.3.2.1 地下水脆弱性與污染風險的概念

地下水脆弱性指由於自然條件變化或人類活動影響，地下水遭受破壞的趨向和可能性，它反映了地下水對自然和（或）人類活動影響的應付能力，地下水脆弱性一般分為固有脆弱性和特殊脆弱性。

地下水污染風險是指地下水受到污染的概率及污染預期損害程度的疊加。它表示含水層中地下水由於地表的直接活動造成污染的概率。這種污染是基於地下水的用途而制定的一系列標准而言。當污染指標超過該地下水用途所規定的指標時，視其為污染。合並地下水污染源災害分級圖和地下水固有脆弱性圖來代替地下水污染的概率，用地下水價值圖來代替地下水污染的預期損害性。因此，地下水污染風險性高是指高價值的地下水資源受到災害性高的污染源的污染。

1.3.2.2 地下水脆弱性及污染風險影響因素

地下水系統是個開放系統，系統變化除了受到含水層系統和地下水流動系統的影響，還受到地表狀況、大氣、土壤、包氣帶等過程的影響。表1.1詳細列出了可能影響地下水脆弱性各類影響因素。

地下水污染風險影響因素除了表1.1中所列，還包括污染源的各種特徵，如污染源種類、排放方式、排放量、特徵污染物類別和性質、排放規模以及防護措施等。

表1.1 地下水脆弱性影響因素表

1.3.2.3 地下水脆弱性評價方法

地下水脆弱性的研究程度較高，評價方法較為成熟，目前國內外已有的評價方法主要有迭置指數法、過程模擬法、統計方法、模糊數學方法以及各種方法的綜合等，具體信息見表1.2。

迭置指數法是通過選取的評價參數的分指數進行疊加，形成一個反映脆弱性程度的綜合指數，包括指標、權重、值域和分級。它又分為水文地質背景參數法（HCS）和參數系統法，後者又包括矩陣系統（MS）、標定系統（RS）和計點系統模型（PCSM）。

表1.2 地下水脆弱性評價的主要方法表

國外對地下水脆弱性評價採取的模型主要包括：DRASTIC（Aller et al.，1987）、GOD（Foster，1987）、SINTACS（Civita，1993）、ISIS（Civita and De Regibus，1995）、Legrand、SEEPAGE（Gogu，2000）等。針對岩溶含水層的脆弱性評價模型有 GLA 法（Holting et al.，1995）、EPIK（Doerfliger et al.，1997）、PI（Goldscheider，2005）等。

目前，DRASTIC模型應用最為廣泛（表1.3）。它假設污染物由地表起經土壤層、包氣帶進入含水層，污染物隨降雨入滲到地下水中，污染物隨水流動。DRASTIC 模型由7個水文地質評價參數組成，分別為：含水層埋深（D）、凈補給量（R）、含水層介質（A）、土壤介質（S）、地形坡度（T）、包氣帶介質的影響（I）及水力傳導系數（C）。模型中每個指標都分成幾個區段（對於連續變數）或幾種主要介質類型（對於文字描述性指標），每個區段根據其在指標內的相對重要性賦予評分，評分范圍為1～10分。每個指標根據其對脆弱性影響重要性賦予相應權重，最後脆弱性指數為7個指標的加權綜合，記為DI，值越高，地下水脆弱性越高，反之脆弱性越低。

DI＝D_RD_W+R_RR_W+A_RA_W+S_RS_W+T_RT_W+I_RI_W+C_RC_W（1.2）

式中：R——指標值；

W——指標的權重。

該模型通過增減指標的改進模型應用於美國各地、加拿大、南非、歐共體的各地潛水和承壓水脆弱性評價。從表1.4中可看出，許多學者多將土地利用類型指標納入評價指標體系中，並取得了更加客觀的評價結果。不同的土地利用類型對於污染物進入到含水層的影響作用是不同的，它可以改變污染物的種類、數量和污染物進入含水層路徑的長度和途徑。

表1.3DRASTIC模型及農葯DRASTIC模型中各指標權重表

（據Aller et al.，1987）

表1.4 地下水污染風險定義的發展歷程表

國內研究者根據不同地區自然屬性特徵和污染物特徵提出了3～11個不等的指標，採用不同的方法對權重加以優化，然後藉助GIS技術或模糊數學方法進行地下水脆弱性分區。

過程模擬法是在水分和污染物運移模型基礎上，建立一個脆弱性評價數學公式，將各評價因子定量化後，得出區域脆弱性綜合指數。過程模擬法研究地下水脆弱性，不僅可以告訴決策者哪裡可能會發生污染，而且會表明為什麼會發生污染，什麼時間可能發生污染，從污染機理上研究了污染物對於地下水系統影響程度和過程。認識地下水的來源和運動是過程模擬法研究地下水本質脆弱性的重點，關注污染物的來源、運移和轉化是特殊脆弱性的評價重點。

統計方法是通過對已有的地下水污染信息和資料進行數理統計分析，確定地下水脆弱評價因子並用分析方程表示出來，把已賦值的各評價因子放入方程中計算，然後根據其結果進行脆弱性分析。利用統計方法解決非點源的地下水脆弱性在近幾年中研究很多，邏輯衰減和貝葉斯方法是最常用的方法。常用的模型包括邏輯回歸分析、線性回歸分析法、克里格方法、實證權重法。目前統計法不如迭置指數法和過程模擬法應用廣泛。

總的來說，國內外對地下水污染風險評價採用的主要方法是基於地下水脆弱性評價，在其基礎上，增加諸如土地利用狀況、污染源分布、污染源危害分級、地下水社會經濟價值、開采井的集水范圍等相關指標。但總體上，缺乏系統的地下水污染風險評價方法與參數體系。地下水污染風險不僅沒有一個公認的定義，而且地下水污染風險評價所涉及的評價內容和方法在不斷地探索、深入，但遠遠沒有完善，更沒有形成規范性的技術體系。

1.3.2.4 地下水污染風險評價方法

最初脆弱性研究只關注地下水系統的固有脆弱性或者叫易污性，隨著研究的深入，人們關注的焦點轉向了地下水系統抵禦污染源荷載的脆弱性，稱為特殊脆弱性。特殊脆弱性對污染源荷載比較敏感，污染源的輕微變化就能導致系統的變化；特殊脆弱性一般表現為污染源荷載作用下系統所遭受損失的大小或程度；特殊脆弱性與人類活動關系密切，人類的各種排污活動增加了自然系統的特殊脆弱性，相反減排和環境保護措施則會減小對自然系統的擾動。目前，國內外學者關於脆弱性的研究主要集中在3個方面：系統固有脆弱性的研究、系統特殊脆弱性研究和區域災害脆弱性研究。關於地下水污染風險國際上還沒有形成統一的定義，其發展歷程見表1.4。

針對地下水系統，污染源荷載是指點源、面源等各種污染源對地下水造成污染的可能性和危害後果的嚴重性，影響污染源荷載的主要因素有污染源的量、排放或泄漏位置、污染源的類型、毒性、開采井的位置、開采層位，以及污染物在土壤和地下水中的遷移轉化特徵等。污染源荷載的大小反映污染源對地下水造成污染的可能性大小。

存在的主要問題：地下水污染風險評價是近十年來才成為的一個正式的概念，而且至今沒有一個公認的定義。地下水污染風險評價所涉及的評價內容在不斷地探索、深入，但遠遠沒有完善，更沒有形成規范性的技術體系；而且地下水污染風險評價一般是建立在地下水脆弱性評價的基礎上，這樣所評價的地下水污染風險往往只是在空間層面上，而對於時間上的風險評價往往很少提及。

可見，地下水污染風險評價所涉及內容及技術體系的完善化、規范化及地下水污染風險在時間層面的評價是地下水污染風險評價可能的發展方向。

㈧ 地下水水質評價與預測

一、地下水水質評價

地下水水質評價是地下水資源評價的重要組成部分，只有水質符合要求的地下水才是可以利用的地下水資源。地下水水質評價的核心是評價模型的建立和運行。地下水水質評價的方法很多，大體可分為以下幾類：綜合指數法、模糊數學法、灰色系統法、物元分析法、人工神經網路評價法等。不同的評價方法各有所長，每一種方法均有一定的適用條件，為了獲得較為准確的評價結果，系統提供了目前應用較廣的水質指數評價、模糊綜合評判和人工神經網路評價三種方法進行計算與比較，並結合GIS技術得到地下水水質的空間變化規律。

（一）指數評價法

該評價方法以我國現行的《地下水質量標准》（GB/T14848—93）為依據，包括單項評價和綜合評價法，單項評價採用單因子評價法，按《地下水質量標准》所列分類指標，劃分為五類，不同類別標准相同時，從優不從劣。綜合評價法按下式計算綜合評價分值F。

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式中：F為各單項組分評分值F_i的平均值；F_max為單項組分評價分值F_i中的最大值；n為參評項數。

該評價方法的優點是數學過程簡捷、運算方便、物理概念清晰，存在的問題是描述環境質量的非連續性和過於突出最大污染因子的作用。

（二）模糊綜合評價法

應用模糊數學對水質進行綜合評價的基本思想是：由實測值建立各因子指標對各級標準的隸屬度集，形成隸屬度矩陣，再把因子的權重集與隸屬度矩陣相乘，得到模糊積，獲得一個綜合評判集。綜合評判集表徵水質對各級標准水質的隸屬程度，反映了綜合水質級別的模糊性。從理論上講，模糊綜合評價法由於體現了水體環境中客觀存在的模糊性和不確定性，符合客觀規律，合理性更強。但評價過程較復雜，需要解決好權重的合理分配。該方法的評價過程為：

1.計算評價因子隸屬度

用線形隸屬函數確定各評價因子對各級水的隸屬度的計算公式如下：

j=1級水時：

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j=2,3,4級水時：

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j=5級水時：

松嫩平原地下水資源及其環境問題調查評價

式中：Y為各因子分別屬於各級水的隸屬度；X 為各因子的實測濃度；S_i,j,S_i,j+1,S_i,j-1為評價因子的各級水質標准。

2.模糊關系R矩陣

通過隸屬函數的計算，求出單項指標對於各級別水的隸屬度，得到矩陣R:

松嫩平原地下水資源及其環境問題調查評價

3.評價因子權重的計算

權重就是各評價因子對總體污染物影響程度的貢獻及對人體影響效應的比重。對某種污染物濃度的分級標准S_i可以取其各級標准平均值：Si＝∑ S_j/m，對於某些在水中含量越高表明水質愈差的評價因子，其權重公式為：W_i= X_i/S_i；對於某些在水中含量越高表明水質愈好的評價因子，其權重公式為：W_i= S_i/X_i。

應用該方法時，對各項水質指標（或組分）目前常用的權重處理方法作了適當改進，即在確定各項水質指標（組分）的權重（W_i）時，除考慮某一組分的超標程度外，同時考慮了該項組分對人體健康的危害程度。對人體健康危害相對較小的常規組分及TDS、硬度和鐵（錳）等，在常規方法獲得的相對權值基礎上，乘以「0.6」的修正系數；而對人體健康危害較大的組分（如氟、氨、硝酸根、亞硝酸根、磷及汞、鉻、酚等）則乘以「1.0」系數。然後再用修正後的相對權重進行歸一化的權重計算。這種做法減少了對人體危害性較小組分在決定水質級別中的作用，更符合本區當前各質量級別地下水的使用現狀。

權重進行歸一化處理公式為：－_iW=W_i/∑W_i，∑W_i=1，從而得到權重矩陣A，它是一行n列矩陣（n為參加評判的因子數）。

4.綜合評價

模糊數學綜合評價是通過模糊關系矩陣R 和權重矩陣A 的復合運算而進行的評價。實際是對各項評價因子進行加和合成，用數學式表示為：B=A·R。

其中B是以隸屬度表示的水質級別模糊評價向量（行矩陣），由模糊矩陣R 和A 的復合運算得到，系統採用相乘求和的演算法進行運算。

（三）BP神經網路評價法

人工神經網路是一種由大量處理單元組成的非線性自適應的動力學系統，具有學習、聯想、容錯和抗干擾功能。應用人工神經網路評價水質，首先將水質標准作為「學習樣本」，經過自適應、自組織的多次訓練後，網路具有了對學習樣本的記憶能力，然後將實測資料輸入網路系統，由已掌握知識信息的網路對它們進行評價。傳統的神經網路方法都是對所有評價因子以同樣的標准進行處理，體現不出各評價因子對環境和人體影響的差異，而且往往因為某個評價因子的數值過大而導致總體的評價水質較差。因此，從實用的角度，在傳統神經網路模擬地下水水質評價因子與地下水水質級別間的非線性關系的基礎上，對評價因子進行了分組，進行水質評價。

1.BP神經網路模型概述

地下水環境質量評價所採用的神經網路的拓撲結果如圖13—2所示。它是由一個輸入層、一個隱層和一個輸出層構成的三層網路結構。輸入層接受外界信息，輸出層則對輸入信息進行判別和決策；隱層用來儲存知識。層與層之間的神經元（節點）單方向互聯，其聯接程度用權值表示，並通過學習來調節其值。該神經網路在學習過程中由正向傳播和反向傳播兩部分組成。正向傳播是數據由輸入層經隱層處理傳向輸出層；反向傳播是誤差信號從輸出層向輸入層傳播並沿途調整各層聯接權值和各層神經元的閾值，以使誤差信號不斷減小，通常採用Sigmoid函數作為神經元的激發函數。Sigmoid函數為：

圖13—2 網路模型結構示意圖

如果正向傳播的輸出與給定的期望輸出模式有較大的誤差而不滿足精度要求的時候，就轉入誤差反向傳播過程，將誤差沿原來的聯接通路返回，通過修改各層神經元的聯系權和閾值使誤差減小，然後再轉向正向傳播過程，隨著模式正向傳播和誤差反向傳播的反復交替，網路得到了記憶訓練，當網路的全局誤差小於給定值後，訓練終止，即可得到收斂的網路和相應穩定的權值和閾值。利用這個收斂的網路可以完成實際的模式識別任務。

2.教師樣本以及模型各層節點數目的確定

依據GB/T14848—93，地下水質量分類標準的Ⅳ類與Ⅴ類水標準的界值是同一數值，該標准規定小於等於該值為Ⅳ類水，大於該值為Ⅴ類水。而水環境質量標準的劃分一般都是指一個濃度區間。為了符合評價的要求，按照一些文章提出的方法來確定分級代表值：Ⅰ類水的標准界值作為Ⅰ類水的分級代表值，Ⅱ類水的分級代表值為Ⅰ類水和Ⅱ類水標准界值的中值，其餘依次類推，將Ⅴ類水（Ⅳ類）的界值作為Ⅴ類水的分級代表值。具體見表13—1。

表13—1 BP神經網路的教師樣本

續表

輸入層節點數為監測指標的數目，輸出層節點數為1，當預定誤差為0.001、學習效率取0.5時，經過反復試驗計算，確定隱層數為30時，網路的收斂效果較好。

3.水質評價BP模型建立時樣本數據處理

為消除各監測指標特徵之間由於量綱的不同及監測數值大小的差異對計算過程的影響，需對原始數據做規范化處理，選用下述方法，效果較好。

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式中：

為第k樣本的第i個輸入值；x_i,max和x_i,min分別為第i個水質指標的最大值和最小值。

另外，為了消除極值的影響，如果污染水質指標達到Ⅴ類，輸入時就按Ⅴ類水的下限輸入；對於某些小於一類水標准上限濃度1/10的監測數據，輸入時就按一類標准上限的1/10輸入。

4.運行BP神經網路評價程序

鑒於VB.net寫成的神經網路演算法運行速度過慢，同時經過實踐，用C^+＋寫成的神經網路運算速度相對比較快，所以採用混合編程的方法。用C^+＋寫成神經網路程序，然後在VB.net下調用C^+＋程序進行評價。但是為了達到程序運行美觀，讓C^+＋程序在後台運行，從而兼具了VB.net界面可視化和DOS程序運行速度快的優勢。

二、地下水水質預測

進行地下水污染預警，要充分運用各種專家的知識經驗和有效的模型預測手段，在過去地下水環境及其演化趨勢的基礎上，預計未來可能發生的環境影響，綜合考慮地下水環境的自然屬性，判別地下水環境質量狀況。在系統中是利用已知多年地下水水質觀測資料來推算近期地下水水質的動態變化情況。系統提供了兩種預測方法，即時間序列分析與灰色預測。

（一）時間序列分析

地下水水質動態的時間序列分析方法的基本思想是認為地下水水質在隨時間變化的過程中，任一時刻的變化和前期要素的變化有關，利用這種關系建立適當的模型來描述它們變化的規律性，然後利用所建立的模型做出地下水動態未來時刻的預報值估計。用時間序列分析的方法，可以建立多種用於預報的隨機模型，本系統採用指數平滑法進行預測。指數平滑的原理為：當利用過去觀測值的加權平均來預測未來的觀測值時（這個過程稱為平滑），離得越近的觀測值要給以更大的權。而「指數」意味著：按照已有觀測值「老」的程度，其上的權數按指數速度遞減。

指數平滑法具有計算比較簡單，對實際變化比較靈敏，在預測時所需的觀測值不多等特點。這種方法在整個預測過程中，始終不斷地用預測誤差來糾正預測值。基本思路是首先對原始數據（監測值）作處理，處理後的數據稱作「平滑值」。給定一個權系數α（平滑常數），則平滑值由下式得到：

S_t＝α·X_p＋（1—α）·X_t

式中：S_t為平滑值；X_p為新數據；X_t為老數據。

上式表明所求得的平滑值是新老數據的加權組合。計算時，數據處理按幾級分幾次作，常記

、

、

分別為t時刻的第1次、第2次、第3次的平滑值。對經過處理的數據（平滑值）再作適當計算可構成以下非線性預測模型：

Y_t+T=a_t+b_t·T＋c·_tT²

式中：Y_t＋T為t+T時刻預測值；T為以t為起點向未來伸展時刻（t以後模型外推時間）；a_t、b_t、c_t為模型參數，分別代表t時刻的期望值、線性增量、拋物線增量。

其中：

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計算時所使用的原始數據（監測值）為X₁、X₂、X₃……。

為加工後的數據，即t時刻第j次的平滑值。各次平滑後為：

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計算中應注意的問題：

（1）系數a的大小，關繫到計算的合理性，一般a由經驗確定，通常當變化趨勢平衡時，實際值的變化僅受偶然因素的影響，可取小的a值加權；變動不穩定，實際值的變動還受偶然因素之外的變動的影響，則可取較大的a值加權。a值的取值范圍為0～1，即0≤a≤1，當a值接近於零時，表示對過去的實際值作最小的加權，a值接近於1時，表示對現在實際值作最大加權。計算時可參考以下取值原則：

當變數的時間變動較為顯著，宜取較大的a值（a=0.3～0.5），以使近期數據在指數平滑法中發揮較大作用。

當時間序列趨勢較穩定，宜取小的a值（a=0.05～0.2），使各個統計值在指數平滑中具有大小相近的權數。

當時間序列趨勢有較緩的變化時，a可取值0.1～0.4。

（2）後一級平滑值

是通過前一級平滑值

算出的。然而，當t=0時，無前一級平滑值。因此各級初始平滑值

一般憑經驗給出，多採用與其他實際數據比較接近的值或觀測序列中的第一個值。

（二）灰色預測

1982年我國學者鄧聚龍教授提出了灰色系統理論，它把一般系統論、資訊理論、控制論的觀點和方法延伸到社會、經濟、生態等抽象系統，並結合數學方法，發展成為一套解決信息不完備系統即灰色系統的理論和方法。它可以利用連續的灰色微分模型，對系統的發展變化進行全面的觀察分析，並做出預測。灰色系統是指信息不完全、不充分的系統。灰色系統理論中GM（1,1）模型，代表1個變數的一階微方方程，它既是一種動態的數學模型，又是一種連續的數學函數。其根據關聯度收斂原理、生成數、灰導數和灰微方程等論據和方法來建模。建模技巧是利用量化方法將雜亂無章的原始數據列，通過累加生成處理，使之變成有規律的原始數據列，利用生成後的數據列建模，在預測時再通過還原檢驗其誤差。

鑒於地下水質動態變化的復雜性，受諸多因素制約，具有很大的不確定，其實質上就是一個處於動態變化之中的灰色系統，因此可用GM（1,1）建模，建立模型的基本步驟如下：

第1步：對數據序列作一次累加生成，得到：

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第2步：構造累加矩陣B與常數項向量YN，即

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第3步：用最小二乘法解灰參數：

第4步：將灰參數代入時間函數：

第5步：對

（1）求導還原得到：

第6步：計算

與

之差

及相對誤差e（t）

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第7步：誤差校正，以

為原始數據再進行一次灰色預測。

對呈增長趨勢的變化過程，用GM（1,1）都能得到較好的精確度，但有時遇到的變化過程較差的增長趨勢，用一次GM（1,1）得不到滿意的精確度，此時為了得到更好的精確度，常對其進行誤差校正，這就是常說的GM（1,1）改進模型。模型的精確度可通過已知的前n個歷史數據與其相應的n個預測數據比較，若精確度較好，則直接預測下一個未知數據。否則，要進行修正。

為了提高GM（1,1）模型的精度，可採用殘差GM（1,1）模型來進行模型的修正，殘差修正模型可以是生成模型，也可以是還原模型。

還原模型的相應數列為：

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殘差

為：

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是下述模型的數據：

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若通過殘差

建立的GM（1,1）為：

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則

的導數為：

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修正後的模型為：

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㈨ 地下水污染源解析技術

1.3.1.1 地下水污染源識別技術

污染源解析體系的建立，主要是污染源解析方法的建立，自20世紀中期以來，國內外學者對污染物在含水層中的運移、控制、修復進行了大量的研究，隨著正問題研究方法以及理論的成熟，污染源識別的反問題逐漸成為研究的重點。源解析的方法根據研究對象的不同可分為擴散模型（Diffusion Model）和受體模型（Receptor Model）。前者以污染源為研究對象，後者以污染區域為研究對象。由於擴散模型需要預先知道污染源的排放量，進而研究污染物的濃度分布或反應機理，但實際情況中我們往往便於得到污染物現狀分布，而源的分布以及排放信息較難獲得。受體模型通過分析源和受體的理化性質識別可能的污染源和源對受體各成分或各監測點的貢獻。20世紀60年代，國外首先在大氣領域開始了受體模型的研究，形成一套定性、定量的方法解析污染源，這些方法逐漸在土壤及水環境污染源解析中得到廣泛應用。受體模型是相對於正向的擴散模型（源模型）而言，是一個反演未知參數的過程，污染源解析現階段沒有明確統一的定義，簡稱源解析、源識別，環境中各種元素和化合物含量的信息蘊藏著各污染源的特徵信號，根據目標環境中檢測到的信號，利用污染源與環境之間的「輸入-響應」關系，結合實際條件判別、解析與評價污染物的來源、位置、排放強度和時間序列等要素即污染源的識別。

1.3.1.2 污染源解析數值模擬技術

地下水溶質運移反問題的研究起源於研究數理方程反問題，地下水污染源解析反問題求解也從其中借鑒而來，其反演演算法主要有優化-模擬、概率統計等。

從20世紀80年代開始，Wagner（1992）首先在數值模擬基礎上，結合線性規劃與最小二乘法，將數值模擬的污染物濃度以響應矩陣形式嵌入優化模型中，進行地下水污染源的識別；Aral和Guan（2001）運用響應矩陣識別地下水污染源，並證明該方法比運用線性規劃方法更有效；Mahar和 Datta（1997）利用優化地下水監測系統來提高污染源識別的效率，利用監測井獲得的數據運用於非線性優化模型中獲得更精確的污染源預測；Atmadja和Bagtzoglou（2001）總結了污染源識別中的數學方法，將方法歸納為優化法、解析解法及概率統計方法和地學統計法。

Datta和Chakrabarty（2009）採用了模擬模型外部鏈接優化模型的方法識別污染源；Singh（2004）等利用人工神經網路法識別未知的污染源，同時研究了遺傳演算法解二維源解析優化模型；Khalil等（2005）綜合利用4種模擬方法（人工神經網路（ANNS）、支持向量機（SVMS）、投影局部加權回歸（LWPR）、相關向量機（RVMS））建立了相對復雜和耗時的數學模型，模擬地下水中硝酸鹽濃度分布。Wang和Zabaras（2006）利用貝葉斯級數法解對流彌散方程，推導過去某一時間污染物濃度分布，研究了地下水連續滲流的污染來源；Bashi-Azghadi等（2010）利用多目標優化模型——非劣排序遺傳演算法Ⅱ，鏈接到MODFLOW和MT3D模型中進行污染源識別，利用並行支持向量機和人工神經網路識別主要污染物。同時還有眾多學者對地下水污染源位置及排放時間序列進行解析。

國內針對污染源解析的研究不多，多集中在地表水及水力參數識別領域。地下水方面，國內學者運用水動力-水質耦合模型，建立了基於貝葉斯推理的污染物點源識別模型，通過馬爾科夫鏈蒙特卡羅後驗抽樣獲得了污染源位置和強度的後驗概率分布和估計量，較好地處理了模型的不確定性和非線性，在反演結果的可靠性和估計的精度方面採用貝葉斯推理和抽樣方法獲得的反問題的解具有信息量大，能給出環境水力學參數的後驗分布且估計精度高的優點，該方法適用於水文地質條件以及水流運移過程相對復雜的多點源解析。

Sidauruk等（1998）提出一種基於解析解的反演方法，該方法只需要合理的污染濃度序列，可以預測彌散系數、水流流速、污染源濃度、初始位置和污染開始時間，利用參數與濃度對數之間的相關系數，取得參數值，但是由於運算基於解析解，該方法只適用於地層條件簡單的均質含水層。Skaggs和Kabala（1994）在一維飽和均質非穩定流模型中運用TR方法，利用復雜的污染物濃度序列，在其他條件未知的情況下，開展源解析工作，指出該方法對數據四捨五入的誤差並不敏感，但精度受污染羽測量誤差影響明顯。

1.3.1.3 污染源解析多元統計法

多元統計方法從統計數據中分析各水質點潛在相關關系，結合實際條件揭露水文地質條件，在污染源解析應用中，無須事先知道污染物源成分譜，適用於水文地質條件簡單，觀測數據量較大，污染源和污染種類相對較少的地區，其優點是運用簡便，可廣泛應用統計分析軟體進行計算，在實際應用中，多元統計方法只能識別5～8個污染源。

（1）因子分析法

因子分析（Factor Analysis，FA）是研究相關陣或協方差陣的內部依賴關系，它將多個變數綜合為少數幾個因子，以再現原始變數與因子之間的相關關系。FA法使用簡單，不需要研究地區優先源的監測數據，在缺乏污染源成分譜的情況下仍可解析，並可廣泛使用統計軟體處理數據。其不足之處在於需要輸入大量數據，而且只能得到各類元素對主因子的相對貢獻百分比。

（2）主成分分析法

主成分分析方法（Principal Component Analysis，PCA）是常用的數據降維方法，應用於多變數大樣本的統計分析中。該方法是對所收集的資料作全面的分析，減少分析指標的同時，盡量減少原指標包含信息的損失，把多個變數（指標）化為少數幾個可以反映原來多個變數的大部分信息的綜合指標。

（3）聚類分析法

聚類分析又稱群分析（Cluster Analysis，CA），它是研究（對樣品或指標）分類問題的一種多元統計方法，即把一些相似程度較大的樣品（或指標）聚合為一類，把另一些彼此之間相似程度較大的樣品（或指標）聚合為另一類。根據分類對象不同，可分為對樣品分類的Q型聚類分析和對指標分類的R型聚類分析兩種類型。聚類分析可用SPSS軟體直接實現，在水質時空變異、水化學類型分區中得到廣泛的應用。

（4）矩陣數據分解法

利用矩陣分解來解決實際問題的分析方法很多，如主成分分析（PCA）、獨立分量分析（ICA）、奇異值分解（SVD）、矢量量化（VQ）、因子分析（FA）等。在所有這些方法中，原始的大矩陣被近似分解為低秩的V＝WH形式。正定矩陣分解法（Positive Matrix Factorization，PMF）、非負矩陣分解法（Non-negative Matrix Factorization，NMF）和非負約束因子分析（Factor Analysis with Non-negative Constraints，FA-NNC）是在矩陣中所有元素均為非負數約束條件之下的矩陣分解方法，三者在求解過程中對因子載荷和因子得分均做非負約束，使得因子載荷和因子得分具有可解釋性和明確的物理意義。

（5）混合多元統計法

目前應用的混合多元統計法主要有因子分析與多元線性回歸相結合，因子分析法與化學質量平衡法相結合，因子分析、化學質量平衡法與多元線性回歸3種方法相結合，以上幾種方法也可以和聚類分析或GIS相結合以提高分析結果的准確性。其中因子分析與多元線性回歸結合在水和沉積物污染源的辨析中有著非常廣泛的應用。

1.3.1.4 污染源解析化學質量平衡法

化學質量平衡法（CMB）於1972年由Miller等（1972）第一次提出。CMB法在大氣領域的應用已趨於成熟，美國EPA開發了一系列CMB模型，並得到廣泛的應用。CMB法是基於質量守恆的方法，利用源和受體化學組成的監測數據建立質量平衡模型以定量計算各污染源對地下水中污染物濃度的貢獻率。CMB方法的應用必須滿足幾點假設條件：①特徵污染物成分從源到匯不發生化學反應；②化學物質之間不發生反應；③對受體有明顯貢獻的源均被納入模型；④與不同源的成分譜線性無關；⑤測量誤差是隨機誤差且符合正態分布。主要利用污染源組分濃度與采樣點數據中各污染組分的濃度求線性和，構成一組線性方程，計算各污染源對取樣點的貢獻率。

設通過采樣分析檢測點處成分i的濃度為X_i（mg/L），總共有j個污染源排放點，各排放點處i污染物濃度為C_ij，各排放點處成分i對最終監測點處的貢獻百分比為P_ij，則

地下水型飲用水水源地保護與管理：以吳忠市金積水源地為例

式中：i——檢測點處各不同組分數；

j——污染源的個數；

X_i——檢測點測得的成分i的濃度值；

C_ij——污染源j點處i組分的濃度；

P_ij——各j污染源對檢測點處i成分的貢獻率。

根據選擇測定的組分可建立i個方程，當i≥j，聯立方程組原則上可求出P_ij，確定各污染源的貢獻率識別主要污染源。

地下水中污染物的遷移轉化是一個復雜而長期的過程，CMB法是否適合運用於地下水污染源解析還需要進一步的研究和探討。

1.3.1.5 解析法與GIS相結合法

各種解析方法能夠與GIS相結合，從時空上反映刻畫污染過程，並為解析提供數據和圖像；GIS最初主要應用於空間分析、顯示和制圖。利用GIS軟體的空間分析功能，分析地下水水質組分空間分布狀況，繪制等值線圖，直觀地反映污染源與地下水水質的相關關系。國內外學者運用GIS技術和多元統計方法對表面水污染進行空間分析及源解析。Ouyang等（2006）分析了表面水水質的季節變化，並根據不同季節找到影響水質的重要因子。Zhou F等（2007）結合多元分析方法及地理信息系統（GIS），對香港東部海灣海水污染的時空分布特徵進行研究，並進行了污染源識別工作，對數據進行預處理，利用聚類分析以及主成分分析減小了數據測量誤差，確定了特徵污染物以及各污染物主要來源。

1.3.1.6 定性及半定量方法

定性及半定量方法主要應用於 PAHs（多環芳烴）解析，迄今已發現的200 余種PAHs中有相當部分具有致癌性和致突變性（Christensen et al.，2007），PAHs主要通過大氣沉降、城市污水和工業廢水的排放、石油的溢漏等途徑進入地表水和地下水，從而導致飲用水水源污染。PAHs 是目前水環境中致癌化學物質中最大的一類（Mnzie et al.，1992）。因此，對環芳烴來源進行解析，進行地下水污染防控也是研究的重點。