本发明提供一种地下水污染监测网多目标优化方法，主要包括地下水数值模拟、地下水脆弱性评价、监测网优化模型的建立及优化模型的求解四个步骤，方法核心是建立以监测井数量最少、监测到污染物浓度最大、监测到的区域脆弱性分值最大为目标的多目标优化模型，通过算法求解优化模型，综合考虑质量误差与监测网井数的关系，确定监测网井数与位置。本发明能够根据地下水污染现状和易污性情况优化监测网，使优化后的监测网能监测到污染最严重及最容易受到污染的区域，为地下水监测预警提供决策支持。
1.一种地下水污染监测网多目标优化方法，其特征在于，包括：
S1：根据年鉴、钻孔或野外抽水试验数据、经验值，建立水文地质概念模型，选择特征污染物，进行三维地下水流场和溶质运移模拟，了解特征污染物在工作区地下水中的分布情况及迁移转化过程；
S2：确定工作区脆弱性评价的指标体系，确定各指标的评分及权重，对工作区脆弱性进行评价；
S3：基于地下水脆弱性评价结果，初设工作区监测网，建立工作区污染监测网多目标优化模型；
S4：求解多目标优化模型，结合质量误差分析，优化监测网数量和位置；
根据脆弱性评价结果确定各脆弱性等级区域面积和初设密度，各脆弱性等级区域初设监测井个数不小于该脆弱性等级区域面积和密度的乘积，整合已建监测井和水源井的分布，形成初设监测网络；
步骤S3所述监测网多目标优化模型包括三个目标函数：(1)监测井数量最少；(2)监测到污染物浓度最大；(3)监测到脆弱性分值最大。
2.根据权利要求1所述的地下水污染监测网多目标优化方法，其特征在于，步骤S2包括：S201：根据地下水源地区域的水文地质特点和污染调查结果，建立适用于地下水源地工作区的脆弱性评价的指标体系；
S202：将各指标进行统一量化，建立指标评分规则，按照评分规则对各指标评分；
3.根据权利要求2所述的地下水污染监测网多目标优化方法，其特征在于，步骤S201中所述脆弱性评价的指标体系包括本质脆弱性和特殊脆弱性，所述本质脆弱性包括：地下水埋深、补给量、含水层介质类型、地形坡度和包气带介质，所述特殊脆弱性包括抽水井群影响范围、土地利用类型和污染源。
4.根据权利要求3所述的地下水污染监测网多目标优化方法，其特征在于，所述抽水井群影响范围的划分方法是：用地下水模拟软件分别模拟水源地抽水与不抽水的地下水流场，比较两种情景下流线的流向和流速，用ArcGIS划出两种情景下流向水源地的地下水流场变化区域，抽水相较于不抽水时流线的变化范围面积与范围内井数之比即为抽水井群影响范围。
5.根据权利要求3所述的地下水污染监测网多目标优化方法，其特征在于，步骤S202所述指标评分规则中抽水井群影响范围指标评分由抽水井群影响范围大小和所在位置本质脆弱性决定，首先根据范围大小在1～5内取值，乘以抽水井群影响范围内本质脆弱性最高级对应的系数。
6.根据权利要求2所述的地下水污染监测网多目标优化方法，其特征在于，步骤S202所述指标评分规则中污染源指标评分依据单位面积释放的污染物排放量设置。
7.根据权利要求2所述的地下水污染监测网多目标优化方法，其特征在于，步骤S203所述各个指标权重值采用层次分析法确定。
8.根据权利要求1所述的地下水污染监测网多目标优化方法，其特征在于，所述监测网多目标优化模型的具体公式为：目标函数：
式中：Z1为监测井数量，个；Z2为监测到污染物质量浓度，mg/L；Z3为监测到脆弱性分值；
Qj为第j个分区内监测井位置编号的集合；Xi为二进制决策变量，表示第i个监测井是否选用，值为1此监测井被选用，为0则不选用；Vi为第i个监测井位地下水脆弱性分值；Yi为第i个监测井位地下水污染物质量浓度，mg/L；Nj为第j个分区选用的监测井数，个；Sj为第j个分区面积，km2；Mj为第j个分区地下水脆弱性等级对应的监测井布设密度，个/km2；Nj*第j个分区监测井数量上限，值为大于Si与Mj乘积的最小整数，个；I为所有监测井位置编号集合；J为区域脆弱性分区编号集合。
9.根据权利要求1所述的地下水污染监测网多目标优化方法，其特征在于，步骤S4所述求解多目标优化模型用于得到不同监测井数量条件下最优的监测井位置。
10.根据权利要求9所述的地下水污染监测网多目标优化方法，其特征在于，所述求解多目标优化模型利用NSGA-II进行计算，并在NSGA-II求解结果基础上，结合质量误差分析，确定监测网优化的数量和位置。
11.根据权利要求1所述的地下水污染监测网多目标优化方法，其特征在于，所述水文地质概念模型包括含水层和表层土壤层。
地下水污染监测网多目标优化方法
技术领域
[0001] 本发明属于地下水环境监测领域，具体涉及一种基于地下水易污性和地下水污染现状的地下水污染监测网多目标优化方法。
背景技术
[0002] 地下水是水资源的重要组成部分，并逐渐成为我国重要的饮用水源。然而随着人类活动增加及社会经济生产的快速发展，地下水资源受到污染严重。为保障地下水用水安全，需建立完善的地下水监测网来获取有效的地下水信息。
[0003] 由于地下水具有隐蔽性和埋藏性，且交替程度弱，导致自净能力很低，一旦被污染就难以恢复，且修复成本很高，因此对于地下水污染的预防重于治理，有必要对高污染风险区域进行监测。尤其对于地下水源地的监测体系来说，在了解地下水水质现状的同时，监测污染风险高的区域，可起到监测预警的作用，决策者能通过监测数据及时发现污染趋势，制定有效措施阻止污染物进一步扩散，使污染危害降到最小，大大保障水源地水质安全。
[0004] 目前多数地下水监测网存在空间布局不合理，监测井数量不足或冗余等问题，即使耗费大量财力物力，却无法获取足够完整有效的地下水信息。因此有必要对现有地下水监测网进行优化，以最少的成本建立地下水监测系统来获取充分的监测信息。目前国内外已有大量关于地下水监测网优化方法的研究，包括基于统计学的方法，如水文地质分析法、克里金法、卡尔曼滤波法等，基于地下水模拟的优化方法，以及不同方法的结合，如多目标规划与地质统计学方法结合。
[0005] 这些方法主要依据水文地质条件或者污染物分布情况优化监测网，很少考虑地下水易污性，即地下水污染风险；少量依据污染风险布设监测井的研究却不能定量地确定监测井数量及其位置。因此根据目前的研究难以实现同时考虑污染风险与污染分布时来定量优化监测网数量和位置。
发明内容
[0006] 为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种更加适用于地下水源地的污染监测网多目标优化方法。
[0007] 本发明提供的地下水污染监测网多目标优化方法包括：S1根据年鉴、钻孔或野外抽水试验数据、经验值，建立水文地质概念模型，选择特征污染物，进行三维地下水流场和溶质运移模拟，了解特征污染物在工作区地下水中的分布情况及迁移转化过程；S2确定工作区脆弱性评价的指标体系，确定各指标的评分及权重，对工作区脆弱性进行评价；S3基于地下水脆弱性评价结果，初设工作区监测网，建立工作区污染监测网多目标优化模型；S4求解多目标优化模型，结合质量误差分析，优化监测网数量和位置。
[0008] 与现有技术相比，本发明提供的地下水污染监测网多目标优化方法具有以下有益效果：
[0009] 通过地下水模拟了解分析区域地下水污染状况，通过地下水脆弱性评价划定易污区域，以监测井数量最少，监测到污染物浓度最大，监测到脆弱性分值最大为目标建立多目标优化模型并求解，可实现同时优化所有目标得到监测网数量和位置的优化。通过该方法优化的监测网能监测到污染最严重且最易受到污染的区域，提升了监测数据的有效性和超前性。
附图说明
[0010] 为了更清楚地说明本发明实施例，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
[0011] 图1为本发明实施例提供的地下水污染监测网多目标优化方法的流程图；
[0012] 图2为地下水脆弱性评价的具体流程图。
具体实施方式
[0013] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明作进一步的详细说明。
[0014] 为解决现有优化方法难以在考虑地下水易污性时定量优化监测网的问题，本发明选用多目标优化方法，运用地下水脆弱性来反映地下水易污性，并将地下水脆弱性、污染物浓度作为多目标优化模型中的决策变量，从而实现同时考虑地下水易污性和污染分布，分析多目标优化模型求解结果，定量优化出监测网数量和位置。
[0015] 如图1所示，本发明提供的地下水污染监测网多目标优化方法，包括：
[0016] S1.根据年鉴、钻孔或野外抽水试验数据、经验值，建立水文地质概念模型，选择特征污染物，进行三维地下水流场和溶质运移模拟，了解特征污染物在工作区地下水中的分布情况及迁移转化过程；
[0017] 其中的水文地质概念模型包括含水层和表层土壤层，在一个实施例中，步骤S1中概念模型是将地质层概化为四层，从上至下包括：表层土壤层、孔隙潜水层、孔隙弱承压含水层、孔隙承压含水层，根据污染源排放情况及地下水水质监测数据，选择硝酸盐氮作特征污染物；构建三维地下水数值模型，模拟区域硝酸盐氮的分布情况以及未来迁移转化情况。
[0018] S2.确定工作区脆弱性评价的指标体系，确定各指标的评分及权重，对工作区脆弱性进行评价；
[0019] 如图2所示，该步骤具体包括以下步骤：
[0020] S201：根据地下水源地区域的水文地质特点和污染情况，建立适用于含地下水源地工作区的地下水脆弱性评价指标体系；
[0021] S202：将各指标进行统一量化，建立评分规则，并将各指标情况对照评分规则确定每个指标评分；
[0022] S203：确定每个指标权重；
[0023] S204：对工作区进行地下水脆弱性评价。
[0024] 在一个实施例中，步骤S2中脆弱性评价的指标体系分为本质脆弱性和特殊脆弱性，本质脆弱性包括：地下水埋深、补给量、含水层介质类型、地形坡度和包气带介质，特殊脆弱性包括抽水井群影响范围、土地利用类型和污染源；其中地下水埋深、含水层介质类型等可通过查阅当地地质勘察资料或钻孔方式获取；用地下水模拟软件分别模拟水源地抽水与不抽水的地下水流场，比较两种情景下流线的流向和流速，用ArcGIS划出两种情景下流向水源地的地下水流场变化区域，抽水相较于不抽水时流线的变化范围面积与范围内井数之比即为抽水井群影响范围；土地利用类型通过工作区土地利用类型图解析得到；污染源指标评分依据单位面积释放的污染物排放量设置，污染物排放量根据年鉴、污染源调查所得相关数据计算得到。
[0025] 步骤S2中本质脆弱性指标评分参照DRASTIC方法中指标的评分，特殊脆弱性指标抽水井群影响范围、土地利用类型、污染源评分分级标准如表2。不同土地类型区域设置不同评分；污染源指标根据污染源排放量设置等级分值；抽水井群影响范围指标评分由两部分决定，首先根据范围大小在1～5内取值，再基于本质脆弱性评价结果，乘以抽水井群影响范围内本质脆弱性最高级对应的系数(见表3)，计算公式如下：
[0026] 抽水井群影响范围指标评分＝抽水井群影响范围大小评分×系数
[0027] 表2指标类别与评分标准
[0028]
[0029] 表3不同本质脆弱性等级的系数
[0030]脆弱性等级 低 较低 中 较高 高
系数 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0
[0031] 步骤S2中所述各指标权重的确定采用层次分析法，过程包括：将评价体系分层，地下水脆弱性设为第一层，即目标层；第二次为准则层，包含两个因素，分别是固有脆弱性和特殊脆弱性；第三层是决策层，本层包括固有脆弱性和特殊脆弱性对应的具体指标；构建各层次指标的判断矩阵；根据判断矩阵进行各层次单排序及一致性检验；层次总排序及其一致性检验；决策层各指标权重与所对应准则层的目标权重的乘积即为各指标对地下水脆弱性的权重。
[0032] 运用ArcGIS技术将各指标的评分和权重进行加权，即得工作区的脆弱性评价结果，按评价指数的高低将脆弱性分为低、较低、中等、较高和高五个等级，在ArcGIS软件中对不同等级脆弱性区域采用不同颜色显示，从而呈现出地下水脆弱性分区图。
[0033] S3.基于地下水脆弱性评价结果，初设工作区监测网，建立工作区污染监测网多目标优化模型；
[0034] 在一个实施例中，步骤S3所述初设工作区监测网的方法是，根据脆弱性评价结果确定各脆弱性等级区域面积和初设密度，其中不同脆弱性等级要求的监测井初设密度，列于表4中。该脆弱性等级区域初设监测井个数不小于该等级区域面积和密度的乘积，整合现有监测井6口和34口抽水井，形成60口井的初设监测网络。
[0035] 表4不同脆弱性等级的监测井初设密度
[0036]脆弱性等级 高 较高 中 较低 低
2
M/(个/km) 1/4 1/9 1/16 1/25 1/100
[0037] 步骤S3所述监测网多目标优化模型为：(1)最少监测井数量；(2)监测到污染物浓度最大；(3)监测到脆弱性分值最大。具体公式为：
[0038] 目标函数：
[0039]
[0040]
[0041]
[0042] 约束函数：
[0043]
[0044]
[0045] Xi＝[0，1]，i∈I (7)
[0046] 式中：Z1为监测井数量，个；Z2为监测到污染物质量浓度，mg/L；Z3为监测到脆弱性分值；Qj为第j个分区内监测井位置编号的集合；Xi为二进制决策变量，表示第i个监测井是否选用，值为1此监测井被选用，为0则不选用；Vi为第i个监测井位地下水脆弱性分值；Yi为第i个监测井位地下水污染物质量浓度，mg/L；Nj为第j个分区选用的监测井数，个；Sj为第j个分区面积，km2；Mj为第j个分区地下水脆弱性等级对应的监测井布设密度，个/km2；Nj*第j个分区监测井数量上限，值为大于Sj与Mj乘积的最小整数，个；I为所有监测井位置编号集合；J为区域脆弱性分区编号集合。
[0047] 其中，约束函数Nj*≥Ni≥1，j∈J约束了每个分区内最多和最少的监测井数量，保证了每个分区内有监测井，又不会过于聚集。
[0048] S4.求解多目标优化模型，结合质量误差分析，优化监测网数量和位置。
[0049] 在个实施例中，步骤S4中求解多目标优化模型利用NSGA-II进行计算，计算过程是：首先生成初始种群，读取溶质运移模拟获取的浓度数据和脆弱性评价得到的脆弱性分值用于计算目标函数值，包括监测井数量、监测到的污染物浓度值、监测到的脆弱性分值，根据计算出的目标函数值对相应的种群进行非支配排序和聚焦距离计算，选择、交叉、变异产生下一个子代，合并子代和父代种群，进行NSGA-II的寻优迭代计算，直到达到最大迭代数退出循环，最终得到地下水污染监测网多目标优化设计的Pareto最优解。整个过程通过matlab编程，运行代码实现。
[0050] 其中计算得到Pareto最优解体现了监测井数量与脆弱性分值和硝酸盐浓度的权衡关系，求解结果显示了适宜的监测井数量范围，以及此监测井数量范围内不同监测井数量的最佳监测网布设位置。
[0051] 步骤S4中的质量误差分析过程是：根据NSGA-II求解出的不同监测井数量的最佳监测井布设位置的污染物浓度(例如硝酸盐氮浓度)数据值，采用普通克里格方法插值计算未知结点的浓度值，得到不同监测井数量最优布设方案所对应的污染物空间分布，分别与采用全部井污染物浓度(例如硝酸盐氮浓度)插值得到的污染物总质量比较，计算相应的质量误差，拟合不同监测井数量与质量误差关系，可接受误差范围内对应的监测井数量即为推荐的优化监测井数量。在一个实施例中，经步骤S4中的质量误差分析，当认为15.00％以内是可接受的质量误差时，最优监测井数量为12个，每个分区内至少有一个监测井，监测井主要分布在脆弱性高和硝酸盐氮浓度高的区域，保障了监测目的和精度的同时，与60口井组成的初设监测网相比，监测成本减少了80％。
[0052] 本发明实施例提供的地下水污染监测网多目标优化方法，可以应用于有地下水源地和污染源区域的地下水监测网优化。
[0053] 通过上述实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了详细说明，然而以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
