地球科学进展, 2020, 35(2): 111-123 DOI: 10.11867/j.issn.1001-8166.2020.016

综述与评述

包气带—含水层地下水污染风险评估研究进展

覃荣高,1,3, 邱仁敏1, 黎明,2, 曹广祝1, 王金生3, 仵彦卿4

1.昆明理工大学国土资源与工程学院地球科学系,云南 昆明 650093

2.生态环境部环境工程 评估中心,北京 100012

3.北京师范大学水科学研究院,北京 100875

4.上海交通大学环境科学与工程学院,上海 200240

Review of Study on Groundwater Contamination Risk Assessment in Vadose Zone-Aquifer

Qin Ronggao,1,3, Qiu Renmin1, Li Ming,2, Cao Guangzhu1, Wang Jinsheng3, Wu Yanqing4

1.Department of Earth Sciences, Faculty of Land Resource Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650093, China

2.Appraisal Centre for Environmental and Engineering, Ministry of Ecology and Environment, Beijing 100012, China

3.College of Water Sciences, Beijing Normal University, Beijing 100875, China

4.School of Environmental Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China

通讯作者: 黎明(1979-),女,湖北襄阳人,副研究员,主要从事土壤—地下水污染防治研究. E-mail:liming@acee.org.cn

收稿日期: 2019-09-29   修回日期: 2020-01-02   网络出版日期: 2020-03-18

基金资助: 国家自然科学基金项目“红黏土非饱和带—岩溶非均质含水层地下水污染概率风险分析及其数学模型研究”.  41867031
“岩溶—裂隙含水层地下水重金属迁移机理研究”.  41562012

Corresponding authors: Li Ming (1979-), female, Xiangyang County, Hubei Province, Associate professor. Research areas include prevention of soil and groundwater contamination. E-mail:liming@acee.org.cn

Received: 2019-09-29   Revised: 2020-01-02   Online: 2020-03-18

作者简介 About authors

覃荣高(1982-),男,广西来宾人,副教授,主要从事土壤—地下水污染迁移模拟修复研究.E-mail:qinronggao@126.com

QinRonggao(1982-),male,LaibinCounty,GuangxiProvince,Associateprofessor.Researchareasincluderemediationandsimulationofcontaminanttransportinsoilandgroundwater.E-mail:qinronggao@126.com

摘要

包气带—含水层作为地表水和地下水之间水循环和溶质迁移的重要介质,是地球科学领域中的研究热点。以包气带—含水层中地下水污染风险评估为综述对象,从包气带—含水层地下水污染现状出发,总结了包气带—含水层的污染现状、表征、渗流与溶质迁移及其影响关键参数研究等方面的进展,最后分析包气带—含水层地下水污染风险评估存在的问题及今后的研究方向,指出尤其应重点考虑基于逾渗阈值开展地下水污染风险评估研究。

关键词: 包气带 ; 含水层 ; 逾渗理论 ; 溶质迁移 ; 风险评估

Abstract

The vadose zone-aquifer is an important media for water circulation and solute transport in soil, surface water and groundwater. It is a research hotspot in the field of earth science. In this paper, we took the groundwater contamination risk assessment for the vadose zone-aquifers as the review object. The groundwater contamination status of vadose zone-aquifers was pointed out. The characterization of vadose zone-aquifers, the flow and solute transport as well as the key effect parameters were systematically analyzed and the research progresses were reviewed. Finally, the existing problems in the groundwater contaminant risk assessment under the condition of different scales of vadose zone-aquifers and future research direction were pointed out from the perspective of groundwater contaminant risk assessment. In particular, more attention should be paid to the groundwater contamination risk assessment based on percolation threshold.

Keywords: Vadose zone ; Aquifer ; Percolation theory ; Solute transport ; Risk assessment

PDF (2094KB) 元数据 多维度评价 相关文章 导出 EndNote| Ris| Bibtex  收藏本文

本文引用格式

覃荣高, 邱仁敏, 黎明, 曹广祝, 王金生, 仵彦卿. 包气带—含水层地下水污染风险评估研究进展. 地球科学进展[J], 2020, 35(2): 111-123 DOI:10.11867/j.issn.1001-8166.2020.016

Qin Ronggao, Qiu Renmin, Li Ming, Cao Guangzhu, Wang Jinsheng, Wu Yanqing. Review of Study on Groundwater Contamination Risk Assessment in Vadose Zone-Aquifer. Advances in Earth Science[J], 2020, 35(2): 111-123 DOI:10.11867/j.issn.1001-8166.2020.016

1 引 言

近年来,地下水污染及风险评估研究受到国内外学者的广泛关注[1,2,3,4,5,6,7]。一方面,人类活动产生的各类固体废物(如危废渣库、尾矿库等)、液体废物(如垃圾渗滤液、固废渗滤液等)以及各类危险化学品的储存、输运、加工及处置等过程均存在对土壤和地下水造成污染的风险;尤其是当这些固体废物和液体废物处置不当时很容易造成土壤和地下水污染。另一方面,在我国许多地区地下水往往是重要的饮用水源。而上述污染源和地下水源之间的主要传输介质是包气带及含水层,因此,研究包气带—含水层中的渗流和溶质迁移成为了地下水污染风险评估的关键。污染源与饮用水源之间往往存在3种关系类型:一种是单个污染源下游及周边存在多个饮用水源地,第二种是一个集中水源地上游存在多个污染源场地,第三种就是饮用水源位于受大范围污染的区域含水层。如何准确评估上述3种关系类型的地下水污染风险已经成为地下水科学与工程领域的研究热点及难点。

开展包气带—含水层地下水污染风险评估主要面临几大方面的问题:污染源场地与水源地之间包气带—含水层的非均质性表征问题;污染物迁移过程中的物理反应过程问题;污染物在各含水层中的化学反应及多尺度问题。这三大问题成为了地下水污染风险评估准确与否的关键。对上述问题,国内外学者开展了大量研究,针对包气带—含水层的物理非均质性表征方面主要是基于随机理论[6]、场地尺度示踪[8]、地球物理探测[9]以及细观尺度试验研究[10,11];而针对可能发生的混合和稀释作用及滞留时间问题,主要通过拓扑、熵及混沌对流等理论[12,13,14,15,16,17,18]进行细观尺度表征分析;针对污染物在含水层中的反应迁移,近年来大量研究[13,19,20,21]通过模型方法进行深入分析;而针对不同尺度之间的转换,升尺度(Upscaling)方法成为研究热点[22,23,24,25]。而溶质迁移随机数学模型及模拟成为解决地下水科学与工程领域从非均质性表征到人类健康风险评估的一个非常重要的方法[6]。国际著名水文学期刊Water Resources Research于2016年刊出了随机地下水文学从理论到应用的专题讨论[26],系统总结了当前场地非均质随机表征方法主要有:水文地球物理、现场试验、地统计反演及沉积相和沉积结构特征,其中包气带—含水层中高渗透性区域的连通性和低渗透性区等非均质性的存在均对地下水污染风险评估的准确性产生影响。

综上所述,开展包气带—含水层地下水污染风险评估研究对地下水污染监测、评价、控制、管理及修复至关重要,因此,本文从包气带—含水层地下水污染现状出发,针对当前地下水污染风险评估过程主要面临的三大问题,从包气带—非均质含水层的非均质性表征、渗流及溶质迁移及其影响关键参数、包气带—含水层污染风险评估研究等三大方面综述其研究进展,总结该领域的研究成果,并对该方向研究进行展望。

2 包气带—含水层地下水污染现状

随着我国经济快速发展,包气带—含水层地下水污染受到许多学者广泛关注,例如,有研究结果[27]显示我国包气带—含水层地下水受微量有机污染物污染较为普遍,主要污染区域为人工集中区和工业发达地区,此外,工业排放、废水植物处理排放以及农业污水灌溉是微量有机污染物的主要污染源。Jia等[28]综述了我国地下水地质成因污染的分布特征、形成原因及人类活动引起的演变特征。从图1可以看出在包气带—含水层介质中,随着深度增加,从好氧环境变成厌氧环境,在包气带—含水层介质中发生的各种物理化学反应会改变地下水原有组分特征,其中人类活动造成的氨氮污染尤为明显。此外,地表水体的入渗补给也会改变包气带中的氧化环境,从而减缓原有氧化反应。Teng等[29]以我国东北的松花江为例,分析河流与地下水之间潜流带中发生的稀释、吸附、氧化还原、硝化反应、反硝化反应以及生物降解作用对污染物浓度及水文地球化学反应的影响,其中,河床和地下水之间潜流带影响原有包气带中的氧化还原环境(图1c简要展示了潜流带中地表水下渗过程包气带—含水层中的氧化还原环境变化规律)。赵文智等[30]评述了干旱区包气带土壤水分运移研究中的相关技术应用进展,提出未来研究应开展包气带土壤水分运移、溶质运移、地下水补给耦合研究。王文科等[31]分析了旱区地下水形成演化机理,研究了旱区地下水的功能,强调构建统一的大气降水—地表水—包气带水—地下水的耦合模型,是揭示地下水与各种水体相互作用机理和定量模拟地下水与不同水体之间相互转化的关键。Wang等[32]分析了当前我国地下水作为饮用水的安全和可持续发展问题,指出了其中地下水水质不断恶化主要与人类活动污染有关,尤其是近年来随着经济快速发展,生活、农业、工业及矿业活动污染排放是造成地下水水质恶化的四大主要因素。北方平原地区的氨氮污染较为严重,主要与农业活动及生活废水不规范排放有关,有机污染则在京津冀、珠三角和长三角地区较为普遍,而石油、煤炭及矿业污染主要集中在西部地区。王思佳等[33]从地下水可持续性的概念、评价指标、影响因素、可持续管理和研究前沿等方面系统总结了干旱、半干旱区地下水可持续性研究进展。整体上,当前我国不同地区的地下水资源及污染问题在监测、预测、评估、管理及修复等方面均面临较为严峻的挑战。

图1

图1   天然条件和人类活动条件下包气带—含水层地下水中各组分之间发生还原反应示意图(据参考文献[28]修改)

Fig.1   Diagram of reduction reactions between components in vadose zone-aquifer groundwater under natural condition as well as human-induced evolution (modified after reference[28])


综上所述,包气带—含水层中发生的复杂物理化学过程对地下水水质的影响十分明显,而在我国广大郊区和农村地区,地下水通常作为主要饮用水源,而且大部分偏远地区的地下水水质往往没有进行监测,从图1可以看出,由于广大农村地区水井抽取浅层地下水,该层水质受上覆包气带及人类活动的影响最为明显,一旦包气带—含水层中的地下水受到污染将直接威胁到这些地区的饮水安全。因此,开展包气带—含水层地下水污染风险评估,对我国许多地区的饮水安全至关重要。

3 包气带—含水层渗流及溶质迁移研究进展

从上述污染现状可以看出,要准确评估某个污染场地/地下水水源地的污染/受污染风险,首先必须掌握污染源和水源地的水文地质条件,尤其是包气带—含水层介质的渗透性及吸附性等物理化学特性,其次是地下水及污染物在包气带—含水层中的渗流和迁移转化机理,这两个因素是决定地下水污染风险评估结果准确与否的关键,因此,本节从包气带—含水层的物理非均质性表征、包气带—含水层中渗流和溶质迁移研究进展以及逾渗理论应用研究进展等3个方面分析国内外研究进展。

3.1 包气带—含水层的非均质表征研究

对包气带非均质表征研究,Yeh等[34]应用随机理论信息融合方法基于水力层析成像和电阻率层析成像技术研究包气带中的表征和监测问题。Hou等[35]联合Richards方程和van Genuchten-Mualem土壤模型,应用地球物理和气象测量数据作为初始条件和边界条件,基于贝叶斯方法建立包气带土壤含水率的随机理论正反演预测模型。Vereecken等[36]则系统综述了场地尺度和流域尺度条件下包气带水文学中的土壤含水率测量方法。Arora等[37]系统总结了包气带在非均质性、复杂特征以及非稳定流等复杂条件下的水动力监测和模拟方法。此外,近年来许多学者应用电阻率成像法开展了大量包气带研究[38,39,40],主要是应用包气带的电性差异,通过电阻率反演分析包气带 非均质性分布特征及溶质迁移规律。

有关含水层的非均质性表征方面,广大学者主要基于不同尺度条件下的物理非均质性对对流弥散作用的影响。例如,Koltermann等[41]总结了非均质含水层构建过程中的常用方法,主要包括构造模拟、过程模拟及描述方法等,这些方法都要求充分考虑非均质含水层形成过程中的沉积构造及沉积相等特征。Ritzi等[42]采用分层构造统计分析方法研究剖面层状沉积构造含水层的非均质渗透性特征。Pirot等[43]基于大量统计数据对具有辫状河流沉积结构特征的宏观弥散试验(Macro-dispersion Experiment,MADE)场地含水层进行非均质性构建并开展污染物迁移模拟研究,结果发现概念模型的不确定性对污染羽状物迁移预测影响很大。因此,在进行水文地质概念模型概化过程中,如何处理地质沉积过程中多相非均质、尺度问题及其地球物理方法表征问题[44]成为非均质含水层概念模型构建的关键。在获取含水层非均质性结构特征方面,钻探是最为直接和有效的方法。此外,近年来水文地球物理探测是浅层地下空间无损探测的重要方法[9],主要根据地下空间的水文地质结构及参数的非均质性分布特征(岩性、孔隙度、含水率和渗透性等)的电性/磁性等物性差异,应用不同的地球物理方法进行探测。而Zarlenga等[45]研究发现非均质各向异性特征对穿透曲线有明显的影响,Di等[46]研究发现高度非均质含水层中渗透系数的微观沉积结构特征对宏观弥散度的影响十分明显,尤其是对横向弥散度的影响。Finkel等[47]采用反应沉积相,以迁移时间为基础模拟高度非均质多孔介质中的动态吸附。国内杨金忠等[48]、吴吉春等[49]、周海燕[50]及覃荣高等[51]在非均质含水层表征研究方面做了许多研究。

以上研究表明,当前针对包气带—含水层的非均质性表征研究方法虽然很多,但是由于沉积环境的差异性,使得不同地区包气带—含水层的非均质性和各向异性差异巨大,对于河湖平原区相对均匀的第四系沉积非均质性研究程度相对较高,而基岩山区的盆地周边第四系河湖相沉积非均质性分布规律研究相对较少,研究表明基岩山区冲洪积扇沉积非均质性与平原区河湖相沉积非均质性差异明显[52]。当前基于沉积过程应用分层地统计模拟分析法和剖面刻画训练影像分析法较为普遍,通过数值模拟能够再现包气带—含水层的非均质性分布结构特征,大大提高了表征效率。与传统钻探相比,应用地球物理反演分析法大大节约了成本并提高了效率,而且是无损探测方法。对风险评估而言,在评估过程中不能完全依靠数值模拟和地球物理反演分析表征包气带—含水层的非均质性,尤其是污染源与地下水水源地之间的包气带—含水层非均质性分布较为复杂的地区,更是应该结合必要的钻探及详细的水文地质勘察。总体上,随着近年来计算机技术和地球物理探测方法的广泛应用,使得随机理论在表征含水层非均质性方面得到了更多技术和数据支撑。但是不同地区地质条件的复杂性使得不确定性仍是当前随机理论应用面临的主要问题之一。对于风险评估而言,不确定性将直接影响风险评估的精度,因此,今后应结合随机理论加强风险评估的不确定性分析,从而提高包气带—含水层地下水污染风险评估的精度。

3.2 包气带—含水层中渗流及溶质迁移研究进展

如前所述,开展包气带—含水层地下水污染风险评估,关键是掌握污染源与敏感目标间的包气带—含水层中地下水渗流和污染物迁移转化规律,因此,下面将结合国内外研究进展进行分析。

包气带中的污染物迁移研究是近30年来环境地球科学领域研究热点,Kechavarzi等[53]通过试验模拟了轻非水相流体(Light Non-Aqueous Phase Liquid, LNAPL)在二维包气带中的入渗及重分布特征。Demirkanli等[54]为了研究包气带沉积物中的渗流和放射性迁移,通过根系吸水法在美国东南部的萨凡纳河包气带中开展长期的钚迁移试验,建立完全瞬态模型。Peng等[55]研究了干旱和半干旱区蒸发量的时空变化对包气带中污染物迁移的影响。Faybishenko等[56]介绍了断裂玄武岩包气带中的渗流和溶质迁移问题的多尺度调查方法。Orozco-Lopez等[57]则系统综述了河岸带包气带优势流的概念、局限性及趋势,重点强调了大孔隙流在河岸带水文循环及污染物迁移至关重要。国内相关学者主要从包气带中土壤水分迁移[58,59]、重金属污染迁移[60]、氨氮迁移[61]、非水相迁移[62]、多环芳烃来源及垂向分布特征[63]等方面开展相关研究。

含水层中的渗流和溶质迁移方面,Heidari等[64]研究低非均质性的砂箱中渗透系数的非均质性相关长度与方差对溶质迁移的影响。Yang等[65]发现污染源的渗漏量控制着污染物与低渗透性区(如黏土透镜体)发生的正反向扩散作用。Tyukhova等[66]基于最小阻力区分布路径定义了优势流,发现该方法在估计非均质含水层的等效渗透系数和溶质最先到达时间具有很好的效果。上述主要是孔隙非均质含水层中的渗流及溶质迁移试验研究。而对于岩溶含水层,Bijeljic等[67]通过三维X光影像分析了碳酸岩中的非菲克迁移(non-Fick transport)行为。Pereira等[10]基于微观CT影像和N-S方程模拟孔隙尺度条件下碳酸岩的溶解过程。宏观方面,国内外学者也开展了相关岩溶管道示踪试验[68,69]及数值模拟试验[70]研究。此外,许多学者对污染物进入非均质含水层中发生的稀释作用[12]和各种化学反应迁移作用也开展了大量研究[13,71,72,73,74,75]。其中,Cvetkovic等[76]用达姆科勒数(Damköhler number)表征高度非均质含水层中的示踪剂迁移和滞留时间问题具有较好的效果。而de Barros等[14]发现用标量分部熵基于Okubo-Weiss函数可以很好地表征非均质溶质迁移过程的混合稀释作用。

此外,近20年来,也有不少研究将包气带和含水层中的渗流和溶质迁移问题综合起来研究[77,78,79,80,81,82,83]。随着测试仪器精度的提高及计算机技术的快速发展,包气带—含水层中的渗流和溶质迁移机理研究取得了很大进展,尤其是污染物在包气带和基岩中的低速渗流及溶质迁移方面尤为明显,今后应加强微观尺度与宏观尺度污染物迁移机理与风险评估模型之间的关系研究,从而研究更有针对性的包气带—含水层地下水污染风险评估数学模型,这个思路沿用了传统的连续介质假设理论及描述流体在多孔介质中渗流所采用的欧拉法。而下面介绍基于概率分支的逾渗理论方法。

3.3 逾渗理论在包气带—含水层渗流与溶质迁移应用研究进展

逾渗理论(Percolation Theory)是由Boardbent等[84]在1957年提出的,在进行孔隙介质渗流实验时发现:随着介质中的孔隙逐渐被随机地堵塞,孔隙率减小,渗透性减弱。当孔隙率下降到某一临界值(逾渗阈值)时,介质就由可渗透转变为不渗透的状态;反之,当孔隙介质的孔隙率由0逐渐增大到某一个临界值时,介质就由完全不渗透转变为可渗透[85]。它是描述流体在随机介质(多孔介质)中运动的一个数学模型,本质上属于概率论的一个分支。逾渗理论是处理强无序和具有随机几何结构系统常用的理论方法之一。该理论为描述空间分布的随机过程,提供一个明确、清晰、直观的模型[86]。而对于包气带—含水层中的渗流和溶质迁移表征分析,该模型就具有特殊优势,例如在研究低渗透性包气带—含水层中的渗流问题时,应用逾渗理论研究低渗透性包气带—含水层的逾渗阈值,即可掌握地下水及溶质在复杂包气带—含水层介质中的渗流及迁移规律。因此,近年来,逾渗理论在表征包气带渗流及溶质迁移尺度转换、连通性等方面得到广泛应用[87,88],成为土壤水文学和水文地质学领域又一研究热点。Hunt[89]将逾渗理论中逾渗簇的空间大小与非均质相关长度概念相结合,并将簇统计的概念与渗透系数尺度依赖性相结合,基于簇统计理论解决地下水溶质迁移过程中的升尺度问题,随后应用逾渗理论聚统计分析地下水中溶质迁移升尺度问题[90]。Hunt等[91]基于大量场地试验数据,应用连续逾渗理论表征土壤持水率的分形土壤模型。Hunt[92]将非饱和持水率曲线逾渗模型和典型的Van Genuchten模型进行对比分析,发现逾渗理论的方法更倾向于预测性而非描述性,且逾渗理论的参数物理背景更清晰。Hunt[93]将逾渗理论在水文地质领域的应用进行了展望,指出逾渗变量在表征孔隙尺度渗透系数(K)、地质尺度渗透系数(K)以及弥散和溶质迁移参数(如到达时间、分布及毒性等参数)等方面均有潜在应用。Sahimi[94]应用逾渗理论表征孔隙和裂隙岩体介质中的孔隙空间连通性问题。此外,有学者应用逾渗理论研究多孔介质中的非饱和渗透系数问题[95]。Hunt等[96]从逾渗理论的概念出发系统总结了近40年该理论在多孔介质渗流及溶质迁移领域的研究进展,包括迁移应用及优势流路径分析、多孔介质及流体物理特性表征、多孔介质分形模型、优势流路径逾渗分析、渗透系数及电导率、弥散系数、饱和度、迁移路径的弯曲特性以及多尺度非均质性等方面的逾渗理论研究及应用。Geistlinger等[97]应用逾渗理论分析孔隙结构和表面粗糙度对二维和三维多孔介质毛细捕获的影响。Tavagh-Mohammadi等[98]应用逾渗理论建立了二维平面条件下的点对点连通问题的逾渗模型,并通过连通指数、逾渗阈值等参数表征平面两点间的连通性问题,发现该模型符合有限元缩放规律,这点有利于解决尺度转换问题。通过逾渗理论表征点对点连接问题可以很好地解决污染场地对敏感目标的污染风险,但是,该理论在拓展到三维问题时仍需深入研究。Ghanbarian等[99]应用逾渗理论和优势路径分析理论相结合方法考虑孔隙和固体颗粒表面粗糙度对非饱和渗透系数估算的影响,主要用分形维度表征固体颗粒表面的粗糙度。最近,有研究对比分析压实玻璃珠、未固结沙填充材料、不同砂岩和灰岩4种材料的微观CT影像,通过拓扑持续性分析法估算多孔介质材料中逾渗颗粒半径从而表征逾渗簇的连通性问题[11]。Koestel等[100]应用逾渗理论和孔隙空间特征的X光影像相结合的方法估算天然土壤结构的渗透性特征,结果发现渗透率的变化主要受临界孔隙直径控制,相反,估算的有效孔隙度对渗透率的贡献不大,这一点与传统认识大相径庭,也为包气带、饱和土壤及含水层的渗流及溶质迁移提供了新的思路。

与传统基于连续介质假设的欧拉法不同,逾渗理论在表征包气带及低渗透性介质中的渗流和溶质迁移问题具有明显优势,主要体现在该理论在描述包气带及低渗透性介质中的渗流及溶质迁移问题中从概率分支理论出发,在逾渗阈值附近体现出非此即彼的特征,与传统的基于连续介质假设方法存在较大差异,而这点对于包气带—含水层中的低速流和污染物迁移对地下水污染风险评估研究十分重要,如能准确把握污染源与敏感目标之间的包气带—含水层介质渗透性特征的逾渗阈值,那么地下水污染风险评估将可以省去分析污染物在包气带—含水层介质中的复杂迁移转化过程,这类似于黑箱子模型理论。当然,从上述逾渗理论应用于多孔介质渗流研究来看,当前多数研究仅限于二维问题的细观表征,真正拓展到三维研究相对较少,因此,今后应加强逾渗理论向三维拓展,尤其是大量低渗透性多孔介质材料的逾渗特征及逾渗阈值研究,这点对地下水污染风险评估至关重要。

4 包气带—含水层污染风险评估研究进展

有关地下水污染风险评估模型研究,国内外学者重点关注如何将健康风险和不确定性相结合起来研究,正如Fiori等[6]指出场地调查和风险分析存在两方面问题:一是为了提供可靠的风险评估需要开展的场地调查达到什么程度才能满足要求;二是给定有限的资金,风险管理者和决策者如何分配这些资金来降低风险评估受不确定性的影响。回答后者尤其困难,特别是额外增加的不确定性来源,例如健康参数等。因此,如何帮助决策者合理分配有限资源从而减少风险不确定性及决策失误至关重要,而随机理论在这方面具有优势,因此,近年来有大量研究基于随机理论开展不同介质类型的地下水污染风险评估模型研究。对于孔隙含水层,Zarlenga等[101]研究了污染源持续泄漏条件下非均质性、化学反应及源宽特征等对人类健康风险评估不确定性的影响。Bolster等[102]以地下水污染修复失败概率为例,推导了概率风险评估数学模型。史良胜等[103,104]应用随机配点模型和多项式抽样技术建立了高效的风险评价模型。而对于区域尺度条件下环境风险评估,单考虑通过低阶矩(如均值和方差)来描述污染场地周边的污染物迁移形态特征是远远不够的,必须计算环境污染极端事件发生的概率(统计特征,即概率密度函数)[105]。因此,许多研究者大量开展有关多孔介质中溶质迁移中污染物分布的概率密度函数和累积分布函数建立及研究[105,106,107]。对于岩溶含水层,Li等[108]利用岩溶泉点的监测浓度通过穿透曲线(Breakthrough Curve,BTC)用格林函数模型反推渗漏型岩溶含水层中污染物迁移、稀释及弥散作用机制,研究发现岩溶含水层中的弥散度可高达400 m,远远大于当前在孔隙含水层中开展试验研究观测到的最大弥散度10 m[109],因此,利用孔隙含水层污染风险评估模型开展岩溶含水层地下水污染风险评估显然存在很大误差。在以往随机非均质介质研究[110]中大部分都假设含水层的非均质性随机分布的概率密度函数服从高斯分布,而Bellin等[111]研究表明Beta分布能更好地表征非均质含水层中非反应迁移溶质浓度分布的概率密度函数。De Barros等[112]利用故障树分析法(Fault Tree Analysis,FTA)解决健康概率风险分析过程中的不确定性、健康风险和决策问题。Zhang等[113]提出了一种整合模糊随机统计方法评估BTEX(Benzene, Toluene, Ethylbenzene, Xylenes)污染场地地下水污染评估过程中遇到的多重不确定性问题。Cvetkovic等[114]耦合了时间域随机游走(Time-Domain Random Walk,TDRW)数值模拟方法模拟非均质含水层中的病原体风险评估问题。Siirila等[115]提出了一种基于时间的风险评估方法,重点考虑将各种与人类健康风险相关的不确定性和单因素变量作为时间的函数来分析。Tartakovsky等[116]分析了地下水污染风险评估和不确定性表征问题,重点对统计模型参数、不确定性预测、减少不确定性预测的数值和概率风险评估等四大方面进行了专题综述。为了提高风险预测精度,Siirila-Woodburn等[117]采用核密度估计方法重构粒子示踪穿透曲线,并发现该方法精度优于传统风险预测度量。Wang等[118]提出了一种基于风险相互作用多重随机规划方法解决双重不确定性条件下的水资源规划问题。Libera等[119]通过定量化蒙特卡洛随机数值模拟分析,发现地下水污染概率风险分析结果明显受渗透系数和孔隙度非均质性的控制,致癌风险水平与孔隙度变化、渗透系数非均质性等级以及受体和源强间距等参数密切相关。Locatelli等[120]通过数值模拟提出了一种简单的污染场地含水层地下水污染风险管理和评估的污染归趋和迁移模型方法,该方法最大的特点就是考虑了污染物从污染场地泄漏发生在包气带中的垂直迁移过程和到达地下水中的水平迁移过程(图2),尤其是污染物穿透包气带到达地下水面这一过程是当前许多地下水污染风险评估过程中经常忽略的,例如我国2016年颁布的《环境影响评价技术导则地下水环境》[121]中提供的地下水预测模型中就忽略了污染源到地下水面之间包气带这一段的预测问题,这也是当前土壤和地下水污染管理存在的最大问题,例如,研究表明[122]西南地区红黏土及巨厚包气带对污染物迁移扩散具有较大的阻滞及延迟作用。

图2

图2   不同污染场地泄漏条件下特征污染物羽状物在包气带—含水层地下水中的迁移情景图(据参考文献[120]修改)

Fig.2   Contaminant transport from a source located in the vadose zone, downward to the top of the unconfned aquifer and then horizontal transport in the aquifers (modified after reference [120])


因此,今后如何将健康风险、不确定性和风险定量评估模型进行有机结合是包气带—含水层地下水污染风险评估的研究重点,尤其是污染物从泄漏进入不同类型包气带(非饱和多孔介质、非饱和裂隙及岩溶介质)—含水层(图2)中的迁移转化及风险评估模型研究将是今后研究重点。而从上述风险评估模型研究可以看出,当前地下水污染风险评估模型研究主要还是基于模型预测,重点从污染源与敏感目标之间的介质类型出发,首先对介质进行表征分析并预测污染物在复杂介质中的复杂物理化学过程及迁移转化规律,其次开展地下水污染风险评估分析,在这个过程中主要考虑的还是包气带—含水层介质的非均质性引起的不确定性问题。而基于逾渗理论开展地下水污染风险评估模型研究较少,从3.3节分析表明逾渗理论在表征低渗透性多孔介质渗流问题具有优势,因此,今后包气带—含水层地下水污染风险评估模型应结合逾渗理论开展研究。

5 结论与展望

包气带—含水层地下水污染风险评估是地下水科学与工程领域的研究重点,从包气带—含水层地下水污染现状出发,分析包气带—含水层地下水污染研究现状,从包气带—含水层的非均质性表征、渗流及溶质迁移机理研究以及逾渗理论的应用研究等三大方面进行综述分析,在此基础上对包气带—含水层地下水污染风险评估研究进行了综述,包气带—含水层地下水污染风险评估研究未来应重点关注以下几个方面的问题:

(1) 基于逾渗阈值的包气带—含水层地下水风险评估模型研究。逾渗理论在表征多孔介质渗流方面具有独特的理论优势,该理论用于表征低渗透性多孔介质渗流时在逾渗阈值两侧表现出两种决然不同的结果,这为低渗透性岩土体污染场地中包气带—含水层地下水风险评估模型研究提供了新的思路,只要能确定岩土体多孔介质的逾渗阈值即可大致判断地下水受污染风险的概率,因此,今后应加强逾渗理论在包气带—含水层地下水污染风险评估方面的研究。

(2) 污染物在包气带—含水层中的迁移转化机理研究。虽然污染物在包气带—含水层中的迁移转化机理研究均已取得较多成果,但是将包气带—含水层作为一个整体进行研究则相对较少,近年来已有学者尝试将包气带—含水层地下水污染风险评估进行综合考虑[120]。但针对不同类型水文地质条件及不同厚度的包气带—含水层中的迁移转化过程及机理问题研究相对较少,这方面的研究对准确评估场地尺度及区域尺度地下水污染风险至关重要,因此,今后应加强这方面的综合研究,尤其是针对不同厚度的包气带—含水层中的渗流、变形、应力、溶质及多组分多相流问题耦合研究。

(3) 包气带—含水层地下水污染风险评估全过程评估模型研究。对于当前地下水污染风险评估过程中的主要问题是将包气带和含水层分开考虑,主要与非均质表征、渗流及溶质迁移研究时就将包气带和含水层分开研究有关,虽然近来有学者针对不同场地水文地质条件对不同类型的包气带和含水层组合关系提出了不同的计算模型[120],这可以说是污染场地地下水风险评估和管理模型研究的一大进步,今后应加强该模型的应用研究,尤其是一些污染场地[122]存在巨厚包气带(黏土层和基岩层)时,污染物在包气带中迁移问题还牵涉到不同深度的应力、渗流和多相流耦合问题,如王文科等[31]指出包气带水分迁移转化又受多界面动力学的影响,因此,界面动力学模型是耦合地下水与其他相关联部分的桥梁,必将会成为深化地下水文过程研究的重要理论基础。所以基于多界面、多相流、多过程、多尺度藕合模型条件下的地下水污染风险评估应是未来该方向的研究重点之一。

(4) 包气带—含水层地下水污染风险评估的污染源识别和多目标优化问题。解决包气带—含水层地下水污染风险评估过程中经常遇到多污染源和多保护目标问题,近年来有关污染源识别问题也受到国内外学者的广泛关注,当前主要通过数值模拟及优化的方法进行污染源识别分析研究[123,124,125,126,127],而多源强和多保护目标之间的平衡及监测网优化问题主要是采用多目标优化方法[128,129,130],而如何将这两大方面的研究应用到区域尺度和场地尺度包气带—含水层地下水污染风险评估应成为未来研究重点之一。

(5) 包气带—含水层地下水污染风险评估多手段和多学科综合研究。孙才志等[131]介绍了地下水污染风险评价与研究的主要内容,从地下水本质脆弱性和特殊脆弱性评价两方面分析,认为地下水本质脆弱性评价和特殊脆弱性评价仅仅是地下水污染风险评价的雏形和过渡阶段。本质上地下水脆弱性评价只是将地下水相关的各影响因素进行简单叠加分析,并未考虑污染源在包气带—含水层地下水中的迁移转化复杂过程。因此,准确开展包气带—含水层地下水污染风险评估的前提是查明包气带—含水层的空间分布特征,虽然当前在包气带—含水层表征研究方面取得了一定进展,但是由于受勘察成本控制,当前地球物理方法仍是包气带—含水层无损探测最有效的方法之一。而污染物包气带—含水层中迁移转化过程又涉及到多组分、多相流及多场耦合问题,因此要用到物理学、化学、生物地球化学、数学及计算机科学等多学科交叉方能解决上述问题。

参考文献

Qiu J.

China faces up to groundwater crisis

[J]. Nature, 2010,466(7 304): 308.

[本文引用: 1]

Zheng C, Liu J.

China's "Love Canal" moment?

[J]. Science, 2013,340(6 134): 810.

[本文引用: 1]

Tai Tuoya, Wang Jinsheng, Wang Yeyao, et al.

Groundwater pollution risk assessments in China

[J]. Journal of Beijing Normal University (Natural Science), 2012,48(6): 648-653.

[本文引用: 1]

邰托娅, 王金生, 王业耀, .

我国地下水污染风险评价方法研究进展

[J]. 北京师范大学学报:自然科学版, 2012,48(6): 648-653.

[本文引用: 1]

Yu Yong, Zhai Yuanzheng, Guo Yongli, et al.

Risk assessment of groundwater pollution based on uncertainty

[J]. Hydrogeology & Engineering Geology, 2013,40(1): 115-123.

[本文引用: 1]

于勇, 翟远征, 郭永丽, .

基于不确定性的地下水污染风险评价研究进展

[J]. 水文地质工程地质, 2013,40(1): 115-123.

[本文引用: 1]

Zhang Bo, Li Guoxiu, Cheng Pin, et al.

Groundwater environment risk assessment based on stochastic theory

[J]. Advances in Water Science, 2016,27(1): 100-106.

[本文引用: 1]

张博, 李国秀, 程品, .

基于随机理论的地下水环境风险评价

[J]. 水科学进展, 2016,27(1): 100-106.

[本文引用: 1]

Fiori A, Bellin A, Cvetkovic V, et al.

Stochastic modeling of solute transport in aquifers: From heterogeneity characterization to risk analysis

[J]. Water Resources Research, 2015,51(8): 6 622-6 648.

[本文引用: 4]

Kumar P.

Hydrocomplexity: Addressing water security and emergent environmental risks

[J]. Water Resources Research, 2015,51(7): 5 827-5 838.

[本文引用: 1]

Garabedian S P, LeBlanc D R, Gelhar L W, et al.

Large-scale natural gradient tracer test in sand and gravel, Cape Cod, Massachusetts. 2. Analysis of spatial moments for a nonreactive tracer

[J]. Water Resources Research, 1991,27(5): 911-924.

[本文引用: 1]

Binley A, Hubbard S S, Huisman J A, et al.

The emergence of hydrogeophysics for improved understanding of subsurface processes over multiple scales

[J]. Water Resources Research, 2015,51(6): 3 837-3 866.

[本文引用: 2]

Pereira Nunes J P, Blunt M J, Bijeljic B.

Pore-scale simulation of carbonate dissolution in micro-CT images

[J]. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 2016,121(2): 558-576.

[本文引用: 2]

Robins V, Saadatfar M, Delgado-Friedrichs O, et al.

Percolating length scales from topological persistence analysis of micro-CT images of porous materials

[J]. Water Resources Research, 2016,52(1): 315-329.

[本文引用: 2]

Kitanidis P K.

The concept of the Dilution Index

[J]. Water Resources Research, 1994,30(7): 2 011-2 026.

[本文引用: 2]

Chiogna G, Hochstetler D L, Bellin A, et al.

Mixing, entropy and reactive solute transport

[J]. Geophysical Research Letters, 2012,39(20): L20405. DOI:10.1029/2012GL053295.

[本文引用: 3]

de Barros F P J, Dentz M, Koch J, et al.

Flow topology and scalar mixing in spatially heterogeneous flow fields

[J]. Geophysical Research Letters, 2012,39(8): L08404. DOI:10.1029/2012GL051302.

[本文引用: 2]

Le Borgne T, Dentz M, Villermaux E.

Stretching, coalescence, and mixing in Porous Media

[J]. Physical Review Letters, 2013,110(20): 204 501.

[本文引用: 1]

Dentz M, de Barros F P J.

Mixing-scale dependent dispersion for transport in heterogeneous flows

[J]. Journal of Fluid Mechanics, 2015,777: 178-195.

[本文引用: 1]

Le Borgne T, Dentz M, Villermaux E.

The lamellar description of mixing in porous media

[J]. Journal of Fluid Mechanics, 2015,770: 458-498.

[本文引用: 1]

Lester D R, Dentz M, Le Borgne T.

Chaotic mixing in three-dimensional porous media

[J]. Journal of Fluid Mechanics, 2016,803: 144-174.

[本文引用: 1]

Soltanian M R, Ritzi R W, Dai Z, et al.

Reactive solute transport in physically and chemically heterogeneous porous media with multimodal reactive mineral facies: The Lagrangian approach

[J]. Chemosphere, 2015,122: 235-244.

[本文引用: 1]

Soltanian M R, Ritzi R W, Huang C C, et al.

Relating reactive solute transport to hierarchical and multiscale sedimentary architecture in a Lagrangian-based transport model: 2. Particle displacement variance

[J]. Water Resources Research, 2015,51(3): 1 601-1 618.

[本文引用: 1]

Xie S, Wen Z, Jakada H.

A new model approach for reactive solute transport in dual-permeability media with depth-dependent reaction coefficients

[J]. Journal of Hydrology, 2019,577: 123 946.

[本文引用: 1]

Dagan G, Fiori A, Jankovic I.

Upscaling of flow in heterogeneous porous formations: Critical examination and issues of principle

[J]. Advances in Water Resources, 2013,51: 67-85.

[本文引用: 1]

Norouzi A, Pourvari S, Arns C H.

Image-based relative permeability upscaling from the pore scale

[J]. Advances in Water Resources, 2016,95: 161-175.

[本文引用: 1]

Tyukhova A R, Willmann M.

Conservative transport upscaling based on information of connectivity

[J]. Water Resources Research, 2016,52(9): 6 867-6 880.

[本文引用: 1]

Aguilar-Madera C G, Herrera-Hernández E C, Espinosa-Paredes G.

Solute transport in heterogeneous reservoirs: Upscaling from the Darcy to the reservoir scale

[J]. Advances in Water Resources, 2019,124: 9-28.

[本文引用: 1]

Rajaram H.

Debates—Stochastic subsurface hydrology from theory to practice: Introduction

[J]. Water Resources Research, 2016,52(12): 9 215-9 217.

[本文引用: 1]

Dong W, Xie W, Su X, et al.

Review: Micro-organic contaminants in groundwater in China

[J]. Hydrogeology Journal, 2018,26(5): 1 351-1 369.

[本文引用: 1]

Jia Y, Xi B, Jiang Y, et al.

Distribution, formation and human-induced evolution of geogenic contaminated groundwater in China: A review

[J]. Science of the Total Environment, 2018,643: 967-993.

[本文引用: 3]

Teng Y, Hu B, Zheng J, et al.

Water quality responses to the interaction between surface water and groundwater along the Songhua River, NE China

[J]. Hydrogeology Journal, 2018,26(5): 1 591-1 607.

[本文引用: 1]

Zhao Wenzhi, Zhou Hong, Liu Hu.

Advances in moisture migration in vadose zone of dryland and recharge effects on groundwater dynamics

[J]. Advances in Earth Science, 2017,32(9): 908-918.

[本文引用: 1]

赵文智, 周宏, 刘鹄.

干旱区包气带土壤水分运移及其对地下水补给研究进展

[J]. 地球科学进展, 2017,32(9): 908-918.

[本文引用: 1]

Wang Wenke, Gong Chengcheng, Zhang Zaiyong, et al.

Research status and prospect of the subsurface hydrology and ecological effect in arid regions

[J]. Advances in Earth Science, 2018,33(7): 702-718.

[本文引用: 2]

王文科, 宫程程, 张在勇, .

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.

[本文引用: 2]

Wang Y, Zheng C, Ma R.

Review: Safe and sustainable groundwater supply in China

[J]. Hydrogeology Journal, 2018,26(5): 1 301-1 324.

[本文引用: 1]

Wang Sijia, Liu Hu, Zhao Wenzhi, et al.

Groundwater sustainability in arid and semi-arid environments: A review

[J]. Advances in Earth Science, 2019,34(2): 210-223.

[本文引用: 1]

王思佳, 刘鹄, 赵文智, .

干旱、半干旱区地下水可持续性研究评述

[J]. 地球科学进展, 2019,34(2): 210-223.

[本文引用: 1]

Yeh T-C J, Simunek J.

Stochastic fusion of information for characterizing and monitoring the vadose zone

[J]. Vadose Zone Journal, 2002,1(2): 207-221.

[本文引用: 1]

Hou Z S, Rubin Y.

On minimum relative entropy concepts and prior compatibility issues in vadose zone inverse and forward modeling

[J]. Water Resources Research, 2005,41(12): W12425. DOI:10.1029/2005WR004082.

[本文引用: 1]

Vereecken H, Huisman J A, Bogena H, et al.

On the value of soil moisture measurements in vadose zone hydrology: A review

[J]. Water Resources Research, 2008,444). DOI:10.1029/2008WR006829.

[本文引用: 1]

Arora B, Dwivedi D, Faybishenko B, et al.

Understanding and predicting vadose zone processes

[M]//Reactive Transport in Natural and Engineered Systems. Berlin, Boston: De Gruyter, 2019.

[本文引用: 1]

Merritt A J, Chambers J E, Wilkinson P B, et al.

Measurement and modelling of moisture—Electrical resistivity relationship of fine-grained unsaturated soils and electrical anisotropy

[J]. Journal of Applied Geophysics, 2016,124: 155-165.

[本文引用: 1]

Wehrer M, Binley A, Slater L D.

Characterization of reactive transport by 3-D Electrical Resistivity Tomography (ERT) under unsaturated conditions

[J]. Water Resources Research, 2016,52(10): 8 295-8 316.

[本文引用: 1]

Kotikian M, Parsekian A D, Paige G, et al.

Observing heterogeneous unsaturated flow at the hillslope scale using time-lapse electrical resistivity tomography

[J]. Vadose Zone Journal, 2019,18(1): 180 138.

[本文引用: 1]

Koltermann C E, Gorelick S M.

Heterogeneity in sedimentary deposits: A review of structure-imitating, process-imitating, and descriptive approaches

[J]. Water Resources Research, 1996,32(9): 2 617-2 658.

[本文引用: 1]

Ritzi R W, Dai Z X, Dominic D F, et al.

Spatial correlation of permeability in cross-stratified sediment with hierarchical architecture

[J]. Water Resources Research, 2004,40(3): W03513.DOI:10.1029/2003WR002420.

[本文引用: 1]

Pirot G, Renard P, Huber E, et al.

Influence of conceptual model uncertainty on contaminant transport forecasting in braided river aquifers

[J]. Journal of Hydrology, 2015,531: 124-141.

[本文引用: 1]

Neuman S P, Di Federico V.

Multifaceted nature of hydrogeologic scaling and its interpretation

[J]. Reviews of Geophysics, 2003,41(3): 1 014.

[本文引用: 1]

Zarlenga A, Jankovic I, Fiori A.

Advective transport in heterogeneous formations: The impact of spatial anisotropy on the breakthrough curve

[J]. Transport in Porous Media, 2013,96(2): 295-304.

[本文引用: 1]

Di Dato M, de Barros F P J, Fiori A, et al.

Effects of the hydraulic conductivity microstructure on macrodispersivity

[J]. Water Resources Research, 2016,52(9): 6 818-6 832.

[本文引用: 1]

Finkel M, Grathwohl P, Cirpka O A.

A travel-time based approach to model kinetic sorption in highly heterogeneous porous media via reactive hydrofacies

[J]. Water Resources Research, 2016,52(12): 9 390-9 411.

[本文引用: 1]

Yang Jinzhong, Cai Shuying, Huang Guanhua, et al.

Stochastic Theory of Water and Solute Transport in Porous Media

[M]. Beijing: Science Press, 2000.

[本文引用: 1]

杨金忠, 菜树英, 黄冠华, .

多孔介质中水分及溶质迁移的随机理论

[M]. 北京: 科学出版社, 2000.

[本文引用: 1]

Wu Jichun, Lu Le.

Uncertainty analysis for groundwater modeling

[J]. Journal of Nanjing University(Natural Sciences), 2011,(3): 227-234.

[本文引用: 1]

吴吉春, 陆乐.

地下水模拟不确定性分析

[J]. 南京大学学报:自然科学版, 2011,(3): 227-234.

[本文引用: 1]

Zhou Haiyan.

Characterizing Non-Gaussian Aquifer Model Parameters Based on the Ensemble Kalman Filter

[D]. Beijing: China University of Geosciences (Beijing), 2012.

[本文引用: 1]

周海燕.

基于集合卡尔曼滤波法的非高斯含水层参数识别

[D].北京:中国地质大学(北京), 2012.

[本文引用: 1]

Qin Ronggao, Cao Guangzhu, Wu Yanqing.

Review of the study of groundwater flow and solute transport in heterogeneous aquifer

[J]. Advances in Earth Science, 2014,29(1): 30-41.

[本文引用: 1]

覃荣高, 曹广祝, 仵彦卿.

非均质含水层中渗流与溶质运移研究进展

[J]. 地球科学进展, 2014,29(1): 30-41.

[本文引用: 1]

You Mingyu, Qin Ronggao, Cao Guangzhu, et al.

Heterogeneous distribution of the aquifer sediments in an alluvial fan of Dali, Yunnan

[J]. Geology and Exploration, 2016,52(4): 734-742.

[本文引用: 1]

由明宇, 覃荣高, 曹广祝, .

大理冲积扇含水层非均质性分布规律研究

[J]. 地质与勘探, 2016,52(4): 734-742.

[本文引用: 1]

Kechavarzi C, Soga K, Illangasekare T H.

Two-dimensional laboratory simulation of LNAPL infiltration and redistribution in the vadose zone

[J]. Journal of Contaminant Hydrology, 2005,76(3/4): 211-233.

[本文引用: 1]

Demirkanli D I, Molz F J, Kaplan D I, et al.

A fully transient model for long-term plutonium transport in the Savannah River Site vadose zone: Root water uptake

[J]. Vadose Zone Journal, 2008,7(3): 1 099-1 109.

[本文引用: 1]

Peng W, Quinlan P, Tartakovsky D M.

Effects of spatio-temporal variability of precipitation on contaminant migration in the vadose zone

[J]. Geophysical Research Letters, 2009,36(12): L12404.

[本文引用: 1]

Faybishenko BWitherspoon P ADoughty Cet al.

Multi-scale investigations of liquid flow in a fractured basalt vadose zone

[M]//Evans D D, Nicholson T J, Rassmusen T. Flow and Transport Through Unsaturated Fractured Rock. Washington DC: American Geophysical Union2013161-182.

[本文引用: 1]

Orozco-Lopez E, Munoz-Carpena R, Gao B, et al.

Riparian vadose zone preferential flow: Review of concepts, limitations, and perspectives

[J]. Vadose Zone Journal, 2018,17(1). DOI:10.2136/vzj2018.02.0031.

[本文引用: 1]

Tang Haihang, Su Yishen, Liu Bingao.

Laboratory study for influence of air on the infiltration flow in the soil unsaturated zone

[J]. Advances in Water Science, 1995,6(4): 263-269.

[本文引用: 1]

唐海行, 苏逸深, 刘炳敖.

土壤包气带中气体对入渗水流运动影响的实验研究

[J]. 水科学进展, 1995,6(4): 263-269.

[本文引用: 1]

Yang Yonggang, Li Guoqin, Jiao Wentao, et al.

Migration process of soil water in the unsaturated zone of the Loess Plateau

[J]. Advances in Water Science, 2016,27(4): 529-534.

[本文引用: 1]

杨永刚, 李国琴, 焦文涛, .

黄土高原丘陵沟壑区包气带土壤水运移过程

[J]. 水科学进展, 2016,27(4): 529-534.

[本文引用: 1]

Chen Zifang, Zhao Yongsheng, Sun Jiaqiang, et al.

Study on the migration and release of lead and chromium and in the vadose zone

[J]. China Environmental Science, 2014,34(9): 2 211-2 216.

[本文引用: 1]

陈子方, 赵勇胜, 孙家强, .

铅和铬污染包气带及再释放规律的实验研究

[J]. 中国环境科学, 2014,34(9): 2 211-2 216.

[本文引用: 1]

Wang Xiaodan, Feng Wei, Wang Wenke, et al.

Migrating and transforming rule of nitrogen in unsaturated zone in Guanzhong basin based on HYDRUS-1D model

[J]. Geological Survey and Research, 2015,38(4): 291-298, 304.

[本文引用: 1]

王小丹, 凤蔚, 王文科, .

基于HYDRUS-1D模型模拟关中盆地氮在包气带中的迁移转化规律

[J]. 地质调查与研究, 2015,38(4): 291-298, 304.

[本文引用: 1]

Zhao Kefeng, Wang Jinguo, Huang Qian, et al.

Study on migration rate of LNAPL in vadose zone

[J]. Geotechnical Investigation & Surveying, 2016,44(3): 34-41.

[本文引用: 1]

赵科锋, 王锦国, 黄倩, .

包气带中轻非水相流体运移速率的研究

[J]. 工程勘察, 2016,44(3): 34-41.

[本文引用: 1]

Meng Xiangshuai, Wu Mengmeng, Chen Honghan, et al.

Vertical pollution characteristics and sources of polycyclic aromatic hydrocarbons in a heterogeneous unsaturated zone under a coking plant

[J]. Environmental Science, 2020,41(1): 377-384.

[本文引用: 1]

孟祥帅, 吴萌萌, 陈鸿汉, .

某焦化场地非均质包气带中多环芳烃(PAHs)来源及垂向分布特征

[J]. 环境科学, 2020,41(1): 377-384.

[本文引用: 1]

Heidari P, Li L.

Solute transport in low-heterogeneity sandboxes: The role of correlation length and permeability variance

[J]. Water Resources Research, 2014,50(10): 8 240-8 264.

[本文引用: 1]

Yang M, Annable M D, Jawitz J W.

Solute source depletion control of forward and back diffusion through low-permeability zones

[J]. Journal of Contaminant Hydrology, 2016,193: 54-62.

[本文引用: 1]

Tyukhova A R, Willmann M.

Connectivity metrics based on the path of smallest resistance

[J]. Advances in Water Resources, 2016,88: 14-20.

[本文引用: 1]

Bijeljic B, Mostaghimi P, Blunt M J.

Insights into non-Fickian solute transport in carbonates

[J]. Water Resources Research, 2013,49(5): 2 714-2 728.

[本文引用: 1]

Li Guangquan, Gao Yang, Zhao Bei.

Laboratory inversion for wall solute fluxes from breakthrough curves

[J]. Geological Journal of China Universities, 2011,17(4): 546-551.

[本文引用: 1]

李光泉, 高阳, 赵蓓.

穿透曲线反演管壁溶质通量的实验研究

[J]. 高校地质学报, 2011,17(4): 546-551.

[本文引用: 1]

Chen Yudao, Cheng Yaping, Wang Heng, et al.

Quantitative tracing study of hydraulic and geometric parameters of a karst underground river: Exemplified by the Zhaidi underground river in Guilin

[J]. Hydrogeology and Engineering Geology, 2013,40(5): 11-15.

[本文引用: 1]

陈余道, 程亚平, 王恒, .

岩溶地下河管道流和管道结构及参数的定量示踪——以桂林寨底地下河为例

[J]. 水文地质工程地质, 2013,40(5): 11-15.

[本文引用: 1]

Gallegos J J, Hu B X, Davis H.

Simulating flow in karst aquifers at laboratory and sub-regional scales using MODFLOW-CFP

[J]. Hydrogeology Journal, 2013,21(8): 1 749-1 760.

[本文引用: 1]

Dentz M, Le Borgne T, Englert A, et al.

Mixing, spreading and reaction in heterogeneous media: A brief review

[J]. Journal of Contaminant Hydrology, 2011,120/121: 1-17.

[本文引用: 1]

Liu Y, Illangasekare T H, Kitanidis P K.

Long-term mass transfer and mixing-controlled reactions of a DNAPL plume from persistent residuals

[J]. Journal of Contaminant Hydrology, 2014,157: 11-24.

[本文引用: 1]

Henri C V, Fernandez-Garcia D, de Barros F P J.

Probabilistic human health risk assessment of degradation-related chemical mixtures in heterogeneous aquifers: Risk statistics, hot spots, and preferential channels

[J]. Water Resources Research, 2015,51(6): 4 086-4 108.

[本文引用: 1]

Ye Y, Chiogna G, Cirpka O A, et al.

Experimental investigation of transverse mixing in porous media under helical flow conditions

[J]. Physical Review E, 2016,94(1): 013113.

[本文引用: 1]

Le Borgne T, Huck P D, Dentz M, et al.

Scalar gradients in stirred mixtures and the deconstruction of random fields

[J]. Journal of Fluid Mechanics, 2017,812: 578-610.

[本文引用: 1]

Cvetkovic V, Fiori A, Dagan G.

Tracer travel and residence time distributions in highly heterogeneous aquifers: Coupled effect of flow variability and mass transfer

[J]. Journal of Hydrology, 2016,543: 101-108.

[本文引用: 1]

Russo D, Zaidel J, Laufer A.

Numerical analysis of flow and transport in a combined heterogeneous vadose zone-groundwater system

[J]. Advances in Water Resources, 2000,24(1): 49-62.

[本文引用: 1]

Russo D, Fiori A.

Equivalent vadose zone steady state flow: An assessment of its capability to predict transport in a realistic combined vadose zone-groundwater flow system

[J]. Water Resources Research, 2008,44(9): W09436. DOI:10.1029/2007WR006170.

[本文引用: 1]

Russo D, Fiori A.

Stochastic analysis of transport in a combined heterogeneous vadose zone-groundwater flow system

[J]. Water Resources Research, 2009,45: W03426. DOI:10.1029/2008WR007157.

[本文引用: 1]

Russo D.

Effect of pulse release date and soil characteristics on solute transport in a combined vadose zone-groundwater flow system: Insights from numerical simulations

[J]. Water Resources Research, 2011,47: W05532. DOI:10.1029/2008WR007157.

[本文引用: 1]

Murray C J, Zachara J M, McKinley J P, et al.

Establishing a geochemical heterogeneity model for a contaminated vadose zone—Aquifer system

[J]. Journal of Contaminant Hydrology, 2013,153: 122-140.

[本文引用: 1]

Akbariyeh S, Bartelt-Hunt S, Snow D, et al.

Three-dimensional modeling of nitrate-N transport in vadose zone: Roles of soil heterogeneity and groundwater flux

[J]. Journal of Contaminant Hydrology, 2018,211: 15-25.

[本文引用: 1]

Beegum S, Šimůnek J, Szymkiewicz A, et al.

Implementation of Solute Transport in the Vadose Zone into the “HYDRUS Package for MODFLOW”

[J]. Groundwater, 2019,57(3): 392-408.

[本文引用: 1]

Broadbent S R, Hammersley J M.

Percolation processes: I. Crystals and mazes

[J]. Mathematical Proceedings of the Cambridge Philosophical Society, 1957,53(3): 629-641.

[本文引用: 1]

Feng Zengchao, Zhao Yangsheng, Zhaoxing .

Research on laws of 2D percolation of fully random distribution fracture media

[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2006, 25(Suppl.2): 3 904-3 908.

[本文引用: 1]

冯增朝, 赵阳升, 吕兆兴.

强随机分布裂隙介质的二维逾渗规律研究

[J]. 岩石力学与工程学报, 2006,25(增刊2): 3 904-3 908.

[本文引用: 1]

Liu Shengli, Feng Huixia, Zhang Jianqiang, et al.

The research of percolation theory and application

[J]. Applied Chemical Industry, 2010, 39(7): 1 074-1 078.

[本文引用: 1]

刘生丽, 冯辉霞, 张建强, .

逾渗理论的研究及应用进展

[J]. 应用化工, 2010,39(7): 1 074-1 078.

[本文引用: 1]

Ghanbarian B, Ioannidis M A, Hunt A G.

Theoretical insight into the empirical tortuosity-connectivity factor in the burdine-brooks-corey water relative permeability model

[J]. Water Resources Research, 2017,53(12): 10 395-10 410.

[本文引用: 1]

Hunt A G, Flow Sahimi M., transport, and reaction in porous media:

Percolation scaling, critical-path analysis, and effective medium approximation

[J]. Reviews of Geophysics, 2017,55. DOI: 10.1002/2017RG000558.

[本文引用: 1]

Hunt A G.

Upscaling in subsurface transport using cluster statistics of percolation

[J]. Transport in Porous Media, 1998,30(2): 177-198.

[本文引用: 1]

Hunt A G.

Applications of percolation theory to porous media with distributed local conductances

[J]. Advances in Water Resources, 2001,24(3/4): 279-307.

[本文引用: 1]

Hunt A G, Gee G W.

Water-retention of fractal soil models using continuum percolation theory: Tests of hanford site soils

[J]. Vadose Zone Journal, 2002,1(2): 252-260.

[本文引用: 1]

Hunt A G.

Comparing van Genuchten and percolation theoretical formulations of the hydraulic properties of unsaturated media

[J]. Vadose Zone Journal, 2004,3(4): 1 483-1 488.

[本文引用: 1]

Hunt A G.

Percolation theory and the future of hydrogeology

[J]. Hydrogeology Journal, 2005,13(1): 202-205.

[本文引用: 1]

Sahimi M.

Characterization of pore space connectivity: Percolation theory

[M]//Flow and Transport in Porous Media and Fractured Rock. Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, 2011: 15-37.

[本文引用: 1]

Ghanbarian-Alavijeh B, Hunt A G.

Unsaturated hydraulic conductivity in porous media: Percolation theory

[J]. Geoderma, 2012,187: 77-84.

[本文引用: 1]

Hunt A, Ewing R, Ghanbarian B.

Percolation Theory for Flow in Porous Media.Lecture Notes in Physics 880

[M]. Heidelberg, Germany:Springer-Verlag, 2014.

[本文引用: 1]

Geistlinger H, Ataei-Dadavi I, Mohammadian S, et al.

The impact of pore structure and surface roughness on capillary trapping for 2-D and 3-D porous media: Comparison with percolation theory

[J]. Water Resources Research, 2015,51(11): 9 094-9 111.

[本文引用: 1]

Tavagh-Mohammadi B, Masihi M, Ganjeh-Ghazvini M.

Point-to-point connectivity prediction in porous media using percolation theory

[J]. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 2016,460: 304-313.

[本文引用: 1]

Ghanbarian B, Hunt A G.

Improving unsaturated hydraulic conductivity estimation in soils via percolation theory

[J]. Geoderma, 2017,303: 9-18.

[本文引用: 1]

Koestel J, Dathe A, Skaggs T H, et al.

Estimating the permeability of naturally structured soil from percolation theory and pore space characteristics imaged by X-ray

[J]. Water Resources Research, 2018,54(11): 9 255-9 263.

[本文引用: 1]

Zarlenga A, de Barros F P J, Fiori A.

Uncertainty quantification of adverse human health effects from continuously released contaminant sources in groundwater systems

[J]. Journal of Hydrology, 2016,541: 850-861.

[本文引用: 1]

Bolster D, Barahona M, Dentz M, et al.

Probabilistic risk analysis of groundwater remediation strategies

[J]. Water Resources Research, 2009,45: W06413. DOI:10.1029/2008WR007551.

[本文引用: 1]

Shi Liangsheng, Tang Yunqing, Yang Jinzhong.

Risk assessment of groundwater contamination based on stochastic collocation method

[J]. Advances in Water Science, 2012,23(4): 529-538.

[本文引用: 1]

史良胜, 唐云卿, 杨金忠.

基于随机配点法的地下水污染风险评价

[J]. 水科学进展, 2012,23(4): 529-538.

[本文引用: 1]

Shi L, Zeng L, Tang Y, et al.

Uncertainty quantification of contaminant transport and risk assessment with conditional stochastic collocation method

[J]. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 2013, 27(6): 1 453-1 464.

[本文引用: 1]

de Barros F P J, Fiori A.

First-order based cumulative distribution function for solute concentration in heterogeneous aquifers: Theoretical analysis and implications for human health risk assessment

[J]. Water Resources Research, 2014,50(5): 4 018-4 037.

[本文引用: 2]

Zhang D, Shi L, Chang H, et al.

A comparative study of numerical approaches to risk assessment of contaminant transport

[J]. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 2010,24(7): 971-984.

[本文引用: 1]

Cirpka O A, de Barros F P J, Chiogna G, et al.

Probability density function of steady state concentration in two-dimensional heterogeneous porous media

[J]. Water Resources Research, 2011,47(11): W11523. DOI:10.1029/2011WR010750.

[本文引用: 1]

Li G, Loper D E.

Transport, dilution, and dispersion of contaminant in a leaky karst conduit

[J]. Transport in Porous Media, 2011,88(1): 31-43.

[本文引用: 1]

Zech A, Attinger S, Cvetkovic V, et al.

Is unique scaling of aquifer macrodispersivity supported by field data?

[J]. Water Resources Research, 2015,51(9): 7 662-7 679.

[本文引用: 1]

Dentz M, Carrera J.

Effective dispersion in temporally fluctuating flow through a heterogeneous medium

[J]. Physical Review E-Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics, 2003,68(32): 363 101-3 631 018.

[本文引用: 1]

Bellin A, Tonina D.

Probability density function of non-reactive solute concentration in heterogeneous porous formations

[J]. Journal of Contaminant Hydrology, 2007,94(1/2): 109-125.

[本文引用: 1]

De Barros F P J, Bolster D, Sanchez-Vila X, et al.

A divide and conquer approach to cope with uncertainty, human health risk, and decision making in contaminant hydrology

[J]. Water Resources Research, 2011,47(5): W05508. DOI: 10.1029/2010WR009954.

[本文引用: 1]

Zhang X, Huang G H.

Assessment of BTEX-induced health risk under multiple uncertainties at a petroleum-contaminated site: An integrated fuzzy stochastic approach

[J]. Water Resources Research, 2011,47: W12533. DOI:10.1029/2011WR010682.

[本文引用: 1]

Cvetkovic V, Molin S.

Combining numerical simulations with time-domain random walk for pathogen risk assessment in groundwater

[J]. Advances in Water Resources, 2012,36: 98-107.

[本文引用: 1]

Siirila E R, Maxwell R M.

A new perspective on human health risk assessment: Development of a time dependent methodology and the effect of varying exposure durations

[J]. Science of the Total Environment, 2012,431: 221-232.

[本文引用: 1]

Tartakovsky D M, Nowak W, Bolster D.

Introduction to the special issue on uncertainty quantification and risk assessment

[J]. Advances in Water Resources, 2012,36: 1-2.

[本文引用: 1]

Siirila-Woodburn E R, Fernandez-Garcia D, Sanchez-Vila X.

Improving the accuracy of risk prediction from particle-based breakthrough curves reconstructed with kernel density estimators

[J]. Water Resources Research, 2015,51(6): 4 574-4 591.

[本文引用: 1]

Wang Y Y, Huang G H, Wang S, et al.

A risk-based interactive multi-stage stochastic programming approach for water resources planning under dual uncertainties

[J]. Advances in Water Resources, 2016,94: 217-230.

[本文引用: 1]

Libera A, Henri C V, de Barros F P J.

Hydraulic conductivity and porosity heterogeneity controls on environmental performance metrics: Implications in probabilistic risk analysis

[J]. Advances in Water Resources, 2019,127: 1-12.

[本文引用: 1]

Locatelli L, Binning P J, Sanchez-Vila X, et al.

A simple contaminant fate and transport modelling tool for management and risk assessment of groundwater pollution from contaminated sites

[J]. Journal of Contaminant Hydrology, 2019,221: 35-49.

[本文引用: 5]

Ministry of Ecology and Environment of the People's Republic of China.Technical Guidelines for Environmental Impact Assessment—Groundwater Environment:HJ610-2016[S].BeijingMinistry of Ecology and Environment of the People's Republic of China2016.

[本文引用: 1]

中华人民共和国生态环境部. 环境影响评价技术导则地下水环境:HJ610-2016[S].北京中华人民共和国生态环境部2016.

[本文引用: 1]

Wang Renmin, Mei Xiangyang, Qin Ronggao, et al.

Groundwater contamination risk analysis for karst aquifer with thick unsaturated zone

[J]. Value Engineering, 2019,38(12): 135-139.

[本文引用: 2]

王仁敏, 梅向阳, 覃荣高, .

含巨厚非饱和带岩溶含水层地下水污染风险分析

[J]. 价值工程, 2019,38(12): 135-139.

[本文引用: 2]

Xu T, Gómez-Hernández J J.

Joint identification of contaminant source location, initial release time, and initial solute concentration in an aquifer via ensemble Kalman filtering

[J]. Water Resources Research, 2016,52(8): 6 587-6 595.

[本文引用: 1]

Zhao Y, Lu W, Xiao C.

A Kriging surrogate model coupled in simulation-optimization approach for identifying release history of groundwater sources

[J]. Journal of Contaminant Hydrology, 2016,185/186: 51-60.

[本文引用: 1]

Vesselinov V V, Alexandrov B S, O’Malley D.

Contaminant source identification using semi-supervised machine learning

[J]. Journal of Contaminant Hydrology, 2018,212: 134-142.

[本文引用: 1]

Xu T, Gómez-Hernández J J.

Simultaneous identification of a contaminant source and hydraulic conductivity via the restart normal-score ensemble Kalman filter

[J]. Advances in Water Resources, 2018,112: 106-123.

[本文引用: 1]

Dai Z X, Zhan C J, Soltanian M R, et al.

Identifying spatial correlation structure of multimodal permeability in hierarchical media with Markov chain approach

[J]. Journal of Hydrology, 2019,568: 703-715.

[本文引用: 1]

Kollat J B, Reed P M, Maxwell R M.

Many-objective groundwater monitoring network design using bias-aware ensemble Kalman filtering, evolutionary optimization, and visual analytics

[J]. Water Resources Research, 2011,47(2): W02529. DOI:10.1029/2010WR009194.

[本文引用: 1]

Reed P M, Kollat J B.

Visual analytics clarify the scalability and effectiveness of massively parallel many-objective optimization: A groundwater monitoring design example

[J]. Advances in Water Resources, 2013,56: 1-13.

[本文引用: 1]

Reed P M, Hadka D, Herman J D, et al.

Evolutionary multiobjective optimization in water resources: The past, present, and future

[J]. Advances in Water Resources, 2013,51: 438-456.

[本文引用: 1]

Sun Caizhi, Chen Xiangtao, Chen Xuejiao, et al.

Recent advances in groundwater contamination risk assessment

[J]. Advances in Science and Technology of Water Resources, 2015, 35(5): 152-161.

[本文引用: 1]

孙才志, 陈相涛, 陈雪姣, .

地下水污染风险评价研究进展

[J].水利水电科技进展,2015, 35(5): 152-161.

[本文引用: 1]

/