污染源半定量化的地下水有机污染风险评价
——以城区典型排污河周边地下水为例

于喜鹏，宋 绵，张文静*（.吉林大学环境与资源学院，吉林 长春 300；.中国地质调查局水文地质环境地质调查中心，河北 保定 0705）

污染源半定量化的地下水有机污染风险评价
——以城区典型排污河周边地下水为例

于喜鹏1，宋 绵2，张文静1*（1.吉林大学环境与资源学院，吉林 长春 130021；2.中国地质调查局水文地质环境地质调查中心，河北 保定 071051）

结合细河沿岸地区水文地质条件及地下水有机污染特征，通过AHP法确定权重，建立DRSIC模型，将评价结果与污染源荷载评价叠加，构建研究区有机污染风险评价模型.并通过研究区有机污染特征检验模型的合理性.结果表明：区内大部分地区有机污染风险中等或低.只有细河沿岸、杨士至于洪区一带污染风险处于高水平.评价结果较好的符合研究区有机污染现状.

DRASTIC模型；AHP；地下水；有机污染风险

有机污染物多为低浓度、高毒性物质，在自然条件下较难降解，可在土壤、地下水中长期残留或远距离迁移［1］，在远离排放源的地下水域及生态系统中沉淀、蓄积，易在人体和生物体内产生生物积聚作用，并能通过食物链产生显著的生物富集作用［2-3］，其对地下水环境和人体健康造成了极大的威胁.然而，对已污染地下水的治理，由于费用大、时间长而成为一大难题.

地下水污染评价是地下水管理和保护的重要工具.近年来，地下水污染风险评价已经被广泛运用于各地的地下水资源管理工作［4-9］.迭代指数法原理简单，应用方便成为评价工作中最为常见的评价方法.迭代指数法的评价步骤可以概括为：选取评价指标，建立权重体系，叠加计算，获得风险评价结果［10］.不同的学者对于地下水污染风险给出了不同的定义，但地下水的天然防污能力（固有脆弱性）和污染源荷载是地下水污染风险的基本要素［4，10-11］，其他因素如地下水保护带、地下水资源价值等要素都曾作为评价模型的指标，均取得了较为良好的评价结果［6，11］.基于迭代指数法的地下水污染风险评价已经有较为丰富的实践经验.评价生成的风险等级图，对宏观的地下水调配和管理工作意义重大.然而对于特定类型的有机污染，对污染风险的反映不够准确.研究发现，对于不同类型的污染物，如病原体、重金属、营养物、有机物等，地下水的污染风险是不同的［12］.因此，对于不同类型的污染开展污染风险评价，有待进一步探讨.

本研究区位于浑河冲积平原西北部，作为沈阳市主要排污渠的细河穿流而过.区内地下水有机污染严重［13-14］.针对以上存在问题，结合研究区内有机污染特点，综合考虑研究区含水层的天然防污能力、排污河周边污染源的潜在风险，采用迭置指数法对研究区地下水有机污染风险进行科学评价，以期为保障区域地下水环境安全提供依据.

1 研究方法

1.1 研究区概况

研究区位于沈阳市细河及其周边地区，面积588km2（图1）.细河是沈阳市内的一条重要水系，自1960年开始接纳城市的部分工业和生活污水，目前细河的日接纳各类污水量已达70万t.细河内水质污染严重，尤其是有机污染，该河已基本丧失了天然河流的生态功能.

图1 研究区位置和地下水潜在污染源分布示意Fig.1 Location of the study area and potential groundwater contamination source distribution

区内属于辽河-浑河-太子河冲积平原，地势平坦，地面标高约15～50m，呈北东高、西南低特征.该区多年平均降水量约574.8～684.8mm，其中5～9月降水量474.6～535.2mm.年均蒸发量在1408～1765mm.区内含水层主要为第四系冲积层和冲洪积层的砂砾石、卵砾石、中粗砂和亚砂土.含水层厚度变化较大，平原东部含水层厚15～40m，西南部含水层厚可达90m左右，区内地下水埋深在2～20m不等.在细河东部地区分布有沈阳市多个地下水水源地，由于长期过量开采，区内（细河与浑河之间）已形成了明显的地下水位降落漏斗，加大了排污河对地下水环境的污染风险.

1.2 方法构建

目前，针对地下水污染风险评价的方法有定性和定量两大类.定性评价只能根据经验和直观判断得出结果，具有一定的局限性，缺乏可比性［15］.定量评价则是通过对选取的评价指标进行计算，然后按照所建立的数学模型进行计算，得到评价结果.迭代指数法因方法简单、操作性强成为应用最广的半定量（或定量）评价方法.迭代指数法是通过选取的评价参数的分指数进行迭加形成一个反映风险（或脆弱程度）的综合指数，再由综合指数进行评价.

地下水污染风险是指含水层中地下水由于其上的人类活动而遭受污染至不可接受水平的可能性［5］.是含水层污染脆弱性与人类活动造成的污染负荷之间相互作用的结果.基于此定义，污染风险应包含两个层次，一是表征含水层固有特征的含水层固有脆弱性评价，反应含水系统对各类污染物质的容纳和自净能力；二是人类活动和各种污染源对地下水污染的可能性及负荷量的评价.

据此认为，地下水有机污染风险包含两个要素：含水层的天然防污能力，即含水层的固有脆弱性；人类活动和各种有机污染源的可能性及负荷量，即污染荷载产生的潜在风险.

1.3 评价步骤

1.3.1 含水层天然防污能力评价 含水层天然防污能力是指在一定的地质与水文地质条件下，人类活动产生的污染物进入地下水的难易程度，它与含水层所处的地质与水文地质条件有关，与污染物性质无关［5］.DRASTIC方法是评价地下水天然防污能力的经典模型［16］，已经被广泛应用于各地的地下水脆弱性评价中.DRASTIC模型使用7个指标评价地下水脆弱性，包括地下水位埋深（D）、净补给量（R）、含水层介质（A）、土壤介质（S）、地形坡度（T）、包气带影响（I）和渗透系数（C）.但是，由于各地水文地质条件的差异性，通过对经典DRASTIC模型的改进，进行地下水脆弱性评价的结果，更适合相应的评价工作要求［17］.针对较小评价场地，有些指标在小面积内没有变化，如水力坡度、渗透系数等.因此本次对传统的DRASTIC指标进行了适当筛选，剔除了在研究区变化不大的地形坡度（T）、含水层介质（A）指标，选取地下水位埋深（D）、净补给量（R）土壤介质（S）包气带影响（I）和渗透系数（C）5个指标作为本次场地天然防污能力的关键指标.建立的DRSIC模型评价方程如下：

地下水天然防污能力值

式中：WD、WR、WS、WI、WC分别表示地下水位埋深（D）、净补给量（R）土壤介质（S）包气带影响（I）和渗透系数（C）5个指标的权重.指标分类及评分参考以往的研究结果（见表1）.指标权重由层次分析法（AHP法）计算获得.地下水天然防污能力值（DI）越高，防污能力差，反之防污能力较好.

表1 潜水含水层天然防污能力评价指标分类及评分值Table 1 The range and rating of indices for unconfined aquifer

1.3.2 排污河周边地区有机污染潜在风险评价在污染风险评价中，污染源荷载是指由于地表的人类活动可能产生污染的潜在污染源［5］.排污河周边地区，存在大量不同类型的污染源，这些污染源通常产生不止一种污染物.这些污染物通过降雨入渗，随水流穿透包气带进入含水层［18］.含水层遭受污染的程度，受污染物自身的特点和污染物从地表至含水层的迁移过程中所发生吸附、降解等作用相关［9］.在一定的水文地质条件下，污染物对含水层的污染程度可以通过污染物自身的性质：毒性、降解性和迁移性来描述［4，19］.进入含水层的污染物，随地下水流水平迁移，同时被降解吸附，随着迁移距离增加，污染物浓度逐渐降低，对地下水环境的影响也逐渐消失.污染源产生的潜在风险也随之消失.污染源的这种特性，可以通过距污染源在含水层中的可迁移距离来描述［20-21］.此外，污染源的存在形式，影响污染物释放的可能性和入渗量［22］.因此，有机污染源潜在污染风险的评价应包括以下5个评价指标：污染源存在形式（F）、距污染源距离（L）、污染物的量（Q）、污染物毒性（T）、污染物的迁移性（M）和污染物的降解性（D）.基于以上分析，建立污染源有机污染潜在风险的评价方程如下：

式中：PSj为污染源j潜在风险评价结果；n为特征污染物个数；L为距污染源的距离；Cij为污染源j特征污染物i评价结果；Qij为对应污染物的量；Tij、Mij、Dij分别表示污染物毒性、迁移性和降解性，WT、WM、WD为其权重，由AHP法获得.

有机污染物的量用对应污染物的浓度与其饮用水水质标准的比值来表示；有机污染物的毒性采用有机物的致癌性进行分类评分；利用lgKoc 描述污染物的迁移性，其中Koc为土壤有机碳吸附系数；而有机物的降解性则通过其在土壤中的半衰期T来表示.有机污染物的饮用水水质标准和其致癌性选用美国环境保护局（U.S.EPA）颁布的“生活饮用水卫生标准和卫生公告（以下简称标准）［23］公布的数据，其中水质标准采用标准中规定的饮用水中污染物的最高浓度（MCL）.EPI Suite是由美国国家环保局（EPA）提供的一套基于定量构效关系（QSAR）原理研制的软件，根据物质的化学结构进行有关性质的估算［24-25］.文中有机物的相关参数（Koc、土壤中的半衰期）采用此软件估算.参数的设计评分范围为1～10，1表示对地下水污染产生的风险最小，10表示产生的风险最大.各参数的评分结果见表2.

表2 潜在风险评价各项指标分类及评分值Table 2 The range and rating of indices for potential risk assessment

线状污染源与点状污染源评价方式相同.面状污染源产生的污染负荷在平面上分布，利用式（4）～（5）计算面源污染的有机污染潜在风险：

式中：LSj为污染j风险评价结果，各参数评分见表2.

最后将点源、线源和面源的污染源评价指标叠加，得到潜在污染风险，如式（6）.

式中：DS为潜在污染风险；PS、LS、NPS分别为点源、线源和面源污染指标的评价结果；Wps、Wls、Wnps分别表示点源、线源和面源污染潜在风险指标的权重.权重由AHP法获得.按照潜在风险的大小，潜在风险指标的评分值范围从1～10，风险越大，评分值越高.

1.3.3 地下水有机污染风险评价 地下水防污能力与有机污染潜在风险之间的相互作用关系不是简单的叠加关系.在防污能力极差的地区，如果没有明显的污染源，则不存在风险；相反，在防污能力极好的地区，如果有机污染潜在风险较高，则该地区的有机污染风险也会较高.基于这种思路，欧洲COST action 620行动建立如式（7）所示的叠加方式，这种叠加方式在欧洲岩溶地区的地下水保护工作中广泛应用，适用性很高［5］.式中：PI为地下水污染风险指数，DI、DS分别为地下水天然防污能力评价指标、地下水潜在污染风险评价指标的评分值［5，10］.地下水有机污染风险受含水层的天然防污能力和污染荷载产生的潜在风险共同控制［11］，本文选择式（7）的叠加方式.

1.4 各指标权重确定方法

层次分析法（AHP）由美国运筹学家Satty于1980年提出，是一种实用的多方案或多目标的决策方法，可以有效的解决指标权重不合理问题［26］.AHP法基于通过对不同要素的比较产生的判断矩阵计算各指标权重，能够有效的实现决策过程的数量化、层次化.通过AHP法计算并改进DRASTIC模型权重的方法已经被广泛应用［27-28］.中国地质调查局在《地下水脆弱性评价技术要求》（GWI-D3）中提出了利用AHP法计算DRASTIC模型指标权重的方法［29］.方法规定，计算权重的步骤如下：

（1）根据指标特点构造判断矩阵；

（2）利用方根法计算权重.

本文中涉及到的权重计算，都采用AHP法，按照中国地质调查局提出的技术要求进行计算.以修改后的DRASTIC为例，计算步骤如下：

（1）建立判断矩阵.原始的DRASTIC模型中，地下水位埋深（D）、净补给量（R）、土壤介质（S）、包气带介质（I）、渗透系数（C）的权重分别为5、4、2、5、3.对各指标比较，认为D和I同等重要，而D比C稍微重要，D比R介于稍微重要与同等重要之间，D比S介于稍微重要和明显重要之间.并设地下水位埋深（D）、净补给量（R）、土壤介质（S）、包气带介质（I）、渗透系数（C）的权重分别Wi1、Wi2、Wi3、Wi4、Wi5，建立的判断矩阵如下：

（2）利用方根法计算权重，在技术要求中有详细介绍，此处略去.各指标权重计算结果如表1所示.此矩阵的一致性比例CR=0.003＜0.1，具有满意的一致性.

2 结果与分析

2.1 场地有机污染特征

2009年在细河及其周边地区采集地下水样品29个、地表水样品2个，采样点位置见图1.其中，地表水采样点分别位于细河的中上游、下游.根据水样检测资料显示，作为排污河的细河，整体水质较差.周边的地下水已遭受到不同程度的有机污染.在细河地表水样品中检测到11种卤代烃、11种芳香烃和2种有机农药.地下水样品中检测到12种卤代烃、11种芳香烃和1种有机农药.各污染物组分的检出率见图2.

通过分析细河地表水和地下水有机组分的检出率可以看出，细河河水各组分检出率高于地下水，细河河水中三氯甲烷、氯乙烯以及苯系物等16种有机物检出率达到100％.地下水中卤代烃1，2-二氯丙烷，1，2-二氯乙烷的检出率达到45％，芳香烃的检出率普遍较低，有机农药α-HCH，β-HCH，γ-HCH，δ-HCH均有检出.结合本次地下水有机物的检出情况，以及我国及美国所制定的“水中优先控制污染物”名单，本次选择19种优先控制有机物进行地下水有机污染的风险评价，结果见表3.

对区内不同土地利用类型下地下水的特征有机物进行统计（表3）.在不同的地表类型下，地下水中苯并（a）芘、1，2-二氯乙烷、1，2-二氯丙烷、甲苯、乙苯、苯等有机物平均检出浓度在工业用地内最高，而在旱地和林地中浓度较低.值得注意的是，地下水中苯并（a）芘在林地中出现了较高的检出浓度，这是因为采样点附近存在垃圾填埋场所致；三氯甲烷在城市用地的最大检出浓度也表现出同样的异常，在最大检出浓度采样点附近的化工厂是这一现象的主因；苯、甲苯、二甲苯在加油站附近的检出浓度较高，而这三类有机物正是燃油污染中较为常见的有机污染物；总HCHs在旱田和村镇用地的样品中检出浓度较高；位于细河两岸的样品中，有机物检出浓度高，检出种类繁多；总HCHs的检出浓度数量级在10以上，在细河下游的样品中，总HCHs的检出浓度高达194.86μg/L.可见，地下水中的有机污染物种类和浓度与地表人类活动密切相关.

图2 2009细河地区地下水、地表水中有机组分的检出率（％）Fig.2 The positive rate of organics of groundwater and water in Xihe River Area in 2009（％）

表3 不同土地利用类型有机污染特征（μg/L）Table 3 The organic contamination characteristics of different landuse types（μg/L）

2.2 地下水天然防污能力

由于对传统的DRASTIC进行了指标的筛选，已有的权重不再适用.故依据传统的DRASTIC指标权重，利用AHP法对各指标重新确定权重.研究区天然防污能力的评价结果图3所示.DI值评价结果为3.7至7.0，分为3个区间.在研究区内，细河上游防污能力中等，中下游防污能力低，于洪区北部、浑河右岸白塔堡周围防污能力高.各区所占比例如表5所示.全区内防污能力低区域所占比例最大，几乎占据整个研究区一半面积.而防污能力较高的地区只占到20.83％.研究区内地下水埋深由细河上游至下游逐渐变浅，导致研究区内地下水防污能力由细河上游至下游逐渐降低；而于洪区北部、浑河右岸白塔堡周围包气带介质为黏土或亚黏土，地下水防污能力处于较高水平.

图3 细河地区地下水天然防污能力分区Fig.3 Groundwater Iatric vulnerability map of Xihe River Area

2.3 排污河周边潜在风险

一般认为，污染物的迁移性和降解性同等重要，污染物的毒性比迁移性和降解性稍微重要.据此构造判断矩阵，计算得污染物的毒性、迁移性和降解性的权重分别为0.6、0.2、0.2，此矩阵的一致性比例CR=0.0＜0.1，具有满意的一致性.将此权重代入公式，如表计算得各类污染源评分结果如表4所示.

研究区内三类污染源对地下水水质的影响强弱为：面源＞线源＞点源.其中面源对地下水贡献为32.305％，线源为27.704％，点源为19.875％［30］.据此，认为面源比点源稍微重要，面源比线源、线源比点源介于同等重要和稍微重要之间.计算得权重分别为0.54、0.30、0.16.以此绘制潜在风险分区图（图4），DS评价结果为0～5.0，分为3个区间（表5）.

图4 细河地区潜在风险等级Fig.4 Map for groundwater antifouling ability assessment of Xihe River Area

有机污染潜在风险高风险区基本沿细河分布，在于洪至沙岭一带有部分面积.京沈高速公路一带、皇姑区至朝鲜族自治乡一带潜在风险中等.浑河中下游沿岸、沙岭西北潜在风险低.区内各风险分区所占面积比例如表4所示.区内大部分地区有机污染潜在风险处于低或中等水平.

表4 各类污染源评分值Table 4 The rating of the hazard

2.4 地下水污染风险

将研究区防污能力等级图和研究区潜在风险等级图按式（7）叠加，得到研究区地下水有机污染风险等级图，如图5所示.PI评价结果为0～34.5，平均分为3个区间（表5）.研究区内细河沿岸、杨士至于洪区一带污染风险高；大青中朝友谊村、皇姑区至沈河区一带污染风险中等；沙岭西北、白塔堡镇周围污染风险低.细河沿岸的地下水有机污染风险高.沙岭西北地区主要的土地利用类型为农田、村庄，有机污染潜在风险低，地下水有机污染风险低.沙岭以北地下水防污能力较高、潜在风险较低，地下水有机污染风险较低.大青中朝友谊村西南潜在风险较低，地下水有机污染风险较低.浑河下游沿岸地区主要是旱田及林地，有机污染潜在风险低，其有机污染风险也较低.白塔堡镇一带地下水防污能力高，虽然分布有较多的加油站，但地下水有机污染仍然处于较低水平.浑河朝鲜族乡、皇姑区、沈河区一带是研究区内主要的居住区，分布有大量的加油站、地下水防污能力较高，地下水防污能力和潜在风险都处于中等水平，地下水有机污染风险中等.

研究区浑河沿岸地下水有机污染风险基本处于中等或低水平，而细河沿岸地下水有机污染风险高.细河是区内的主要排污河，河水污染严重，水中含有大量有机污染物，污染物从上游至下游逐渐累积，细河北岸有一条繁忙的高速公路，沿公路分布有较为密集的加油站，这些都是潜在的有机污染源.而地下水的常年开采，使得地表水与地下水之间的水位差增大，河水补给地下水的量增大，带入了将细河中的有机物不断带入周边的地下水中.而浑河有机污染在上游较为严重［31］，沿程地表水有机污染程度降低［32］，且逐渐降低的水力梯度和减弱的地下水径流降低了地下水对有机物的搬运能力［33］，浑河沿岸的地表土地利用类型以旱田、林地等为主，潜在污染风险低.

图5 细河地区有机污染风险等级Fig.5 Classification map of the groundwater pollution risk of Xihe River Area

在计算的细河潜在污染风险值时，认为细河是不存在防渗措施的，即其存在方式是全部暴露，式（2）中F取值为1.2，由此计算得出细河沿岸处于潜在风险高风险区.事实上，细河作为一条排污河，为了防止其污染地下水，在部分河段上设有防渗措施，这导致细河河水和地下水的交互能力在整个河段上有很大区别.如按细河整个河段全部设有防渗措施计算，F值取0.8（表2），其潜在风险则降为中等水平，有机污染风险评分值也将降为原来的2/3.由此可见，细河沿岸的地下水污染风险水平高低，与细河密切相关.细河与地下水的水位差越大、河床的防渗措施越少，随水量交换进入地下水中的污染物也就越多，地下水有机污染风险也就越高；反之，则越低.地下水有机污染风险评分值对这两个因素的敏感性较高.

2.5 评价结果检验

地下水污染风险与水中的污染物浓度具有很好的相关性.可以通过污染物的分布及其浓度来检验风险评价结果的合理性.通过有机污染检出浓度为纵轴、以PI为横轴对检出率较高的几类污染物作图（图6）.

可以看出，在高风险区，有机物浓度较大，而在低风险区较低.以1，2-二氯乙烷为例，在低风险区，多为有机污染物浓度低于检出限.而高风险区，其浓度则普遍高于0.15μg/L.图1中所示地下水有机污染较为严重的地区多分布在细河沿岸，有机污染现状多为重度污染.这与地下水有机污染高风险区的分布较为一致.

图6 有机物浓度与有机污染风险指数相关关系Fig.6 Scatter plot of PI with organic contaminant

3 结语

利用改进的DRASTIC模型评价含水层天然防污能力，将细河周边潜在污染源分为点源、线源和面源，按照统一的评价方法评价有机污染潜在风险.通过两图叠加得到有机污染风险图，评价模型有效结合研究区天然水文地质条件和有机物的污染特性，充分考虑了有机污染物对地下水可能产生的风险.评价结果显示：研究区污染风险高、中、低所占比例分别为19.63％、044.81％、35.56％.细河沿岸一带有机污染风险处于高水平.

细河是研究区的主要排污河，是研究区内重要的污染源.地表水与地下水之间的较大的水位差、河床的防护措施、有机污染严重的河水使得细河沿岸地下水有机污染风险水平高.因此，在河床上增加防渗措施，合理规划研究区内地下水开发利用，加强对排污河水质的监管，改善水质，是降低细河沿岸地下水有机污染风险有效措施.

含水层的天然防污能力在一定时期内是静态的，而潜在风险会随着人类活动不断变化，及时评价与绘制地下水潜在污染风险图可以为地下水管理提供更有力的数据支持.

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Risk evaluation of groundwater organic pollution by semi-quantified hazard.

YU Xi-peng1，SONG Mian2，ZHANG Wen-jing1*（1.College of Environment and Resources，Jilin University，Changchun 130021，China；2.Center for Hydrogeology and Environmental Geology Survey，China Geological Survey，Baoding 071051，China）.China Environmental Science，2015，35（6）：1709～1718

Based on the hydrogeological conditions and the organic pollution characteristics in this study area，DRSIC model has been established to classify the vulnerability of groundwater.According to this vulnerability results and hazard load conditions，organic pollution risk assessment model have been built and verified by the groundwater organic contamination situation.The weighting of all models was calculated by AHP（analytic hierarchy process）.The assessment results indicated that the levels of organic pollution risk along Xihe River and Yangshi to Yuhong Area was higher than the other areas.The assessment results are well reflected organic pollution status in this study area.

DRASTIC Model；analytic hierarchy process（AHP）；groundwater；organics contamination risk

X802.4

A

1000-6923（2015）06-1709-10

于喜鹏（1991-），男，甘肃平凉人，吉林大学环境与资源学院硕士研究生，主要从事地下水污染风险评价方面的研究.

2014-10-10

环保公益性行业科研基金重大项目（201009009）

* 责任作者，副教授，zhangwenjing80@126.com