姜光輝，李紅春，郭 芳

(1.中國地質科學院巖溶地質研究所/國土資源部巖溶動力學重點實驗室，廣西 桂林 541004；2.聯合國教科文組織國際巖溶研究中心，廣西 桂林 541004；3.臺灣大學地質科學系，臺灣 臺北 10617)

地下水污染場地水質空間相關性分析

姜光輝1,2，李紅春1,3，郭 芳1,2

(1.中國地質科學院巖溶地質研究所/國土資源部巖溶動力學重點實驗室，廣西 桂林 541004；2.聯合國教科文組織國際巖溶研究中心，廣西 桂林 541004；3.臺灣大學地質科學系，臺灣 臺北 10617)

地下水污染場地的監(jiān)控需要依據水文地質條件、地下水流場和溶質運移特征，利用水化學的示蹤作用開展空間分析,以識別地下水和溶質運移特征。該方法具有簡易和經濟的優(yōu)點。以臺灣苗栗縣某化工污染場地為例，通過對地下水中多種離子濃度的空間等值線分析及對比，判斷污染物的來源和分布范圍。采用離子濃度的統(tǒng)計特征值P95、P75、P50、P25構成的等值線，作為判斷離子空間分布特征的依據，并形成離子之間對比的統(tǒng)一標準。所有離子都采用濃度P95等值線包圍的區(qū)域作為其污染源，其它三種等值線表示可能出現的污染物擴散范圍。在此基礎上通過對比發(fā)現10種離子的污染源集中出現在場地一個范圍內，并形成一個污染帶，表明它們的來源具有密切的聯系。10種離子P75等值線劃出的污染物分布范圍同樣比較集中，但幾乎都分布在污染帶的南部，顯示離子的遷移方向和遷移距離是一致的。根據離子空間分布的相似性將其分為三組，空間分布相似性高的離子組同時出現在一個區(qū)域的機會更多。通過多種水化學成分識別地下水流場和溶質運移特征，提高了結論的可信度，為污染物監(jiān)控提供參考。

污染源辨析；空間分析；污染物運移；水化學示蹤

地下水污染場地污染物監(jiān)控的任務是掌握污染物運移范圍，以利于制定治理措施。當地下水污染未得到及時的發(fā)現和治理時，污染物的空間分布逐漸復雜化。污染源增加以及污染物在擴散過程中的稀釋和降解不斷發(fā)生，最終形成復合污染的局面。在此情況下，污染源和擴散方向不再是一目了然[1～3]，增加了污染物監(jiān)控的難度。為此，需要建立方法從地下水污染現狀逆推污染源，還原地下水的污染過程。

鑒于地下水更新的周期通常是以年、十年或百年計算，地下水污染場地的監(jiān)測和治理需要持續(xù)與此相當的時間。考慮到地下水的水質存在時空變化，為得到準確的評價，高密度的取樣和持續(xù)的監(jiān)測是必需的。調查工作因此會產生大量且復雜的數據，采取有效的方法從大數據中得到有意義的結論成為重要的研究問題[4～7]。同時也需要根據調查結論不斷優(yōu)化監(jiān)測井網絡的設計，使得監(jiān)測網的建設經濟且又不錯失關鍵的信息[8～10]。

對以上問題的研究已形成多種不同方法。除數值模擬方法之外，采用多元統(tǒng)計技術對數據分析是提取有用信息的合適工具[11]，包括聚類分析(CA)、主成分分析(PCA)、因子分析(FA)和差別分析(DA)、等值線分析等[12～14]?；诜钦龖B(tài)的(或非參數的)γ分布的保證率計算(百分位數)，是一種位置指標，較多地用于氣象數據[15～16]和醫(yī)學、體育樣本的統(tǒng)計，但很少見于水質樣本的空間分析。實際上，等值線的百分位數方法不僅可能作為判斷地下水本底值的方法[17～18]，也可以用于初步判斷污染源的中心和擴散范圍。本研究基于對某污染場地進行的詳細調查和采樣，以ICP-OES水質分析技術為基礎，進行大量的元素分析，通過空間統(tǒng)計百分位數法，發(fā)現元素空間分布之間的關系，從多種指標相互配合、相互印證的方式，試圖建立一種快速、經濟的地下水污染特征識別方法。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于臺灣苗栗縣某工業(yè)區(qū)。工業(yè)區(qū)成立于1973年，主要有從事化工生產的企業(yè)。開展調查時有企業(yè)約20家，主要從事石油、紡織、造紙、化學、塑料、金屬等行業(yè)。工業(yè)區(qū)毗鄰農業(yè)區(qū)、居民住宅區(qū)和其它工業(yè)區(qū)，污染源類型復雜。據資料臺氯頭份廠在此從事氯乙烯生產20年，由于初期管理不善造成氯乙烯及相關合成化合物滲入地下。該地區(qū)被確認為地下水污染場地，并進行了長達10年的監(jiān)測和治理[19]。先后由不同管理部門設立地下水觀測井點上百處。

污染場地為原化工廠場址，面積為5×104m2。但污染物監(jiān)控范圍遠大于污染治理場地，面積約為1 500 m×2 000 m(圖1)。監(jiān)測點布置在污染治理場址內和場址西部及西南部。污染場地位于沿海平原地帶，據資料[19]平均氣溫為22～23 ℃，年降雨量為1 120～2 384 mm。地下水起源于場地東側的低山丘陵，經過場地的平原，最后排向西側海洋，場地南側有一條從低山丘陵流向海洋的河流。根據地下水位等值線的分析，地下水水位埋深3～4 m。地下水流向為自東北向西南，水力坡度為2.3×10-3m/m。

圖1 污染場地狀況和監(jiān)測點的分布圖Fig.1 The status of contamination site and distribution of monitoring points

場地出露地層為礫石、粗沙、細沙和黏土構成的具有層狀分布的全新世河流相松散沉積層，厚度不均勻，約17～26 m。下伏地層為第四系更新統(tǒng)頭嵙山層砂巖和泥巖，且地層成層性不好，巖層的厚度空間變化大(圖2)。上下含水層滲透性有差異，根據抽水試驗獲得的數據，上層孔隙含水層水力傳導度為10-2～10-4cm/s，下層基巖含水層水力傳導度10-3～10-5cm/s。

圖2 研究區(qū)地質剖面圖(據文獻[17])Fig.2 The geological profile of the contaminated site with an estimated organic contamination plume

1.2 樣品采集與測試

對污染場地現有監(jiān)測井進行調查和取樣，同時在場地內地表水和雨水也進行了取樣。項目共完成三次采樣，時間分別為：第一次2011年7月；第二次2011年11月底至2012年1月初；第三次2012年7月。第一次調查水井55個，采樣66個(一些水井在不同深度取多個樣品)。第二次再次對同一批水井進行采樣，并增加了8個地表水取樣，取樣數量達到72個。第三次在55個水井基礎上選擇10個水井進行取樣分析。本次分析采用的數據為第二次采樣的分析結果。64個樣品均來自圖1中的采樣點。

1.3 分析方法

采用surfer 8.0對地下水的離子濃度進行空間分析，并繪制離子濃度等值線圖。數據網格化的密度為21 m。插值方法為surfer軟件Kriging插值法，變異圖模型(Variogram Model)選用線性變異圖。

以現代水質測試技術迅速獲取大量濃度數據為基礎，采用等值線分析的方法追蹤污染物的行跡，多種元素的示蹤效果相互印證，增加了判斷的可靠性。但當數據大量存在時，需要制定一個統(tǒng)一的標準以便于相互對比。為此所選擇的10種指標濃度的分布都采用相同的統(tǒng)計值表示，即采用各種指標數據的中位數、四分位數和P95作為界限。參考氣候變化研究中常見的將某個百分位值作為極端值的閾值檢驗方法，將第95個百分位值的離子濃度定義為污染物聚集中心的閾值，即污染源的可能位置。以下四分位數P25、中位數線(P50)和上四分位數P75值確定的等值線作為污染物擴散的邊界，這些特征值等值線所圈閉的區(qū)域都表示污染物的擴散范圍。在進行等值線分析前，先統(tǒng)計各個離子的P95、四分位數(P25, P75)和中位數。然后在等值線圖上確定四分位數所對應的空間位置，分別標示為圖中的四條等值線。以污染物濃度統(tǒng)計特征值等值線表示的擴散范圍有利于離子之間進行相互對比。

2 結果與討論

2.1 污染場地的水化學特征

從離子濃度的最低值可以判斷天然的地下水中溶解的礦物質是以NaCl為主，其他無機鹽類的比例很小。對于這些無機鹽的來源以前并無相關研究，樣品測試數據顯示在污染監(jiān)控區(qū)采樣點大部分指標最大值與最低值之間差距甚遠，表明污染已經改變水質自然特征。推測可能是工業(yè)區(qū)使用相關化工產品泄露所致。無機鹽類污染與有機污染之間存在關聯也有可能。

通過離子濃度的異常，初步判斷污染物的類型和來源(表1)。

(1)Na、Ca、Cl三種元素在所有元素中濃度比例較高，其他元素含量相對較低。電導率的變化范圍差異近百倍，并且電導率與Na、Ca、Cl三種元素的相關度最高，顯示含有CaCl2和NaCl高濃度咸水污染；

(2)在其他離子中Fe、Mn和Al濃度受到其化學性質的影響，在中性偏堿性地下水中一般不會大量存在，其來源可能是工業(yè)污染；

(3)Mg、Ba、Sr以及K濃度異常的程度較低，其來源有多種可能，本研究缺少相關證據。

以Cl作為代表分析其空間分布趨勢，借以顯示污染物的遷移特征。Cl離子P75四分位數與中位數之間的差距比P25與中位數之間的差距大，顯示其分布的不對稱性。說明Cl離子的濃度在空間上存在顯著的梯度，有利于分析其污染擴散特征。

表1 污染場地離子濃度統(tǒng)計特征值

注：EC單位為μS/cm，其余單位為mg/l。

2.2 離子濃度隨深度的變化

考慮到場地內含水層劃分為上部孔隙含水層和下部裂隙含水層，有些水井在不同深度采樣。在利用資料進行空間分析時，考慮到采樣深度不同是否會造成較大誤差。對所有采自同一水井而具有不同深度的樣品的統(tǒng)計分析發(fā)現，離子濃度與采樣深度之間顯著相關，可能是受到污染方式和含水層滲透性的影響，淺層水樣的離子濃度高于深層，但差異不大。電導率可以當作是水質差異的總體反映。電導率變差系數在0～10%范圍的水井占70%，說明大部分水井不同深度水質的變化屬于變差系數比較小的類型。根據有兩個不同采樣深度的14個水井，總計28次取樣分析的結果，同一個水井溫度變差系數4.8%，以平均溫度25 ℃計算，平均相差1 ℃。pH平均值為7.3，變差系數平均為2.6%，因此同一口水井中pH差異為0.2，都屬于較小的變化范圍。

2.3 離子濃度隨時間的變化

受到降雨補給的影響和污染物遷移及稀釋降解的原因，地下水的離子濃度是隨時間變化的。三次取樣時間間隔為半年，統(tǒng)計具有三次采樣數據的10口水井的電導率測量結果，變差系數為45%～65%，平均值為55%，變化較為顯著。因此僅以同一時間段(2011年11月—2012年1月)采集的樣品測試數據進行空間等值線分析。又因同一水井的不同深度水質有變化，所以選用兩個深度濃度的平均值進行分析。

2.4 離子濃度的空間變化

在天然狀態(tài)下地下水中的離子濃度受水巖相互作用的控制，當含水層巖性變化不大時，離子濃度在空間上分布趨于均勻。當污染源存在時，污染物所產生的溶質會引起局部離子濃度異常。濃度異常區(qū)離子的擴散會在空間上形成一個濃度梯度，靠近污染源的地方離子濃度快速升高。而且污染物在含水層中的擴散受到對流和彌散作用的影響。當污染物較單一時，污染物分布與地下水流動有很好的關系，此時離子或溶質的空間分布特征?？梢杂糜谥甘疚廴驹础⑦\移路徑以及地下水流動方向[20]。

一般而言，當污染源確定后，根據地下水的流向容易判斷污染物的運移方向。而實際情況往往更加復雜。一方面由于含水層具有非均質性，局部流場特征可能與區(qū)域流場不吻合。另一方面多個污染源共存的疊加效應導致溶質濃度的空間分布凌亂。但總體上來看，濃度梯度的存在一定會導致擴散，使得高濃度區(qū)依然具有污染源區(qū)的效應。在污染源暫未完全認識的情況下，通過多種溶質的濃度空間分析，依然能夠快速有效地顯現污染特征。

圖3 以Cl離子為例采用統(tǒng)計特征量判斷離子的源區(qū)和擴散區(qū)Fig.3 Source and plume zone of ions determined by statistical of characteristic quantity, as a case of Cl-注：圖中AD和AP為Cl的源區(qū)，P75=440所圈閉的區(qū)域表示近擴散區(qū)，P50=80和P25=40表示遠擴散區(qū)。

四分位數P25所形成的Cl離子異常區(qū)域整體上呈現出NE—SW展布的形態(tài)(圖3)。研究區(qū)東南角的分布區(qū)與主異常區(qū)不屬于同一個體系。如果討論P95濃度等值線所確定的污染源，根據地下水的流向判斷其擴散區(qū)應該在污染源區(qū)的東南部。因此，在污染源東北部的異常區(qū)也應該劃分為另外一個體系。以中位數為值得等值線所圈閉的區(qū)域與P25等值線類似。但P75等值線所包圍的區(qū)域就只有圖中污染源可能出現的擴散區(qū)域。因此P75等值線所形成的區(qū)域更接近于理論上的預測結果，可以認為是對應污染源的擴散區(qū)。比較而言，沒有采用特征值等值線的空間分析結果就比較隨意。雖然其顯示的異常區(qū)域形態(tài)相似，但從中無從區(qū)分污染源和擴散范圍。

P95等值線所確定的Cl離子的污染源在(圖3)中的AD和AP區(qū)，位置接近污染場址。從Cl濃度空間分布獲得的污染物擴散范圍可以作為劃定污染場地監(jiān)控區(qū)的參考。如果以Cl離子P75等值線所圈閉的區(qū)域作為監(jiān)控區(qū)，該區(qū)域與有機污染物擴散的趨勢一致，但比實際監(jiān)測到的有機物污染擴散范圍更遠。以該區(qū)域作為監(jiān)控區(qū)可以減少區(qū)域之外的監(jiān)測點，有利于提高效率和節(jié)約成本。

以離子濃度統(tǒng)計特征值作為判斷污染物運移特征的依據，使污染物的空間分布更加明確、直觀，也有效地顯示某種離子的源區(qū)和擴散區(qū)，這是一般的空間分析不具備的。此方法有兩個好處，其一解決了離子的本底值不好確定的問題，可以不確定本底值，僅僅比較四條等值線形態(tài)的變化，從而認識污染源的位置和污染物的擴散范圍和方向；其二是有了統(tǒng)一的標準后離子之間的空間分布特征可以對比。

P95等值線圈閉的范圍一般很小，并且P95與P75的濃度差異大，所以看起來這些離子都屬于點源污染，但是有時污染物的P75值比P50大很多，也可能P75圈出的區(qū)域為面狀污染源，并且P75等值線劃出的區(qū)域形態(tài)與地下水的流向不一致，說明作為面狀污染源的可能性很大。因此，到底采用哪一個值作為污染源判斷的依據，要看P95與P75的差異，還要考察污染暈與地下水流動方向是否吻合。P95與P75約懸殊，P95作為污染源的可能性越大。作為污染源區(qū)的等值線形態(tài)特征可以與地下水的流動方向不吻合，而作為污染物擴散范圍必須能夠顯示地下水的流場特征。

以P95等值線圈閉的范圍作為污染源，出現的結果是一些離子的污染源非常靠近，其可能來自于同一個鉆孔，表明采樣位置非?？拷廴驹?，這些溶質可能產生于同一個污染源。而一些離子的污染源單獨出現在一處或者多處。表明這些溶質來源于其他污染源(圖4)。

2.5 離子濃度空間變化的相關性

在等值線的基礎上，采用空間網格化分析的方法判斷離子濃度的分布特征。當根據等值線得到的某些離子的污染源在空間分布上靠近而處于同一個網格時，判斷其為同一來源。某些離子的污染源在不同方格中，表明其具有多個污染源。據此可見位置靠近的(1)Ba、Ca、Sr、K、Mg、Cl，(2)Ba、Ca、Cl，(3)Al、Fe三組離子污染源靠近，可能具有同一污染源。Mn和Na的污染源單獨存在，而Mg和Sr既有單獨存在也有與其他離子共同出現的情況(圖4)。

圖4 采用網格化方法判斷離子污染源空間位置的相似性Fig.4 Similarity of spatial location for pollutant source (P95) judged by matching注：在同一個單元格的元素位置靠近，來源相同的可能性高。

離子污染源的分布表明在研究區(qū)污染背景是復雜的。而無機離子的污染源位于污染場址之外，有機污染和其他污染具有不同來源。Cl與Na雖然在研究區(qū)都屬于大量元素，但污染源的位置不在同一處。 Mn與Al、Fe屬于微量元素，但污染來源不同。Mg與Sr具有多個污染源，他們與Ba和K的情況不同。

P75等值線在形態(tài)上與污染源的分布相似，并且大部分處于污染源的南部，表明P75等值線所圈閉的區(qū)域接近于污染物的擴散范圍。Al和Ba的擴散范圍不僅與其他離子的距離較遠，而且與判定的污染源也無空間上的聯系。在分布較為集中的離子中，根據空間分布相似性程度進一步分為兩組，分別是Cl、Sr、Na為一組，Ca、Mn、K、Fe、Mg為另一組(圖5)。這兩組離子各自在同一個空間中出現的幾率最高。雖然Na的污染源是單獨出現的，但Na與Cl和Sr擴散范圍類似，表明其在遷移的過程中發(fā)生了混合。Fe與Al污染源靠近，但其擴散范圍不一致，原因可能是Al并非單一來源。

P50和P25等值線所劃出的離子分布范圍會出現較大的差別，顯示當離子濃度降低時，其他影響因素會增加。如前面所述Cl離子P75和P50、P25所劃出的區(qū)域形態(tài)發(fā)生變化，說明影響離子空間分布的因素發(fā)生變化。

圖5 P75等值線所劃出的離子濃度空間分布相似性的比較Fig.5 Similarity comparison for spatial distribution of ion concentrations through P75 contour lines注：紅色的元素只分布在圖區(qū)的中部，而黑色的元素分布在圖區(qū)中部和右下角。Ba和Al具有不同的分布。

3 結論

本研究選取的污染場地是一處以氯乙烯和二氯乙烷為主的石油化工類污染場地。場地含水層的上層為孔隙水，下層為裂隙水，且富水性好，地下水埋深淺。通過鉆孔水位測量確定了地下水的流向和水力坡度。在污染物調查和研究的方法中，污染物監(jiān)控是了解其遷移行為的主要手段。而對地下水來源、徑流方向和排泄方式以及含水層滲透性的認識有助于理解污染物的動態(tài)。本研究采用的水化學特征的分析則是在水文地質調查和污染物監(jiān)測的基礎上提供了認識污染物遷移的例證，是預測污染物遷移范圍的重要依據。

在污染場地開展水化學調查，多種離子的濃度變化趨勢共同指示其污染來源位于化工污染場址的西部和南部，并呈帶狀分布。地下水中Cl、Na、Ca、Mg、Fe等離子空間差異大，其指示污染源和污染物遷移范圍的作用明顯。從離子之間濃度空間分布、污染源和擴散范圍的相似性上，推測這些離子來源具有不同的可能組合關系，說明多種離子的相互印證減小了污染運移特征判斷的盲目性。這些調查結果不僅提高了對污染場地水質背景的認識，并且得出污染物從污染源分布區(qū)向南偏西擴散，離子擴散的距離類似等認識。通過水化學方法發(fā)現和定義的擴散區(qū)對有機污染的監(jiān)控有參考意義。

研究采用的ICP-OES測試技術提高了元素分析的效率，為大量測樣提供了條件。而獲得的數據如何有助于污染分析，還要依靠有效的數據處理技術。本研究對此問題的解決做了嘗試。結論認為在取得豐富數據的情況下，以統(tǒng)計特征值配合空間分析可以進行污染物之間的空間相關性比較，是一種快速有效的分析方法。

[1] Craig E. Colten. Groundwater contamination reconstructing historical knowledge for the courts[J]. Applied Geography, 1998, 18(3): 259-273.

[2] Bithin D, Dibakar C, Anirban D. Identification of unknown groundwater pollution sources using classical optimization with linked simulation[J]. Journal of Hydro-environment Research, 2011, 5(1): 25-36.

[3] 蔡五田.淺論地下水污染源強[J].水文地質工程地質,2015,42(6):126-130. [CAI W T. On source intensity of groundwater contamination[J]. Hydrogeology & Engineering Geology, 2015,42(6):126-130. (in Chinese)]

[4] YUN B L, YU P L, CHEN W L,etal. Mapping of spatial multi-scale sources of arsenic variation in groundwater on ChiaNan floodplain of Taiwan[J]. Science of the Total Environment, 2006, 370:168-181.

[5] Doong R A, Lee S H, Lee C C,etal. Characterization and composition of heavy metals and persistent organic pollutants in water and estuarine sediments from Gao-ping River, Taiwan[J]. Marine Pollution Bulletin, 2008, 57: 856-857.

[6] 郝澤嘉,周豐,郭懷成.香港海域表層沉積物重金屬空間分析[J].環(huán)境科學研究，2008,21(6):110-117.[HAO Z J, ZHOU F, GUO H C. Spatial Analysis of heavy metals in top marine sediment in Hongkong[J]. Research of Environmental Sciences, 2008,21(6):110-117.(in Chinese)]

[7] 鮑新華,周祖昊,洪梅,等.分區(qū)繪制等值線的地下水污染質分布[J].世界地質，2011,30(1):51-55.[BAO X H, ZHOU Z H, HONG H,etal. Distributions of groundwater contamination by method of division plotting contours[J]. Global Geology, 2011,30(1):51-55. (in Chinese)]

[8] Shrestha S, Kazama F. Assessment of surface water quality using multivariate statistical techniques: A case study of the Fuji river basin, Japan[J]. Environmental Modelling & Software, 2007, 22: 464-475.

[9] Zhou F, Liu Y, Guo H C. Application of multivariate statistical methods to the water quality assessment of the watercourses in the Northwestern New Territories, Hongkong[J]. Environmental Monitoring and Assessment, 2007, 132(1/2/3):1-13.

[10] 駱乾坤,吳劍鋒,林錦,等.地下水污染監(jiān)測網多目標優(yōu)化設計模型及進化求解[J].水文地質工程地質,2013,40(5):97-103. [ LUO Q K, WU J F, LIN J,etal. An evolutionary-based multi-objective optimization model for groundwater monitoring network design[J]. Hydrogeology & Engineering Geology, 2013,40(5):97-103.(in Chinese)]

[11] Massart D L, Vandeginste B G M, Deming S N,etal. Chemometrices: A Textbook[M]. Amsterdam:Elsevier, 1988.

[12] 畢延鳳,于洪軍,徐興永,等.萊州灣南岸平原地下水化學特征研究[J].海洋通報,2012,31(3):241-247.[BI Y F, YU H J, XU X Y,etal. Study on the groundwater hydrochemical characteristics in the southern Laizhou Bay[J]. Marine Science Bulletin, 2012,31(3):241-247. (in Chinese)]

[13] Reghunath R, Murthy T R S, Raghavan B R. The utility of multivariate statistical techniques in hydrogeochemical studies: an example from Karnataka, India[J]. Water Res, 2002,36: 2437-2442.

[14] Simeonov V, Simeonova P, Tsitouridou R. Chemometric quality assessment of surface waters: two case studies[J]. Chemical and Engineering Ecology,2004, 11 (6): 449-469.

[15] 王效瑞,梁邦云,郭秀云. 百分位方法在安徽旱澇診斷中的應用[J]. 安徽師范大學學報(自然科學版),2009, 29(3): 281-285.[WANG X R, LIANG B Y, GUO X Y. Application of percentiles in the diagnosis of drought and flood in Anhui[J].Journal of Anhui Normal University (Natural Science), 2009,29(3):281-285. (in Chinese)]

[16] 尤煥苓,劉偉東,任國玉.1981～2010 年北京地區(qū)極端降水變化特征[J].氣候與環(huán)境研究,2014,19(1):769-771.[YOU H L, LIU W D, REN G Y. Variation characteristics of precipitation extremes in Beijing during 1981-2010[J]. Climatic and Environmental Research, 2014,19 (1): 69-77. (in Chinese)]

[17] Müller D, Blum A, Hookey J,etal. Final proposal of a methodology to set up groundwater threshold values in Europe[R]. Specific targeted EU research project BRIDGE-report D18. www.wfd-bridge.net, 2006.

[18] Marleen C，Petra B, Kristine M,etal. Natural background levels and threshold values for groundwater in fluvial Pleistocene and Tertiary marine aquifers in Flanders, Belgium[J]. Environ Geol, 2009, 57:1155-1168.

[19] 臺灣氯乙烯工業(yè)股份有限公司.臺灣氯乙烯工業(yè)股份有限公司頭份廠地下水污染整治場址污染治理計劃[R]. www.mlepb.gov.tw, 2011. Taiwan Vinyl chloride industry Co., Ltd. Plan of pollution treatment for groundwater contamination site of Toufen in Taiwan Vinyl chloride industry Co.， Ltd.[R]. www.mlepb.gov.tw.[2016-10-01]

[20] 薛禹群,吳吉春,謝春紅,等. 萊州灣沿岸海水入侵與咸水入侵研究[J].科學通報,1997,42(22):2360-2367.[XUE Y Q, WU J C, XIE C H,etal. Study on sea water and saline water intrusion in coast of Laizhou Bay[J].Chinese Science Bulletin, 1997,42(22):2360-2367. (in Chinese)]

Spatial variability of multi-tracers in groundwater contamination sites

JIANG Guanghui1,2, LI Hongchun1,3, GUO Fang1,2

(1.LaboratoryofKarstDynamics,InstituteofKarstGeology,Guilin,Guangxi541004,China;2.TheInternationalResearchCentreonKarstundertheAuspicesofUNESCO,Guilin,Guangxi541004,China;3.DepartmentofGeosciences，NationalTaiwanUniversity,Taipei,Taiwan10617,China)

Monitoring of groundwater contamination needs to consider the hydrogeological conditions, groundwater flow and characteristics of contaminates in the study site. Using spatial distributions of hydrochemical tracers to identify groundwater flow and solute transportation has advantages in easy operation and cost saving. In this study, a petrochemical contamination site was used as an example. By mapping contours of the measured ion concentrations and comparing among them, the source area and plume of the contaminations were identified. In order to make contours for the measured properties, we use four statistic values: P95, P75, P50 and P25 to classify the concentration levels of the measured properties based on their percentage rank. For example, P50 represents the medium number which is 50% of the total concentrations for a certain ion. In so doing, the ten measured ions can compare their relative concentrations with the contours. The area enclosed by contour of P95 is considered as the contamination hotspots. The other contour maps show the probable contamination plume and immigration direction. The results show that the hotpots (P95 contour) of all measured properties are located in a narrow band, and the contours of P75 are similar, indicating close relationship of those solutes. The contour mapping indicates that the contamination source is located in the southwest of the manufactory or the contamination site and move toward southwest with the groundwater flow. This method enhances the reliability of contamination hotspots detection, and can be good reference for contamination monitoring.

groundwater; multi-contamination; spatial analysis; pollutant transport

10.16030/j.cnki.issn.1000-3665.2017.02.21

2016-10-19;

2017-01-11

國家自然科學基金資助項目(41472239)；中國地質科學院基本科研業(yè)務費項目(YYWF201504)；臺灣環(huán)保署項目(EPA-100-B11142)

姜光輝(1977-)，男，研究員，博士，主要從事巖溶水文地質研究。E-mail: bmnxz@126.com

X523

A

1000-3665(2017)02-0137-07