焦作市地下水质量综合评价及污染预警研究

论文摘要

“人口、资源、环境”是当今世界面临的三大难题。人类的生存与发展在相当程度上依赖于水的获取和对水的控制。全世界约有15亿到20亿人口靠地下水生活。尽管地下水资源保护受到了各国政府、联合国、国际组织、官员、专家学者以及社会公众各方面的广泛关注，但是，全世界每年大约有2．5亿人新患上经水传染的疾病，其中大约1000万人死于非命。在中国，2／3城市地下水受到污染，300多个城市由于地下水污染造成供水紧张，有数千万人在饮用不符合饮水标准的地下水，严重危害身体健康。焦作市位于河南省西北部，总面积4071km2，总人口345．5万，是一座以煤炭为基础发展起来的矿业城市。焦作市正面临由水资源短缺引起的“水资源危机”和由于地下水污染带来的“水质危机”。本文以焦作市地下水为研究对象，通过野外污染源调查、水文地质调查、室内分析，以211个地下水监测井数据为基础，分别用“F分值法”、“内梅罗指数法”、“模糊综合评价法”、“灰色聚类法”和“LVQ人工神经网络法”对焦作市地下水质量进行了综合评价；在需求分析、系统分析、系统设计的基础上开发出了“基于GIS的焦作市地下水污染预警系统”。为焦作市地下水资源规划、合理开发、污染治理提供了可靠的技术支持和管理平台。论文取得了如下主要成果：1．详细调查了焦作市地下水的主要污染源；2．查清了焦作市地下水15种超标因子的空间分布规律；3．对现行地下水质量标准进行了合理细化，给出了“标准值”；4．针对pH值在地下水质量评价中的“双序列”现象，论文给出了pH值“单序列化”的方法；5．用5种方法对焦作市地下水进行了综合评价，认为总体上焦作市岩溶水质量较好，孔隙水污染较严重，并给出了具体的评价结果，绘制了焦作市孔隙水质量等级分区图；6．通过“F分值法”、“内梅罗指数法”、“模糊综合评价法”、“灰色聚类法”和“LVQ神经网络法”在焦作市地下水质量综合评价中的实际应用情况的分析和模型理论分析，得出在焦作市进行地下水质量综合评价中，应首选“LVQ人工神经网络法”，其次是“灰色聚类法”和“模糊综合评价法”；7．将地下水质量综合评价模型及污染预测模型与GIS技术相结合，建立了基于GIS的焦作市地下水污染预警系统，实现了抽象数据可视化、分析评价可视化、地下水质量发展演化可视化以及“可视化污染预警”，用此系统查清了地下水资源中主要污染因子的分布规律及综合污染状况，并绘制了相关图件。论文的创新之处：1．提出了地下水质量评价中pH值存在的的“双序列”问题，并针对该问题造成的在实际地下水质量综合评价中将pH值作为评价因子带来的困难，使多数评价者规避把pH值作为评价因子的现象，论文按照将处于“负序列”的pH值映射到相应级别的“正序列”上的思路，提出了pH值的“单序列化”方法；2．将“学习矢量量化（LVQ）”人工神经网络引入地下水质量综合评价中，并在焦作市地下水质量综合评价中具体应用，通过与其它评价方法评价结果的对比，指出LVQ网络在地下水质量综合评价方面表现出比BP网络更强的容错性、稳定性，也更容易实现，是焦作市地下水质量综合评价的首选方法；3．针对“地下水质量标准”（GB／T14848-93）中的标准限值过粗及“不同类别标准值相同时，从优不从劣”的规定造成的地下水质量综合评价中Ⅱ类水的缺失率42％，Ⅲ类地下水的缺失率26．3％，Ⅳ类水的缺失率15．8％的现象，细化了地下水分类指标标准限值。针对“地下水质量标准”中规定的是“地下水分类指标标准限值”而常用地下水质量综合评价模型中使用的是“标准值”造成的使用不便和混乱，给出了“地下水质量分类标准值”。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题的研究背景
• 1.1.1 人类对对地下水的认识
• 1.1.2 国内外地下水污染状况
• 1.2 论文研究意义
• 1.3 地下水质量评价研究现状及存在的问题
• 1.3.1 地下水质量评价概述
• 1.3.2 地下水质量评价研究现状
• 1.3.3 地下水质量评价存在的问题
• 1.4 地下水污染预警
• 1.4.1 地下水污染预警概述
• 1.4.2 地下水污染预警研究现状
• 1.5 研究的技术路线
• 1.6 本文实际工作及研究进展
• 1.6.1 本文的实际工作
• 1.6.2 研究进展
• 第二章 焦作市自然地理、水文地质条件及地下水污染源
• 2.1 自然地理
• 2.1.1 地形地貌
• 2.1.2 气候气象
• 2.2 水文地质条件
• 2.2.1 水文条件
• 2.2.2 水文地质
• 2.3 焦作市水资源及开采状况
• 2.3.1 水资源总量
• 2.3.2 地下水开采状况
• 2.4 焦作市地下水主要污染源
• 2.4.1 岩溶水污染源
• 2.4.2 孔隙水污染源
• 第三章 地下水质量综合评价常用模型
• 3.1 指数评价模型
• 3.1.1 幂函数型模型
• 3.1.2 叠加型模型
• 3.1.3 均值型模型
• 3.1.4 方根型模型
• 3.1.5 几何均数模型
• 3.2 概率统计模型
• 3.2.1 数学期望模式
• 3.2.2 标准差模式
• 3.2.3 变化系数模式
• 3.3 聚类模型
• 3.3.1 模糊聚类模型
• 3.3.2 系统聚类模型
• 3.3.3 灰色关联度模型
• 3.3.4 灰色聚类模型
• 3.4 LVQ-ANN模型
• 3.4.1 LVQ网络的结构
• 3.4.2 LVQ网络的学习规则
• 3.5 模糊综合评价模型
• 3.5.1 模糊综合评价原理
• 3.5.2 模糊综合评价方法步骤
• 第四章 焦作市地下水质量综合评价
• 4.1 焦作市岩溶地下水基本状况
• 4.1.1 焦作市岩溶地下水概况
• 4.1.2 岩溶水水化学特征
• 4.1.3 岩溶水水质及污染现状
• 4.2 焦作市孔隙地下水基本状况
• 4.2.1 焦作市孔隙地下水概况
• 4.2.2 孔隙水水化学特征
• 4.2.3 孔隙地下水污染概况
• 4.3 地下水质量综合评价基础
• 4.3.1 参评数据
• 4.3.2 评价标准
• 4.3.3 pH值的"双序列"现象及处理方法
• 4.3.4 地下水质量综合评价方法及平台
• 4.4 F分值法在焦作市地下水质量综合评价中的应用
• 4.5 内梅罗指数法在焦作市地下水质量综合评价中的应用
• 4.6 模糊综合法在焦作市地下水质量综合评价中的应用
• 4.6.1 评价因子权重的确定的改进
• 4.6.2 焦作市地下水质量综合评价
• 4.7 灰色聚类法在焦作市地下水质量综合评价中的应用
• 4.8 LVQ神经网络法在焦作市地下水质量综合评价中的应用
• 4.9 焦作市地下水质量综合评价结果
• 4.9.1 焦作市岩溶水评价结果分析
• 4.9.2 焦作市孔隙地下水评价结果统计分析
• 第五章 焦作市地下水污染预警系统
• 5.1 开发方案的选择
• 5.1.1 需求分析
• 5.1.2 技术路线
• 5.2 系统分析
• 5.2.1 系统构想
• 5.2.2 GIS开发模式选择
• 5.3 系统设计
• 5.3.1 地图数字化方案设计
• 5.3.2 系统数据库设计
• 5.3.3 系统功能设计
• 5.4 系统实现
• 5.5 系统使用简介
• 5.5.1 监测数据的录入、浏览、查询与统计分析
• 5.5.2 地下水污染警示
• 5.5.3 地下水污染预测及精度评价
• 5.5.4 专题地图打印
• 结论
• 参考文献
• 附录Ⅰ
• 附录Ⅱ
• 附录Ⅲ
• 攻读博士学位期间取得的研究成果
• 致谢