[发明专利]一种基于GIS空间统计与随机模拟相结合的污染物点源解析方法

权利要求书

1.一种基于GIS空间统计与随机模拟相结合的污染物点源解析方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

步骤一，基于MODFLOW地下水流模拟程序构建地下水流模型，校正得到渗透系数场，模拟得到研究区地下水位和流场；基于地下水流模型，采用MT3DMS溶质运移模拟程序建立确定性的污染物运移模拟模型，基于研究区土地利用变化相关图件圈定污染源潜在位置，模拟未来预设年内污染物在含水层中的时空分布，并将模拟的污染物时空分布数据作为后续进行污染源识别的浓度观测数据；

步骤二，在假设不确定污染点源位置的条件下，通过分析步骤一模拟计算的研究区污染物浓度分布，识别和捕获污染羽的水力截获区；

步骤三，采用证据加权分析方法评价受污染羽影响的水力截获区的空间分布与影响潜水含水层污染脆弱性潜在因素之间的相互作用关系，采用证据加权分析技术，将水力截获区中的观测井位作为训练点，计算先验概率和特定变量对污染发生的影响程度，特定变量也即预测因子，预测因子包括水文地质因素和土地利用变化因素，每个预测因子都被归纳为不同的值，通过进行空间统计分析来量化每个预测因子与污染发生的空间关联程度，生成基于各预测因子影响权重的后验概率图，计算后验概率大于80％的高值区为污染脆弱区域；

步骤四，采用零空间蒙特卡洛粒子追踪方法可以估计和探索渗透系数场的变异性对污染路径分布的影响，步骤二识别和捕获污染羽的水力截获区中的观测井，作为释放粒子和污染路径模拟的起始位置，基于此模拟得到多组污染路径，并用于刻画粒子穿越模型网格单元的频率图；

步骤五，将步骤三和步骤四不同方法获取的预测因子影响权重后验概率分布信息和粒子示踪穿越区的频率分布信息进行合并，并融合成单个信息输出，以识别污染源信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于GIS空间统计与随机模拟相结合的污染物点源解析方法，其特征在于，步骤一中采用国际通用的MODFLOW和MT3DMS程序模拟研究区地下水流和污染物溶质运移过程，并采用模型识别技术校正研究区地下含水层的水文地质参数。

3.根据权利要求1所述的一种基于GIS空间统计与随机模拟相结合的污染物点源解析方法，其特征在于，步骤三中采用证据加权分析方法评价受污染羽影响的水力截获区的空间分布与影响潜水含水层污染脆弱性潜在因素之间的相互作用关系，步骤如下：

第1步：选定研究区的污染物溶质监测网络，观测层位为受污染物影响的潜水含水层，基于步骤一模拟计算的未来预设年内污染物的时空分布，锁定监测网络中受污染羽影响的监测井，并确定其为证据加权分析的训练点，其余未受污染羽影响的监测井设置为控制点，用于后期的算法验证；

第2步：确定研究区影响污染羽运移和分布的主控因素，即预测因子，预测因子包括水文地质因素：地下水位埋深、地下水流速和补给量、污染点源潜在位置，每个预测因子按照模型水平网格剖分尺寸转换为栅格地图数据；

第3步；采用ArcGIS空间数据模型库ArcSDM中的减少训练点工具随机生成训练点子集，子集监测点个数为第1步确定的训练点总数的M％，保证每个剖分单元区域里面最多包含1个训练点，然后，采用第2步设定的预测因子对每组训练点子集进行证据加权分析，输出每组训练子集对于的后验概率图；

第4步；采用基于曲线下面积统计的加权平均法将第3步输出的各训练子集后验概率预测结果合并为一个独立的集成模拟结果，计算方法如下：

其中，EM为集成的预测结果，AUCi表示第i个子集预测输出结果Mi的成功率值，n为训练子集的个数，基于几何区间法将集成的预测结果重新分类为五个等级的后验概率，进一步将受污染羽影响的区域划分为五个等级：0.9-1.0极好；0.8-0.9较好；0.7-0.8好；0.6-0.7一般；0.5-0.6差。

4.根据权利要求1所述的一种基于GIS空间统计与随机模拟相结合的污染物点源解析方法，其特征在于，步骤四中采用零空间蒙特卡洛粒子追踪方法可以估计和探索渗透系数场的变异性对污染路径分布的影响，具体方法如下：

第1步：随机生成500个含水层渗透系数场实现，在步骤二确定的受污染羽影响的监测井中释放污染粒子，作为污染路径模拟的起始位置，采用MODPATH程序进行反向粒子追踪模拟，计算每一组渗透系数实现下的污染路径；

第2步：统计每一次模拟穿越单个模型单元的粒子数，从而计算所有次模拟中穿越单个模型单元的粒子总数n_i,j和穿越频率，i，j表示剖分单元的第i行和第j列，每个模型单元粒子穿越频率的计算公式如下：

其中，n_tot是释放的粒子总数，n_sim表示模拟次数；

第3步：将第2步所得的穿越频率值划分为五个等级：大于60％高频率区；41％-60％较高频率区；21％-40％中等频率区；5％-20％低频率区；小于5％极低频率区，并绘制研究区穿越频率图，频率值越高的区域表示包含污染点源的可能性越高。