污染预警综述及对放射性污染预警的启示_孔祥东

污染预警综述及对放射性污染预警的启示_孔祥东

第40卷第4期2014年2月

文章编号：1009-6825（2014）04-0207-03

SHANXI

山西

AＲCHITECTUＲE

建筑

Vol．40No．4Feb．2014

·207·

污染预警综述及对放射性污染预警的启示

孔祥东

摘

1

周玉清

1

庞嘉

2

（1．成都军区房地产管理局工程环境质量监督站，四川成都610031；2．成都军区建筑设计院，四川成都610000）

要：在分析目前环境污染中的地下水污染、土壤重金属污染等方面的预警系统和具体模型的基础之上，对污染预警系统产生

的效果进行了评价，并以已有的污染预警模型的特点为指导，对放射性污染预警模型的建立提出了合理的建议，期望促进放射性

污染预警模型的研究和完善。关键词：土壤污染，大气高浓度污染，预警模型，放射性污染预警中图分类号：X701

文献标识码：A

0引言11．1

各种条件下的预警系统的分析土壤污染预警系统

从20世纪60年代我国首次开展核试验后不久，我国便开始对放射性污染物质进行调查。近年来，随着核能技术的利用和不断发展，核废物及放射性污染问题，成为世界各国关注的热点，因此通过探寻研究，掌控放射性污染的监测、防护和预警是十分迫切的。

随着经济发展和科技的进步，核能将逐步成为国家经济的重要命脉，使得整个世界对其的需求和依赖越来越大，受到许多能

［1］源短缺国家的追捧。

据估计，我们在建和规划中的核电站已超过10座，计划2020年

随着人口的增长和对土地的需求，土壤污染问题日益严重，

针对这一现状，对污染进行现状分析并采用快速高效的方法进行预警是目前迫切需要的。土壤污染预警一般依据ESＲI公司地理信息系统软件ArcViewGIS的原理和方法，建立一套完整的系统。该系统借助于一定的数学方法和公式，以专题图层或监测数据作为边界条件和初始条件，模拟环境的演变过程，以图示显示模拟结果。

在农田重金属污染的研究工作方面，我国目前正处于起步阶段。目前通用的做法是运用美国环境系统研究出的基于地理信

对农田重金属污染数据进行计算、分析和预息系统的GIS技术，

测研究，在参考这一技术的基础之上，根据我国国情和经济现状，“天—地—人通用概念模型”。提出了符合中国实际的

土壤、水体和大气，这三个系统是相互作用、相互影响的，人

类活动造成的污染物质在这个空间环境中循环，构成整个地球污染物的循环网络。而其中任何农田单元上，重金属污染的来源都

并且重金属一旦进入土壤，其去向又难以确定。而目是复杂的，

前在控制和处理土壤重金属污染上面的法规仅能规范最小或最

低排放量，而排放出来的污染物质又不可避免进入了这个循环环而在这个空间环境中任意节点和单元上的的污染物的来源、境，

产生污染物的驱动力、环境因素都不能定量的给出，这就为具体分析这些污染物造成的危害缺少根据。为此在基于地理信息系统的基础之上，将造成土壤重金属污染的“物质—驱动力—环境“天—地—人通用概念模型”，因素”的循环网络转化成可控制的即土壤重金属污染主要受环境因素、土壤条件和人类活动三大类这样做的目的就可以把不能定量分析“物质—驱动因素影响，

力—环境因素”模型转变为可监测的模型，起到对土壤重金属污染预警的效果。

该模型的公式如下：

Y（土壤重金属含量）=f（天、l，h）s，（1）地、人）（s，t）=f（c，t

，“天”其中为以气候（Climate）为主的大环境要素的综合因；“地”；“人”为以土地（Land）为主的下垫层局部环境条件为以素

人（Human）为主的社会、经济综合影响因素。

以土壤中任意节点的某重金属含量为例，其平衡方程为：

Wj=Wi+（Winput+Woutput）

——i时段某种重金属含量；式中：Wi—

Winput———从i时段到j时段进入该土壤该金属的含量；庞

嘉（1983-），男，硕士，工程师

前，将要新建核电站21座，核电将是我国未来主要能源之一。但

同时对于环境来说，由核电站卸下来的核废料对于环境安全是重大隐患。核设施正常运行或是发生核事故（2011年福岛核电站）时排放的放射性污染物，或是通过径流、大气输送进入环境从而对环境造成放射性污染。

广大科研工作者在对环境安全的预警方面做出了大量工作。

［2］

在土壤污染预警方面，严加永等针对北京市土壤污染日益严重在分析近年来土壤重金属污染的数据基础之上，采用国的问题，

际上通用环境系统分析软件（GIS技术）对污染现状进行分析和预警。同时依据ESＲI公司地理信息系统软件ArcViewGIS的原理和方法，设计开发了北京市土壤污染预警系统。在农田重金属

［3］污染预警这方面，侯彦林通过分析农田重金属污染的物质—驱动力—环境因素的相互关系，初步建立了基于“天—地—人通用

概念模型”的国家级、省级和县级三级农田重金属污染预警系统，结果表明，该模型的数据容易获得，预测结果比较理想。在城市

［5］光化学污染预警系统及等级研究中，夏丽华等研究了基于MO-DIS数据的城市光化学污染预警系统及预警等级，通过分析MO-

DIS遥感数据反演的大气气溶胶光学厚度（AOD）与大气环境污染

［4］

的关系确定了光化学污染等级。在大气污染方面，陈静等对空气污染预警天气背景分析及大气高浓度污染预警模型的建立作

［8］

出了具体的分析。在地下水方面，郑海燕等分析和运用了灰色系统在地下水污染预警系统的作用，开发出了地下水污染因子预

——ModelingDLL，测的应用模块—作为ArcView基础GIS平台下的预测模块。

如今，放射性污染物对环境污染的研究也愈来愈受到重视，然而有关放射性污染预警的研究却鲜有见刊。因此，各种环境污染预警模型的研究对放射性污染预警的启迪是极大的。通过对可以总结出放射性污染的预警需要注其他污染预警的分析对比，

意的一些问题，并为其提供合理化建议。

（2）

11-16收稿日期：2013-作者简介：孔祥东（1982-），男，工程师；

周玉清（1981-），女，工程师；

·208·

第40卷第4期2014年2月

山西建筑

Wj———j时段该种金属含量；

Woutput———从i时段到j时段土壤循环流逝的该金属含量。一般地，重金属的污染是不可逆的，即它的污染程度是随时

因此，某农田重金属点污染（Y）与时间（t）满足如下关间增加的，系式：

Y=f（t）

（3）

Y为Wj；f（t）为Wi+（Winput+Woutput）。对于任何一个单其中，

元，以最近3年～5年土壤污染物质的平均数据作为参考值时，时间（t）是确定的。由于不同污染单元人为驱动力不同（h）从而导致重金属污染的不同；因此最终对土壤重金属污染的预警模型起确定作用的是对人为驱动力（h）进行划分。

进一步分析人为驱动力（h），可将其（h）划分为三个主要指标，可概括为：Y=f（t）

（s，t）

空气质量为优且无预警分级。一般可认为：当AOD小于0．3时，

污染，无需预警；当AOD在0．3～1．0之间，空气轻度污染时，光化学污染微弱，预警等级为弱；当AOD大于1．0时，空气污染严重，光化学污染较强，预警等级为强，此时可采取限制机动车出行，建议减少户外活动预报。

该基于大气气溶胶光学厚度（AOD）城市光化学预警模型，在结合空气污染指数及地面空气污染监测数据，建立了城市光化学污染的预警4个等级（无、微弱、较弱、较强和强），为进一步建设城市光化学污染预警系统提供了合适的指标与模型。

1．3地下水污染预警系统

随着水资源的匮乏和短缺，合理利用和开发地下水越来越受到人们的重视，而地下水污染问题也越来越严重。在地下水质预对地下水的水质特征值研究较多，但很难搞清地下水测过程中，

系统内部的演化过程和人为等外部因素对该系统的作用。所以，为揭示地下水污染的发展过程，满足地下水质量的渐变规律，建

［7］

立了基于灰色模型作为地下水的预警模型。灰色系统预测问题在地理学中得到了广泛运用。通过对地下水系统的辨识从而

=f（粮食单产、耕地人口密度、耕地工业产值）

（s，t）

（4）

以上三个因子作为预警模型的指标具有科学性、可比性、全

局性、统一性、可持续性、将不可控的因素转化为可以监测的因素等优点。经实例表明，该模型适合本国国情，符合当前基本现状，具有相对较高的共性。

该模型的建立过程即是对地下水污染建立地下水污染预警模型，

系统的辨识过程。但由于其他信息存在不确定性因素，因而这个过程是灰色的逆运算过程。

h）模型地下水水质预测模型就是基于最基本的灰色GM（n，

［8］

建立起来的。该模型是用微分形式表述，揭示的实物连续发展h表示变量的个数，n表示微分方程的阶次，n越的过程。其中，大，则模型所描述的内涵可能越丰富，但微分方程阶次过高，导致系统的特征方程的求解困难，很难得到准确的解析解，而且精度

建立的地下水污染预警模不一定高。所以根据我国的实际情况，1）模型预警模型。型通常是GM（1，

GM（1，1）模型的一般表示形式如下所示：

1）微分方程：

dX（1）

+αX（1）=μ。dt

2）时间响应：

X（1）（t）=X（1）（0）－

3）离散响应：

X（1）（t）=X（1）（0）－

1．2大气高浓度污染与光化学污染预警系统

随着城市的发展和工业建设不断进步，大气高浓度污染呈较重的态势。在污染源相对稳定的条件下，气象条件成为影响大气污染物扩散的主要因子，而气象条件是造成大气要素变化的主要因素，建立考虑气象条件下的空气污染物扩散的模型是做好预警

［4］的准备工作。

目前，我国多数城市的空气污染预警模式主要是基于数值预

报模式（CAPPS）的集成预报模式。该预报模式的特点主要有：

1）对源强资料要求不严格，在分析计算中不需要大量准确的数据；

2）对监测数据的时间阶段要求较低，在实际预报中可根据前1d的监测数据就可预报第2天的污染程度，具有快捷，所需计算资源容易获得的有利条件。但该模式也存在对高浓度预报能力偏低，为提高高浓度污染预警能力，大气高污染预警模型是以CAPPS模式数值预报和统计预报相结合的集成预报模式：

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