一种基于条件模拟的污染场地土壤修复量的确定方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及环境土壤分析技术领域，特别是指一种基于条件模拟的污染场地土壤 修复量的确定方法。
【背景技术】
[0002] 近年来，随着我国产业结构调整的"退二进三"政策的逐步推进，许多城市内工业 企业相继关停或转迀，遗留了大量的工业污染场地，并且这些场地的土壤也受到不同程度 的污染，对其的治理修复问题也越来越突出。我国于2014年颁布的《污染场地风险评估技术 导则》(HJ 25.3-2014)为污染场地土壤风险控制值的确定提供了依据，但在具体工程实践 中对如何根据所确定的修复目标划定修复边界和估算待修复土方量尚缺乏科学性。修复边 界划定得不准确，待修复土方量定的过低或过高会导致修复工作面临环境风险或经济风 险。
【发明内容】
[0003] 本发明要解决的技术问题是提供一种基于条件模拟的污染场地土壤修复量的确 定方法，能够快速准确的划定的修复范围，确定土壤修复量。
[0004] 为解决上述技术问题，本发明的实施例提供一种基于条件模拟的污染场地土壤修 复量的确定方法，所述基于条件模拟的污染场地土壤修复量的确定方法包括：
[0005] 获取研究区域土壤资料数据并进行样品采集获取样品数据；
[0006] 对样品数据进行正态变化，并建立半变异函数模型；
[0007] 进行条件模拟，得出风险损失的修复范围划定；
[0008] 根据划定的修复范围确定污染区域面积，结合所在层的厚度进而计算出修复土方 量。
[0009] 优选的，所述获取研究区域土壤资料数据包括：区域土壤类型、渗透系数、天然含 水率、有机质含量、污染源和污染分布中的至少一种。
[0010]优选的，所述获取研究区域土壤资料数据并进行样品采集获取样品数据，包括：
[0011] 对研究区域通过网格布点法进行现场布设采样点并进行采样；
[0012] 结合研究区域土壤资料数据对不同类型岩土颗粒进行分层采样。
[0013] 优选的，所述对样品数据进行正态变化，包括：
[0014] 采用Box-Cox变化方法，对样品数据进行正态变化，使数据转化成正态分布，其公 式如下-
[0015]
[0016] 其中，X为原始数据;Y为变换后的数据;λ为变换参数。
[0017] 优选的，所述建立半变异函数模型，包括：
[0018] 利用下式建立半变异函数模型：
[0019]
[0020] 其中，h为两样品间的空间距离，N(h)为空间距离为h时的样品对数，Z(xi)和Z(xi+ h)分别为区域化变量在空间点xi和xi+h处的样品值。
[0021] 优选的，所述进行条件模拟，得出风险损失的修复范围划定，包括：
[0022] 根据区域化变量的分布特征和半变异函数，顺序高斯模拟方法进行条件模拟，得 到污染场地污染物超过特定限值的概率分布。
[0023]优选的，基于传递函数方法，将位置X处错划为不需要修复区域所引起的低估风险 损失R1和错划为需要修复区域所引起的高估风险损失R2分别表征为：
[0024]
[0025]
[0026] 其中，C(x)为污染物在位置X处经条件模拟后得到的浓度值(mg/kg)，CL为污染物 的修复目标(mg/kg)，ω :为低估污染物浓度所引起的单位网格上的健康风险损失，ω 2为高 估污染物浓度所引起的单位网格上的过度修复风险损失。
[0027] 优选的，在进行重复条件模拟后，得到位置X处的低估风险损失期望值φ 1和高估 风险损失期望值φ 2分别为：
[0028]
[0029]
[0030] 共个L_-u;乃乃米物彳土11!息十恢m后得到的第η个浓度模拟值（mg/kg)。 [0031]优选的，所述得出风险损失的修复范围划定，包括：
[0032]划分修复区域时应遵循风险损失最小化的原则：如果位置X处的低估风险损失期 望小于高估风险损失期望，即φ 1<φ 2 ,则说明该处被划分为不需要修复区域更为合理； 反之，如果φ 1>φ 2 ,则该处被划分为需要修复区域更为合理。
[0033]优选的，所述进行样品采集获取样品数据，包括：
[0034] 参照USEPA3060A、USEPA6010C和HJ/T350中规定的测试方法对样品进行分析。
[0035] 本发明的上述技术方案的有益效果如下：
[0036] 上述方案中，通过获取研究区域土壤资料数据并进行样品采集获取样品数据，能 够全面了解研究区域土壤状况，基于条件模拟法对研究区待修复的范围及土方量进行评 估，定量评价土壤修复量估算结果的不确定性所带来的风险大小，并引入传递函数量化决 策结果与风险损失之间的关系，以风险损失最小化为原则的修复范围划定，从而有效解决 基于离散样本点的空间插值在确定污染范围时存在的不确定性问题，进而为土壤环境风险 污染控制与治理工作提供技术支持。
【附图说明】
[0037] 图1为本发明的基于条件模拟的污染场地土壤修复量的确定方法流程图。
【具体实施方式】
[0038] 为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具 体实施例进行详细描述。
[0039] 如图1所示，本发明实施例的一种基于条件模拟的污染场地土壤修复量的确定方 法，所述基于条件模拟的污染场地土壤修复量的确定方法包括：
[0040] 步骤101:获取研究区域土壤资料数据并进行样品采集获取样品数据。
[0041] 其中，所述获取研究区域土壤资料数据可以包括：区域土壤类型、渗透系数、天然 含水率、有机质含量、污染源和污染分布中的至少一种。优选的，所述获取研究区域土壤资 料数据并进行样品采集获取样品数据，包括：
[0042] 对研究区域通过网格布点法进行现场布设采样点并进行采样；
[0043]结合研究区域土壤资料数据对不同类型岩土颗粒进行分层采样。
[0044]其中，可以对研究区域通过专业判断布点结合网格布点法进行现场布设采样点并 进行采样。点的布设过程中结合前期收集的资料对不同类型岩土颗粒进行分层采样。分层 取得的样品分析检测方法参照 USEPA3060A(USEPA，1996)、USEPA6010C(USEPA，2007WPHJ/ T350(环境保护部，2007)中规定的测试方法进行分析.在样品采样和分析时，严格对各环节 进行质量控制和保证。通过分析确定样品中浓度超标的污染物作为研究对象(其中土壤样 本数据的常规统计分析及变换使用SPSS20.0软件）。
[0045]本实施例中，对研究区域进行前期环境调查，能够了解区域环境管理和土地利用 风险控制要求。
[0046]步骤102:对样品数据进行正态变化，并建立半变异函数模型。
[0047]其中，所述对样品数据进行正态变化，可以包括：
[0048]采用Box-Cox变化方法，对样品数据进行正态变化，使数据转化成正态分布，其公 式如下：
[0049]
[0050]其中，X为原始数据;Y为变换后的数据;λ为变换参数。
[0051]优选的，所述建立半变异函数模型，可以包括：
[0052]利用下式建立半变异函数模型：
[0053]
[0054] 其中，h为两样品间的空间距离，N(h)为空间距离为h时的样品对数，Z(xi)和Z(xi+ h)分别为区域化变量在空间点xi和xi+h处的样品值。
[0055] 步骤103:进行条件模拟，得出风险损失的修复范围划定。
[0056] 其中，所述进行条件模拟，得出风险损失的修复范围划定，可以包括：
[0057] 根据区域化变量的分布特征和半变异函数，顺序高斯模拟方法进行条件模拟，得 到污染场地污染物超过特定限值的概率分布。
[0058] 步骤104:根据划定的修复范围确定污染区域面积，结合所在层的厚度进而计算出 修复土方量。
[0059] 本发明实施例的基于条件模拟的污染场地土壤修复量的确定方法，通过获取研究 区域土壤资料数据并进行样品采集获取样品数据，能够全面了解研究区域土壤状况，基于 条件模拟法对研究区待修复的范围及土方量进行评估，定量评价土壤修复量估算结果的不 确定性所带来的风险大小，并引入传递函数量化决策结果与风险损失之间的关系，以风险 损失最小化为原则的修复范围划定，从而有效解决基于离散样本点的空间插值在确定污染 范围时存在的不确定性问题，进而为土壤环境风险污染控制与治理工作提供技术支持。 [0000]优选的，条件模拟是根据区域化变量的分布特征和半变异函数，按照Monte-Carlo 方法产生多个服从某一正态分布"实现"的一种随机模拟方法，能够对取值进行以概率论为 基础的不确定性评价。条件模拟的算法采用顺序高斯模拟(SGS)方法。