地下水脆弱性研究进展及前景展望

张松涛

（山西省水资源管理中心，山西 太原 030001）

地下水作为水资源的重要组成部分、国民经济发展的基础资源，在促进国民经济发展、保障城乡居民生活、维持生态平衡等方面发挥了重要作用。地下水作为山西省国民经济发展的主要供水水源，2009年供水量为32.95亿m3，比地表水供水量多9.62亿m3，占水资源总供水量的58.56%，充分显示全省地下水超采现象严重。因此，加强地下水资源保护，控制地下水超采，保证水资源可持续开发利用已成为全省经济社会发展的当务之急。地下水脆弱性研究作为合理开发利用和保护地下水的基础，近年来已成为地下水研究的热点问题。通过对地下水的脆弱性评价，可给出不同区域地下水的脆弱程度，能有效指导地下水资源的开发利用与保护，实现地下水资源的可持续利用。

1 地下水脆弱性的概念及评价方法

1.1 基本概念

1968年法国学者Margat首次提出“地下水脆弱性（groundwater vulnerability）”这一术语。此后，许多学者和相关研究部门从不同的角度给出了定义，其中得到大家认可的是1993年美国国家研究委员会给出的地下水脆弱性定义，即脆弱性是指污染物由地表到达地下水系统某一特定位置的趋向和可能性，并以地下水资源是否受到人类活动的影响，分为地下水的固有脆弱性和地下水的特殊脆弱性[1]。国内关于地下水脆弱性的研究开始于20世纪 90年代中期，因而这一术语在国内出现得较晚。目前在定义上还没有形成统一的标准，除“地下水脆弱性”外，常见的叫法有“地下水的易污染性”、“污染潜力”、“防污性能”等。

1.2 评价方法

目前，地下水脆弱性评价的方法[2]主要有迭置指数法、过程数学模拟法、统计法和模糊数学法等，其中迭置指数法在国内外地下水脆弱性评价中应用较多。

迭置指数法是将各评价参数的分指数进行迭加形成一个反映脆弱性程度的综合指数来进行评价的方法。该法适合于较大范围的地下水固有脆弱性和特殊脆弱性评价，其精度和可靠性取决于数据资料的占有率和专家判断的准确性。迭置指数法通常又分为水文地质背景参数法和参数系统法。该评价方法中使用较广的模型为DRASTIC模型，被中国地质调查局列入《地下水污染地质调查评价规范》，作为地下水脆弱性评价的推荐方法。

过程数学模拟法是在水分和污染物运移模型的基础上，使用物理和化学的模型模拟污染物迁移过程，并将各评价因子定量化后带入模型求解，得到地下水脆弱性评价的综合指数。该方法的优点是可以描述影响地下水脆弱性的物理、化学过程，并可估算污染物的时空分布。统计法是通过对已有地下水污染信息和资料的统计分析，确定评价因子，建立评价方程，评价地下水的脆弱性；模糊数学法是在确定评价因子、因子的分级标准和因子权重的基础上，利用单因子模糊评判和模糊综合评判来评价地下水的脆弱性。

2 国内外研究进展

2.1 国外研究进展

由于DRASTIC模型具有简单易行、结果明了、易于掌握等优点，使得该模型在地下水脆弱性评价中得到广泛应用。目前，国外研究的重点是将DRASTIC模型结合统计模型、随机模型、模糊数学等方法并基于GIS（地理信息系统）技术进行地下水脆弱性评价。近十年来有代表性的研究有TODDG.FRITCH[3]（2000）等用GRASS4.1地理信息系统结合改进的DRASTIC模型对美国德克萨斯州中部帕拉克含水层进行地下水脆弱性评价；Rupert等[4]（2001）利用硝酸盐氮和亚硝酸盐氮的观测资料应用统计法对DRASTIC模型的评价结果进行了修正；R.A.N.Al-Adamat[5]（2003）利用基于GIS耦合遥感技术的DRASTIC模型对约旦艾兹赖格盆地玄武岩含水层进行脆弱性评价；Babiker IS[6]（2005）等利用GIS结合DRASTIC评价模型对日本的Kakamigahara高地进行地下水脆弱性评价；Soper和Rodney Craig[7]（2006）利用基于GIS的DRASTIC模型的农药评价指标对美国密苏里州进行地下水脆弱性评价；V.Uddameri和 V.Honnungar[8](2007)使用 DRASTIC模型结合GIS，并利用粗糙集理论得出美国德克萨斯南部沿海地带的18个县的地下水脆弱性评价结论；M.Chitsazan和Y.Akhtari[9]（2008）利用基于GIS的DRASTIC评价模型对伊朗东北部Kherran平原进行地下水脆弱性评价。

2.2 国内研究进展

国内最早关于地下水脆弱性的报道是1990年《水文地质工程地质》杂志刊登的介绍国外科技信息的编译文章《法国的地下水易污染性编图》。国内相关的研究有：杨庆等[10]（1999）将DRASTIC模型应用于大连市地下水脆弱性评价；付素蓉等[11]（2000）对DRASTIC模型进行了改进，构成新的指标体系评价了城市地下水脆弱性；马金珠等[12]（2003）在塔里木盆地南缘干旱地区，建立了IRRUDQELTS地下水脆弱性评价模型进行干旱区脆弱性评价。近年来，随着GIS技术和各种数学方法的广泛应用，以及地下水脆弱性评价方法之间的有机结合，将地下水脆弱性评价推上一个新台阶，这方面的研究主要有：贺新春等[13]（2005）将模糊数学与神经网络理论应用于地下水脆弱性评价之中，建立了基于层次分析法（AHP）的模糊综合评判模型和人工神经网络模型；卞建民等[14]（2008）基于MapGIS平台，建立了潜水MEQU-DRASTIC和承压水DAADCQ模型，并利用模糊综合分析方法对模型的权重进行分析，得到吉林省通榆县的地下水脆弱性结果；张保祥等[15]（2009）引进基于熵权的模糊优选评价方法，构建了基于熵权与GIS耦合的DRASTIC地下水脆弱性模糊优选模型，评价了山东半岛北部黄水河流域的地下水脆弱性。总之，国内地下水脆弱性研究大多局限于研究地下水的固有脆弱性，其中多为应用DRASTIC和改进的DRASTIC模型进行脆弱性评价。

3 存在问题

由于地下水系统的复杂性和人们认识的差异性，在地下水脆弱性研究中仍然存在问题，主要表现在：地下水脆弱性概念没有形成统一标准；地下水脆弱性研究侧重于水质的脆弱性，而忽略了水量的脆弱性；地下水脆弱性评价涉及参数较多，评价模型过于复杂；地下水脆弱性评价缺少不同地区间的可比性等。

4 前景展望

由于地下水是一个复杂的系统，它具有明显的随机性与模糊性，对于这样一个复杂的系统采用经典的数学方法是远远不够的，需要将模糊数学、灰色系统、层次分析法、神经网络、GIS技术等引入地下水脆弱性评价中，以使评价结果更加客观、可靠。

在应用DRASTIC模型进行地下水脆弱性评价时，应从水质和水量两方面综合考虑，并将人类活动和污染物等特殊脆弱性因素加入脆弱性评价；同时要规范地下水脆弱性评价指标的取值范围，建立统一的地下水脆弱性评价标准，便于比较各地区地下水脆弱性的大小，为地下水保护提供有力的技术支持。另外，可将DRASTIC模型及其改进模型内嵌于GIS之中，建立基于GIS的地下水脆弱性评价系统，提高地下水脆弱性评价的时效性。

总之，随着我国地下水环境问题的日益突出，地下水脆弱性研究将不断拓展，这将推动我国地下水环境与生态环境的改善和保护工作，从而实现地下水资源开发利用的良性循环。

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[5]R.A.N.Al-Adamat，I.D.L.Foster and S.M.J.Baban.Groundwater vulnerability and risk mapping for the Basaltic aquifer of the Azraq basin of Jordan using GIS,Remote sensing and DRASTIC[J].Applied Geography，2003，23（4）：303-324.

[6]Babiker IS，Mohamed MA，Hiyama T and Kato K.A GIS-based DRASTIC modelforassessing aquifervulnerability in Kakamigahara Heights，Gifu Prefecture，central Japan[J].Science of The Total Environment，2005，345（1-3）：127-140.

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[8]V.Uddameri and V.Honnungar.Combining rough sets and GIS techniques to assess aquifer vulne-rability characteristics in the semi-arid South Texas [J].Environmental Geology，2007，51（6）：931-939.

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[12]马金珠，高前兆.干旱区地下水脆弱性特征及评价方法探讨[J].干旱区地理，20-03（1）：44-48.

[13]贺新春，邵东国，陈南祥，等.几种评价地下水环境脆弱性方法之比较[J].长江科学院院报，2005，22（3）：17-20.

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