环境科学研究  2019, Vol. 32 Issue (8): 1275-1283  DOI: 10.13198/j.issn.1001-6929.2019.01.19

引用本文  

左锐, 陈敏华, 李仙波, 等. 基于“生态水位-水质-水源地”协同作用的地下水环境风险评价方法研究[J]. 环境科学研究, 2019, 32(8): 1275-1283.
ZUO Rui, CHEN Minhua, LI Xianbo, et al. Environmental Risk Assessment of Groundwater based on Comprehensive Effects of 'Ecological Groundwater Level-Quality-Source Area'[J]. Research of Environmental Sciences, 2019, 32(8): 1275-1283.

基金项目

国家自然科学基金项目(No.41672228);国家水体污染控制与治理科技重大专项课题(No.2014ZX07201-010)
National Natural Science Foundation of China (No.41672228); National Major Projects of Water Pollution Control and Treatment, China (No.2014ZX07201-010)

责任作者

李仙波(1982-), 男, 福建福安人, 工程师, 博士, 主要从事环境风险评估研究, Minhua0413@163.com.

作者简介

左锐(1981-), 男, 安徽枞阳人, 高级工程师, 博士, 博导, 主要从事地下水污染控制与修复研究, zr@bnu.edu.cn

文章历史

收稿日期:2018-08-22
修订日期:2018-12-19
基于“生态水位-水质-水源地”协同作用的地下水环境风险评价方法研究
左锐1,2 , 陈敏华1,2 , 李仙波2,3 , 薛镇坤1,2 , 王膑1,2 , 滕彦国1,2 , 王金生1,2     
1. 北京师范大学水科学研究院, 北京 100875;
2. 地下水污染控制与修复教育部工程研究中心, 北京 100875;
3. 北京师范大学经济与工商管理学院, 北京 100875
摘要:地下水生态水位、地下水水质和地下水水源地是地下水环境的关键敏感属性,而现有关于地下水环境保护的研究多侧重于污染风险评价,常忽视地下水生态水位作为环境要素综合风险的重要性.为突破以往地下水风险评价中以污染要素为主的现状,在区域尺度针对地下水污染及地下水水位变化导致地下水系统生态服务功能失衡等问题,提出以地下水生态水位、地下水水质和地下水水源地作为风险受体,综合研究地下水系统对地下水风险源的暴露途径及响应关系,采用地下水防污性能指数指征地下水环境的空间差异性,构建了基于“生态水位-水质-水源地”协同作用的GERRM模型(地下水环境相对风险模型,groundwater environmental relative risk model),定量描述地下水污染和地下水水位突变耦合的地下水环境风险,并将建立的方法在下辽河平原进行案例研究.结果表明:①Ⅳ、Ⅴ级风险区主要位于化工企业、危险废物填埋场周围一定范围区域及沈阳市地下水水源地保护区和生态水位敏感性较高区,面积为2 107.33 km2,占总面积的8.93%.②Ⅰ、Ⅱ级风险区主要为农田种植区、林地种植区和农业城镇建设区,面积为17 704.51 km2,占总面积的75.01%.研究显示,GERRM模型适用于区域地下水环境风险评价,下辽河平原区化工企业、危废填埋场周围一定范围区域以及沈阳地下水水源地保护区相对风险最高,需采取相应的管理保护措施.
关键词地下水生态水位    地下水水质    地下水水源地    环境风险    评价方法    
Environmental Risk Assessment of Groundwater based on Comprehensive Effects of 'Ecological Groundwater Level-Quality-Source Area'
ZUO Rui1,2 , CHEN Minhua1,2 , LI Xianbo2,3 , XUE Zhenkun1,2 , WANG Bin1,2 , TENG Yanguo1,2 , WANG Jinsheng1,2     
1. College of Water Sciences, Beijing Normal University, Beijing 100875, China;
2. Engineering Research Center of Groundwater Pollution Control and Remediation, Ministry of Education, Beijing 100875, China;
3. School of Economics and Business Administration, Beijing Normal University, Beijing 100875, China
Abstract: Groundwater ecological water level, groundwater quality and groundwater source area are the key sensitive attributes of groundwater environments. However, the existing research regarding groundwater protection focuses on pollution risk assessment, while the importance of groundwater ecological water level as an environmental factor is often ignored. Therefore, in order to improve the current groundwater risk assessment which usually mainly considered pollution factors, at the regional scale, it was proposed that groundwater be considered using the ecological groundwater level, groundwater quality and groundwater source area as the risk receptors because of the potential environmental risks to the ecosystem service functions of groundwater systems, such as groundwater pollution and changes in groundwater level. A comprehensive study of the exposure and response of groundwater systems to groundwater risk sources and the groundwater vulnerability index were used to indicate the spatial differences in the groundwater environment. The groundwater enviromental relative risk model (GERRM model) based on the synergy of the 'ecological groundwater level quality resource area' was constructed to quantitatively describe the groundwater environmental risk associated with groundwater pollution and the coupling risk of groundwater level mutation. The established method was applied to a case study in the lower Liaohe River Plain, which showed that: (1) The grade Ⅳ and Ⅴ risk zones were mainly located in chemical enterprises, a certain range of areas around hazardous waste landfill sites, and the Shenyang groundwater source protection area and ecological water level sensitive areas, covering an area of 2, 107.33 km2 and accounting for 8.93% of the total area. (2) The grade Ⅰ and Ⅱ risk zones were mainly farmland, woodland and agricultural town construction areas, with a total area of 17, 704.51 km2, accounting for 75.01% of the total area. According to the evaluation results, corresponding management and protection measures should be taken in the high-risk areas, and the construction and application of this method provide a new idea for comprehensive risk assessment of groundwater environments. The research shows that, The GERRM model is suitable for regional groundwater environmental risk assessment. Chemical enterprises, certain areas around hazardous waste landfills and Shenyang groundwater source protection area have the highest relative risks, and corresponding management and protection measures should be taken.
Keywords: ecological groundwater level    groundwater quality    groundwater source    environmental risk    evaluation method    

近40年来,由于我国经济快速增长,城市急剧扩张,地下水资源的开发利用呈显著上升趋势,因人类活动造成的环境水文地质问题日益加剧[1],地下水资源的功能受到严重的制约.地下水环境风险通常被认为是受人类活动和土地利用类型变化等外界胁迫影响,过量物质和能量输入或输出地下水系统,导致地下水系统环境生态功能损伤,形成不利生态效应的可能性和危害程度大大提高[2-4].国外较先进可借鉴的地下水风险评价方法主要有迭置指数法[5-6]、过程模拟法[7-8]和多元统计法[9-10]等;而国内地下水环境风险评价仍处于起步阶段,常以地下水污染评价代替地下水环境风险评价,仅考虑含水层系统的本质脆弱性和人类活动产生的污染负荷的潜在风险[11],对水量、地下水生态系统服务功能等未考虑[12-13]. Landis等[14]于1997年首次建立了相对风险模型(RRM),经过20多年的发展,其应用于世界多地,如阿根廷[15]、澳大利亚[16]等,在我国被应用于海河流域[17]、呼伦贝尔[18]及厦门[19]等地,已成为生态环境风险评价的公认和通用方法,但在评价过程中,常将水质、生物多样性和生态系统服务价值等作为生态响应终点,而地下水生态水位阈值、水源地的功能等关键要素难以融入现有地下水环境风险评价体系中.

该研究以下辽河平原为例,对地下水水质中受体污染指标进行分类分权重,将地下水水位超过地下水生态水位阈值区作为因地下水超采导致区域依赖地下水生态系统失衡的风险区; 同时,根据下辽河平原地下水资源开发利用现状、水质状况、风险源分布、地下水防污性能,将建立的GERRM模型(地下水环境相对风险模型,groundwater environmental relative risk model)进行了实际应用,对下辽河平原的环境风险进行分区,以期为我国的地下水风险评价方法提供参考.

1 研究方法 1.1 概念模型

地下水环境风险评价步骤包括研究区的界定、问题分析、受体分析、风险源分析.可通过将区域划分为若干小区分析压力源和受体,从地下水系统视角依据地下水价值,确定地下水环境风险受体为地下水生态水位、地下水水质、地下水水源地,并引入敏感度概念,从而建立概念模型用以分析不同受体对不同风险源的暴露响应作用(见图 1); 同时, 采用等级赋值法来量化压力源和受体之间的相互作用程度.利用GERRM模型计算区域地下水环境风险值,定量表征其遭受地下水风险状态.

图 1 从风险源到压力、受体和生态终点响应的概念模型 Fig.1 Conceptual model from risk sources to stressor, receptors and ecological endpoints
1.2 风险源

进行地下水风险评价时,应对风险源情况进行详细调查,调查内容包括风险源的分布、类型、性质等.地下水风险源可分为两大类别:①过量开采或回注地下水造成地下水水位突变; ②污染物过量排入地下水造成地下水水质污染.该研究将区域风险源划分为面源、点源和线源,根据风险源类型和特点,对于点源(如化工企业、危废处置场所)均赋与最高评分(1分),对于农业、城镇、林地和地下水开采等面源以及排污河流等线源,其赋值从0.1~0.9分细化(见表 1).

表 1 风险源赋值标准 Table 1 Risk source assignment criteria
1.3 风险受体

根据地下水系统特点,从不同层次、不同角度选取对风险源敏感的要素作为风险受体,通过对敏感且重要的受体分析,最大程度地反映研究区地下水系统存在和潜在的环境风险状况.地下水受到人类活动的潜在风险,不仅包括地下水水质的污染,也应包括地下水水位突变、地下水系统生态服务功能失衡的风险,综合考虑地下水响应终点,将地下水生态水位、地下水水质、地下水水源地作为风险受体.

a) 地下水生态水位.地下水生态水位从量的角度反映对地下水生态系统功能的依赖[20-21].从地下水风险角度考虑,人类活动造成地下水埋深突变(升高或降低)不应超过地下水生态水位阈值.综合已有研究[22-24]成果,地下水生态水位需满足:①能使植物根系充分吸收毛细管上升水流(乔木、灌木、草等各类植物均能充分吸收土壤水). ②能避免土壤盐渍化、沼泽化及土壤荒漠化. ③在沿海区域可以抵御海水入侵,不会产生地面沉降,该水位能够充分发挥地下水功能作用.根据对地下水位的研究分析:2.0~<4.5 m为最佳生态水位,将其定为低风险;1.0~<2.0 m及4.5~<5.0 m为较适宜水位,植物根系能较有效地吸收水分,将其定为较低风险;0~<1.0 m为低水位,容易引起土地沼泽化,将其定为中风险;5.0~<6.0 m为较深水位,植物根系较难吸收地下水,将其定为中风险;6.0~<7.0 m时,大多植物吸收地下水困难,将出现荒漠景观,将其定为较高风险;>8.0 m时,植物根系几乎无法吸收地下水分,并且部分地区可能导致海水入侵,将其定为高风险.

b) 地下水水质.地下水水质从质的角度反映地下水系统质量健康状况[25],作为地下水风险评价最重要的受体,该研究突破了以往以单因子或综合评价法确定水质类别方法,依据地下水水质分类成果,选取地下水典型污染物,根据污染物性质设置不同的权重,对地下水水质受体敏感性进行综合评价.

c) 地下水水源地.地下水水源地从供水能力反映不同区域地下水利用价值的差异,其作为特殊的生态敏感区域,系统本身就具有敏感性和易损性等特点,并且集中式地下水水源地是典型的人类社会与自然环境交错的复合生态系统环境.此外,其赋存于地球浅部与大气圈、水圈发生密切联系,积极参与区域地下水文循环.根据地下水水源地存在与否进行赋值,存在时为1,不存在时为0.

d) 受体敏感度分析.基于相对风险模型方法[14],对地下水水质、地下水生态水位及地下水水源地等级按遭受风险的敏感程度进行划分,风险敏感性越低,敏感度赋值越小.对每个敏感因子的暴露系数和响应系数单独分析后,结合区域环境风险分析,所选因子的敏感度赋值见表 2.

表 2 风险受体的敏感度赋值 Table 2 Sensitivity assignment of risk receptors
1.4 暴露响应分析 1.4.1 暴露途径

地下水系统遭受风险大小取决于风险源和含水层本身所固有防污性能特性[26],常使用DRASTIC指标体系评价地下水固有防污性能[27-28],该方法选取7项水文地质参数来定量评价.根据指标对固有防污性能重要程度赋予相应的权重,同时对各因子作用大小、范围和类别给予相应的评分.

地下水防污性能指数为7个指标的加权综合〔见式(1)〕,记为P,其最大值记为Pmax; 相对防污性能指数〔见式(2)〕,记为DI,使用DRASTIC指标体系计算并识别敏感区.

$ \begin{array}{l} P = {D_{\rm{W}}}{D_{\rm{V}}} + {R_{\rm{W}}}{R_{\rm{V}}} + {A_{\rm{W}}}{A_{\rm{V}}} + \\ {S_{\rm{W}}}{S_{\rm{V}}} + {T_{\rm{W}}}{T_{\rm{V}}} + {I_{\rm{W}}}{I_{\rm{V}}} + {C_{\rm{W}}}{C_{\rm{V}}} \end{array} $ (1)
$ {\rm{DI}} = P/{P_{{\rm{max}}}} $ (2)

式中:D为地下水埋深,m;R为含水层净补给量,mm/a;A为含水层岩性;S为土壤质地类型;T为地形坡度;I为包气带岩性;C为含水层水力传导系数,m/d;下标V和W分别为指标和权重系数.各参数的赋值及权重见文献[26-27].

1.4.2 响应分析

从源到生态终点的暴露反应途径分为2个部分,分别为风险源-压力-受体暴露水平(SSRin)和压力-生态终点响应程度(SEm, l).参考文献[17, 19, 29],以无、低、较低、中、较高、高、非常高7种程度来描述暴露和响应的相对强度,取值在0~1之间.如果二者关系非常明确或者已经过验证,取值为1;如果二者关系很明确,取值为0.9;如果二者关系较明确,取值为0.7;如果二者关系明确,取值为0.5;如果二者关系一般,取值为0.3;如果二者关系不大明确,取值为0.1;如果二者基本无关系,取值为0.

1.5 风险计算与表征 1.5.1 风险计算

分析风险源、风险受体时,应基于以下假设:①风险受体对风险源的敏感性随受体类型而变化,受体敏感性与响应程度呈正相关. ②风险源密度越大,则释放的压力越大,风险受体暴露于压力的可能性越大. ③受到多风险压力的同一区域,风险终点可以根据其相对风险水平叠加.

对任意评价小区或风险小区,GERRM模型通过综合计算压力密度、区域风险受体敏感度、暴露系数、响应系数和相对地下水防污性能指数之积,累积计算区域的相对风险值[2].由于防污性能指数不能直接反映地下水生态水位的空间差异,当式(3)中地下水受体为地下水生态水位时,防污性能指数不参与风险值计算.

构建的GERRM模型采用式(3)(4)计算:

$ {R_{\rm{k}}} = \sum\limits_{i = 1}^6 {({S_i} \times {\rm{SS}}{{\rm{R}}_{i, n}} \times {\rm{DI}} \times {R_m} \times {\rm{S}}{{\rm{E}}_{m, l}})} $ (3)
${\rm{R}}{{\rm{R}}_{\rm{k}}} = {R_{\rm{k}}}/{R_{{\rm{k}}\;{\rm{max}}}} $ (4)

式中:Rk为风险值;RRk为相对风险值;Rk max为最大风险值;i为风险源类型序号,按6级赋值;n为风险源压力序号;m为风险受体类型序号;l为风险终点类型标号;Rm为风险受体敏感度;Si为风险源压力值或压力密度;SSRin为源-压力-受体暴露系数;SEm, l为压力-生态终点响应系数.

1.5.2 风险表征

风险表征是对研究区分析、风险源分析、风险受体分析和风险暴露分析及其之间关系的总结.评价结果将风险值分为5个等级,即[0, 0.2)[0.2, 0.4) [0.4, 0.6)[0.6, 0.8)[0.8, 1],对应于Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ级,分别表示低、较低、中、较高和高风险等级[30].

2 应用案例 2.1 研究区概况

下辽河平原位于我国辽宁省中部,被辽东、辽西山地及辽北丘陵三面包围,面向辽东湾,三面环山、一面开口,其地势平坦,东西两侧为山前冲洪积平原,中部为冲积平原,南临滨海平原,由辽河、太子河、浑河等多条河流流经冲积形成,并且分布有大面积洼地沼泽、河滩地.下辽河平原是补给、径流、排泄完整的水文地质单元,垂向上厚度巨大[2, 4],可分为第四系孔隙水亚系统和第三系孔隙裂隙水亚系统,行政区划有沈阳市、辽阳市、鞍山市、阜新市、营口市、盘锦市和锦州市等,总面积约23 470 km2.

2.2 地下水环境风险评价

根据2013年《辽宁省统计年鉴》、2013年《中国地下水资源数据系统》、2012年《辽宁省水资源公报》、2012年《辽宁省化工企业统计》获取的数据以及与勘探单位合作进行现场勘探勘察,在研究区采集土壤、地下水和土工样品,收集区域99个钻孔资料、144个平原区监测点水位、228个地下水重金属和无机样品数据、308个有机物样品,分别获取下辽河平原地下水开采模数、河网密度、土地利用类型、化工企业分布、污水分布、危险废物排放、集中式地下水水源地分布、地下水水位、土壤类型等数据.

2.2.1 风险源

下辽河平原可利用水资源量为59.56×108 m3/a,地下水开采资源量为46.79×108 m3/a,开采模数为21.25×104 m3/(a ·km2).沈阳市、辽阳市、鞍山市等地的地下水开采强度大,尤其是沈阳市由于地下水过度开采,已出现局部地下水漏斗区.林地主要包括覆盖草地、灌木林地、疏林地、有林地和草地;农田包括旱地和水田;城镇建设用地包括城镇用地、农村居民点用地和工交建设用地.研究区内共有化工企业703家、危险废物处置场地8家.化工企业、河流、危险废物处理场地对于地下水污染的风险最大,赋值为1,其余按影响程度赋值(见表 3).

表 3 各类型风险源评分标准 Table 3 Various types of risk source scoring standards
2.2.2 风险受体 2.2.2.1 地下水生态水位

根据研究区2010年144个水位站点,全年监测地下水埋深的平均值,在ArcGIS中插值形成研究区实测地下水埋深分布,参考已有下辽河平原地下水生态水位研究[21],得到不同土壤质地地下水的最佳埋深(见表 4),该研究中将不同土壤质地的地下水埋深转化为以黏土来表征的地下水埋深.将实测地下水埋深分布与转化系数相乘后得到以黏土为表征的地下水埋深,再按表 2进行敏感度赋值得到生态水位敏感度分布(见图 2).

表 4 不同土壤质地生态水位最佳埋深和转换系数 Table 4 The best buried depth and conversion cofficient of ecological water level with different soil texture

图 2 研究区地下水生态水位敏感度分布 Fig.2 Distribution of ecological groundwater level sensitivity in the study area
2.2.2.2 地下水水质

针对下辽河平原地下水典型污染物筛选的研究成果,从代表性、典型性及地下水水质统测结果[31]出发,选择8个污染因子来表征研究区地下水水质受体敏感性程度.常规监测因子CODMn;非金属类无机污染物氨氮、挥发性酚类;重金属类污染物汞、砷;挥发性有机污染物挥发性单环芳烃类的甲苯;半挥发性有机污染物多环芳烃类的苯并[a]芘;有机氯农药类六六六(总量).各因子的敏感度赋值参考GB/T 14848—2017《地下水质量标准》(见表 5),各因子权重按其对风险的影响程度赋值(见表 6).将各典型污染物敏感赋值与权重相乘再叠加得到地下水水质受体综合敏感值,并按区间分级(见图 3).

表 5 地下水水质典型污染物敏感度 Table 5 Sensitivity assignment of typical pollutants in groundwater quality

表 6 地下水水质受体污染因子权重 Table 6 Weight of each pollution factor in groundwater quality

图 3 研究区地下水水质敏感度分布 Fig.3 Distribution of groundwater quality sensitivity in the study area
2.2.2.3 地下水水源地

研究区内分布有63个集中式地下水水源地,其敏感度赋值为1,其余为0,得到地下水水源地敏感度分布(见图 4).

图 4 研究区地下水水源地敏感度分布 Fig.4 Distribution of groundwater source sensitivity in the study area
2.2.3 暴露响应 2.2.3.1 地下水防污性能指数

收集7个参数相关数据,根据DRASTIC模型自身标准对参数进行评分以获得不同小区的数据,采用式(2)计算研究区域DRASTIC指数分布,对DRASTIC指数进行分类,得到研究区地下水防污性能指数(见图 5).

图 5 研究区地下水防污性能指数 Fig.5 Groundwater vulnerability index of study area
2.2.3.2 暴露响应系数确定

在进行暴露和响应分析时,尽可能明确人类活动干扰对风险受体的作用机理,充分利用已有监测信息和数据,根据各个风险源对地下水系统及其风险受体的损害程度,确定暴露响应系数(见表 7).

表 7 研究区风险源及相应生态终点间接触暴露关系 Table 7 The relationship between the exposure of the risk source and the corresponding ecological endpoint
2.3 地下水环境风险评价结果

下辽河平原地下水环境风险评价结果见图 6表 8.从图 6表 8可以看出,Ⅴ级风险区主要由两部分构成:①化工企业、危险废物填埋场周围一定范围区域,该区域风险源赋值皆为1,地下水环境受到污染的风险高. ②沈阳市地下水水源地保护区,该区地下水资源价值高,开采程度高,部分已出现地下水漏斗,防污性能指数较高,抵御污染的能力较差,面积330.38 km2,占总面积的1.4%. Ⅳ级风险区为沈阳市和临海市内的地下水生态水位敏感性较高区和部分地下水水源地保护区,该区地下水开采量大、农业种植面积大、化肥和农药施用量大,部分区域长期利用污水灌溉,地下水防污性能指数较高,地下水水质有一定程度污染,面积1 776.95 km2,占总面积的7.53%. Ⅲ级风险区为沈阳市Ⅴ级、Ⅳ级风险区的外围及河道两侧一定范围内区域,农业种植面积大,地下水开发强度中等,地下水水质以GB/T 14848—2017 Ⅲ类和Ⅳ类为主,防污性能中等,生态水位敏感度整体偏低,面积3 791.83 km2,占总面积的16.06%. Ⅱ级风险区主要为农田种植区、农业城镇建设区及滨海地区,地下水防污性能较好,生态水位适中,且不含地下水水源地,面积10 104.04 km2,占总面积的42.81%. Ⅰ级风险区主要为山区林地种植区,防污性能较好,地下水开发程度低,地下水供水能力还有较大余量且水质较好,面积7 600.47 km2,占总面积的32.2%. Ⅳ、Ⅴ风险区共占总面积的75.01%,Ⅰ、Ⅱ级风险区共占总面积的8.93%.

图 6 研究区地下水环境风险分级 Fig.6 Classification of groundwater environmental risk in the study area

表 8 研究区地下水环境风险评估分级统计 Table 8 Grading table of groundwater environmental risk assessment in the study area

模型的不确定性采用蒙特卡洛方法进行分析,通过模型输入参数的概率分布来预测模型输出结果的概率分布,同时根据不确定性指标来衡量输出结果,从而绘制变量不确定性的概率分布曲线.当该概率分布图横向跨度较大时,表示该不确定性模型的置信区间较小,反之较大.已有研究[30]证实,该模型是可行且合理的,概率分布的横向跨度为0.15~0.54,不确定性呈正态分布,风险预测得分在每个区域的平均值之间波动,波动不会影响结论或改变模型预测结果.

3 结论

a) 重点考虑风险源的自然属性.在风险受体与终点响应研究中,突出地下水生态水位、地下水水源地和地下水水质等地下水环境的关键敏感属性.暴露危害分析中,将地下水防污性能指数表征地下水环境的空间差异性,建立了适宜于评价区域地下水环境相对风险的GERRM模型,该模型通过综合计算压力密度、区域风险受体敏感度、暴露系数、响应系数和相对地下水防污性能指数之积,累积计算区域的相对风险.

b) 以下辽河平原为例,使用GERRM模型评价了该区域的地下水环境相对风险,结果表明,化工企业、危废填埋场周围一定范围区域及沈阳市地下水水源地保护区相对风险最高,需采取相应的管理保护措施.

参考文献
[1]
滕彦国, 苏洁, 翟远征, 等. 地下水污染风险评价的迭置指数法研究综述[J]. 地球科学进展, 2012, 27(10): 1140-1147.
TENG Yanguo, SU Jie, ZHAI Yuanzheng, et al. A review on the overlay and index method for groundwater pollution risk assessment[J]. Advance in Earth Science, 2012, 27(10): 1140-1147. (0)
[2]
滕彦国, 左锐, 苏小四, 等. 区域地下水环境风险评价技术方法[J]. 环境科学研究, 2014, 27(12): 1532-1539.
TENG Yanguo, ZUO Rui, SU Xiaosi, et al. Technique for assessing environmental risk of regional groundwater[J]. Research of Environmental Sciences, 2014, 27(12): 1532-1539. (0)
[3]
张博, 李国秀, 程品, 等. 基于随机理论的地下水环境风险评价[J]. 水科学进展, 2016, 27(1): 100-106.
ZHANG Bo, LI Guoxiu, CHENG Pin, et al. Groundwater environment risk assessment based on stochastic theory[J]. Advances in Water Science, 2016, 27(1): 100-106. (0)
[4]
孙才志, 朱静. 下辽河平原浅层地下水环境风险评价及空间关联特征[J]. 地理科学进展, 2014, 33(2): 270-279.
SUN Caizhi, ZHU Jing. Environmental risk evaluation of shallow groundwater and its spatial auto-correlation in lower reach of Liaohe River Plain[J]. Progress in Geography, 2014, 33(2): 270-279. (0)
[5]
ALLOUCHE N, MAANAN M, GONTARA M, et al. A global risk approach to assessing groundwater vulnerability[J]. Environmental Modelling & Software, 2017, 88: 168-182. (0)
[6]
SHRESTHA S, KAFLE R, PANDEY V P. Evaluation of index-overlay methods for groundwater vulnerability and risk assessment in Kathmandu Valley, Nepal[J]. Science of the Total Environment, 2016, 575: 779-790. (0)
[7]
JAFARI F, JAVADIAVAD S, GOLMOHAMMADI G, et al. Groundwater risk mapping prediction using mathematical modeling and the Monte Carlo technique[J]. Environmental Earth Sciences, 2016, 75(6): 1-11. (0)
[8]
LI Jianbing, HUANG G H, ZENG Guangming, et al. An integrated fuzzy-stochastic modeling approach for risk assessment of groundwater contamination[J]. Journal of Environmental Management, 2007, 82(2): 173-188. (0)
[9]
UJEVIĆBOŠNJAK M, CAPAK K, JAZBEC A, et al. Hydrochemical characterization of arsenic contaminated alluvial aquifers in eastern Croatia using multivariate statistical techniques and arsenic risk assessment[J]. Science of the Total Environment, 2012, 420(22): 100-110. (0)
[10]
AYDI A. Evaluation of groundwater vulnerability to pollution using a GIS-based multi-criteria decision analysis[J]. Groundwater for Sustainable Development, 2018, 7: 204-211. DOI:10.1016/j.gsd.2018.06.003 (0)
[11]
孙才志, 陈相涛, 陈雪姣, 等. 地下水污染风险评价研究进展[J]. 水利水电科技进展, 2015, 35(5): 152-161.
SUN Caizhi, CHEN Xiangtao, CHEN Xuejiao, et al. Recent advances in groundwater contamination risk assessment[J]. Advances in Science and Technology of Water Resources, 2015, 35(5): 152-161. (0)
[12]
艾矫燕, 蔡亚娟, 邓超冰, 等. 流域环境风险评价研究进展[J]. 环境监测管理与技术, 2015(4): 8-12.
AI Jiaoyan, CAI Yajuan, DENG Chaobing, et al. Research progress of environmental risk assessment in river basin[J]. The Administration and Technique of Environmental Monitoring, 2015(4): 8-12. DOI:10.3969/j.issn.1006-2009.2015.04.003 (0)
[13]
李绍飞, 冯平, 林超. 地下水环境风险评价指标体系的探讨与应用[J]. 干旱区资源与环境, 2007, 21(1): 38-43.
LI Shaofei, FENG Ping, LIN Chao. Investigation on the index system of groundwater environment risk and its application[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2007, 21(1): 38-43. DOI:10.3969/j.issn.1003-7578.2007.01.008 (0)
[14]
LANDIS W, WEIGERS J. Design considerations and a suggested approach for regional and comparative ecological risk assessment[J]. Human and Ecological Risk Assessment, 1997, 3: 287-297. DOI:10.1080/10807039709383685 (0)
[15]
RODRIGUEZALVAREZ M S, WEIR M H, POPE J M, et al. Development of a relative risk model for drinking water regulation and design recommendations for a peri urban region of Argentina[J]. International Journal of Hygiene & Environmental Health, 2015, 218(7): 627-638. (0)
[16]
BARTOLO R E, DAM R A V, BAYLISS P. Regional ecological risk assessment for Australia's tropical rivers:application of the relative risk model[J]. Human & Ecological Risk Assessment an International Journal, 2012, 18(1): 16-46. (0)
[17]
CHEN Qiuying, LIU Jingjing, HO-CHUNG K, et al. Development of a relative risk model for evaluating ecological risk of water environment in the Haihe River Basin estuary area[J]. Science of the Total Environment, 2012, 420: 79-89. DOI:10.1016/j.scitotenv.2011.09.044 (0)
[18]
LI Daiqing, ZHANG Chen, PIZZOL L, et al. Regional risk assessment approaches to land planning for industrial polluted areas in China:the Hulunbeier Region case study[J]. Environment International, 2014, 65(2): 16-32. (0)
[19]
YU Weiwei, ZHANG Luoping, RICCI P F, et al. Coastal ecological risk assessment in regional scale:application of the relative risk model to Xiamen Bay, China[J]. Ocean & Coastal Management, 2015, 108: 131-139. (0)
[20]
荣丽杉, 刘高焕, 束龙仓, 等. 黄河三角洲地下水生态水位埋深研究[J]. 水电能源科学, 2010, 28(6): 92-95.
RONG Lishan, LIU Gaohuan, SHU Longcang, et al. Study on ecologic water level cover depth in Yellow River Delta[J]. Water Resources and Power, 2010, 28(6): 92-95. DOI:10.3969/j.issn.1000-7709.2010.06.031 (0)
[21]
孙才志, 刘玉兰, 杨俊. 辽河流域平原区地下水生态水位及水量调控研究[J]. 水利水电科技进展, 2007, 27(4): 15-19.
SUN Caizhi, LIU Yulan, YANG Jun. Ecological groundwater level and quantity regulation in the plain region of Liaohe Watershed[J]. Advances in Science and Technology of Water Resources, 2007, 27(4): 15-19. DOI:10.3880/j.issn.1006-7647.2007.04.004 (0)
[22]
张长春, 邵景力, 李慈君, 等. 华北平原地下水生态环境水位研究[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2003, 33(3): 323-326.
ZHANG Changchun, SHAO Jingli, LI Cijun, et al. A study on the ecological groundwater table in the North China Plain[J]. Journal of Jilin University (Earth Science Edition), 2003, 33(3): 323-326. (0)
[23]
盖美, 耿雅冬, 张鑫. 海河流域地下水生态水位研究[J]. 地域研究与开发, 2005, 24(1): 85-88.
GAI Mei, GENG Yadong, ZHANG Xin. Research on groundwater ecology water level of Haihe River Basin[J]. Areal Research and Development, 2005, 24(1): 85-88. DOI:10.3969/j.issn.1003-2363.2005.01.019 (0)
[24]
荣丽杉, 束龙仓, 王茂枚, 等. 合理地下水生态水位的估算方法研究:以塔里木河下游为例[J]. 地下水, 2009, 31(1): 12-15.
RONG Lishan, SHU Longcang, WANG Maomei, et al. Study on estimation method of ecological water level reasonable groundwater:case study on lower reaches of the Tarim River[J]. Ground Water, 2009, 31(1): 12-15. DOI:10.3969/j.issn.1004-1184.2009.01.004 (0)
[25]
ZHANG Yinan, CHU Chunli, LI Tong, et al. A water quality management strategy for regionally protected water through health risk assessment and spatial distribution of heavy metal pollution in 3 marine reserves[J]. Science of the Total Environment, 2017, 599: 721-731. (0)
[26]
申利娜, 李广贺. 地下水污染风险区划方法研究[J]. 环境科学, 2010, 31(4): 918-923.
SHNE Lina, LI Guanghe. Groundwater pollution risk mapping method[J]. Environmental Science, 2010, 31(4): 918-923. (0)
[27]
AHN J, KIM Y, YOO K, et al. Using GA-ridge regression to select hydro-geological parameters influencing groundwater pollution vulnerability[J]. Environmental Monitoring and Assessment, 2012, 184(11): 6637-6645. DOI:10.1007/s10661-011-2448-1 (0)
[28]
ZGHIBI A, MERZOUGUI A, CHENINI I, et al. Groundwater vulnerability analysis of Tunisian coastal aquifer:an application of DRASTIC index method in GIS environment[J]. Groundwater for Sustainable Development, 2016, 2/3: 169-181. DOI:10.1016/j.gsd.2016.10.001 (0)
[29]
LIU Jingjing, CHEN Qiuying, LI Yongli. Ecological risk assessment of water environment for Luanhe River Basin based on relative risk model[J]. Ecotoxicology, 2010, 19(8): 1400-1415. DOI:10.1007/s10646-010-0525-9 (0)
[30]
LI Xianbo, ZUO Rui, TENG Yanguo, et al. Development of relative risk model for regional groundwater risk assessment:a case study in the Lower Liaohe River Plain, China[J]. Plos One, 2015, 10(5): e0128249. DOI:10.1371/journal.pone.0128249 (0)
[31]
李沫蕊, 王亚飞, 王金生, 等. 下辽河平原区域地下水典型污染物的筛选[J]. 中国环境监测, 2015, 31(3): 62-69.
LI Morui, WANG Yafei, WANG Jinsheng, et al. Application of modified potential damage index method to screening of the typical pollutants in groundwater of the Liao River Plain[J]. Environmental Monitoring in China, 2015, 31(3): 62-69. DOI:10.3969/j.issn.1002-6002.2015.03.012 (0)