《地下水污染的風險評價模型研究》是依託武漢大學，由史良勝擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：地下水污染的風險評價模型研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：史良勝
- 依託單位：武漢大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
研究多種不確定性作用下的風險評價模型和風險評價體系，結合實際問題的需要，不對污染物濃度做出統計形態假設，而以機率密度函式為直接求解目標。在傳統的風險指標P(X, t)的基礎上，一方面建立P(X, t)的隨機配點模型，另一方面引入其它指標如Pc(t)和PT作為風險評價的輔助指標，從而形成一套完整的高效的風險評價體系。主要研究內容包括：（1）多種不確定性作用下的風險評價隨機配點模型；（2）風險評價指標Pc(t)和PT的研究；（3）基於建立的風險評價體系，探討地下水質監測系統的設計理論和方法。該課題試圖以較小的計算成本和新的方法來完成大型地下水和污染物遷移問題的風險評價，具有重要的理論價值和套用價值。
結題摘要
地下水污染事件難以被直接觀測，其發生環境通常也具有多種不確定性，風險評價可以量化地描述下水污染事件的危害性。利用隨機配點模型和多項式抽樣技術，建立了高效的風險評價模型，考慮了滲透係數、孔隙率和彌散度等多種不確定性因子，探討了複雜條件下的風險函式的分布特徵；提出了非均勻介質中的條件模擬方法，採用Karhunen-Loeve (KL)展開將條件滲透係數場參數化，採用拉格朗日多項式來近似濃度隨機場，利用配點技術將對流彌散方程蛻化為相互獨立的非耦合的確定性方程；評估了觀測值對風險和污染物運移的影響。研究結果表明：基於隨機配點法的風險評價模型避免了多次重複求解對流彌散方程，通過計算成本低廉的隨機配點技術得到濃度隨機場的拉格朗日多項式，然後進行多項式抽樣獲取濃度樣本並進而得到風險函式；與傳統的解析算法相比，該方法無需對輸入參數和濃度的分布形態做出假設；與傳統的Monte Carlo算法相比，該模型具有明顯的效率優勢和優越的收斂速度；輸入參數的分布類型對風險分布產生顯著影響；隨機配點法能夠高效的考慮觀測值對風險的影響；觀測數據對地下水污染的風險分布產生了顯著的影響。該課題提出了新的高效的地下水污染的風險評價模型，適用於大型地下水問題，具有重要的理論價值和套用價值。
