第二松花江流域平原区浅层地下水脆弱性时变特征分析

王丽雪，杜新强，董丽丹，仲伟婉，丁时伟

(吉林大学 环境与资源学院，长春 130021)

第二松花江流域平原区浅层地下水脆弱性时变特征分析

王丽雪，杜新强，董丽丹，仲伟婉，丁时伟

(吉林大学 环境与资源学院，长春 130021)

以第二松花江流域平原区为研究区，选择了地下水埋深、净补给量、含水层介质、土壤介质、地形坡度、包气带影响、渗透系数7个指标，运用DRASTIC评价方法对浅层地下水脆弱性进行了评价，进一步分析了地下水脆弱性评价结果的影响因素。结果表明： ①地下水脆弱性分区在整体上具有空间分带特征性，并与地貌分区具有良好的一致性，其中河谷平原区由于地下水埋藏较浅，地下水脆弱性较高，污染风险大；②受地下水位变动以及净补给量的影响，具体地段的地下水脆弱性等级也具有较为明显的年际与年内变化特征，但整体区域上的地下水脆弱性的相对级别仍受地貌格局的控制。在开展区域地下水脆弱性评价时，应注意选择具有代表性的时段数据进行评价。

地下水脆弱性；第二松花江流域；DRASTIC评价方法；时变特征;河谷平原区

1 研究背景

随着工业化、城市化进程的加快，地下水资源的开发利用量也在增加，过度开采地下水引起的环境地质问题日益严重。通过各种途径进入地下水中的污染物种类和数量也与日俱增，地下水系统在天然条件下也具有一定的抵抗污染风险的能力，称为“地下水脆弱性(Groundwater vulnerability)”[1]。其定义是指由于自然条件变化或人类活动影响，地下水遭受破坏的趋向和可能性，它反映了地下水对自然和人类活动影响的应对能力[2-3]。目前国内外常用的地下水脆弱性评价方法有GOD指标法、DIVERSITY法以及DRASTIC法，其中DRASTIC法应用最为广泛[4]。

DRASTIC方法是美国环境保护署( EPA)[5]于1987年提出的，先后应用于美国各地的地下水脆弱性评价中并取得了良好的效果，在美国、加拿大、南非等多个国家已被广泛使用[6]。目前，国内外很多地下水脆弱性研究往往以DRASTIC评价方法为基础，结合地理信息系统技术(GIS)进行地下水脆弱性的评价、编图及深入研究。Srinivasamoorthy等[7]、Sener等[8]基于GIS和DRASTIC方法对印度的米特地区、土耳其的以塞尼尔肯特乌卢博尔卢盆地进行了地下水脆弱性评价；Jamrah等[9]利用GIS绘制了阿曼沿海地区地下水脆弱性分区图，结果表明DRASTIC方法在沿海地区也适用；在地下水脆弱性评价的基础上；Rahman[10]，Babiker等[11]应用GIS对DRASTIC评价方法中的7个指标进行了敏感性分析；而Panagopoulos等[12]则利用GIS对地下水脆弱性评价的DRASTIC模型进行了优化分析。在国内比较典型的应用有王秀明[13]以沧州市为例研究了DRASTIC在地下水脆弱性编图中的应用；肖兴平等[14]研究了DRASTIC模型评价过程中GIS的应用问题；王宏义等[15]基于GIM-GRA-GIS体系对静升盆地地下水脆弱性进行了动态特征分析。

本研究以ArcGIS为平台，利用DRASTIC评价方法对第二松花江流域平原区浅层地下水脆弱性进行评价，分析该区域浅层地下水脆弱性的时变特征。

2 第二松花江流域水文地质条件

研究区位于吉林省北部，跨越长春市、吉林市以及松原市3个地级市，总面积约18 590 km2。处于温带季风气候区，大陆性气候特点十分明显。全年温差大，无霜期短，多年平均气温变化在-3～5 ℃之间，降水的时空分布不均匀，多年平均降水量为400～700 mm。研究区内河流包括第二松花江干流、饮马河及伊通河。河流两岸地貌多为河谷平原，堆积台地则被分割为多个波状起伏的河间地块。地表高程自东南向西北逐渐降低，在河流两岸多覆盖有第四系松散堆积物，渗透性良好。地下水以潜水为主，水质良好，单井涌水量3 000～5 000 m3/d。 研究区地貌见图1。

图1 研究区地貌Fig.1 Landform of the study area

评价指标作用机理权重地下水埋深(D)决定着污染物到达含水层之前的传输距离、有助于确定与周围介质接触的时间、提供了污染物与大气中的氧接触致使其氧化的最大机会5净补给量(R)污染物可通过补给水垂直传输至含水层并在含水层内水平运移4含水层岩性(A)污染物的运移路线以及运移路径的长度由含水层中的水流控制，含水层中的水流系统受含水层介质影响3土壤类型(S)土壤介质对渗入地下的补给量具有显著影响，对污染物垂直运移至渗流区有显著影响2坡度(T)地形坡度在某种程度上控制着污染物是被冲走或是留在一定的地表区域内一定时间以渗入地下1包气带岩性(I)包气带介质的类型决定着土壤层和含水层之间物质的稀释特性，包气带内发生着利于自净的生物降解作用、中和作用和化学作用5渗透系数(C)控制着地下水的流动速率和污染物进入含水层后的迁移速率3

表2 第二松花江流域平原区各因子评价指标分级(分类)及评分

3 评价方法

3.1 DRASTIC评价方法

DRASTIC是一个应用于评价区域地下水污染风险的模型[5]，主要选择了影响地下水脆弱性的7个因子，包括地下水埋深(D) 、净补给量(R) 、含水层介质(A)、 土壤介质(S)、地形坡度(T)、包气带影响(I)、水力传导系数(C)。各指标对含水层脆弱性的作用机理及权重值见表1。

DRASTIC评价指标由3部分组成：权重、类别(范围)和定额(评分)。其表达式为

DI=DrDw+RrRw+ArAw+SrSw+

TrTw+IrIw+CrCw。

(1)

式中：DI为DRASTIC指数；Dr，Rr，Ar，Sr,Tr,Ir,Cr分别为各评价因子的分级值；Dw,Rw,Aw,Sw,Tw,Iw,Cw分别为各评价因子的权重值。DRASTIC指标值越大，该水文地质单元越易污染。各类分级值及权重值均可通过查表确定，评价指标可根据不同水文地质条件进行适当更改[5]。

在收集研究区资料的基础上，根据DRASTIC模型的各个指标分级(分类)标准[5]，制定出适合研究区的DRASTIC各评价指标分级(分类)标准及评分。各指标的评价标准如表2所示。

3.2 基于ArcGIS的地下水脆弱性计算方法

ArcGIS具有强大的数据编辑、数据管理、地理编码、数据转换、投影变换、地理分析、元数据管理、空间分析、叠加运算分析等功能[16]。将ArcGIS应用到地下水脆弱性评价中，可实现数据库的随时修改与更新及分析结果的可视化，提高评价结果的精确性与评价效率。

根据研究区地质、水文地质条件及数据收集分类结果，将DRASTIC模型的7项指标按照表2分级范围及类型在同一幅数字化的底图上进行分区，形成各单项评价指标的分区图，并对每个评价指标的各分区进行属性编辑。按照相应的属性区间值给出评分后[17]，将各评价指标分区图栅格化。ArcGIS图形中的栅格单元与DRASTIC法中的水文地质单元相对应，在分区过程中将所赋的评分值转换成栅格图像值，最后，以公式(1)为基础，实现栅格图像叠加及脆弱性指标值计算，得到地下水脆弱性分区图。

图2 A，S，T，I，C各指标分区及降雨入渗补给系数分区Fig.2 Partitions according to values of index A, S, T,I, C and coefficient of rainfall infiltration recharge

3.3 地下水脆弱性时变特征分析方法

应用DRASTIC模型进行地下水脆弱性评价时，变动指标的资料选取及数据处理对地下水脆弱性等级划分具有很大的影响。通过对变动指标分别进行年内及年际处理，分析地下水脆弱性的时变特征，将对更合理地应用DRASTIC模型进行地下水脆弱性评价具有重要意义。

根据DRASTIC模型中7个指标的特点，含水层介质(A)、土壤介质( S)、地形坡度(T)、包气带影响(I)、渗透系数(C)等5个指标给定固定值，各指标按标准做出分区图，如图2所示。对于其余2个变动指标(地下水埋深及净补给量)分别采用2001，2005，2011年地下水埋深年均值和净补给量年均值分析地下水脆弱性的年际变化特征；采用2011年地下水埋深月均值及净补给量月均值分析地下水脆弱性的年内变化特征。对于净补给量(R)指标，首先对降水资料进行单位化处理，以保证逐月降水资料与各年降水资料单位的统一性，其次由降水分区与降雨入渗补给系数分区叠加处理得到净补给量分区。

在此基础上，根据各指标的空间特征，不同时段各指标采取相同的权重，分别计算各时段地下水脆弱性综合指数。综合所有评价区间，将评价指数最大值与最小值按等间距划分为5级，从低到高依次对应低脆弱区、较低脆弱区、中等脆弱区、较高脆弱区、高脆弱区。以此得出第二松花江干流及饮马河支流沿岸地区2011年1—12月份逐月的年内地下水脆弱性分区图及2001，2005，2011年的各年地下水脆弱性分区，详见图3。

图3 2001，2005，2011年地下水脆弱性分区Fig.3 Partition according to groundwater vulnerabilityin year 2001, 2005 and 2011

4 地下水脆弱性时变特征分析

4.1 地下水脆弱性年际时变特征分析

统计分析2001,2005,2011年的地下水脆弱性分布情况，结果见图3。在宏观上，受固定指标的控制，虽然第二松花江流域年际地下水脆弱性分区存在一定的差异，但分布范围基本一致。较高及高脆弱性区域主要呈条带状沿河分布，集中在河谷平原地区，中等脆弱区主要呈面状分布在台地及低山丘陵区，较低脆弱性区域仅有零星分布。因此地下水脆弱性在宏观区域上保持稳定并受宏观地貌单元控制。

具体分析，2001年第二松花江流域地下水脆弱性主要以较低及中等脆弱性为主，主要集中在河谷平原及台地地区，约占总面积的80%，没有高脆弱区域分布；到2005年地下水脆弱性明显以中等及较高脆弱性为主，集中在河谷平原地区，约占总面积的82%，河谷平原区的高脆弱性分区也达到了6.8%；到2011年较低、中等及较高脆弱性分区基本成均等比例分布，高脆弱性分区在河谷平原地区有零星分布(表3)。由此，在分布区域基本一致的情况下，不同年份地下水脆弱性等级是不同的。2001，2005，2011年年均降水量分别为333,800,420 mm/a(图4)，在年际地下水脆弱性评价中，降水量与地下水脆弱性等级呈正相关，降水量越大地下水脆弱性等级越高，高脆弱性区域也越大。

表3 2001,2005,2011年各等级地下水脆弱性分区面积比例

图4 2001年、2005年及2011年逐月降水量

4.2 地下水脆弱性年内时变特征分析

以2011年1—12月的月降水量、月平均地下水位埋深得到2011年逐月的地下水脆弱性分区结果(见图5)。在宏观上，各月地下水脆弱性相对较高的地区均呈条带状分布在第二松花江流域河谷平原区，而地下水脆弱性等级相对较低的地区则主要分布在波状台地及低山丘陵区。

然而，受研究区大气降水的影响，地下水脆弱性分区是逐月变化的(图5)， 主要体现在各月地下水脆弱性分区面积存在一定的差异(表4)。 1—4月份及9—12月份降水量最大仅为22 mm， 最小为0.5 mm(图6)， 研究区地下水脆弱性以较低及中等脆弱性分区为主， 约占研究区面积的80.5%， 较高脆弱性区仅在河谷区有零星分布，几乎没有高脆弱性区分布。 而5—8月份为汛期， 降水量最大为130 mm， 最小为64 mm(图6)， 区内低脆弱区基本没有分布， 较低脆弱性分区面积明显较少， 面积比例由仅占约11.3%， 而河谷区演变为较高及高脆弱区， 面积比例较1—4月份及9—12月份显著增加， 较高脆弱区由3%增至36%， 高脆弱性区面积比例占到了15%。

图5 2011年逐月地下水脆弱性分区Fig.5 Partition according to monthly groundwatervulnerability distribution in 2011

月份各等级地下水脆弱性分区面积比例/%低脆弱区较低脆弱区中等脆弱区较高脆弱区高脆弱区114．9444．3039．271．490215．9143．4539．401．240316．6142．9039．311．180416．4542．9138．981．66050．1115．9039．3532．3312．406014．8536．7337．6210．80703．4338．8636．5421．178010．8034．9937．9216．29914．3939．3537．039．2301015．9039．2138．476．4201118．2741．6138．291．8301219．0341．1638．561．250全年3．0338．5824．9032．760．73

图6 2011年逐月降水量Fig.6 Monthly precipitation in 2011

5 结 论

本文在DRASTIC模型的基础上，利用ArcGIS的数据处理及空间分析功能，得到了研究区2011年逐月及2001，2005，2011年的年际地下水脆弱性分布状况。在此基础上，对比分析地下水脆弱性年内年际的时变特征，得出以下结论：

(1) 地下水脆弱性分区具有空间分带性，整体上受地貌格局的控制。其中，河谷平原区域由于地下水埋藏较浅，其脆弱性相对较高，地下水污染风险大；而台地及低山丘陵区，地下水脆弱性则相对较低。

(2) 受地下水位变动以及净补给量的影响，具体地段的地下水脆弱性等级也具有较为明显的年际与年内变化特征，各月变化幅度要明显大于不同水平年的年际变化幅度，但整体区域上的地下水脆弱性的相对级别仍受地貌格局的控制。

(3) DRASTIC模型结果的动态变化特征取决于地下水埋深与净补给量2个变量指标。由于地下水埋深又受降水影响，而降水量在年内和年际变化幅度相对较大，地下水脆弱性的时变特征与降水量变化规律具有一定程度上的相似性。

综上所述，由于降水量、地下水位动态具有明显的时变特征，区域地下水脆弱性评价结果受所选时段的影响较大，因此，在相关研究中应结合研究目标和研究区实际条件，合理选择评价时段。

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(编辑：赵卫兵)

Time-varying Characteristics of Shallow Groundwater Vulnerability inthe Plain Area of the Second Songhua River Watershed

WANG Li-xue, DU Xin-qiang, DONG Li-dan, ZHONG Wei-wan, DING Shi-wei

(College of Environment and Resources, Jilin University, Changchun 130021, China)

With the plain area of the second Songhua River watershed as study area, we selected seven indicators including depth of water-table, net recharge, aquifer media, soil media, topography, impact of vadose zone and hydraulic conductivity of the aquifer to evaluate the shallow groundwater vulnerability using DRASTIC index method and to further analyze the influential factors of assessment results. Results suggest that groundwater vulnerability distribution in the study area can be partitioned in space and is in good consistency with landform division, among which river valley plain is of high groundwater vulnerability and high risk of contamination due to shallow groundwater. Moreover, influenced by groundwater table variation and net recharge, the level of groundwater vulnerability in particular area has obvious annual and inter-annual change characteristics; whereas in the whole area, the relative level of groundwater vulnerability is still controlled by landforms pattern. In the assessment of regional groundwater vulnerability, more attention should be paid to the selection of representative time data.

groundwater vulnerability; DRASTIC assessment method; time-varying characteristics;the second Songhua River watershed; river valley plain

2016-03-17；

2016-05-05

国家水污染控制与治理重大专项(2014ZX07201010)

王丽雪(1990-)，女，内蒙古赤峰人，硕士研究生，研究方向为水资源管理与评价，(电话)15144148087(电子信箱)wanglx14@163.com。

杜新强(1977-)，男，黑龙江肇东人，副教授，博士，研究方向为地下水资源人工调控理论与技术，(电话)13029132161(电子信箱)duxq77@163.com。

10.11988/ckyyb.20160241

2017,34(6):29-34

P345

A

1001-5485(2017)06-0029-06