地下水污染源识别的数学方法研究进展

被引：24

作者：

王景瑞 ^{[1
,2
]}

胡立堂 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 北京师范大学水科学研究院

[2] 地下水污染控制与修复教育部工程研究中心

来源：

水科学进展 | 2017年 / 28卷 / 06期

基金：

北京市自然科学基金;

关键词：

地下水污染源识别; 非适定性; 优化算法; 贝叶斯推理; 非水相流体;

D O I：

10.14042/j.cnki.32.1309.2017.06.015

中图分类号：

X523 [地下水];

学科分类号：

0815 ;

摘要：

地下水污染源识别模型可利用有限的观测资料估计污染源位置、污染物泄露强度及其泄露过程,是制定地下水污染修复方案的依据。在阐明地下水污染源识别基本问题基础上,综述了污染源识别研究的两大类数学方法,一类为直接方法,包括反向追踪法和基于正则化的方法;另一类为间接方法,包括基于优化的方法和基于概率统计的方法。同时指出了当前污染源识别数学方法应用中存在的主要问题:地下水污染源识别问题的复杂性、地下水有机污染问题和模型求解效率的低下性。对土壤-地下水的联合管理、基于物联网的地下水污染监测、对非水相流体(Non-aqueous Phase Liquid,NAPL)类污染源识别以及基于图形处理器(GPU)的异构并行计算将是未来研究的重点方向。

引用

页码：943 / 952

页数：10

共 37 条

[1] 土壤、地下水中重金属和多环芳烃复合污染及修复研究进展 [J].