污染预警综述及对放射性污染预警的启示_孔祥东

第40卷第4期2014年2月

文章编号：1009-6825（2014）04-0207-03

SHANXI

山西

AＲCHITECTUＲE

建筑

Vol．40No．4Feb．2014

·207·

污染预警综述及对放射性污染预警的启示

孔祥东

摘

1

周玉清

1

庞嘉

2

（1．成都军区房地产管理局工程环境质量监督站，四川成都610031；2．成都军区建筑设计院，四川成都610000）

要：在分析目前环境污染中的地下水污染、土壤重金属污染等方面的预警系统和具体模型的基础之上，对污染预警系统产生

的效果进行了评价，并以已有的污染预警模型的特点为指导，对放射性污染预警模型的建立提出了合理的建议，期望促进放射性

污染预警模型的研究和完善。关键词：土壤污染，大气高浓度污染，预警模型，放射性污染预警中图分类号：X701

文献标识码：A

0引言11．1

各种条件下的预警系统的分析土壤污染预警系统

从20世纪60年代我国首次开展核试验后不久，我国便开始对放射性污染物质进行调查。近年来，随着核能技术的利用和不断发展，核废物及放射性污染问题，成为世界各国关注的热点，因此通过探寻研究，掌控放射性污染的监测、防护和预警是十分迫切的。

随着经济发展和科技的进步，核能将逐步成为国家经济的重要命脉，使得整个世界对其的需求和依赖越来越大，受到许多能

［1］源短缺国家的追捧。

据估计，我们在建和规划中的核电站已超过10座，计划2020年

随着人口的增长和对土地的需求，土壤污染问题日益严重，

针对这一现状，对污染进行现状分析并采用快速高效的方法进行预警是目前迫切需要的。土壤污染预警一般依据ESＲI公司地理信息系统软件ArcViewGIS的原理和方法，建立一套完整的系统。该系统借助于一定的数学方法和公式，以专题图层或监测数据作为边界条件和初始条件，模拟环境的演变过程，以图示显示模拟结果。

在农田重金属污染的研究工作方面，我国目前正处于起步阶段。目前通用的做法是运用美国环境系统研究出的基于地理信

对农田重金属污染数据进行计算、分析和预息系统的GIS技术，

测研究，在参考这一技术的基础之上，根据我国国情和经济现状，“天—地—人通用概念模型”。提出了符合中国实际的

土壤、水体和大气，这三个系统是相互作用、相互影响的，人

类活动造成的污染物质在这个空间环境中循环，构成整个地球污染物的循环网络。而其中任何农田单元上，重金属污染的来源都

并且重金属一旦进入土壤，其去向又难以确定。而目是复杂的，

前在控制和处理土壤重金属污染上面的法规仅能规范最小或最

低排放量，而排放出来的污染物质又不可避免进入了这个循环环而在这个空间环境中任意节点和单元上的的污染物的来源、境，

产生污染物的驱动力、环境因素都不能定量的给出，这就为具体分析这些污染物造成的危害缺少根据。为此在基于地理信息系统的基础之上，将造成土壤重金属污染的“物质—驱动力—环境“天—地—人通用概念模型”，因素”的循环网络转化成可控制的即土壤重金属污染主要受环境因素、土壤条件和人类活动三大类这样做的目的就可以把不能定量分析“物质—驱动因素影响，

力—环境因素”模型转变为可监测的模型，起到对土壤重金属污染预警的效果。

该模型的公式如下：

Y（土壤重金属含量）=f（天、l，h）s，（1）地、人）（s，t）=f（c，t

，“天”其中为以气候（Climate）为主的大环境要素的综合因；“地”；“人”为以土地（Land）为主的下垫层局部环境条件为以素

人（Human）为主的社会、经济综合影响因素。

以土壤中任意节点的某重金属含量为例，其平衡方程为：

Wj=Wi+（Winput+Woutput）

——i时段某种重金属含量；式中：Wi—

Winput———从i时段到j时段进入该土壤该金属的含量；庞

嘉（1983-），男，硕士，工程师

前，将要新建核电站21座，核电将是我国未来主要能源之一。但

同时对于环境来说，由核电站卸下来的核废料对于环境安全是重大隐患。核设施正常运行或是发生核事故（2011年福岛核电站）时排放的放射性污染物，或是通过径流、大气输送进入环境从而对环境造成放射性污染。

广大科研工作者在对环境安全的预警方面做出了大量工作。

［2］

在土壤污染预警方面，严加永等针对北京市土壤污染日益严重在分析近年来土壤重金属污染的数据基础之上，采用国的问题，

际上通用环境系统分析软件（GIS技术）对污染现状进行分析和预警。同时依据ESＲI公司地理信息系统软件ArcViewGIS的原理和方法，设计开发了北京市土壤污染预警系统。在农田重金属

［3］污染预警这方面，侯彦林通过分析农田重金属污染的物质—驱动力—环境因素的相互关系，初步建立了基于“天—地—人通用

概念模型”的国家级、省级和县级三级农田重金属污染预警系统，结果表明，该模型的数据容易获得，预测结果比较理想。在城市

［5］光化学污染预警系统及等级研究中，夏丽华等研究了基于MO-DIS数据的城市光化学污染预警系统及预警等级，通过分析MO-

DIS遥感数据反演的大气气溶胶光学厚度（AOD）与大气环境污染

［4］

的关系确定了光化学污染等级。在大气污染方面，陈静等对空气污染预警天气背景分析及大气高浓度污染预警模型的建立作

［8］

出了具体的分析。在地下水方面，郑海燕等分析和运用了灰色系统在地下水污染预警系统的作用，开发出了地下水污染因子预

——ModelingDLL，测的应用模块—作为ArcView基础GIS平台下的预测模块。

如今，放射性污染物对环境污染的研究也愈来愈受到重视，然而有关放射性污染预警的研究却鲜有见刊。因此，各种环境污染预警模型的研究对放射性污染预警的启迪是极大的。通过对可以总结出放射性污染的预警需要注其他污染预警的分析对比，

意的一些问题，并为其提供合理化建议。

（2）

11-16收稿日期：2013-作者简介：孔祥东（1982-），男，工程师；

周玉清（1981-），女，工程师；

Wj———j时段该种金属含量；

Woutput———从i时段到j时段土壤循环流逝的该金属含量。一般地，重金属的污染是不可逆的，即它的污染程度是随时

因此，某农田重金属点污染（Y）与时间（t）满足如下关间增加的，系式：

Y=f（t）

（3）

Y为Wj；f（t）为Wi+（Winput+Woutput）。对于任何一个单其中，

元，以最近3年～5年土壤污染物质的平均数据作为参考值时，时间（t）是确定的。由于不同污染单元人为驱动力不同（h）从而导致重金属污染的不同；因此最终对土壤重金属污染的预警模型起确定作用的是对人为驱动力（h）进行划分。

进一步分析人为驱动力（h），可将其（h）划分为三个主要指标，可概括为：Y=f（t）

（s，t）

空气质量为优且无预警分级。一般可认为：当AOD小于0．3时，

污染，无需预警；当AOD在0．3～1．0之间，空气轻度污染时，光化学污染微弱，预警等级为弱；当AOD大于1．0时，空气污染严重，光化学污染较强，预警等级为强，此时可采取限制机动车出行，建议减少户外活动预报。

该基于大气气溶胶光学厚度（AOD）城市光化学预警模型，在结合空气污染指数及地面空气污染监测数据，建立了城市光化学污染的预警4个等级（无、微弱、较弱、较强和强），为进一步建设城市光化学污染预警系统提供了合适的指标与模型。

1．3地下水污染预警系统

随着水资源的匮乏和短缺，合理利用和开发地下水越来越受到人们的重视，而地下水污染问题也越来越严重。在地下水质预对地下水的水质特征值研究较多，但很难搞清地下水测过程中，

系统内部的演化过程和人为等外部因素对该系统的作用。所以，为揭示地下水污染的发展过程，满足地下水质量的渐变规律，建

［7］

立了基于灰色模型作为地下水的预警模型。灰色系统预测问题在地理学中得到了广泛运用。通过对地下水系统的辨识从而

=f（粮食单产、耕地人口密度、耕地工业产值）

（s，t）

（4）

以上三个因子作为预警模型的指标具有科学性、可比性、全

局性、统一性、可持续性、将不可控的因素转化为可以监测的因素等优点。经实例表明，该模型适合本国国情，符合当前基本现状，具有相对较高的共性。

该模型的建立过程即是对地下水污染建立地下水污染预警模型，

系统的辨识过程。但由于其他信息存在不确定性因素，因而这个过程是灰色的逆运算过程。

h）模型地下水水质预测模型就是基于最基本的灰色GM（n，

［8］

建立起来的。该模型是用微分形式表述，揭示的实物连续发展h表示变量的个数，n表示微分方程的阶次，n越的过程。其中，大，则模型所描述的内涵可能越丰富，但微分方程阶次过高，导致系统的特征方程的求解困难，很难得到准确的解析解，而且精度

建立的地下水污染预警模不一定高。所以根据我国的实际情况，1）模型预警模型。型通常是GM（1，

GM（1，1）模型的一般表示形式如下所示：

1）微分方程：

dX（1）

+αX（1）=μ。dt

2）时间响应：

X（1）（t）=X（1）（0）－

3）离散响应：

X（1）（t）=X（1）（0）－

1．2大气高浓度污染与光化学污染预警系统

随着城市的发展和工业建设不断进步，大气高浓度污染呈较重的态势。在污染源相对稳定的条件下，气象条件成为影响大气污染物扩散的主要因子，而气象条件是造成大气要素变化的主要因素，建立考虑气象条件下的空气污染物扩散的模型是做好预警

［4］的准备工作。

目前，我国多数城市的空气污染预警模式主要是基于数值预

报模式（CAPPS）的集成预报模式。该预报模式的特点主要有：

1）对源强资料要求不严格，在分析计算中不需要大量准确的数据；

2）对监测数据的时间阶段要求较低，在实际预报中可根据前1d的监测数据就可预报第2天的污染程度，具有快捷，所需计算资源容易获得的有利条件。但该模式也存在对高浓度预报能力偏低，为提高高浓度污染预警能力，大气高污染预警模型是以CAPPS模式数值预报和统计预报相结合的集成预报模式：

Y=b0+b1X（1）+…+biX（i）

（5）

经过实际论证，这种集成预报模式，较以前的以天气系统为前提的综合模式预警误差明显减小，与实际检测的数据具有较好的拟合性。特别是对于该种天气形势下出现红色预警标准的高

绝对误差值也明显减小。但预警的污染预报准确率可高达80%，

关键在于预报，利用这种集成预报模式的迭代关系可进行未来数具有较高的实用价值和推广意义。天的天气和气象形式预警，

如今，大气污染中的城市光化学污染也越来越严重，而对应

［5］

的城市光化学污染预警模型还没有建立起来。由美国国家航空航天局（NASA）研制的有关地理信息系统中的卫星遥感监测技术已经逐步开始应用于检测大气污染，该系统提供的MODIS数为我国在环境监测和科学研究上提供了科学的数据。根据反据，

演算法，可直接利用MODISLevel2产品得到中国城市的大气气溶胶光学厚度（AOD），并将其用于光化学污染的监测。

光化学污染的预警一般是利用MODIS资料进行反演监测地

［6］

区的AOD的方法研究预测。通过分析表明，由于AOD与大气污染存在正相关的关系，具有能准确反映大气污染程度的数据指

(

μ－αtμ

e+。αα

)

(

μ－α（k－1）μe+。αα

)

其中，α为模型系数；μ为待辨识参数。

GM（1，1）模型的建模和预测：

（0）1）数据处理，将原始数据列X（i）作一次累加，得到生成数

据列X

（0）

（t）：

X

（1）

（k）=

∑X

i=1

k

（0）

（t）。

2）构成数据矩阵B与数据列Yn：

－

－B=－－

因为αα

（1）

（1）

1（1）

X（1）+X（1）（2）2

1（1）

X（2）+X（1）（3）2

1（1）

X（3）+X（1）（4）2

1（1）

X（k－1）+X（1）（k）2

。

（X（k1），i）=X（k0）（i），则有：

标。AOD与地面大气污染的关系，提出城市大气污染中光化学的

（1）（0）

（X1，2）=X1（2）；

αα

（1）（1）

（1）（0）（X1，3）=X1（3）；（1）（0）（X1，n）=X1（n）。所以：

（0）（0）

Yn=[X1（2），…，X1（n）]T。

高频次的会商机制，聚集各地高水平人才，这样人机共同分层次、

析处理，有助于预警能力的提高，促进预警系统的完善，同时可加强预警的可靠性。

n为监测数据个数；α为模型系数；μ为待辨识参数。其中，

3）计算模型系数：

［α，μ］=（BTB）－1BTYn。

4）建立时间响应模型：

X（1）（t）=X（1）（0）－

5）将时间响应离散化：

X（1）（t）=X（1）（0）－

T

2．4动态化监测与分析

放射性污染的污染源多样，且产生污染的原因及范围等数据的监测有一定难度，所以在污染源采集分析时应该采用多种技术手段进行相互验证，或者应用不同的方法进行综合集成。在数据收集及分析时，还应考虑时间效应与空间效应对放射性污染结果的影响，对预警进行动态化分析，以反映其结果的变化规律，真正达到实时预警的目的。

(

μ－αtμe+αα

)

(

μ－α（k－1）μe+。αα

∧（1）

)

2．5具体规则适时修正

6）将K值代入离散化模型公式，计算出X（k）。

（1）

7）将预测累加值X（k）（k∈｛n+1，n+2，…｝）还原为预计值X

（0）

各种污染的预警规则都是针对一般情形而言的，而放射性污

甚至突变为染的形势发展到一定污染情况可能发生明显的变化，

危险性极大的污染事故，这就要求在制定放射性污染的预测规则

时应针对具体情况进行修正，有必要加入其他各种潜在影响因子作补充分析。在对规则修正时，人的因素也应该纳入考虑。

（k）（k∈｛n+1，n+2，…｝）。

X（0）（k）=X（1）（k）－X（1）（k－1）。

模型预测之后，还应对其进行平均精度检验和后验差检验，3

以判断预测值的精确度和可靠性。根据实际情况的多次比对，发现灰色模型的预警系统完全符合实际要求。

通过对特定地点地下水的监测，运用该模型对地下水污染进1）对地下水质的预测结果与环境状况发现基于GM（1，行了预测，吻合较好，该模型具有较高的实用价值。

结语

放射性污染越来越受到人们重视，各种环境污染安全的预警

实现了对环境污染的预测与警示作用，并对放射性污染的预警有很好的启迪作用。但对放射性污染预警的机理和处置对策研究较少，同时放射性污染预警的模型还尚未完善，由于其影响因素及发展过程复杂，对于其预警模型的建立仍需要进一步分析研究。参考文献：

22．1

环境安全预警对放射性污染预警启示数据挖掘与误差检验

由于放射性污染受各种复杂因素影响，所以应对数据进行充

从大量的、不完全的、杂乱的、随机的实际数据中提取分的挖掘，

出隐含在其中的、可信的、有用的信息，并加以分析比较。放射性

污染的预警结果必然存在一定误差，因此预警需要进行精度检验，并结合自身具体情况，进行不确定分析，以判断其准确率和可靠性。

［1］崔玉军，陈宝．高放核废物地质处置中工程屏障研究新进

J］．岩石力学与工程学报，2006，25（4）：842-847．展［［2］严加永，吕庆田，赵金花．北京市土壤污染预警系统的设计

J］．地球学报，2004，25（3）：379-384．与开发［［3］侯彦林．中国农田重金属污染预警系统研究［J］．农业环境2012，31（4）：697-705．科学学报，［4］陈

静，郭卫红，王素丽．石家庄市空气污染预警天气背景

J］．气象与环境学报，2007，23（6）：62-分析及模型的建立［

芳，王德辉．基于MODIS数据的城市光化学污

．地理科学，2006，26（6）：染预警系统及预警等级研究［J］

2．2预警值标准化

放射性污染的预警系统还是不太完善的，一家之言的现象仍

因此需要对预警进行标准化，采用固定的指标，这样使全然存在，

国的预警结果有统一的标准进行对照。当然，该标准不能以偏概一概而论，而应符合实际情况，突出重点因子，便于对照实施。全，

其宗旨在于对预警结果划分等级，拉开档次，以起到警示的效果。

67．［5］夏丽华，王

712-716．

［6］徐大海，朱蓉．大气平流扩散的箱格预报模型与污染潜势

J］．应用气象学报，2000，11（1）：1-12．指数预报［［7］张先起，朱玉仙，李广贺，等．灰色系统理论在地下水水质预J］．长春地质学院学报，1988，8（2）：56．报中的应用［［8］郑海燕，肖羽，曾德熹．灰色系统在地下水污染预警系统J］．科技传播，2010（3）：33-35．中的应用［

2．3资源共享与信息整合

放射性污染的预警相对于其他污染的预警还是有差距的，资

料并不充足，因此应建立数据共享系统，各省市、各部门相互协作，全国建立信息交流平台，进行信息资源整合，实现信息的实时共享，这样有助于更大范围内信息的收集与分析。全国可建立高

Pollutionwarningsummaryandimplicationsforradioactivecontaminationwarning

KONGXiang-dong1

ZHOUYu-qing1

PANGJia2

（1．EnvironmentalEngineeringQualitySupervisionStationofＲealEstateManagementBureauofChengduMilitaryＲegion，Chengdu

610031，China；

2．ArchitecturalDesignInstituteofChengduMilitaryＲegion，Chengdu610000，China）

Abstract：Integratedgroundwatercontamination，soilheavymetalpollutionandotheraspectsofearlywarningsystems，theirspecificmodelsareanalyzed，anditsresultingeffectswereevaluated．Contaminationwarningmodelischaracterizedbytheguidanceofradioactivecontaminationwarningmodelfortheestablishmentofrecommendationstopromotetheimprovementofradioactivecontaminationwarningmodel．Keywords：soilpollution，highconcentrationsofairpollution，warningmodel，radioactivecontaminationwarning