吉林大学 教授 董维红，现担任吉林大学水资源与环境所副所长，教授，博士生导师，长期从事水文地球化学领域的教学和研究工作。近年来,先后主持和完成国家自然科学基金联合基金和面上项目、国家水体污染控制与治理科技重大专项子课题、国家重点研发计划课题等国家和省部级科研项目30余项，在地下水污染源识别、风险评价与监测体系构建技术、地下水与环境演化机制等方向取得了系列研究成果，在国内外知名学术期刊发表学术论文100余篇。 壹 演讲题目 《基于贝叶斯理论的地下水DNAPLs污染源反演识别研究》 贰 报告摘要 董维红教授的报告紧扣地下水污染修复中精准溯源的核心需求，以四大清晰维度拆解DNAPLs污染源识别的技术路径： 1. 明确核心痛点：聚焦地下水DNAPLs污染溯源难的行业瓶颈，分析传统识别方法在精度与适用性上的局限，确立以概率推理为核心的技术突破方向。 2. 构建方法体系：依托贝叶斯理论的优势，搭建涵盖模型构建、参数校准、多情景验证的地下水污染源反演识别技术框架，形成完整的方法论闭环。 3. 开展多维验证：设计单一污染源、多污染源叠加及含水层参数异质性等理想数值算例，系统测试方法的适用性与反演精度，为实际应用奠定理论基础。 4. 落地工程实践：将该方法应用于实际工业污染场地，实现对DNAPLs污染源强时空分布特征的精准识别，为靶向修复与风险管控提供技术支撑。 整体来看，报告形成了“从痛点分析到方法构建，再到数值验证与工程落地”的完整技术逻辑，为地下水污染溯源领域的技术创新与工程实践提供了切实可行的解决方案。 叁 报告核心内容 研究前提：明确污染源识别的核心痛点 壹 行业瓶颈 地下水DNAPLs（重非水相液体）具有迁移路径复杂、隐蔽性强的特点，传统溯源方法依赖单点监测数据，存在反演精度低、适用场景有限的问题，难以满足工程治理的精准需求。 贰 核心举措 通过梳理国内外研究现状，明确污染源强时空分布、含水层参数异质性是影响溯源准确性的关键因素；建立“监测数据-模型模拟-误差分析”的问题诊断框架，为技术方案设计提供靶向依据。 核心框架：贝叶斯理论驱动的反演识别方法体系 壹 理论基础 依托贝叶斯理论的概率推理优势，将污染源参数（强度、位置、释放时间）作为随机变量，结合地下水水流与溶质运移方程，构建“先验信息-似然函数-后验分布”的反演模型，实现对不确定性的量化分析。 贰 技术体系 形成“四步闭环”技术流程，保障方法的科学性与可操作性： （1）模型构建：基于研究区水文地质条件，建立个性化的地下水运移数值模型，确定边界条件与初始参数； （2）参数校准：结合野外监测数据，利用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法优化模型参数，降低模拟误差； （3）多情景设计：设置单一污染源、多污染源叠加、含水层非均质等典型情景，覆盖不同污染场景； （4）验证评估：通过均方根误差（RMSE）、决定系数（R²）等指标，系统评估方法的反演精度与适用性。 实践应用：数值验证与场地实测的双重落地 壹 数值算例测试 针对设计的多组理想情景，通过模拟计算验证方法在不同污染强度、含水层条件下的表现，结果表明该方法能有效识别污染源核心参数，反演误差控制在10%以内，优于传统方法。 贰 实际场地应用 将该方法应用于某工业污染场地，通过采集地下水样品监测污染物浓度，结合场地水文地质资料，精准反演出DNAPLs污染源的释放强度时空分布特征，为后续采用抽出-处理、原位化学氧化等修复技术提供了精准的靶点位置与参数支撑。 长效保障：技术优化与推广的未来方向 壹 技术升级 加强与大数据、人工智能技术的融合，研发智能化监测-反演一体化系统，提升对复杂污染场景的适应能力。 贰 标准构建 推动建立贝叶斯反演方法的技术规范，明确模型参数选择、数据质量控制等关键环节的操作标准，促进技术的规范化应用。 叁 产学研融合 联合科研机构与工程企业开展技术示范，积累不同类型场地的应用案例，形成“理论-实践-迭代”的良性循环。 肆 区域协同 针对流域尺度地下水污染问题，探索多场地联合反演技术，为跨区域地下水污染联防联控提供技术支持。
董维红 | 基于贝叶斯理论的地下水DNAPLs污染源反演识别研究
