董维红 | 基于贝叶斯理论的地下水DNAPLs污染源反演识别研究

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。