东北石油烃污染场地地下水监测网MAROS优化策略

本文主要探讨了"基于MAROS平台的地下水污染监测网优化设计"这一主题，由吉林大学环境与资源学院的张文静和北京师范大学水科学研究院的郭永丽合作完成。研究背景是针对东北地区某石油烃污染场地，通过对该地区的地质、水文地质条件及污染监测数据的深入分析，寻求提升监测效率和降低成本的解决方案。 首先，文章利用最优化监测决策支持系统MAROS作为核心工具。研究人员采用了数理统计方法，如趋势分析，来评估单井地下水污染物浓度的变化情况。此外，Delaunay方法被用来分析污染扩散的范围和形态，而修正的CES方法则用于更精确地确定污染晕的空间特征。 在深入研究的基础上，论文着重讨论了如何识别和剔除现有监测网络中的冗余取样点，即那些对监测结果贡献较小或者重复度较高的监测井。同时，通过分析每口井的具体位置和污染状况，提出了将原来6次/年的取样频率调整为4次/年至1次/年的新策略。这一优化设计旨在减少不必要的监测投入，提高资源利用率。 研究结果表明，通过上述优化措施，可以显著减少5口监测井的运行，节省了监测成本，同时保持了对地下水污染的有效监控。这对于改善区域内的地下水污染防治和修复工作具有重要的实践指导意义，因为一个高效、经济的监测网络能够及时发现和响应污染事件，从而采取有效措施防止进一步扩散。 本文的关键词包括地下水、污染监测网、MAROS优化设计，以及中图分类号P641，这些都揭示了研究的核心内容和领域定位。这篇文章提供了一种在实际污染场景中应用现代信息技术和优化理论来改进地下水污染监测网络的方法，具有很高的实用价值和理论参考价值。