三维模拟与可视化技术在土壤污染调查方面的应用

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  摘   要:本文以澧县原青云香料厂废渣及土壤污染修复项目为例,创新性的将Voxler、Arcgis等技术应用于土壤污染调查方面。根据土壤样品检测时取样点位的经度、纬度与深度,确定X、Y、Z的值,将污染浓度数据录入软件中,对污染情况进行三维模拟,确定污染土壤的三维分布情况,输出了直观的三维可视化图片;最后计算和绘制修复目标等值面图,确定了污染土壤修复方量。本文对土壤污染调查的三维模拟与可视化技术进行了探索和研究,取得了较好的效果。
  关键词:三维模拟  可视化  土壤污染  调查  有机污染
  中图分类号:S712                                   文献标识码:A                        文章编号:1674-098X(2019)08(b)-0122-03
  1  项目背景
  2016年5月,国务院印发《土壤污染防治行动计划》,首要提出开展土壤污染调查,掌握土壤环境质量状况,并开展污染治理与修复,改善区域土壤环境质量。由于土壤污染调查与治理在我国目前还属于新兴行业,随着土壤污染调查与治理项目的逐渐展开,土壤污染调查与治理技术的创新与发展显得尤为重要。
  澧县原青云香料厂位于澧县澧澹街道大港口居委会S302北侧,临津桥西500m处,该厂于1996年开始生产,主要产品为水杨醛,副产品为盐酸,生产工艺为邻甲酚、三氯氧磷、氯气合成。该项目生产过程中未采取有效的环境保护措施,生产产品和原料直接堆放在厂区,大量有毒有害的有机生产废渣和有机化学衍生品直接倾倒进入厂区前面池塘中,对当地土壤造成严重污染,并且污染地下水。生产过程中产生的废气严重影响周围居民的身体健康,当地居民反映强烈。由于手续不齐,环境保护设施不完善,对周围环境影响较大,2006年澧县原香料厂被当地执法部门依法关停。澧县原香料厂虽被关停,但是场地废渣和污染土壤一直存在,持续对当地环境造成污染,威胁周边群众的身体健康。
  2  场地调查与风险分析
  2.1 场地调查
  本项目于2017年2月,对澧县原青云香料厂区的污染情况进行了调查,调查设置共21个土壤采样点(2#~21#,23#),采样点采用网格布点法结合系统布点的形式布设,平均间距20m×20m,具体布设根据现场实际情况略作调整。每个取样地点进行垂直方向的分层取样,取样深度分别为0.5m、1m、2m、3m、5m、8m、10m,共7层(其中2#取样为5m),合计145个样。共检测挥发性型有机物(VOCs)53项,半挥发性型有机物(SVOCs)65项,取样点位如图1所示。
  检测结果显示超标的共4种包括2,4,6-三氯苯酚、五氯苯酚、苯并(a)芘、茚并[1,2,3-cd]芘,超标率分别为29.66%、42.75%、32.41%、22.07%,超标要集中在0~5m的土层区域。
  2.2 风险分析
  依据《污染场地风险评估技术导则》(HJ25.3-2014),风险表征得到的场地污染物的致癌风险和危害商,可作为确定污染场地范围的依据,计算得到单一污染物的致癌风险超过10-6或危害商大于1的采样点,代表其风险值不可接受。场地中2,4,6-三氯苯酚、五氯苯酚、苯并(a)芘、茚并(1,2,3-cd)芘4种物质在土壤中致癌风险值均超过了10-6,存在致癌风险。
  致癌风险分析的结果表明:2,4,6-三氯苯酚主要土壤暴露途径为吸入空气污染物;五氯苯酚、苯并(a)芘、茚并(1,2,3-cd)芘3种污染物主要土壤暴露途径为经口摄入土壤。
  2,4,6-三氯苯酚、五氯苯酚、苯并(a)芘、茚并(1,2,3-cd)芘4种物质致癌风险贡献比例分别为36.79%、26.70%、27.39%、9.12%。
  2,4,6-三氯苯酚、五氯苯酚、苯并(a)芘、茚并(1,2,3-cd)芘4种物质非致癌危害商均未超过1,非致癌危害商较小。
  3  三维模拟分析
  3.1 软件介绍
  为了解本项目地下土壤污染的分布情况,本项目借助三维模拟与可视化软件Voxler和Arcgis等软件的帮助。主要软件情况如下。
  Voxler是美国Golden软件公司的产品,用于绘制三维图形,是科技工作者的必备软件,目前在各行业应用比较广泛。利用Voxler广泛的三维建模工具,可以很容易地将地质和地球物理模型,污染羽流,激光雷達点云,钻孔模型或矿体沉积模型的多组件数据可视化。区分感兴趣的领域,突出重要信息,并在三维空间进行可视化。
  Arcgis是ESRI(美国环境系统研究所)公司开发的一种地理信息系统软件,它可以对空间信息进行搜索、查询、分析和处理,同时把地图这种独特的视觉化效果和地理分析功能与一般的数据库操作集成在一起,目前在科技、工程、农业、环保等领域应用广泛。
  3.2 数据的录入
  本项目一共有145个样品,118个指标,17110个数据,其中每个样品对应一个经纬度和深度数据,分别对应三维模拟中的X、Y、Z坐标。根据检测时取样点位的经度、纬度与深度,确定X、Y、Z的值,然后分别录入关注污染因子的浓度数据,数据可直接在Excel或Voxler工作表中。
  3.3 三维模拟与可视化
  本项目录入好的数据通过数据导入进入工作软件中,对于关注的污染因子2,4,6-三氯苯酚、五氯苯酚、苯并(a)芘、茚并[1,2,3-cd]芘分层浓度分布情况采用Voxler软件进行拟合。通过选定合适的参数,本项目采用反距离权重法进行插值分析,获得限定范围内任意经纬度和深度的关注因子污染浓度数据。通过形体形体渲染和切片等形式可以获得限定范围内任意水平切面和垂直切面上污染物的分布情况,本位以2,4,6-三氯苯酚为例展示其三维模拟与可视化结果,结果如图2所示,图中网格坐标为WGS1984_Web_Mercator_Auxiliary_Sphere坐标系,单位为m。   3.4 修复目标
  根据前期的土壤污染调查结果和场地具体特征条件确定的场地污染建议修复目标值,本项目在确定修复目标时,主要参考通过风险评价计算反推得到的场地修复目标值,相关的法律法规和现有的场地案例等资料,在满足法律法规要求下,充分考虑经济和技术的可行性,在综合考虑的基础上确定修复目标。本项目2,4,6-三氯苯酚、五氯苯酚、苯并(a)芘、茚并(1,2,3-cd)芘4种物修复目标值分别为62.00mg/kg、12.46mg/kg、0.3mg/kg、0.9mg/kg。
  3.5 污染范圍确定
  本项目主要根据污染土壤采样点的垂向分布规律及土层的垂直分布变化确定修复区域的修复深度,通过反距离权重法插值确定场地污染物的分布范围,并结合土壤采样点的位置、生产设施分布情况及污染物的迁移转化规律和现场污染判断,确定场地土壤修复的范围。
  根据污染物垂直分布图可知本项目土壤污染最大深度在5.5m左右,从控制风险角度出发,确定6.0m作为最大清挖深度。为进一步确定污染土壤的总量及土方量,本项目采用三维插值模拟软件,计算和绘制修复目标等值面图,该软件可以根据污染物的空间分布情况,设定目标值,可直接计算污染物的土方量并绘制等值线/面图。
  以2,4,6-三氯苯酚为例,在Voxler软件输入临界值“62mg/kg”后,计算大于目标值的体积为“10978.27m3”,并可生产对应的等值面图。依次输入五氯苯酚、苯并(a)芘、茚并(1,2,3-cd)芘4种物修复目标值后可分别获得,另外3种污染物的污染方量和等值面图,进行叠加后即可获得本项目土壤污染超过目标值的范围和方量,叠加后各种污染物的等值面图如图3所示。
  3.6 治理方量计算
  通过上述模拟和计算结果显示:2,4,6-三氯苯酚、五氯苯酚、苯并(a)芘、茚并(1,2,3-cd)芘四种物质超标方量分别为:10978.27m3、7289.89m3、7502.22m3、7761.73m3。该为各类污染物单独清挖时方量,由于大部分清挖方量重叠,因此根据各类污染物最大超标范围确定清挖界限,该软件同时可以给出任意深度修复目标值等值线清理范围。厂区污染土壤分为3层计算,分别为0~2m,2~4m、4~6m,治理为最大深度为6.0m。通过Arcgis的数据分析功能,可以方便导出污染分布平面图拐点坐标和面积,根据Arcgis软件计算得各层次污染土壤面积,自上而下分别为2339m2、1971m2、1734m2,根据厚度计算得废渣与污染土壤总体积为12088m3。
  4  项目实施与评估
  本项目选用“异位热脱附技术+光催化氧化+活性炭吸附”的方式,处理澧县原青云香料厂的废渣和土壤污染问题。项目实施后2018年12月18日,澧县人民政府在澧县主持召开了《澧县原青云香料厂废渣及土壤修复工程效果评估报告》专家评审会,对土壤修复工程进行全面评估。评估显示:清挖土壤遗留坑基侧壁及底面土壤的2,4,6-三氯苯酚检出最大值为0.88mg/kg,均小于修复目标值62mg/kg;五氯苯酚检出最大值为1.19mg/kg,均小于修复目标值12.6 mg/kg;苯并(a)芘均最大值为0.26mg/kg,均小于修复目标值12.6mg/kg;茚并(1,2,3-cd)最大值为0.21mg/kg,均小于修复目标值1.36mg/kg。不同区域不同深度土壤的2,4,6-三氯苯酚检出最大值为0.21mg/kg,均小于修复目标值62mg/kg。评估认为工程治理效果良好,达到预期目标。
  5  结语
  土壤污染调查与分析是土壤污染防治的重点,其中确定污染土壤的分布规律和范围项目实施的关键。
  澧县原青云香料厂废渣及土壤污染修复项目创新性的将Voxler、Arcgis等技术应用于土壤污染调查方面,对土壤污染调查的三维模拟与可视化技术进行了探索和研究,取得了较好的效果,优化后可以进行推广和利用。
  同时本项目在土壤进行三维模拟时发现,参数的选取对模拟结果有着较为显著的影响,因此,如何优化参数选取可考虑进一步研究确定。
  参考文献
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