一种基于污染风险的地下水监测井网多目标优化方法
地下水具有重要的生态服务功能。地下水监测可为管理和维护地下水生念安全提供必要的信息。如何以最低的临测成本扶取最丰富的地下水信息一直是科学家和管理者关注的热点问题之一。在模拟退火算法的基础上，利用随机森林算法筛选出对地下水质量演化指示性最强的监测指标，并结合水文地质分析法，考虑地下水污染风险性，以临测成本最低、精度最高和不确定性最小为目标函数，建立了区域地下水污染监测井网多目标优化模型，最后通过北京市平谷盆地平原区的示范应用，验证了该方法的有效性。结果 表明：多目标优化模型的Pareto最优解显示，示范区地下水污染监测井的最优数量为29口，冗余监测井为3口，为提高监测精度需新增监测井5口；示范区地下水污染监测井网优化前后NO3--N浓度的相对误差小于20％，低于接受阈值，证明该方法具有可靠性，可为平原地区地下水污染监测井网布设提供一种指示性强且快速的多目标优化方法。
地下水污染 监测井网设计 多目标优化 模拟退火算法 随机森林算法
闫聪 林斯杰 邓泽政 杨庆 刘明柱
中国地质大学(北京)水资源与环境学院,北京100083 南方科技大学环境科学与工程学院,广东深圳518055 北京市地质矿产勘察院,北京100048
国内会议
成都
中文
240-248
2020-11-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）