地下水污染源识别的数学方法研究进展

• 作者: 王景瑞 胡立堂
• 来源期刊: 水科学进展
• 关键词: 地下水污染源识别 非适定性 优化算法 贝叶斯推理 非水相流体
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 述评
• 页码范围: 943-952
• 页数: 10页
• 分类号: P641.2|X523|G353.11
• 语种: 中文
• DOI: 10.14042/j.cnki.32.1309.2017.06.015

摘要

地下水污染源识别模型可利用有限的观测资料估计污染源位置、 污染物泄露强度及其泄露过程,是制定地下水污染修复方案的依据.在阐明地下水污染源识别基本问题基础上,综述了污染源识别研究的两大类数学方法,一类为直接方法,包括反向追踪法和基于正则化的方法;另一类为间接方法,包括基于优化的方法和基于概率统计的方法.同时指出了当前污染源识别数学方法应用中存在的主要问题:地下水污染源识别问题的复杂性、 地下水有机污染问题和模型求解效率的低下性.对土壤-地下水的联合管理、 基于物联网的地下水污染监测、 对非水相流体(Non-aqueous Phase Liquid,NAPL)类污染源识别以及基于图形处理器(GPU)的异构并行计算将是未来研究的重点方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡立堂	北京师范大学水科学研究院	32	311	9.0	16.0
5	王景瑞	北京师范大学水科学研究院	7	28	4.0	5.0