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地下水电导率预测溶解性总固体的可行性研究

更新时间：2016-07-05

0 引言

随着经济和社会的快速发展，水供需矛盾越来越突出，水资源紧缺问题，已成为制约社会、经济发展的瓶颈之一。人类活动的影响带来的地下水污染问题也是日趋严重。溶解性总固体是地下水质量评价中的重要指标，是指水中溶解组分的总量，它包括溶于水中的离子、分子及络合物，但不包括悬浮物和溶解气体（张启新，2016）。水中溶解性总固体含量过多时，水体会有苦咸味，饮用后会刺激胃肠，此外，还可导致配水管道损坏及锅炉产生水垢等（陈亚妍等，2001）。常规测定溶解性总固体的方法是称量法，但该方法需要把水样拿到专门水质监测的化验室检测，容易受到温度、湿度等环境因素的影响，且操作繁琐、费时（中华人民共和国卫生部等，2006）。地下水电导率测量的是水中离子的导电能力，影响因素主要有溶解盐的成分、溶液含盐浓度和水温。水中所含无机酸、碱、盐的量浓度较低时，电导率随浓度的增大而增加，水温影响分子的运动，从而影响电导率。电导率和溶解性总固体都是主要反映水中离子的总量，且目前大多数地下水的现场检测仪器都可以准确，快速的检测出地下水的电导率。关于地下水电导率和溶解性总固体相关性探讨的多个研究结果表明（李立人，1999；宋宏宇等，2009；王学艳等，2008；张启新等，2010；张娟等，2016），电导率和溶解性总固体存在较好的相关性，可用线性回归方程来描述两者关系。由于存在于同一含水系统中的地下水属于统一整体（张人权等，2011），本文通过对研究区地下水监测数据的统计分析，研究对于不同地下水系统，当水文地质特征不同时，两者之间相关性的差异，并研究在同一含水系统中当地下水埋藏类型不同时，其相关性的差别。

1 研究区概况

北京位于华北平原的西北部，四周与河北省、天津市相邻。总体上地势西北高，东南低，西部和北部是连绵不断的群山，东南部是缓缓向渤海倾斜的冲洪积平原。北京属于暖温带半湿润半干旱大陆性季风气候，四季分明，春季干旱多风，夏季炎热多雨，秋季天高气爽，冬季寒冷干燥。流域内主要河流从东至西分布有泃河、潮白河、北运河、永定河、拒马河等5大水系。

图5中两条相交的曲线分别表示两组高度弧,星点表示样本真实的空间位置,圆形表示本文方法所求得的空间位置,从图像中不难看出,该方法所求得的空间位置与真实位置非常接近。

（3）施工车辆一般是大型的机械设备，对施工道路产生一定的压力，因此为了保证机械设备的安全行驶，临时通道必须设置反光柱。

北京地区地下水是一个极为复杂的大型地下水系统，地下水的赋存条件、空间分布、运动及其演化规律受到区域构造、地层岩性、水文气象和人类活动等诸多因素控制和影响。北京地区第四系松散孔隙水，主要分布于平原区，由永定河、潮白河及拒马河等河流冲洪积作用形成，由于各河流作用的强弱及沉积物的性质控制着含水层的富水性、分布面积等，不同的冲洪积平原形成了各自的水文地质特征。根据不同含水层水文地质特征的差异，将平原区自东向西划分为蓟运河（泃河、错河）冲洪积扇地下水子系统（A）、潮白河地下水子系统（B）、温榆河冲洪积扇地下水子系统（C）、永定河地下水子系（D）、大石河、拒马河冲洪积扇地下水子系统（E）和永定河上游山间盆地地下水子系统（F），划分结果见图1（北京市水文地质工程地质大队，2014）。

2 地下水样品和数据分析

图1 北京市平原区第四系松散孔隙水系统划分及监测点位置图 Fig.1 Division of Quaternary loose pore water system and location map of monitoring points in plain area of Beijing

表1 2014年溶解性固体和电导率监测数据 Tab.1 2014 monitoring data of dissolved solids and electrical conductivity

系统参数1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 A电导率/(us/cm )648 608 668 378 608 422 431 578 562 517溶解性总固体/(mg/L)586 517 574 280 503 329 338 469 457 424潜水电导率/(us/cm )975 1120 1240 840 494 719 379 470 480 582溶解性总固体/(mg/L)1146 1284 1277 950 651 770 479 550 635 623承压水电导率/(us/cm )557 493 571 776 484 341 720 463 447 351溶解性总固体/(mg/L)658 590 664 890 587 448 820 559 530 464 C电导率/(us/cm )1161 1059 1124 794 1333 1110 766 1307 1009 600溶解性总固体/(mg/L)932 868 932 563 1150 876 571 1150 807 434 D电导率/(us/cm )1473 985 1202 1352 1185 966 786 1237 1228 1028溶解性总固体/(mg/L)1240 742 960 1120 975 728 583 1020 996 809 E电导率/(us/cm )1469 1203 1481 1086 806 797 729 1291 1009 507溶解性总固体/(mg/L)1080 935 1130 849 576 613 561 971 701 318 F电导率(us/cm )302 404 458 454 468 507 817 475 426 331溶解性总固体(mg/L)232 329 379 377 390 414 731 381 349 246 B

2014年数据分析结果显示（图2），整个北京市平原地区溶解性总固体和电导率的相关系数 R2大于0.9，对回归方程进行p值检验，p值均小于0.0001，故可认为在α=0.0001的水平上显著，置信度达到99.99%，线性方程成立。

2.1 依据地下水系统划分结果对比

根据北京市地下水系统分布特征，在子系统A、C、D、E和F内各选取10个监测点，另在子系统B内，对比地下水的埋藏类型，分别选取潜水和承压水各10个监测点（图1）。用2014年监测的溶解性总固体和电导率值建立线性回归方程，通过该方程对2015年电导率进行推算获得溶解性总固体值，并跟实测值对比分析（表1）。

图2 各地下水系统溶解性总固体与电导率关系图 Fig.2 Relationship between total dissolved solids and electrical conductivity in sewer systems

CRISPR/Cas9技术简单且高效，自出现便受到广泛关注，并且在基因领域中取得了丰硕的成果。然而，围绕该技术的若干方面仍需要进一步改进，包括：合理设计sgRNAs，减少脱靶效应以及优化现有的递送方法。尽管存在这些限制，CRISPR/Cas技术的应用已经转变了基因工程，并越来越多地应用在生物医学、生物技术、遗传育种，药物开发，临床医疗等。使用CRISPR/Cas技术可从基因水平对细菌耐药机制进行研究，开发特异性抗生素靶向细菌的抗生素抗性、毒力、生物膜等保护细菌的基因，降低细菌的抵抗力。如果递送问题得到解决，CRISPR/Cas技术将为新一代抗微生物剂打开大门。

综上分析可以看出，不同系统内获取的线性回归方程不同，预测的精度也不同，对比用北京市平原区内全部数据和各子系统内数据获取的线性回归方程预测的溶解性总固体，通过各子系统预测的值，相对误差低，离散度小，预测精度高。

（2）各子系统二者关系

在交际任务完成的过程中，我们可以了解到学生口语交际的应对能力及交流的和谐、文明程度。下面是我在网络上看到的两道口语交际试题：

对于不同地下水系统得到溶解性总固体和电导率的关系：蓟运河（泃河、错河）冲洪积扇地下水子系统（A）所得线性回归方程y=1.0273x-109.09；潮白河地下水子系统（B）所得线性回归方程y=1.0055x-105.27；温榆河冲洪积扇地下水子系统（C）所得线性回归方程y=1.0059x-204.11；永定河地下水子系统（D）所得线性回归方程y=0.9792x-203.16；大石河、拒马河冲洪积扇地下水子系统（E）所得线性回归方程y=0.7915x-48.047；永定河上游山间盆地地下水子系统（F）所得线性回归方程y=0.976x-70.237。由表3数据可知，最大相对误差分别为：7.60%、9.98%、5.23%、4.44%、7.80%和5.98%，平均相对误差分别为：4.10%、3.55%、2.27%、2.35%、4.34%和3.62%。

表2 2015年溶解性总固体和电导率监测数据和预测结果 Tab.2 2015 monitoring data and prediction results of total dissolved solids and electrical conductivity

子系统参数与误差1 2 3 4 5 6 7 8 9 10电导率/(us/cm )614 571 707 438 550 412 432 695 529 532实测溶解性总固体/(mg/L)548 489 642 366 487 340 342 576 430 433预测溶解性总固体/(mg/L)495 460 572 350 443 329 345 562 425 428相对误差/(%)9.61 5.95 10.91 4.29 9.12 3.27 0.98 2.42 1.1 1.21 A电导率/(us/cm )1244 847 1389 992 670 780 644 530 631 555 658 590 664 890 587 448 820 559 530 464实测溶解性总固体/(mg/L)1070 686 1360 904 556 749 517 422 497 503 557 493 571 776 484 341 720 463 447 351预测溶解性总固体/(mg/L)1014 687 1134 807 541 632 520 426 509 447 542 520 578 737 480 345 665 496 425 375相对误差/%5.19 0.19 16.62 10.75 2.61 15.61 0.59 0.97 2.48 11.19 3.68 6.3 8.15 7.44 6.68 1.28 8.01 5.13 5.28 0.27 B电导率/(us/cm)1177 1054 1312 751 1256 1371 747 1600 891 576实测溶解性总固体/(mg/L)979 869 1080 571 1080 1180 568 1410 712 396预测溶解性总固体/(mg/L)959 858 1070 608 1024 1119 605 1308 724 464相对误差/%2.02 1.28 0.88 6.52 5.15 5.16 6.5 7.25 1.62 17.17 C电导率/(us/cm)1312 951 1159 1357 1257 1009 780 1228 1197 1046实测溶解性总固体/(mg/L)1080 753 975 1140 1070 770 587 1020 981 815预测溶解性总固体/(mg/L)1066 1070 773 944 1108 1025 821 632 1001 976相对误差/%1.27 0.88 2.66 3.14 2.85 4.19 6.6 7.68 1.84 0.54 D电导率/(us/cm)1435 1097 1380 1099 773 785 720 1270 1176 545实测溶解性总固体/(mg/L)1130 842 1070 874 606 617 566 926 862 379预测溶解性总固体/(mg/L)1167 891 1122 892 626 636 583 1032 955 440相对误差/%3.26 5.78 4.85 2.09 3.28 3.02 2.92 11.45 10.81 15.97 E电导率/(us/cm)376 398 490 483 451 502 753 490 412 320实测溶解性总固体/(mg/L)282 311 401 415 386 414 701 414 353 256预测溶解性总固体/(mg/L)301 319 395 389 363 404 610 395 331 256相对误差/%6.89 2.7 1.6 6.3 6.03 2.32 13.05 4.69 6.28 0.13 F

表3 各子系统电导率预测溶解性总固体数据误差 Tab.3 conductivity prediction of each subsystem, total dissolved solids data

子系统参数与误差1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 A预测溶解性总固体/(mg/L)522 477 617 341 456 314 335 605 434 437相对误差/%4.8 2.35 3.86 6.87 6.38 7.6 2.13-5.01-1.01-1.02预测溶解性总固体/(mg/L)1146 746 1291 892 568 679 542 428 529 453 556 488 562 790 485 345 719 457 428 361相对误差/%7.06 8.8 5.05 1.31 2.23 9.34 4.89 1.34 6.48 9.98 0.12 1.02 1.51 1.76 0.2 1.23 0.11 1.34 4.33 2.93 C预测溶解性总固体/(mg/L)980 856 1116 551 1059 1175 547 1405 692 375相对误差/%0.09 1.48 3.3 3.45 1.92 0.43 3.64 0.33 2.79 5.23 D预测溶解性总固体/(mg/L)1082 728 932 1126 1028 785 561 999 969 821相对误差/%-0.14 3.31 4.44 1.26 3.95-1.93 4.49 2.03 1.23-0.75 E预测溶解性总固体/(mg/L)1088 820 1044 822 564 573 522 957 883 383相对误差/%3.74 2.59 2.41 5.97 6.97 7.09 7.8-3.36-2.41-1.14 F预测溶解性总固体/(mg/L)297 318 408 401 370 420 665 408 332 242相对误差/%-5.23-2.32-1.75 3.33 4.16-1.38 5.18 1.45 5.98 5.44 B

通过2014年监测数据所得整个北京平原区的线性回归方程y=0.824 x-10.615。用2015年电导率推算后的溶解性总固体与实测值对比，相对误差大于10%的监测点9个，最大相对误差16.62%，各系统的平均相对误差分别为4.89%、5.92%、5.35%、3.48%、6.56%、5.18%（表2）。

2.2 依据地下水埋藏类型划分结果对比

2014年数据获取的潮白河地下水子系统（B）内潜水和承压水的线性回归方程分别为y=0.9714x-82.712和y=0.9889x-93.826，经检验，相关性较高，线性方程成立（图3）。预测值和实测值对比，最大相对误差分别为9.88%和4.39%，平均相对误差分别为5.79%和2.11%（表4）。

（1）北京市平原区二者总体关系

图3 潜水和承压水溶解性总固体与电导率关系图 Fig.3 Relationship between total dissolved solids and electrical conductivity of phreatic water and con fined

结果显示，根据不同地下水埋藏类型数据获取的线性回归方程预测的溶解性总固体，精度不同。承压水预测的数据相对误差更低，预测精度更高。

3 结论

通过对北京市平原区内数据的分析可知，反映水中离子总量的两个主要指标电导率和溶解性总固体，在北京市平原区内具有较好的相关性，可通过建立的线性回归方程对电导率推算获得溶解性总固体，可信度较高。对于不同地下水系统，在水文地质条件特征不同时，预测的精度不同，依据不同地下水系统来分别建立线性回归方程，获得的预测数据，误差更小，更准确。当地下水埋藏类型不同时，预测的精度也不同，较潜水来说，动态比较稳定，受气候、水文因素的变化影响较小的承压水预测的精度更高。

该方法适用进行地下水水质监测的工作者，根据不同地下水系统和埋藏类型建立适用的线性回归方程，可以达到在野外根据地下水的电导率快速估算出可信度较高的溶解性总固体的含量，对异常点进行有针对性的调查，为地下水中溶解性总固体的质量评价提供更科学的依据。

对于同一地下水系统中，地质条件，岩性和水化学类型也不同，下一步工作中可以考虑结合区域特征建立溶解性总固体和电导率之间的关系模型，达到更精确的预测。

表4 潜水和承压水电导率预测溶解性总固体结果 Tab.4 conductivity of phreatic water and con fined water prediction of total dissolved solids

序号潜水承压水井深/m预测溶解性总固体/(mg/L)相对误差/%井深/m预测溶解性总固体/(mg/L)相对误差/%1 54.02 1125.71-5.21 104.77 569.72-1.19 2 44.5 740.06-7.88 148 543.02 2.16 3 51.5 1266.56 6.87 180 612.25 2.66 4 54 880.92 2.55 100.73 803.1-0.89 5 59 568.13-2.18 172.75 494.57 3.78 6 51.3 674.98 9.88 301 333.38 2.24 7 58.78 542.87-5 80 717.07 0.82 8 170 432.13-2.4 74 514.34 1.65 9 100 530.24-6.69 200.5 429.3 4.39 10 44.82 456.42 9.26 200 368.98 1.34

参考文献

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王学艳，张忠萍，2008.基于电导率与TDS及全盐量的关系研究[J].黑龙江水利科技, 36(1):7-8.

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《城市地质》 2018年第1期
《城市地质》2018年第1期文献

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