三維模擬與可視化技術在土壤污染調查方面的應用

李陽 陳沖 李成 王妙 周洋

摘 ? 要：本文以澧縣原青云香料廠廢渣及土壤污染修復項目為例，創新性的將Voxler、Arcgis等技術應用于土壤污染調查方面。根據土壤樣品檢測時取樣點位的經度、緯度與深度，確定X、Y、Z的值，將污染濃度數據錄入軟件中，對污染情況進行三維模擬，確定污染土壤的三維分布情況，輸出了直觀的三維可視化圖片;最后計算和繪制修復目標等值面圖，確定了污染土壤修復方量。本文對土壤污染調查的三維模擬與可視化技術進行了探索和研究，取得了較好的效果。

關鍵詞：三維模擬 ?可視化 ?土壤污染 ?調查 ?有機污染

中圖分類號：S712 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1674-098X（2019）08（b）-0122-03

1 ?項目背景

2016年5月，國務院印發《土壤污染防治行動計劃》，首要提出開展土壤污染調查，掌握土壤環境質量狀況，并開展污染治理與修復，改善區域土壤環境質量。由于土壤污染調查與治理在我國目前還屬于新興行業，隨著土壤污染調查與治理項目的逐漸展開，土壤污染調查與治理技術的創新與發展顯得尤為重要。

澧縣原青云香料廠位于澧縣澧澹街道大港口居委會S302北側，臨津橋西500m處，該廠于1996年開始生產，主要產品為水楊醛，副產品為鹽酸，生產工藝為鄰甲酚、三氯氧磷、氯氣合成。該項目生產過程中未采取有效的環境保護措施，生產產品和原料直接堆放在廠區，大量有毒有害的有機生產廢渣和有機化學衍生品直接傾倒進入廠區前面池塘中，對當地土壤造成嚴重污染，并且污染地下水。生產過程中產生的廢氣嚴重影響周圍居民的身體健康，當地居民反映強烈。由于手續不齊，環境保護設施不完善，對周圍環境影響較大，2006年澧縣原香料廠被當地執法部門依法關停。澧縣原香料廠雖被關停，但是場地廢渣和污染土壤一直存在，持續對當地環境造成污染，威脅周邊群眾的身體健康。

2 ?場地調查與風險分析

2.1 場地調查

本項目于2017年2月，對澧縣原青云香料廠區的污染情況進行了調查，調查設置共21個土壤采樣點（2#～21#，23#），采樣點采用網格布點法結合系統布點的形式布設，平均間距20m×20m，具體布設根據現場實際情況略作調整。每個取樣地點進行垂直方向的分層取樣，取樣深度分別為0.5m、1m、2m、3m、5m、8m、10m，共7層（其中2#取樣為5m），合計145個樣。共檢測揮發性型有機物（VOCs）53項，半揮發性型有機物（SVOCs）65項，取樣點位如圖1所示。

檢測結果顯示超標的共4種包括2，4，6-三氯苯酚、五氯苯酚、苯并（a）芘、茚并[1，2，3-cd]芘，超標率分別為29.66%、42.75%、32.41%、22.07%，超標要集中在0～5m的土層區域。

2.2 風險分析

依據《污染場地風險評估技術導則》（HJ25.3-2014），風險表征得到的場地污染物的致癌風險和危害商，可作為確定污染場地范圍的依據，計算得到單一污染物的致癌風險超過10-6或危害商大于1的采樣點，代表其風險值不可接受。場地中2，4，6-三氯苯酚、五氯苯酚、苯并（a）芘、茚并（1，2，3-cd）芘4種物質在土壤中致癌風險值均超過了10-6，存在致癌風險。

致癌風險分析的結果表明：2，4，6-三氯苯酚主要土壤暴露途徑為吸入空氣污染物;五氯苯酚、苯并（a）芘、茚并（1，2，3-cd）芘3種污染物主要土壤暴露途徑為經口攝入土壤。

2，4，6-三氯苯酚、五氯苯酚、苯并（a）芘、茚并（1，2，3-cd）芘4種物質致癌風險貢獻比例分別為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種物質非致癌危害商均未超過1，非致癌危害商較小。

3 ?三維模擬分析

3.1 軟件介紹

為了解本項目地下土壤污染的分布情況，本項目借助三維模擬與可視化軟件Voxler和Arcgis等軟件的幫助。主要軟件情況如下。

Voxler是美國Golden軟件公司的產品，用于繪制三維圖形，是科技工作者的必備軟件，目前在各行業應用比較廣泛。利用Voxler廣泛的三維建模工具，可以很容易地將地質和地球物理模型，污染羽流，激光雷達點云，鉆孔模型或礦體沉積模型的多組件數據可視化。區分感興趣的領域，突出重要信息，并在三維空間進行可視化。

Arcgis是ESRI（美國環境系統研究所）公司開發的一種地理信息系統軟件，它可以對空間信息進行搜索、查詢、分析和處理，同時把地圖這種獨特的視覺化效果和地理分析功能與一般的數據庫操作集成在一起，目前在科技、工程、農業、環保等領域應用廣泛。

3.2 數據的錄入

本項目一共有145個樣品，118個指標，17110個數據，其中每個樣品對應一個經緯度和深度數據，分別對應三維模擬中的X、Y、Z坐標。根據檢測時取樣點位的經度、緯度與深度，確定X、Y、Z的值，然后分別錄入關注污染因子的濃度數據，數據可直接在Excel或Voxler工作表中。

3.3 三維模擬與可視化

本項目錄入好的數據通過數據導入進入工作軟件中，對于關注的污染因子2，4，6-三氯苯酚、五氯苯酚、苯并（a）芘、茚并[1，2，3-cd]芘分層濃度分布情況采用Voxler軟件進行擬合。通過選定合適的參數，本項目采用反距離權重法進行插值分析，獲得限定范圍內任意經緯度和深度的關注因子污染濃度數據。通過形體形體渲染和切片等形式可以獲得限定范圍內任意水平切面和垂直切面上污染物的分布情況，本位以2，4，6-三氯苯酚為例展示其三維模擬與可視化結果，結果如圖2所示，圖中網格坐標為WGS1984_Web_Mercator_Auxiliary_Sphere坐標系，單位為m。

3.4 修復目標

根據前期的土壤污染調查結果和場地具體特征條件確定的場地污染建議修復目標值，本項目在確定修復目標時，主要參考通過風險評價計算反推得到的場地修復目標值，相關的法律法規和現有的場地案例等資料，在滿足法律法規要求下，充分考慮經濟和技術的可行性，在綜合考慮的基礎上確定修復目標。本項目2，4，6-三氯苯酚、五氯苯酚、苯并（a）芘、茚并（1，2，3-cd）芘4種物修復目標值分別為62.00mg/kg、12.46mg/kg、0.3mg/kg、0.9mg/kg。

3.5 污染范圍確定

本項目主要根據污染土壤采樣點的垂向分布規律及土層的垂直分布變化確定修復區域的修復深度，通過反距離權重法插值確定場地污染物的分布范圍，并結合土壤采樣點的位置、生產設施分布情況及污染物的遷移轉化規律和現場污染判斷，確定場地土壤修復的范圍。

根據污染物垂直分布圖可知本項目土壤污染最大深度在5.5m左右，從控制風險角度出發，確定6.0m作為最大清挖深度。為進一步確定污染土壤的總量及土方量，本項目采用三維插值模擬軟件，計算和繪制修復目標等值面圖，該軟件可以根據污染物的空間分布情況，設定目標值，可直接計算污染物的土方量并繪制等值線/面圖。

以2，4，6-三氯苯酚為例，在Voxler軟件輸入臨界值“62mg/kg”后，計算大于目標值的體積為“10978.27m3”，并可生產對應的等值面圖。依次輸入五氯苯酚、苯并（a）芘、茚并（1，2，3-cd）芘4種物修復目標值后可分別獲得，另外3種污染物的污染方量和等值面圖，進行疊加后即可獲得本項目土壤污染超過目標值的范圍和方量，疊加后各種污染物的等值面圖如圖3所示。

3.6 治理方量計算

通過上述模擬和計算結果顯示：2，4，6-三氯苯酚、五氯苯酚、苯并（a）芘、茚并（1，2，3-cd）芘四種物質超標方量分別為：10978.27m3、7289.89m3、7502.22m3、7761.73m3。該為各類污染物單獨清挖時方量，由于大部分清挖方量重疊，因此根據各類污染物最大超標范圍確定清挖界限，該軟件同時可以給出任意深度修復目標值等值線清理范圍。廠區污染土壤分為3層計算，分別為0～2m，2～4m、4～6m，治理為最大深度為6.0m。通過Arcgis的數據分析功能，可以方便導出污染分布平面圖拐點坐標和面積，根據Arcgis軟件計算得各層次污染土壤面積，自上而下分別為2339m2、1971m2、1734m2，根據厚度計算得廢渣與污染土壤總體積為12088m3。

4 ?項目實施與評估

本項目選用“異位熱脫附技術+光催化氧化+活性炭吸附”的方式，處理澧縣原青云香料廠的廢渣和土壤污染問題。項目實施后2018年12月18日，澧縣人民政府在澧縣主持召開了《澧縣原青云香料廠廢渣及土壤修復工程效果評估報告》專家評審會，對土壤修復工程進行全面評估。評估顯示：清挖土壤遺留坑基側壁及底面土壤的2，4，6-三氯苯酚檢出最大值為0.88mg/kg，均小于修復目標值62mg/kg;五氯苯酚檢出最大值為1.19mg/kg，均小于修復目標值12.6 mg/kg;苯并（a）芘均最大值為0.26mg/kg，均小于修復目標值12.6mg/kg;茚并（1，2，3-cd）最大值為0.21mg/kg，均小于修復目標值1.36mg/kg。不同區域不同深度土壤的2，4，6-三氯苯酚檢出最大值為0.21mg/kg，均小于修復目標值62mg/kg。評估認為工程治理效果良好，達到預期目標。

5 ?結語

土壤污染調查與分析是土壤污染防治的重點，其中確定污染土壤的分布規律和范圍項目實施的關鍵。

澧縣原青云香料廠廢渣及土壤污染修復項目創新性的將Voxler、Arcgis等技術應用于土壤污染調查方面，對土壤污染調查的三維模擬與可視化技術進行了探索和研究，取得了較好的效果，優化后可以進行推廣和利用。

同時本項目在土壤進行三維模擬時發現，參數的選取對模擬結果有著較為顯著的影響，因此，如何優化參數選取可考慮進一步研究確定。

參考文獻

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