JP2010064002A - Method for estimating risk of groundwater contamination - Google Patents

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Tetsuo Hodaka
徹生 保高
Kimito Nakamura
公人 中村
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a method for estimating risk of underground water contamination, the method for predicting possibility that soil pollution may cause groundwater contamination in the future, and for examining the necessity of measures for each site in accordance with health risk of people or risk of groundwater contamination in the site. <P>SOLUTION: A conceptual model of the underground is prepared by grasping a site in excess of soil elusion criteria obtained by the survey of soil in a ground contaminated with heavy metal. A parameter of moisture movement and substance (heavy metal) movement including soil moisture characteristic curve, saturated hydraulic conductivity, soil particle density, dry density, molecular diffusion factor, diffusion length and sorptive property is calculated or obtained on the basis of contaminated conditions and moisture geological conditions. Using an advection diffusing equation, a heavy metal concentration profile is determined for the underground from the time of occurrence of contamination until now and compared with the present contaminated condition. After the reasonableness is assured, a heavy metal concentration profile in the future is determined to estimate the risk of groundwater contamination. <P>COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT

Description

本発明は、地下水汚染発生リスクの推定方法に係り、特に、汚染土壌が将来、地下水汚染を発生させる可能性について予測し、その土地における地下水汚染発生リスクに応じて、土壌汚染のある土地毎に積極的な対策の必要性を検討することができるようにした、地下水汚染発生リスクの推定方法に関するものである。   The present invention relates to a method for estimating the risk of groundwater contamination, and in particular, predicts the possibility that contaminated soil will cause groundwater contamination in the future. It relates to a method for estimating the risk of groundwater contamination so that the need for aggressive measures can be examined.

近年、工場跡地の再開発や稼働中の工場における環境管理の一環として実施される土壌調査により、鉛や砒素、カドミウム、6価クロム、水銀、セレン等の重金属による土壌汚染が顕在化する事例が増えている。こういった重金属類による土壌汚染は地下水汚染の原因となるため、日本では、土壌汚染対策法の土壌溶出量基準によって許容される最大溶出量が規制されている。   In recent years, soil investigations conducted as part of redevelopment of factory sites and environmental management at factories in operation have revealed cases of soil contamination due to heavy metals such as lead, arsenic, cadmium, hexavalent chromium, mercury, and selenium. is increasing. Since soil contamination by such heavy metals causes groundwater contamination, the maximum amount of elution allowed in Japan is regulated by the soil elution standard in the Soil Contamination Countermeasures Law.

一般的な土壌汚染に対する対策としては、封じ込め工法、不溶化・固定化工法、浄化工法、掘削除去などがある。また、地下水汚染が発生しない状況では地下水のモニタリングという管理方法も認められている。このうち封じ込め工法には遮水工や遮断工があって、どちらも汚染土を遮水壁や遮断壁で封じ込める工法であるため、土地の再利用が極めて困難となって近隣住民の理解が得られない難点がある。   General countermeasures against soil contamination include containment methods, insolubilization / fixation methods, purification methods, excavation and removal. In addition, a management method called groundwater monitoring is permitted in situations where groundwater contamination does not occur. Among these methods, there are water-blocking and blocking methods for the containment method, both of which are methods that contain contaminated soil with a water-blocking wall or barrier wall, making it extremely difficult to reuse the land and gaining the understanding of neighboring residents. There is a difficulty that cannot be done.

不溶化・固定化工法には、化学的不溶化工法、セメント固化工法、地化学的固形化工法等がある。このうち化学的不溶化工法は塩化第二鉄等の薬剤を利用して化学的に無害化する工法で、再溶出の可能性があり、また、セメント固化工法も再溶出の可能性があって、長期安定化にはどちらも問題がある。地化学的固形化工法は新結晶鉱物中に特定有害物質を固定化する工法で、地化学的に安定しており、長期安定性に優れる。   The insolubilization / fixation method includes a chemical insolubilization method, a cement solidification method, and a geochemical solidification method. Among them, the chemical insolubilization method is a method of chemically detoxifying using chemicals such as ferric chloride, and there is a possibility of re-elution, and the cement solidification method may also be re-eluted, Both have problems with long-term stabilization. The geochemical solidification method is a method of immobilizing specific hazardous substances in new crystalline minerals. It is geochemically stable and has excellent long-term stability.

また浄化工法は、揚水抽出工法、電気分解工法、加熱処理工法、洗浄工法等があり、揚水抽出工法はボーリング孔を利用して水を強制循環させ、汚染物質を抽出除去する方法である。電気分解工法は電流によって汚染物質を電気分解し、金属イオンを回収する工法であり、加熱処理工法は、汚染物質を加熱して揮発あるいは燃焼させ、回収又は空中放散する方法である。洗浄工法は汚染土・地層を掘削後に洗浄分級、あるいは原位置にて高圧洗浄し、細粒堆積物と共に重金属を除去して含有量と溶出量を減少させる工法である。これらの浄化工法は、いずれの工法でも有害物質が減少する効果はあるが、重金属含有量の除去率はせいぜい30〜70%で、数10%以上が残留するという問題がある。   The purification method includes a pumping extraction method, an electrolysis method, a heat treatment method, a cleaning method, and the like. The pumping extraction method is a method of extracting and removing contaminants by forcibly circulating water using a borehole. The electrolysis method is a method in which pollutants are electrolyzed by electric current and metal ions are recovered, and the heat treatment method is a method in which the pollutants are heated to volatilize or burn, and are recovered or diffused in the air. The cleaning method is a method to reduce the content and elution amount by excavating contaminated soil and strata after excavation, or by high-pressure cleaning in situ and removing heavy metals together with fine-grained deposits. These purification methods have the effect of reducing harmful substances in any method, but there is a problem that the removal rate of heavy metal content is at most 30 to 70%, and several tens of percent or more remain.

さらに掘削除去は、汚染土を掘削し外部に搬出する方法であり、汚染土はほぼ完全に対象地からなくなるものの、土壌汚染対策費用が非常に高額となって事業者の経済的負担が大きくなる。また、除去した土壌をどのようにして廃棄するかという問題もあり、地下水が浅いところに存在する場所に廃棄した場合、廃棄によって汚染が発生する可能性も出てくる。   In addition, excavation and removal is a method of excavating contaminated soil and transporting it to the outside. Although contaminated soil is almost completely removed from the target site, the cost of soil contamination countermeasures becomes very high and the economic burden on the operator increases. . In addition, there is a problem of how to discard the removed soil, and if it is disposed in a place where groundwater is shallow, there is a possibility that contamination will occur due to the disposal.

このように汚染土対策には各工法に一長一短があるが、基準値を超過する土壌が将来、地下水汚染を発生させる可能性を定量化する方法が無いことから、地下水汚染発生のリスクは否定できないために、主に、全て掘削除去する対策が採用されているのが現状である。その結果、前述したように汚染土の対策費用の負担や汚染土壌の処分先の問題が生じている。   In this way, there are advantages and disadvantages to each method of dealing with contaminated soil, but there is no way to quantify the possibility that soil that exceeds the standard will cause groundwater contamination in the future, so the risk of groundwater contamination cannot be denied. Therefore, the current situation is that measures for excavation and removal are mainly adopted. As a result, as described above, there is a problem of the burden of countermeasure costs for contaminated soil and the disposal destination of contaminated soil.

一方、重金属類による土壌溶出量基準超過土壌に起因して地下水汚染が発生するリスクは、対象地の土質、地下水位、汚染物質の種類と量、汚染の発生メカニズム、降雨量等、多くの対象地特有の性質によって変化する。つまり、土壌溶出量基準を超過する土壌が存在しても、将来に渡って地下水汚染が発生しないことも十分に考えられる。そのため、一律の基準値を適用するのではなく、地下水汚染が発生するリスクに応じ、土地(以下、土壌汚染が存在する可能性のある土地をサイトと称する)毎に対策の必要性を検討し、浄化の必要性を判断することが求められつつある。   On the other hand, the risk of groundwater contamination due to soil exceeding the soil elution amount due to heavy metals includes many targets such as soil quality, groundwater level, type and amount of pollutants, mechanism of contamination, rainfall, etc. It varies according to the characteristics peculiar to the earth. In other words, even if there is soil that exceeds the soil elution amount standard, it is fully conceivable that groundwater contamination will not occur in the future. Therefore, instead of applying a uniform standard value, we consider the necessity of countermeasures for each land (hereinafter referred to as a site where there is a possibility of soil contamination) according to the risk of groundwater contamination. It is being sought to determine the need for purification.

こういった汚染土壌の浄化に関しては、例えば特許文献1に、重金属の汚染土を洗浄して洗浄濁水と洗浄処理土に分離する洗浄工程と、その洗浄処理土からの重金属の溶出成分を固定化する土壌安定化工程を有し、好ましくは前記洗浄工程において分離された洗浄濁水を、水処理工程で処理水と重金属を含む固形物に分離し、土壌中の汚染物質の含有量を基準以下に抑え、かつ溶出量を基準以下に抑えることができるようにした汚染土の浄化工法が示されている。   With regard to the purification of such contaminated soil, for example, in Patent Document 1, a washing process for washing heavy metal contaminated soil and separating it into washed muddy water and washed treated soil, and a heavy metal elution component from the washed treated soil are immobilized. The washing turbid water separated in the washing step is preferably separated into solids containing treated water and heavy metals in the water treatment step, and the content of pollutants in the soil is below the standard. A method for purifying contaminated soil that can suppress the amount of elution to below the standard is shown.

特開2005−238207号公報JP 2005-238207 A

しかしながら、この特許文献1に示された汚染土の浄化工法は前記した浄化工法であり、汚染土における鉛と砒素の含有量が低減された値がサンプルとして示されてはいるが、その土地における人の健康リスクや地下水汚染発生リスクに応じ、サイト毎に対策の必要性を検討する、ということはおこなわれていない。   However, the contaminated soil purification method disclosed in Patent Document 1 is the above-described purification method, and the values in which the content of lead and arsenic in the contaminated soil is reduced are shown as samples. The necessity of countermeasures for each site according to human health risks and groundwater contamination risk has not been studied.

そのため本発明においては、汚染土壌が将来、地下水汚染を発生させる可能性について予測し、そのサイトにおける地下水汚染発生リスクに応じ、サイト毎に対策の必要性を検討することができるようにした、地下水汚染発生リスクの推定方法を提供することが課題である。   Therefore, in the present invention, it is predicted that there is a possibility that contaminated soil will cause groundwater contamination in the future, and the necessity of measures for each site can be examined according to the groundwater contamination occurrence risk at that site. The challenge is to provide a method for estimating the risk of contamination.

上記課題を解決するため本発明になる地下水汚染発生リスクの推定方法は、
重金属で汚染された土地におけるこれらの汚染に起因する将来の地下水汚染発生リスクの推定方法であって、
重金属で汚染された土地における土壌調査で得られた土壌溶出量基準超過地点において、汚染状況、及び水文地質状況に基づき対象地の概念モデルを作成すると共に、土壌水分特性曲線、飽和透水係数、土粒子密度、乾燥密度、分子拡散係数、分散長、吸着特性を含む水分移動と物質(重金属)移動のパラメータを算出または取得し、
前記概念モデルと算出または取得したパラメータとにより移流拡散方程式を用い、予測される汚染発生時から現在までの期間の地中における重金属濃度分布状況を算出して前記土壌調査により得られた汚染状況と比較し、両者の差が予め定めた閾値以下の状態で、前記概念モデルと算出または取得したパラメータ、及び前記移流拡散方程式とで将来の重金属濃度分布状況を算出し、重金属で汚染された土地におけるこれらの汚染に起因する将来の地下水汚染発生リスクを推定することを特徴とする。
In order to solve the above problems, the method for estimating the risk of occurrence of groundwater contamination according to the present invention is as follows.
A method for estimating the risk of future groundwater contamination due to these pollutions in heavy metal contaminated land,
A conceptual model of the target site is created based on the pollution status and hydrogeological status at the point where the soil elution amount exceeds the soil elution standard exceeded in the soil contaminated with heavy metals, and the soil moisture characteristic curve, saturation hydraulic conductivity, soil Calculate or obtain parameters for moisture and mass (heavy metal) migration, including particle density, dry density, molecular diffusion coefficient, dispersion length, adsorption properties,
Using the advection diffusion equation with the conceptual model and the calculated or acquired parameters, calculating the heavy metal concentration distribution status in the ground during the period from the predicted occurrence of contamination to the present, and the contamination status obtained by the soil survey In comparison, in the state where the difference between the two is below a predetermined threshold value, the future heavy metal concentration distribution situation is calculated with the conceptual model and the parameter calculated or obtained, and the advection diffusion equation, in the land contaminated with heavy metal It is characterized by estimating the risk of future groundwater contamination due to these pollutions.

このように土壌調査により得られた汚染状況、及び水文地質状況に基づき、地中における水分移動と物質(重金属)移動のパラメータを収集し、地下水汚染発生リスクを推定することで、従来は困難であった重金属による地下水の汚染程度を正確に推定することができる。また、最初に汚染発生時から現在までの期間の重金属濃度分散状況を求め、土壌調査により得られた汚染状況と比較して両者の差が予め定めた閾値以下、即ち求めた汚染状況が妥当なものか否かを検証してから将来の汚染リスクを算出することで、より、確度の高い地下水汚染発生リスクの推定が可能となる。   By collecting the parameters of water movement and substance (heavy metal) movement in the ground based on the pollution status and hydrogeological status obtained from soil surveys in this way, it has been difficult in the past. It is possible to accurately estimate the degree of contamination of groundwater by existing heavy metals. Also, first determine the dispersion state of heavy metal concentration during the period from the occurrence of contamination to the present, and the difference between the two is less than a predetermined threshold compared to the contamination status obtained from the soil survey, that is, the obtained contamination status is reasonable. It is possible to estimate the risk of occurrence of groundwater contamination with higher accuracy by calculating the future contamination risk after verifying whether or not it is a thing.

そして本発明では、前記土壌調査によって得られた土壌の粒径分布、有機物含有量により、予めデータベースに記憶した前記土壌水分特性曲線、飽和透水係数、土粒子密度、乾燥密度、吸着特性を選択して取得し、対応するデータがない場合は室内実験によりパラメータを算出することで、実験によるパラメータを求める作業は多大な時間と費用がかかるが、過去に算出したデータがある場合はそれを有効利用することができ、費用と時間の節約をはかることができる。   In the present invention, the soil moisture characteristic curve, saturated hydraulic conductivity, soil particle density, dry density, and adsorption characteristic stored in advance in the database are selected based on the soil particle size distribution and organic matter content obtained by the soil survey. If there is no corresponding data, the parameters are calculated by laboratory experiments, and it takes a lot of time and money to calculate the parameters by experiments. However, if there is data calculated in the past, it can be used effectively. Can save money and time.

また、前記重金属の土壌への吸着特性の室内実験による算出は、
Asadsorbを乾土1g当りの重金属吸着量(mg g−1
Astotalを乾土1g当りの全重金属量(mg g−1
Wsoil を分析に使用した乾燥土壌重量(g)
Assoluteを蒸留水抽出試験における土壌溶液中の重金属濃度(mg cm−3
vwater を蒸留水抽出試験に用いた水の体積(cm
Astotal(before)を室内実験前の乾土1g当りの全重金属量(mg g−1
としたとき、下記(1)式により土壌中の重金属吸着量を、(2)式により試験前の土壌中の全重金属量を算出することで、正確に重金属吸着量を算出することができる。

Figure 2010064002
In addition, the calculation by the laboratory experiment of the adsorption characteristics of the heavy metal to the soil,
As adsorb heavy metal adsorption per gram of dry soil (mg g -1 )
As total is the amount of total heavy metals per gram of dry soil (mg g -1 )
Dry soil weight (g) using W soil for analysis
As solute concentration of heavy metals in soil solution in distilled water extraction test (mg cm −3 )
v the volume of water used in distilled water extraction test water (cm 3)
As total (before) is the total amount of heavy metals per gram of dry soil before the laboratory experiment (mg g -1 )
Then, the heavy metal adsorption amount in the soil can be calculated accurately by calculating the heavy metal adsorption amount in the soil by the following equation (1) and the total heavy metal amount in the soil before the test by the equation (2).
Figure 2010064002

さらに、前記地下水汚染発生リスクの推定は、
RiskGW,yearを対象期間中(year)、対象重金属の地下水汚染リスク(添字yearはリスク評価の対象期間)
CGWcal,yearを対象期間中(year)、計算された地下水中の対象物質の最高濃度(mgl−1、添字maxは最大値)
CGwcriteriaを対象物質の地下水環境基準(mgl−1
としたとき、地下水環境基準に対する対象となる期間に算出された、地下水中の汚染物質濃度の最大値の比を下記(3)式で算出することを特徴とする。

Figure 2010064002
Furthermore, the estimation of the risk of occurrence of groundwater contamination is as follows:
Risk GW, year is the target period (year), groundwater contamination risk of the target heavy metal (subscript year is the target period for risk assessment)
C GWcal, year is the target period (year), calculated maximum concentration of the target substance in groundwater (mgl −1 , subscript max is the maximum value)
C Gwcriteria is the groundwater environmental standard for target substances (mgl -1 )
Then, the ratio of the maximum value of the pollutant concentration in the groundwater calculated during the target period with respect to the groundwater environmental standard is calculated by the following equation (3).
Figure 2010064002

以上記載のごとく本発明になる地下水汚染発生リスクの推定方法は、従来は困難であった重金属による地下水の汚染程度を正確に推定することができ、また、最初に汚染発生時から現在までの期間の重金属濃度分散状況を求め、それが妥当なものか否かを検証してから将来の汚染リスクを算出するから、より、確度の高い地下水汚染発生リスクの推定が可能となる。   As described above, the method for estimating the risk of groundwater contamination according to the present invention can accurately estimate the degree of groundwater contamination by heavy metals, which has been difficult in the past, and the period from the time of occurrence of contamination to the present time. Since the future pollution risk is calculated after obtaining the heavy metal concentration dispersion status and verifying whether it is appropriate or not, it is possible to estimate the risk of occurrence of groundwater contamination with higher accuracy.

また、土壌水分特性曲線、飽和透水係数、土粒子密度、乾燥密度、吸着特性を予めデータベースに記憶させ、土壌調査によって得られた土壌の粒径分布、有機物含有量により対応するパラメータを選択することで、過去に算出したデータを有効利用し、費用と時間の節約をはかることができる。   In addition, the soil moisture characteristic curve, saturated hydraulic conductivity, soil particle density, dry density, adsorption characteristics are stored in the database in advance, and the corresponding parameters are selected according to the soil particle size distribution and organic matter content obtained by soil survey. By using the data calculated in the past, you can save money and time.

以下、図面を参照して本発明の好適な実施例を例示的に詳しく説明する。但しこの実施例に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対的配置等は特に特定的な記載がない限りは、この発明の範囲をそれに限定する趣旨ではなく、単なる説明例に過ぎない。   Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. However, the dimensions, materials, shapes, relative arrangements, and the like of the components described in this embodiment are not intended to limit the scope of the present invention unless otherwise specified, but are merely illustrative examples. Not too much.

最初に本発明の地下水汚染発生リスクの推定方法の概略につき、図1に示したフロー図を用いて説明する。本発明では、まず、ステップS11で土壌汚染のある現地における表層土壌調査、ボーリング調査、地質調査、地下水調査、土壌分析などの土壌調査を実施し、ステップS12でリスク評価地点、対象物質(汚染対象の重金属)の選定をおこなう。   First, an outline of the method for estimating the risk of occurrence of groundwater contamination according to the present invention will be described with reference to the flowchart shown in FIG. In the present invention, first, a soil survey such as a surface soil survey, a boring survey, a geological survey, a groundwater survey, a soil analysis, etc. is performed at a site with soil contamination in step S11, and a risk assessment point, a target substance (contamination target) in step S12. Heavy metal).

そして、得られた対象地の地中における汚染、及び水文地質状況などの調査結果を基に、ステップS13で対象重金属の土壌溶出量と全含有量の深度方向の濃度分布を把握し、対象地の地質分類、対象とする帯水層の地下水位、厚さ、周辺の地下水利用地点などをもとに、概念モデルとして単純化する。   Then, based on the investigation results such as the underground pollution of the target site and the hydrogeological condition obtained, the soil elution amount of the target heavy metal and the concentration distribution in the depth direction of the total content are ascertained in step S13. Simplification as a conceptual model based on the geological classification, groundwater level and thickness of the target aquifer, and surrounding groundwater use points.

またステップS14で、現地の水文地質状況における不飽和帯の水、物質(重金属)の移動シミュレーションに必要な、水分移動、物質(重金属)移動パラメータ、すなわち土壌水分特性曲線(土壌の保水性を現す曲線で、吸引力と土壌の含水量(保水量)で表される)、飽和透水係数(飽和された土壌中を通過する見かけの水の速度)、土粒子密度(土粒子の密度)、乾燥密度(土壌(土粒子、土壌水分、土壌空気の三相を含んだものをさす)の密度)、分子拡散係数(重金属が濃度勾配により移動する比例定数)、分散長(土壌中の水移動における水理学的な分散による影響の係数)、吸着特性(土壌溶液中に溶解している重金属類と土粒子に吸着している重金属類の濃度の比(土壌、物質によって異なる))などのパラメータを文献から取得したり、室内試験により得た粒度分布、有機物含有量を用いて過去のデータを記憶したデータベースから取得する方法もある。この際、データベースから取得できない項目については、室内試験などを実施して算出する。   Further, in step S14, water movement, material (heavy metal) movement parameters, that is, soil moisture characteristic curve (soil water retention curve necessary for simulation of movement of unsaturated zone water and material (heavy metal) in the local hydrogeological situation are shown. Curve, expressed by suction force and soil moisture content (water retention)), saturated hydraulic conductivity (apparent water velocity passing through saturated soil), soil particle density (soil particle density), drying Density (density of soil (which includes three phases of soil particles, soil moisture, soil air)), molecular diffusion coefficient (proportional constant that moves heavy metals by concentration gradient), dispersion length (in water movement in soil) Parameters such as the coefficient of influence due to hydraulic dispersion) and adsorption characteristics (ratio of the concentration of heavy metals dissolved in soil solution and heavy metals adsorbed on soil particles (depending on soil and material)) Literature There retrieve and a particle size distribution obtained by laboratory test, a method of obtaining from a database storing historical data using the organic content. At this time, items that cannot be acquired from the database are calculated by conducting a laboratory test or the like.

そして、それら収集したデータとパラメータを基に、ステップS15で移流拡散方程式を用い、予測される汚染発生時から現在までの期間(以下、汚染期間と称する)につき、重金属の地中の移動についてのシミュレーション1を実施し、ステップS16で、このシミュレーション1により予測された地中の重金属濃度プロファイル(深度方向の分布状況)と、現在のプロファイルとを比較してシミュレーション1の妥当性、すなわち、予測された地中の重金属濃度プロファイルと現在のプロファイルとの差を求め、その差が予め定めた閾値以下の状態か否かを確認する。このとき、分散長について調整を行う。なお、この妥当性の結果、予測された地中の重金属濃度プロファイルと現在のプロファイルとが大きく異なり、妥当性がないと判断された場合は、再度ステップS14に戻り、パラメータの見直しを行って以上の処理を繰り返す。   Based on the collected data and parameters, the advection diffusion equation is used in step S15, and the movement of heavy metals in the ground for the predicted period from the occurrence of pollution to the present (hereinafter referred to as the pollution period). The simulation 1 is performed, and in step S16, the ground metal concentration profile (distribution state in the depth direction) predicted by the simulation 1 is compared with the current profile, and the validity of the simulation 1, that is, the prediction is made. The difference between the heavy metal concentration profile in the ground and the current profile is obtained, and it is confirmed whether or not the difference is not more than a predetermined threshold value. At this time, the dispersion length is adjusted. As a result of the validity, if it is determined that the predicted heavy metal concentration profile in the ground is significantly different from the current profile and there is no validity, the process returns to step S14 and the parameters are reviewed. Repeat the process.

その後、ステップS17で、これらの結果を基に前記移流拡散方程式を用い、現在から例えば100年後、300年後、500年後、1000年後迄(シミュレーションを実施する年数はピークに達する年数によって異なる)のシミュレーション2を実施し、土壌中の重金属がどのように土壌中を浸透していくか、の濃度プロファイルおよび地下水中の重金属濃度を算出する。   Thereafter, in step S17, the advection diffusion equation is used on the basis of these results. From now, for example, 100 years, 300 years, 500 years, and 1000 years later (the number of years in which the simulation is performed depends on the number of years to reach the peak. (Different) simulation 2 is performed, and the concentration profile of how heavy metals in the soil permeate through the soil and the concentration of heavy metals in the groundwater are calculated.

そして、ステップS18でこの結果をふまえ、もし対策を実施しなかった場合の当該地における地下水汚染発生リスクの評価、さらにステップS19で対策を実施しなかった場合の敷地外への汚染地下水の流出リスクの評価をそれぞれ実施し、それらに基づいて、ステップS20で対策方法の検討し、その場合の地下水汚染発生リスクと対策の費用対効果の検討を行って終了する。   Based on this result in step S18, if the countermeasures are not implemented, the groundwater contamination risk in that area is evaluated, and if the countermeasures are not implemented in step S19, the risk of outflow of contaminated groundwater outside the site Each of the evaluations is carried out, and based on these, the countermeasure method is examined in step S20, the groundwater contamination occurrence risk in that case and the cost-effectiveness of the countermeasure are examined, and the process ends.

このようにして地下水汚染発生リスクの推定を行うわけであるが、次に、この本発明になる地下水汚染発生リスクの推定方法を実施する装置を、図2に示したブロック図により説明する。   The groundwater contamination occurrence risk is estimated in this way. Next, an apparatus for carrying out the groundwater contamination occurrence risk estimation method according to the present invention will be described with reference to the block diagram shown in FIG.

この図2において10は地下水汚染発生リスク推定装置であり、11はこの地下水汚染発生リスク推定装置10が必要なデータを入力する入力装置で、前記図1のステップS11で実施した土壌汚染のある現地における、土壌調査により得られたリスク評価地点の地質分類、対象とする帯水層の地下水位、厚さ、周辺の地下水利用地点、対象物質(汚染対象の重金属)、対象重金属の土壌溶出量と全含有量の深度方向の濃度分布、また前記ステップS14で、データベースなどから取得する、とした水分移動、重金属移動パラメータ、すなわち土壌水分特性曲線、飽和透水係数、土粒子密度、乾燥密度、分子拡散係数、分散長、吸着特性などのパラメータを取得するための、土壌の粒径分布、有機物含有量などを入力する。12は出力装置で、表示装置やプリンタなどを用いるが、例えばインターネットなどの通信回線を用い、地下水汚染発生リスクの算出依頼をしたユーザなどに直接配信できるようにしても良い。   In FIG. 2, 10 is a groundwater contamination occurrence risk estimation device, and 11 is an input device for inputting data necessary for this groundwater contamination occurrence risk estimation device 10, and is a site with soil contamination carried out in step S11 of FIG. , Geological classification of risk assessment points obtained by soil survey, groundwater level and thickness of the target aquifer, surrounding groundwater use point, target substance (heavy metal to be contaminated), amount of soil elution of target heavy metal and The concentration distribution in the depth direction of the total content, and the moisture movement and heavy metal movement parameters obtained from the database in step S14, that is, soil moisture characteristic curve, saturated hydraulic conductivity, soil particle density, dry density, molecular diffusion Enter the soil particle size distribution, organic matter content, etc. to obtain parameters such as coefficient, dispersion length, and adsorption characteristics. Reference numeral 12 denotes an output device that uses a display device, a printer, or the like. For example, the output device 12 may be directly distributed to a user who has requested calculation of the risk of occurrence of groundwater contamination using a communication line such as the Internet.

また地下水汚染発生リスク推定装置10は、制御装置101、数式プログラム記憶装置102、シミュレーション計算に必要なパラメータなどを記憶した記憶装置103などで構成され、さらに制御装置101はCPU1011、演算装置1012を含んで構成される。また、数式プログラム記憶装置102はシミュレーション計算に必要な各種数式を記憶し、それらは後記する移流拡散方程式を解く有限要素数値解析プログラム1021、Van Genuchtenの式1022、土壌への重金属の吸着量算出式1023、Freundlich型の吸着等温式1024、リスク評価計算式1025、対策費用算定式1026などである。シミュレーション計算に必要なパラメータなどを記憶した記憶装置103は、演算結果を記憶する演算結果記憶装置1031、土壌水分特性曲線を記憶する土壌水分特性曲線記憶装置1032、各種土壌の飽和透水係数を記憶した飽和透水係数記憶装置1033、同じく乾燥密度を記憶している乾燥密度記憶装置1034、同じく吸着特性を記憶している吸着特性記憶装置1035などで構成される。   The groundwater contamination occurrence risk estimation device 10 includes a control device 101, a mathematical formula program storage device 102, a storage device 103 that stores parameters necessary for simulation calculation, and the like. The control device 101 further includes a CPU 1011 and an arithmetic device 1012. Consists of. Further, the mathematical formula program storage device 102 stores various mathematical formulas necessary for the simulation calculation, which are a finite element numerical analysis program 1021 for solving the advection diffusion equation described later, Van Genuchten's formula 1022, formula for calculating the amount of heavy metal adsorbed on soil. 1023, Freundlich type adsorption isotherm 1024, risk evaluation calculation formula 1025, countermeasure cost calculation formula 1026, and the like. The storage device 103 that stores parameters necessary for the simulation calculation stores the calculation result storage device 1031 that stores the calculation result, the soil moisture characteristic curve storage device 1032 that stores the soil moisture characteristic curve, and the saturated hydraulic conductivity of various soils. A saturated water permeability coefficient storage device 1033, a dry density storage device 1034 that similarly stores a dry density, an adsorption characteristic storage device 1035 that also stores an adsorption characteristic, and the like.

この図2に示した装置の動作を、前記図1で説明したフロー図と対応させて説明すると、図1のステップS11で実施された土壌調査によりステップS12で、リスク評価地点、対象物質(汚染対象の重金属)の選定がおこなわれ、ステップS13で概念モデルが作成されると、まずそのデータと土壌調査の結果が入力装置11により地下水汚染発生リスク推定装置10に入力される。   The operation of the apparatus shown in FIG. 2 will be described in correspondence with the flow chart described in FIG. 1. In step S12, the risk assessment point, the target substance (contamination) is confirmed by the soil survey performed in step S11 in FIG. When the target heavy metal) is selected and a conceptual model is created in step S13, the data and the result of the soil survey are first input to the groundwater contamination occurrence risk estimation device 10 by the input device 11.

すると制御装置101は、ステップS14で入力された土壌の粒径分布、有機物含有量、及び土壌調査結果のデータから、シミュレーション計算に必要な水分移動、物質(重金属)移動パラメータ、すなわち土壌水分特性曲線、飽和透水係数、土粒子密度、乾燥密度、分子拡散係数、分散長、吸着特性などを記憶装置103の土壌水分特性曲線記憶装置1032、飽和透水係数記憶装置1033、乾燥密度記憶装置1034、吸着特性記憶装置1035、などから取得する。この際、データベースに記憶されていないパラメータについては、別途室内試験などを実施して算出し、その算出結果をパラメータデータとしてこれらパラメータデータベースに追加する。   Then, the control apparatus 101 determines the moisture movement necessary for the simulation calculation, the substance (heavy metal) movement parameter, that is, the soil moisture characteristic curve, from the particle size distribution of the soil, the organic matter content, and the data of the soil investigation result input in step S14. Saturated hydraulic conductivity, soil particle density, dry density, molecular diffusion coefficient, dispersion length, adsorption characteristics, etc., soil moisture characteristic curve storage device 1032 of storage device 103, saturated hydraulic conductivity storage device 1033, dry density storage device 1034, adsorption characteristics Acquired from the storage device 1035 or the like. At this time, parameters not stored in the database are calculated by performing a separate laboratory test, and the calculation results are added to these parameter databases as parameter data.

こうしてシミュレーション計算に必要なパラメータが得られたら制御装置101は、それらのデータとパラメータを用い、数式プログラム記憶装置102に記憶されている移流拡散方程式(有限要素数値解析プログラム1021)を用い、ステップS15で予測される汚染発生時から現在までの期間(以下、汚染期間と称する)につき、重金属の地中の移動についてのシミュレーション1を演算装置1012に実施させる。そしてステップS16で、このシミュレーション1により予測された地中の重金属濃度プロファイルと、土壌調査で得られたプロファイルとを比較し、シミュレーション1の妥当性を確認する。この確認は、シミュレーション計算で得られた値と土壌調査で得られたプロファイルとを比較し、その差が予め定めた閾値より大きいか否か、で自動的に判断させたり、出力装置12にシミュレーション計算結果と土壌調査で得られたプロファイルとを表出し、人が判断するようにしても良い。   When the parameters necessary for the simulation calculation are obtained in this way, the control device 101 uses those data and parameters, uses the advection diffusion equation (finite element numerical analysis program 1021) stored in the mathematical formula program storage device 102, and performs step S15. In the period from the occurrence of contamination predicted to the present time (hereinafter referred to as a contamination period), the computer 1012 is caused to perform a simulation 1 on the movement of heavy metal in the ground. In step S16, the ground heavy metal concentration profile predicted by the simulation 1 is compared with the profile obtained by the soil survey, and the validity of the simulation 1 is confirmed. This confirmation is performed by comparing the value obtained by the simulation calculation with the profile obtained by the soil survey, and automatically determining whether the difference is greater than a predetermined threshold or by causing the output device 12 to perform the simulation. The calculation result and the profile obtained from the soil survey may be displayed so that a person can judge.

そしてこのシミュレーション計算の結果が妥当である、と判断された場合、同様にしてステップS17で、これらの結果を基に前記移流拡散方程式を用い、現在から例えば100年後、300年後、500年後、1000年後迄のシミュレーション2を実施し、土壌中の重金属がどのように土壌中を浸透していくか、の濃度プロファイルおよび地下水中の重金属濃度を算出して、出力装置12に出力し、さらに、リスク評価計算式1025により地下水汚染発生リスクの評価と、対策を実施しなかった場合の当該地における地下水汚染発生リスク、敷地外への汚染地下水の流出リスク、対策方法の検討と対策費用算定式1026を用いた費用対効果の検討を行って、それぞれの結果を出力装置12に出力するわけである。   If it is determined that the result of the simulation calculation is appropriate, in the same manner, in step S17, the advection diffusion equation is used based on these results, and for example, 100 years later, 300 years later, 500 years later. After that, the simulation 2 up to 1000 years later is carried out, the concentration profile of how heavy metals in the soil penetrate into the soil and the concentration of heavy metals in the groundwater are calculated and output to the output device 12. In addition, the risk assessment formula 1025 is used to evaluate the risk of groundwater contamination, the risk of groundwater contamination in the area when no countermeasures are taken, the risk of outflow of contaminated groundwater outside the site, the examination of countermeasures and the cost of countermeasures Cost effectiveness is examined using the calculation formula 1026 and each result is output to the output device 12.

以上が本発明の概略と地下水汚染発生リスクの推定方法を実施する装置の説明であるが、次に、図3乃至図6を参照し、図1のステップS13で対象地の土壌調査により得られたデータで作成した、地質分類、対象とする帯水層の地下水位、厚さ、周辺の地下水利用地点などの概念モデル(図3)、シミュレーションで用いたパラメータである水分移動に関する土壌水分特性曲線の一例のグラフ(図4)、盛土に対する重金属(この場合は砒素を例としている)の吸着特性(図5)、これらシミュレーションに用いるパラメータを一覧とした図6について説明する。   The above is the outline of the present invention and the explanation of the apparatus for carrying out the groundwater contamination risk estimation method. Next, referring to FIG. 3 to FIG. 6, it is obtained by the soil survey of the target site in step S13 of FIG. Soil water characteristic curve related to water movement, which is a parameter model used in simulation, and a conceptual model (Fig. 3) such as geological classification, groundwater level and thickness of the target aquifer, and surrounding groundwater use points. An example graph (FIG. 4), adsorption characteristics (FIG. 5) of heavy metal (in this case, arsenic is taken as an example) to the embankment, and FIG. 6 listing the parameters used in these simulations will be described.

まず、汚染された土地の概念モデルである図3は、前記図1のフロー図におけるステップS11で現地において実施した、表層土壌調査、ボーリング調査、地質調査、地下水調査、土壌分析などにより得られた対象地の汚染及び水文地質状況などのデータを基に、ステップS13で対象重金属の土壌溶出量と全含有量の深度方向の濃度分布、対象地の地質分類、対象とする帯水層の地下水位、厚さ、周辺の地下水利用地点などを概念モデルとして単純化したものである。なお、以下の説明では、重金属は砒素の場合を例に説明する。   First, FIG. 3, which is a conceptual model of contaminated land, was obtained by surface soil survey, boring survey, geological survey, groundwater survey, soil analysis, etc. carried out in step S11 in the flow diagram of FIG. Based on data such as pollution and hydrogeological conditions of the target area, in step S13, the soil elution amount and total content of the target heavy metal in the depth direction, the geological classification of the target area, and the groundwater level of the target aquifer , Thickness, surrounding groundwater use point, etc. are simplified as a conceptual model. In the following description, the case where the heavy metal is arsenic will be described as an example.

図中、縦軸は地表からの深さ(単位:cm)を示し、横軸は、図の上部に設けた目盛が重金属(砒素)の土壌溶出量(単位:mgl−1)、下部に設けた目盛が同じく砒素の全含有量(単位:mgkg−1)であり、ポイントAは砒素の最高濃度が確認された地点、ポイントBは対象地の平均的な汚染濃度分布を示した地点、右側の「サイトの概念モデル」と書かれた部分の図は、サイトの土壌と地下水位を示したものである。また、ポイントA、ポイントBにおいて□は砒素の全含有量、●は土壌溶出量を示している。 In the figure, the vertical axis shows the depth from the ground surface (unit: cm), and the horizontal axis shows the amount of soil elution of heavy metal (arsenic) in the upper part of the figure (unit: mgl -1 ) and the lower part. The scale is also the total content of arsenic (unit: mgkg -1 ), point A is the point where the highest concentration of arsenic was confirmed, point B is the point showing the average contamination concentration distribution of the target site, right side The figure of “Site conceptual model” shows the soil and groundwater level of the site. In points A and B, □ indicates the total content of arsenic, and ● indicates the amount of soil leaching.

この図3に示した地下水汚染発生リスク推定を行った土地は、この例えば1985年頃に造成されて、この図3に示したように、地表面から6m程度まで盛土の盛土層が存在し、その下層には粘土層が存在する。また地下水位は地表面から6m程度で確認され、対象地全域における表層土壌調査、およびボーリング調査により、土壌溶出量基準を超過する砒素が確認されたが、地下水中の砒素濃度は定量下限値以下(0.001mgl−1)である。 The land on which the groundwater contamination occurrence risk estimation shown in FIG. 3 was created, for example, around 1985, and as shown in FIG. 3, there is an embankment layer of embankment from the ground surface to about 6 m. There is a clay layer in the lower layer. The groundwater level was confirmed about 6m from the ground surface, and arsenic exceeding the soil elution standard was confirmed by surface soil survey and boring survey in the entire target area, but the arsenic concentration in the groundwater is below the lower limit of quantitation. (0.001 mgl −1 ).

前記したように砒素の最高濃度はポイントAで確認され、土壌溶出量で0.058mgl−1(土壌溶出量基準0.001mgl−1)、全含有量で70mgkg−1である。対象地の平均的な汚染濃度分布を示したポイントBは、土壌溶出量が0.02mgl−1、全含有量が26mgkg−1となっている。また、汚染により土壌中に浸透した全砒素量を、各地点の深度毎の全砒素含有量より算出した結果、ポイントAで約27mgkg−1、ポイントBで約6mgkg−1となった。なお、この概念モデルは、図2のブロック図における入力装置11で入力され、シミュレーション計算の際に使われる。 As described above, the maximum concentration of arsenic is confirmed at point A, and the soil elution amount is 0.058 mgl −1 (soil elution amount standard 0.001 mgl −1 ), and the total content is 70 mgkg −1 . Point B showing the average contamination concentration distribution of the target site has a soil elution amount of 0.02 mgl −1 and a total content of 26 mgkg −1 . Further, the total amount of arsenic which penetrate into the soil due to contamination, the results calculated from the total arsenic content of each depth at each point, about 27Mgkg -1 at point A, was about 6Mgkg -1 at point B. Note that this conceptual model is input by the input device 11 in the block diagram of FIG. 2 and used in the simulation calculation.

図4は、地中の水分移動に関する土壌水分特性曲線の一例である。これは図1のフロー図におけるステップS14において作成したもので、サイトを構成する盛土について土壌水分特性を求めるための室内実験をおこない、図4に●で示した値を得た。この図4において、横軸は含水率、縦軸は圧力水頭の対数値(cmHO)である。この図4に●で示したデータを土壌水分特性曲線の勾配を求める場合に一般的に使われている、van Genuchtenの式(図2のブロック図における1022で示した式)を用いて図4に破線で示したように補間し、同定して図6に土壌水分特性曲線として示したようなパラメータを得た。ここで得た結果は、図2のブロック図の1032で示した土壌水分特性曲線記憶装置に記憶される。 FIG. 4 is an example of a soil moisture characteristic curve relating to moisture movement in the ground. This was created in step S14 in the flow chart of FIG. 1, and a laboratory experiment was performed to determine soil moisture characteristics for the embankment constituting the site, and the values indicated by ● in FIG. 4 were obtained. In FIG. 4, the horizontal axis represents the moisture content, and the vertical axis represents the logarithmic value (cmH 2 O) of the pressure head. FIG. 4 is obtained by using van Genuchten's formula (the formula shown by 1022 in the block diagram of FIG. 2), which is generally used to obtain the slope of the soil moisture characteristic curve from the data indicated by ● in FIG. Were interpolated and identified as indicated by a broken line to obtain parameters as shown in FIG. 6 as a soil moisture characteristic curve. The result obtained here is stored in the soil moisture characteristic curve storage device indicated by 1032 in the block diagram of FIG.

盛土に対する砒素の吸着特性は、以下のいずれかの方法で求める。一つは、現地の土壌の全砒素含有量、および固液比1対10で6時間の振とうによる蒸留水抽出試験で土壌溶液中の砒素濃度を分析する方法である。もう一つは、対象土質中の対象砒素の全含有量(Astotal(before))、溶出量(CO)、pH、を測定するもので、土壌そのもののpHは、乾土1に対して2.5倍量の蒸留水を加え、振とうして1時間以上放置し、測定前に軽く掻き混ぜて縣濁状態にした後、pHメータの電極を付け、30秒以上経過してpHが安定になった時点で値を読み取っておこなう。   The arsenic adsorption characteristics on the embankment are obtained by one of the following methods. One is a method of analyzing the total arsenic content of the local soil and the arsenic concentration in the soil solution in a distilled water extraction test by shaking for 6 hours at a solid-liquid ratio of 1:10. The other is to measure the total content (Astotal (before)), elution amount (CO), and pH of the target arsenic in the target soil. Add 5 times the amount of distilled water, shake and let stand for more than 1 hour, mix gently before measurement to make it suspended, attach a pH meter electrode, and stabilize pH after 30 seconds or more. At that point, read the value.

砒素を添加した溶液の濃度は、基準値、基準の10倍、100倍、1000倍の4濃度の溶液を作成する。これは、風乾土壌20g(Wsoil)、濃度調整溶液200ml(Vwater)を用意し、ビーカー等で密封して振とう機で24時間混合(振とう回数:常温、常圧で毎分200回、振等幅4−5cm)し、振とう終了後、遠心分離して0.45μmのメンブランフィルターで溶液を濾過し、平衡溶液内の濃度(mg/l)(As solute)、pH、ORPを測定した。そして、
Asadsorb:乾土1g当りの砒素吸着量(mg g−1
Astotal:乾土1g当りの全砒素量(mg g−1
Wsoil :分析に使用した乾燥土壌重量(g)
Assolute:蒸留水抽出試験における土壌溶液中の砒素濃度(mg cm−3
vwater :蒸留水抽出試験に用いた水の体積(cm
Astotal(before):試験前の乾土1g当りの全砒素量(mg g−1
としたときに、図2に1023で示した下記(1)式により土壌中の砒素吸着量を、(2)式により試験前の土壌中の全砒素量を算出し、(1)式により算出した土壌中の砒素吸着量を図5に●で示した値を得た。この図5において、横軸は土壌への砒素の吸着量(mg/g)、縦軸は土壌溶液中の砒素濃度(mg/cm)である。

Figure 2010064002
The concentration of the solution to which arsenic is added is a reference value, and a solution having four concentrations of 10 times, 100 times, and 1000 times the reference is prepared. Prepare 20g (Wsoil) of air-dried soil and 200ml (Vwater) of concentration adjustment solution, seal it in a beaker etc. and mix for 24 hours with a shaker (number of shaking: normal temperature, normal pressure, 200 times per minute) (Equal width 4-5 cm), and after completion of shaking, the solution was centrifuged and the solution was filtered with a 0.45 μm membrane filter, and the concentration (mg / l) (As solute), pH, and ORP in the equilibrium solution were measured. . And
As adsorb : Arsenic adsorption amount per 1g of dry soil (mg g -1 )
As total : Total amount of arsenic per 1 g of dry soil (mg g -1 )
W soil : Dry soil weight (g) used for analysis
As solute : Arsenic concentration in soil solution in distilled water extraction test (mg cm −3 )
v water : Volume of water used for distilled water extraction test (cm 3 )
As total (before): Total amount of arsenic per gram of dry soil before testing (mg g −1 )
Then, the amount of arsenic adsorption in the soil is calculated by the following formula (1) shown by 1023 in FIG. 2, the total amount of arsenic in the soil before the test is calculated by the formula (2), and calculated by the formula (1). The arsenic adsorption amount in the soil thus obtained was obtained as indicated by ● in FIG. In FIG. 5, the horizontal axis represents the amount of arsenic adsorbed to the soil (mg / g), and the vertical axis represents the arsenic concentration (mg / cm 3 ) in the soil solution.
Figure 2010064002

そして、これらのデータを図2に1024で示したFreundlich型の吸着等温式によって補間し、図5に実線で示した関係を得た。同定されたパラメータを図6に示した。なお、この算出結果は図2のブロック図における吸着特性記憶装置1035に記憶され、上記式(1)、(2)は数式プログラム記憶装置102の土壌への重金属の吸着量算出式1023に記憶されている。   These data were interpolated by the Freundlich type adsorption isotherm shown by 1024 in FIG. 2 to obtain the relationship shown by the solid line in FIG. The identified parameters are shown in FIG. The calculation result is stored in the adsorption characteristic storage device 1035 in the block diagram of FIG. 2, and the above formulas (1) and (2) are stored in the calculation formula 1023 of the heavy metal adsorption amount to the soil in the mathematical formula program storage device 102. ing.

図6に示したそれ以外のパラメータは、例えば飽和透水係数は飽和透水試験により求めた。その結果、盛土の飽和透水係数は36cm day−1(4×10−4cm s−1)であった。また、盛土の乾燥密度としては実測値を、砒素の分子拡散係数は文献値より、および分散長は、シミュレーション距離の1/10として60cmとして示した。また、降雨量は1986年〜2006年までの期間については、対象地近傍のアメダスより日単位のデータを得た。2007年以降のシミュレーションには、1986年から2006年までの降雨データを反復して使用した。 For other parameters shown in FIG. 6, for example, the saturated permeability coefficient was obtained by a saturated permeability test. As a result, the saturated hydraulic conductivity of the embankment was 36 cm day −1 (4 × 10 −4 cm s −1 ). Moreover, the measured value was shown as the dry density of the embankment, the molecular diffusion coefficient of arsenic was shown from the literature value, and the dispersion length was shown as 60 cm as 1/10 of the simulation distance. In addition, for the period from 1986 to 2006, rainfall data was obtained daily from AMeDAS near the target site. For the simulations after 2007, rainfall data from 1986 to 2006 was used repeatedly.

また、地下水中の砒素濃度は、飽和帯(地表面から4m〜6m)の中心の深度(地表面から5m)の土壌溶液中の砒素濃度とした。実際には飽和帯では横方向の地下水移動があり、上流側から非汚染地下水が流入するため、地下水中の濃度は予測値よりも低濃度となると想定されるが、ここでは安全側を見て当該濃度に設定した。   The arsenic concentration in the groundwater was the arsenic concentration in the soil solution at the depth (5 m from the ground surface) in the center of the saturation zone (4 m to 6 m from the ground surface). Actually, there is lateral groundwater movement in the saturation zone, and uncontaminated groundwater flows from the upstream side, so it is assumed that the concentration in the groundwater will be lower than the predicted value. This concentration was set.

次に、図3に示した概念モデルの土地における、汚染開始から20年経過した状況(現況)における砒素の含有量のシミュレーションによる計算値と実測値の結果を示したグラフ(図7)、同じく汚染発生から100年後、300年後、500年後、1000年後のシミュレーション2の結果、算出された土壌溶液中の砒素濃度の予測値を示したグラフ(図8)、1000年後までの予測された地下水中の砒素濃度を示したグラフ(図9)などを用いて本発明をさらに詳細に説明する。   Next, in the land of the conceptual model shown in FIG. 3, a graph (FIG. 7) showing the calculated value and the result of actual measurement by simulation of the arsenic content in the situation (current state) after 20 years from the start of pollution. As a result of the simulation 2 after 100 years, 300 years, 500 years, and 1000 years after the occurrence of contamination, a graph (FIG. 8) showing the predicted value of the calculated arsenic concentration in the soil solution. The present invention will be described in more detail using a graph (FIG. 9) showing the predicted arsenic concentration in groundwater.

図3に示した土地における地下水汚染発生リスク推定シミュレーションの領域は、不飽和・飽和地盤とした地表面から6mまでの範囲を対象とした。水移動シミュレーションの上端境界条件には降雨を与え、裸地表面からの蒸発散は小さい、また地下水汚染に対して安全側の評価とし、ここでは無視した。下端境界条件は、一定水頭を200cm(地表面から4mに地下水面)に設定した。物質移動シミュレーションでは降雨中には砒素を含まないとし、上端境界を濃度フラックス条件、下端境界を濃度勾配ゼロ条件とした。また砒素は表層付近から付加されたものとし、ポイントAでは20mgkg−1、ポイントBでは8mgkg−1を初期条件として、表層10cmに現在土層に存在する全砒素が含まれる初期条件とした。 The area of the groundwater contamination occurrence risk estimation simulation in the land shown in FIG. 3 covers the range from the ground surface to 6 m from the unsaturated / saturated ground. Rain was given to the upper boundary condition of the water movement simulation, the evapotranspiration from the bare ground surface was small, and the evaluation was made on the safe side against groundwater contamination, and was ignored here. The lower boundary condition was set such that the constant water head was 200 cm (ground water surface 4 m from the ground surface). In the mass transfer simulation, it was assumed that arsenic was not included in the rain, the upper boundary was the concentration flux condition, and the lower boundary was the concentration gradient zero condition. Arsenic was added from the vicinity of the surface layer. The initial condition was 20 mgkg −1 for point A and 8 mgkg −1 for point B, and the initial condition included all arsenic present in the soil layer in the surface layer 10 cm.

地下水汚染発生リスク推定シミュレーションの計算には、移流拡散方程式(有限要素数値解析プログラム)を用いた。このプログラムは図2のブロック図における1021に記憶されている。前記図1で説明したフロー図におけるステップS15の、現況の再現シミュレーション1の結果、汚染開始から20年経過した状況(現況)における砒素の含有量の、計算値と実測値の結果が図7である。この図7において、縦軸は地表からの深さ(単位:cm)、横軸は全含有量(単位:mgkg−1)であり、●は実測値、実線は計算値である。土壌中の砒素濃度のピークは、ポイントA、ポイントBともに地表面から25cm付近で観測され、よく再現されている。また、最高濃度は実測値と比較して計算値がわずかに小さかった。 The advection diffusion equation (finite element numerical analysis program) was used for the calculation of the groundwater contamination risk estimation simulation. This program is stored in 1021 in the block diagram of FIG. FIG. 7 shows the result of the calculated value and the actual measurement value of the arsenic content in the situation (current state) after 20 years from the start of contamination, as a result of the current state simulation 1 in step S15 in the flow chart described in FIG. is there. In FIG. 7, the vertical axis represents the depth from the ground surface (unit: cm), the horizontal axis represents the total content (unit: mgkg −1 ), ● represents the actually measured value, and the solid line represents the calculated value. The peak of arsenic concentration in the soil is observed around 25 cm from the ground surface at both point A and point B, and is well reproduced. Further, the calculated value of the maximum concentration was slightly smaller than the actual measurement value.

前記図1のフロー図におけるステップS17の、汚染発生から例えば100年後、300年後、500年後、1000年後のシミュレーション2も、移流拡散方程式(有限要素数値解析プログラム)を用い、算出された土壌溶液中の砒素濃度の予測値が図8である。この図8において、縦軸は地表からの深さ(単位:cm)、横軸は全含有量(単位:mgkg−1)であり、100年後、300年後、500年後、1000年後の含有量をそれぞれ文字で示してある。いずれの地点も、飽和帯(地表面から4m〜6m)において地下水環境基準を超過する濃度の砒素は検出されなかった。 For example, simulation 2 after 100 years, 300 years, 500 years, and 1000 years after the occurrence of contamination in step S17 in the flowchart of FIG. 1 is also calculated using the advection diffusion equation (finite element numerical analysis program). FIG. 8 shows the predicted value of the arsenic concentration in the soil solution. In FIG. 8, the vertical axis represents the depth from the ground surface (unit: cm), and the horizontal axis represents the total content (unit: mgkg −1 ), after 100 years, 300 years, 500 years, and 1000 years later. The content of each is indicated by letters. At any point, arsenic at a concentration exceeding the groundwater environmental standard was not detected in the saturation zone (4 to 6 m from the ground surface).

また、ポイントA、ポイントBともにピーク濃度の深度が深い方に移動し、500年後で地表面から170cm、1000年後で地表面から220cm付近にピークが確認された。また、時間の経過と共にピーク濃度が減少しており、ポイントBでは500年以降は、土壌溶出量基準や地下水環境基準である0.01mg−1以下である。一方、ポイントAではピーク濃度は減少しているものの、1000年後においても0.01mg−1を超過する濃度が確認された。 Moreover, both the point A and the point B moved to the deeper peak concentration depth, and a peak was confirmed in the vicinity of 170 cm from the ground surface after 500 years and 220 cm from the ground surface after 1000 years. In addition, the peak concentration decreases with the passage of time, and at point B, after 500 years, it is 0.01 mg −1 or less, which is the soil elution amount standard and the groundwater environment standard. On the other hand, at point A, although the peak concentration decreased, a concentration exceeding 0.01 mg −1 was confirmed even after 1000 years.

1000年後までの予測された地下水中の砒素濃度を図9に示す。この図9において横軸は年、縦軸は地下水中の砒素濃度であり、0.01mgl−1の横線は地下水環境基準、0.001mgl−1の横線は定量下限値を示す。いずれの地点でも700年後までは濃度の大きな変化はない。ポイントAでは700年後に、ポイントBでは950年後に濃度が上昇し始める。しかしながら、1000年後の段階でも地下水環境基準(0.01mgl−1)や定量下限値(0.001mgl−1)に達しなかった。 The predicted arsenic concentration in groundwater up to 1000 years later is shown in FIG. In FIG. 9, the horizontal axis represents the year, the vertical axis represents the arsenic concentration in the groundwater, the 0.01 mgl −1 horizontal line represents the groundwater environmental standard, and the 0.001 mgl −1 horizontal line represents the lower limit of quantification. There is no significant change in concentration at any point until 700 years later. At point A, the concentration begins to increase after 700 years and at point B after 950 years. However, even after 1000 years, the groundwater environmental standard (0.01 mgl −1 ) and the lower limit of quantification (0.001 mgl −1 ) were not reached.

このように、当該地における土壌溶出量基準超過土壌を現状のまま残置しても、1000年後までは地下水汚染が発生する可能性は低いことが確認された。ただ、最高濃度が確認されたポイントAでは、1000年後においても土壌溶液中の砒素濃度の最高値が0.01mgl−1を超えているため(図8参照)、1000年後以降に地下水汚染が発生するリスクは残存していると判断される。一方、ポイントBでは500年後以降、土壌溶液中の砒素濃度の最高値が0.01mgl−1を下回っていることから、対象地において地下水汚染を発生させるリスクは極めて低いと考えられる。 In this way, it was confirmed that even if the soil leaching amount exceeding the soil elution standard was left as it is, the possibility of groundwater contamination is low until 1000 years later. However, at point A where the maximum concentration was confirmed, the maximum value of arsenic concentration in the soil solution exceeded 0.01 mgl −1 even after 1000 years (see FIG. 8). It is judged that the risk of occurrence of this remains. On the other hand, since the maximum value of the arsenic concentration in the soil solution is lower than 0.01 mgl −1 after 500 years at point B, the risk of causing groundwater contamination in the target site is considered to be extremely low.

もちろん、シミュレーションは不確実性を有するため、汚染土壌を残置する状態で管理を続ける場合は、定期的な地下水のモニタリングを実施し、地下水中の砒素濃度を確認することが必要と考えられる。   Of course, since simulation has uncertainty, it is considered necessary to periodically monitor groundwater and check the arsenic concentration in the groundwater when continuing management with contaminated soil remaining.

最後に図1のフロー図におけるステップS18、19、20の対策不実施による地下水汚染発生リスク評価と敷地外への汚染地下水流出リスク評価、及びリスク評価に基づく対策方法の検討と費用対効果の検討、であるが、まず地下水汚染発生リスクは、
RiskGW,year:対象重金属の地下水汚染リスク(添字yearはリスク評価の対象期間)
CGWcal :計算された地下水中の対象物質の濃度(mgl−1、添字maxは最大値)
CGwcriteria:対象物質の地下水環境基準(mgl−1
としたとき、地下水環境基準に対する対象となる期間に算出された、地下水中の汚染物質濃度の最大値の比で算定されるとして下記(3)式で計算した。なお、この(3)式は、図2に示したブロック図の1025に記憶されている。

Figure 2010064002
Finally, the risk assessment of groundwater contamination due to the failure to implement steps S18, 19, and 20 in the flow chart of FIG. 1, the risk assessment of the outflow of contaminated groundwater, the examination of countermeasure methods based on the risk assessment, and the cost effectiveness First, the risk of groundwater contamination is
Risk GW, year : Groundwater contamination risk of the target heavy metal (subscript year is the target period for risk assessment)
C GWcal : Calculated concentration of the target substance in groundwater (mgl −1 , subscript max is the maximum value)
C Gwcriteria : Groundwater environmental standards for target substances (mgl- 1 )
The following formula (3) is used, assuming that it is calculated by the ratio of the maximum concentration of pollutant concentration in the groundwater, which is calculated during the target period against the groundwater environmental standards. This equation (3) is stored in 1025 of the block diagram shown in FIG.
Figure 2010064002

このリスク評価の結果に基づき、まず(3)式による算出結果が大きい場合、対象期間において計算値が地下水環境基準を超過するため、地下水汚染の発生の可能性は高いと判断して積極的な対策の必要性がある。算出結果が地下水環境基準を超過しないものの、土壌の不均一性の観点から地下水汚染が発生する可能性がある場合も積極的な対策を取ることが望ましい。また、算出結果が小さい場合は地下水汚染が発生する可能性は低いから、積極的な対策は取らずにモニタリングによる管理とし、モニクリング頻度は算出結果の値によって変化させるようにする。そしてそれぞれのケースにおける、対策の費用対効果を図2の1026に記憶されている対策費用算定式で算出し、結果を検討して終了する。   Based on the results of this risk assessment, if the calculation result by equation (3) is large, the calculated value will exceed groundwater environmental standards in the target period. Therefore, it is determined that the possibility of groundwater contamination is high. There is a need for countermeasures. Although the calculation results do not exceed the groundwater environmental standards, it is desirable to take positive measures even when there is a possibility of groundwater contamination from the viewpoint of soil heterogeneity. Also, if the calculation result is small, the possibility of groundwater contamination is low. Therefore, monitoring should be performed without taking aggressive measures, and the monicing frequency should be changed according to the value of the calculation result. Then, the cost-effectiveness of the countermeasure in each case is calculated by the countermeasure cost calculation formula stored in 1026 in FIG.

このようにして土壌調査により得られた汚染状況、及び水文地質状況に基づき、地中における水分移動と物質(重金属)移動のパラメータを収集し、地下水汚染発生リスクを推定することで、従来は困難であった重金属による地下水の汚染リスクを正確に推定することができる。また、最初に汚染発生時から現在までの期間の重金属濃度プロファイルを求め、それが妥当なものか否かを検証してから将来の汚染リスクを算出することで、より、確度の高い地下水汚染発生リスクの推定が可能となる。   Based on the contamination status and hydrogeological status obtained from soil surveys in this way, it is difficult to collect the parameters of water movement and material (heavy metal) movement in the ground and estimate the risk of groundwater contamination. It is possible to accurately estimate the risk of contamination of groundwater by heavy metals. In addition, by obtaining a heavy metal concentration profile for the period from the time of the occurrence of contamination to the present, verifying whether it is appropriate, and calculating the future contamination risk, a more accurate occurrence of groundwater contamination will occur. Risk estimation is possible.

本発明によれば、重金属による地下水の汚染リスクを正確に推定することができるから、必要な場合だけ対策を実施することができ、それによって高額な対策費用を掛けずに土地を有効利用することができる。   According to the present invention, it is possible to accurately estimate the risk of groundwater contamination by heavy metals, so it is possible to implement countermeasures only when necessary, thereby effectively utilizing land without incurring expensive countermeasure costs. Can do.

本発明になる地下水汚染発生リスクの推定方法の概略フロー図である。It is a schematic flowchart of the estimation method of the groundwater contamination generation | occurrence | production risk which becomes this invention. 本発明になる地下水汚染発生リスクの推定方法を実施する装置の概略ブロック図である。It is a schematic block diagram of the apparatus which implements the estimation method of the groundwater contamination generation | occurrence | production risk which becomes this invention. 本発明になる地下水汚染発生リスクの推定方法の実際例を適用する土地の、地質状況を模式的に示した図である。It is the figure which showed typically the geological condition of the land to which the actual example of the estimation method of the groundwater contamination occurrence risk which becomes this invention is applied. 水分移動に関する土壌水分特性曲線の一例である。It is an example of the soil moisture characteristic curve regarding moisture movement. 盛土に対する砒素の吸着特性である。It is the adsorption characteristic of arsenic to the embankment. シミュレーションに用いるパラメータの例である。It is an example of the parameter used for simulation. 汚染開始から20年経過した状況(現況)における砒素の含有量の、計算値と実測値の結果を示したグラフである。It is the graph which showed the result of the calculated value and the actual value of the content of arsenic in the situation (present condition) after 20 years from the start of contamination. シミュレーション2により、汚染発生から100年後、300年後、500年後、1000年後の土壌中の砒素濃度の予測値を示したグラフである。It is the graph which showed the predicted value of the arsenic density | concentration in the soil 100 years, 300 years later, 500 years later, and 1000 years after pollution generation by the simulation 2. 1000年後までの予測された地下水中の砒素濃度を示したグラフである。It is the graph which showed the arsenic density | concentration in the groundwater estimated to 1000 years later.

符号の説明Explanation of symbols

10 地下水汚染発生リスク推定装置
101 制御装置
1011 CPU
1012 演算装置
102 数式プログラム記憶装置
1021 移流拡散方程式を解く有限要素数値解析プログラム
1022 Van Genuchtenの式
1023 土壌への重金属の吸着量算出式
1024 Freundlich型の吸着等温式
1025 リスク評価計算式
1026 対策費用算定式
103 記憶装置
1031 演算結果記憶装置
1032 土壌水分特性曲線記憶装置
1033 飽和透水係数記憶装置
1034 乾燥密度記憶装置
1035 吸着特性記憶装置
11 入力装置
12 出力装置
10 Groundwater contamination risk estimation device 101 Control device 1011 CPU
1012 Arithmetic Unit 102 Formula Program Storage Unit 1021 Finite Element Numerical Analysis Program 1022 for Solving the Advection Diffusion Equation 1022 Van Genuchten's Formula 1023 Heavy Amount Adsorption Amount Formula 1024 Freundlich Type Adsorption Isotherm 1025 Risk Evaluation Calculation Formula 1026 Countermeasure Cost Calculation Formula 103 Storage device 1031 Calculation result storage device 1032 Soil moisture characteristic curve storage device 1033 Saturated hydraulic conductivity storage device 1034 Dry density storage device 1035 Adsorption characteristic storage device 11 Input device 12 Output device

Claims (4)

重金属で汚染された土地におけるこれらの汚染に起因する将来の地下水汚染発生リスクの推定方法であって、
重金属で汚染された土地における土壌調査で得られた土壌溶出量基準超過地点において、汚染状況、及び水文地質状況に基づき対象地の概念モデルを作成すると共に、土壌水分特性曲線、飽和透水係数、土粒子密度、乾燥密度、分子拡散係数、分散長、吸着特性を含む水分移動と物質(重金属)移動のパラメータを算出または取得し、
前記概念モデルと算出または取得したパラメータとにより移流拡散方程式を用い、予測される汚染発生時から現在までの期間の地中における重金属濃度分布状況を算出して前記土壌調査により得られた汚染状況と比較し、両者の差が予め定めた閾値以下の状態で、前記概念モデルと算出または取得したパラメータ、及び前記移流拡散方程式とで将来の重金属濃度分布状況を算出し、重金属で汚染された土地におけるこれらの汚染に起因する将来の地下水汚染発生リスクを推定することを特徴とする地下水汚染発生リスクの推定方法。
A method for estimating the risk of future groundwater contamination due to these pollutions in heavy metal contaminated land,
A conceptual model of the target site is created based on the pollution status and hydrogeological status at the point where the soil elution amount exceeds the soil elution standard exceeded in the soil contaminated with heavy metals, and the soil moisture characteristic curve, saturation hydraulic conductivity, soil Calculate or obtain parameters for moisture and mass (heavy metal) migration, including particle density, dry density, molecular diffusion coefficient, dispersion length, adsorption properties,
Using the advection diffusion equation with the conceptual model and the calculated or acquired parameters, calculating the heavy metal concentration distribution status in the ground during the period from the predicted occurrence of contamination to the present, and the contamination status obtained by the soil survey In comparison, in the state where the difference between the two is below a predetermined threshold value, the future heavy metal concentration distribution situation is calculated with the conceptual model and the parameter calculated or obtained, and the advection diffusion equation, in the land contaminated with heavy metal A method for estimating the risk of occurrence of groundwater contamination, characterized by estimating the risk of future groundwater contamination caused by these pollutions.
前記土壌調査によって得られた土壌の粒径分布、有機物含有量により、予めデータベースに記憶した前記土壌水分特性曲線、飽和透水係数、土粒子密度、乾燥密度、吸着特性を選択して取得し、対応するデータがない場合は室内実験によりパラメータを算出することを特徴とする請求項1に記載した地下水汚染発生リスクの推定方法。   Select and obtain the soil moisture characteristic curve, saturated hydraulic conductivity, soil particle density, dry density, adsorption characteristics stored in advance in the database based on the soil particle size distribution and organic matter content obtained by the soil survey The method for estimating the risk of occurrence of groundwater contamination according to claim 1, wherein, when there is no data to perform, parameters are calculated by an indoor experiment. 前記重金属の土壌への吸着特性の室内実験による算出は、
Asadsorbを乾土1g当りの重金属吸着量(mg g−1
Astotalを乾土1g当りの全重金属量(mg g−1
Wsoil を分析に使用した乾燥土壌重量(g)
Assoluteを蒸留水抽出試験における土壌溶液中の重金属濃度(mg cm−3
vwater を蒸留水抽出試験に用いた水の体積(cm
Astotal(before)を室内実験前の乾土1g当りの全重金属量(mg g−1
としたとき、下記(1)式により土壌中の重金属吸着量を、(2)式により試験前の土壌中の全重金属量を算出することを特徴とする請求項1または2に記載した地下水汚染発生リスクの推定方法。
Figure 2010064002
Calculation of the adsorption characteristics of heavy metals on soil by laboratory experiments
As adsorb heavy metal adsorption per gram of dry soil (mg g -1 )
As total is the amount of total heavy metals per gram of dry soil (mg g -1 )
Dry soil weight (g) using W soil for analysis
As solute concentration of heavy metals in soil solution in distilled water extraction test (mg cm −3 )
v the volume of water used in distilled water extraction test water (cm 3)
As total (before) is the total amount of heavy metals per gram of dry soil before the laboratory experiment (mg g -1 )
The amount of heavy metal adsorption in the soil is calculated by the following equation (1), and the total amount of heavy metal in the soil before the test is calculated by the equation (2). A risk estimation method.
Figure 2010064002
前記地下水汚染発生リスクの推定は、
RiskGW,yearを対象期間中(year)、対象重金属の地下水汚染リスク(添字yearはリスク評価の対象期間)
CGWcal,yearを対象期間中(year)、計算された地下水中の対象物質の最高濃度(mgl−1、添字maxは最大値)
CGwcriteriaを対象物質の地下水環境基準(mgl−1
としたとき、地下水環境基準に対する対象となる期間に算出された、地下水中の汚染物質濃度の最大値の比を下記(3)式で算出することを特徴とする請求項1乃至3のいずれかに記載した地下水汚染発生リスクの推定方法。
Figure 2010064002
The estimation of the groundwater contamination risk is as follows:
Risk GW, year is the target period (year), groundwater contamination risk of the target heavy metal (subscript year is the target period for risk assessment)
C GWcal, year is the target period (year), calculated maximum concentration of the target substance in groundwater (mgl −1 , subscript max is the maximum value)
C Gwcriteria is the groundwater environmental standard for target substances (mgl -1 )
The ratio of the maximum value of the pollutant concentration in the groundwater calculated during the target period with respect to the groundwater environmental standard is calculated by the following equation (3). Method for estimating the risk of groundwater contamination described in 1.
Figure 2010064002
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Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013174086A (en) * 2012-02-24 2013-09-05 Ohbayashi Corp Method for constructing soil cement wall, and soil cement wall
JP2015141122A (en) * 2014-01-29 2015-08-03 株式会社奥村組 Advective diffusion analyzing method for pollutants
CN107238649A (en) * 2016-04-10 2017-10-10 深圳多元拓展环保科技有限公司 Farmland soil heavy metals in situ detection and chelating trapping controlling device and its application
CN108982756A (en) * 2018-04-26 2018-12-11 贵州省烟草公司遵义市公司 A kind of crop heavy metal pollution prediction method and device
CN109459350A (en) * 2018-12-27 2019-03-12 桂林理工大学 It is a kind of for simulating the model test apparatus of heavy metal ion diffusion mobility in the soil body
CN110991795A (en) * 2019-10-29 2020-04-10 武汉科技大学 Construction method for contaminated site annual risk assessment system
CN112988945A (en) * 2021-04-25 2021-06-18 成都同飞科技有限责任公司 Prediction method and prediction system for river suspended pollutants
CN113076637A (en) * 2021-03-29 2021-07-06 湖南汽车工程职业学院 Heavy metal pollution analysis system and computer readable storage medium
CN113820466A (en) * 2021-10-09 2021-12-21 生态环境部南京环境科学研究所 Post-remediation polluted site assessment method based on engineering safety assessment
CN114720647A (en) * 2020-12-22 2022-07-08 中国石油化工股份有限公司 Comprehensive early warning method and system for groundwater pollution
CN115327061A (en) * 2022-08-15 2022-11-11 山东清锦环保科技有限公司 Water heavy metal detection method, device, equipment and storage medium
CN115510977A (en) * 2022-09-28 2022-12-23 吉林建筑大学 Geological statistical pattern recognition method based on Bayes ensemble learning machine
CN115828508A (en) * 2022-10-25 2023-03-21 吉林大学 Underground water environmental assessment automatic prediction method based on GIS platform
CN116151488A (en) * 2023-04-19 2023-05-23 中科三清科技有限公司 Pollution data analysis method, system and equipment
CN116611274A (en) * 2023-07-21 2023-08-18 中南大学 Visual numerical simulation method for groundwater pollution migration
CN116679033A (en) * 2023-06-07 2023-09-01 生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所) Method and system for judging arsenic environmental risk of soil of industrial contaminated site
CN116721766A (en) * 2023-06-08 2023-09-08 生态环境部南京环境科学研究所 Human health risk assessment method for heavy metal contaminated soil
CN116818607A (en) * 2023-05-15 2023-09-29 广西南环检测科技有限公司 Method for predicting and evaluating karst landform pollutant migration
JP7423334B2 (en) 2020-02-03 2024-01-29 株式会社竹中工務店 Soil remediation analysis method

Cited By (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013174086A (en) * 2012-02-24 2013-09-05 Ohbayashi Corp Method for constructing soil cement wall, and soil cement wall
JP2015141122A (en) * 2014-01-29 2015-08-03 株式会社奥村組 Advective diffusion analyzing method for pollutants
CN107238649A (en) * 2016-04-10 2017-10-10 深圳多元拓展环保科技有限公司 Farmland soil heavy metals in situ detection and chelating trapping controlling device and its application
CN108982756A (en) * 2018-04-26 2018-12-11 贵州省烟草公司遵义市公司 A kind of crop heavy metal pollution prediction method and device
CN109459350A (en) * 2018-12-27 2019-03-12 桂林理工大学 It is a kind of for simulating the model test apparatus of heavy metal ion diffusion mobility in the soil body
CN110991795A (en) * 2019-10-29 2020-04-10 武汉科技大学 Construction method for contaminated site annual risk assessment system
CN110991795B (en) * 2019-10-29 2023-05-05 武汉科技大学 Construction method for annual risk assessment system of contaminated site
JP7423334B2 (en) 2020-02-03 2024-01-29 株式会社竹中工務店 Soil remediation analysis method
CN114720647A (en) * 2020-12-22 2022-07-08 中国石油化工股份有限公司 Comprehensive early warning method and system for groundwater pollution
CN113076637B (en) * 2021-03-29 2022-08-12 湖南汽车工程职业学院 Heavy metal pollution analysis system and computer readable storage medium
CN113076637A (en) * 2021-03-29 2021-07-06 湖南汽车工程职业学院 Heavy metal pollution analysis system and computer readable storage medium
CN112988945A (en) * 2021-04-25 2021-06-18 成都同飞科技有限责任公司 Prediction method and prediction system for river suspended pollutants
CN113820466A (en) * 2021-10-09 2021-12-21 生态环境部南京环境科学研究所 Post-remediation polluted site assessment method based on engineering safety assessment
CN115327061B (en) * 2022-08-15 2023-08-22 山东清锦环保科技有限公司 Water quality heavy metal detection method, device, equipment and storage medium
CN115327061A (en) * 2022-08-15 2022-11-11 山东清锦环保科技有限公司 Water heavy metal detection method, device, equipment and storage medium
CN115510977A (en) * 2022-09-28 2022-12-23 吉林建筑大学 Geological statistical pattern recognition method based on Bayes ensemble learning machine
CN115828508A (en) * 2022-10-25 2023-03-21 吉林大学 Underground water environmental assessment automatic prediction method based on GIS platform
CN116151488A (en) * 2023-04-19 2023-05-23 中科三清科技有限公司 Pollution data analysis method, system and equipment
CN116818607A (en) * 2023-05-15 2023-09-29 广西南环检测科技有限公司 Method for predicting and evaluating karst landform pollutant migration
CN116679033A (en) * 2023-06-07 2023-09-01 生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所) Method and system for judging arsenic environmental risk of soil of industrial contaminated site
CN116679033B (en) * 2023-06-07 2024-01-23 生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所) Method and system for judging arsenic environmental risk of soil of industrial contaminated site
CN116721766A (en) * 2023-06-08 2023-09-08 生态环境部南京环境科学研究所 Human health risk assessment method for heavy metal contaminated soil
CN116721766B (en) * 2023-06-08 2024-03-22 生态环境部南京环境科学研究所 Human health risk assessment method for heavy metal contaminated soil
CN116611274A (en) * 2023-07-21 2023-08-18 中南大学 Visual numerical simulation method for groundwater pollution migration
CN116611274B (en) * 2023-07-21 2023-09-29 中南大学 Visual numerical simulation method for groundwater pollution migration

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