基于贝叶斯混合模型的海咸水入侵判定方法

技术领域

本发明涉及地下水环境评估管理技术领域，具体而言，涉及基于贝叶斯混合模型的海咸水入侵判定方法。

背景技术

滨海地区是全球经济发展的中心区域之一，因其丰富的自然资源、便利的海洋运输与迅速增长的贸易机会不断吸引着外来人口与产业的聚集。随着工农业的快速发展与人口的迅速增长，淡水资源的消耗量不断增加，以至于地下水成为了满足区域用水需求的重要来源，而地下水的过度开采导致了地下水位降落漏斗的形成，从而在滨海地区引发海水或古咸水入侵现象，对滨海地下水环境及区域的可持续发展造成了恶劣的影响。

目前海水入侵和古咸水入侵的影响因素与发生机制已经得到了充分的研究，这意味着我们可以采取详细具体的措施来防治海水或古咸水入侵过程。然而海水入侵与古咸水入侵在发生机制、入侵途径与环境影响力等方面存在很大差异，为了能够针对性地制定科学经济的防治措施，需要提前准确判定区域地下水入侵的具体形式，这表现出海咸水入侵判定模型及方法研究的重要性。

目前关于海咸水入侵的判定模型及方法主要是基于两端元水化学指标建立的半定量方法，而海水入侵或古咸水入侵过程中多水体混合和不同混合程度的共同影响使得基于两端元水化学指标建立的半定量方法无法准确地判定区域地下水入侵的具体类型与入侵比例，为此，如何综合考虑区域海咸水入侵的各种影响因素，并构建多因素耦合的海咸水入侵定量判定模型与方法是目前滨海地下水环境评价与管理领域面临的一项主要问题。

发明内容

本发明的目的是提供基于贝叶斯混合模型的海咸水入侵判定方法。

为了解决上述技术问题，本发明提供了基于贝叶斯混合模型的海咸水入侵判定方法，其特征在于，包括：

获取滨海研究区域的地质背景资料；

根据研究区地质背景资料确定地下水潜在的入侵端元的类型；

根据相应端元的类型，确定区域地下水入侵的判定评估指标并获取相应判定评估指标的代表值；

将判定评估指标的代表值代入到多混合端元的贝叶斯混合模型中，计算得出特定时间段内区域地下水入侵端元的混合比例；

根据所述区域地质背景与地下水入侵端元的混合比例，确定海咸水入侵类型。

进一步的，所述根据相应端元的类型，确定区域地下水入侵的判定评估指标并获取相应判定评估指标的代表值。

所述判定评估指标包括标准端元指标和评价分析指标，标准端元指标包括地下淡水的氧同位素和氯离子浓度、海水的氧同位素和氯离子浓度、古咸水的氧同位素和氯离子浓度、地表水的氧同位素与氯离子浓度；评价分析指标包括区域入侵地下水的氧同位素和氯离子浓度。

进一步的，所述根据研究区地质背景资料确定多种端元的类型中，所述多种端元包括地下淡水端元、海水端元、古咸水端元和地表水端元。

进一步的，将判定评估指标的代表值代入到多混合端元的贝叶斯混合模型中，计算得出特定时间段内区域地下水入侵端元的混合比例，

贝叶斯稳定同位素混合模型可以量化混合水体的潜在氧稳定同位素来源，Dirichlet分布是潜在氧同位素源贡献的逻辑先验分布，此外，稳定同位素的时间和空间变化的不确定性以及水分迁移过程中同位素分馏的不确定性被考虑在内，以提高SIAR的模型精度，多混合端元的贝叶斯稳定同位素混合模型公式：

在公式中，X

进一步的，所述地下淡水端元以地下水中的C(Cl

进一步的，所述区域入侵地下水包括地下微咸水端元和地下咸水端元。

进一步的，所述地下微咸水端元以地下水中的250mg/L≤C(Cl

进一步的，所述根据研究区区域地质背景与地下水入侵端元的混合比例，确定海咸水入侵类型步骤为：

若模型输出结果显示地下微咸水和地下咸水中的混合端元为地下淡水、地表水和海水，表明该区域地下水入侵类型为海水入侵；若混合端元包括地下淡水、地表水、海水和古咸水，表明该研究区地下水入侵类型为海咸水混合入侵；若混合端元包括地下淡水、地表水和古咸水，表明该研究区地下水入侵类型为古咸水入侵。

本发明的有益效果是，本发明的一种基于贝叶斯混合模型的海咸水入侵判定方法，综合考虑了滨海地区海水入侵、海咸水混合入侵和古咸水入侵情景，将地表水端元加入了混合模型体系中，揭示了多端元混合条件下各入侵端元的混合比例，全面准确地判定了多情景多端元混合条件下滨海地下水的海咸水入侵的具体类型，能够针对性地制定科学经济的防治措施，对滨海地下水环境及区域的可持续发展做出准确的评估。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

图1是本发明的方法流程图；

图2是本发明的山东龙口滨海入侵地下水潜在混合端元的平均贡献比例；

图3是本发明的山东潍坊滨海入侵地下水潜在混合端元的平均贡献比例。

具体实施方式

现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。

S1：获取滨海研究区域的地质背景资料。

本实施例是以中国山东龙口和山东潍坊两个滨海地区为例，对两个滨海地区的海咸水入侵类型进行判定评估，包括如下具体步骤：

S2：根据研究区地质背景资料确定多种端元的类型；所述多种端元包括地下淡水端元、海水端元、古咸水端元和地表水端元。

根据研究区地质背景资料确定贝叶斯混合模型构建的端元类型，选取山东龙口与山东潍坊滨海地区作为研究区。对于山东龙口，用于构建贝叶斯混合模型的端元包括地下淡水、海水和地表水；对于山东潍坊，用于构建贝叶斯混合模型的端元包括地下淡水、海水、古咸水和地表水。

S3：根据相应端元的类型，确定区域地下水入侵的判定评估指标并获取相应判定评估指标的代表值；所述判定评估指标包括标准端元指标和评价分析指标，标准端元指标包括地下淡水的氧同位素和氯离子浓度、海水的氧同位素和氯离子浓度、古咸水的氧同位素和氯离子浓度、地表水的氧同位素与氯离子浓度；评价分析指标包括区域入侵地下水的氧同位素和氯离子浓度。

对于山东龙口滨海研究区，所述判定评估指标包括标准端元指标：地下淡水的氧同位素和氯离子浓度、海水的氧同位素和氯离子浓度、地表水的氧同位素与氯离子浓度，评价分析指标：区域入侵地下水的氧同位素和氯离子浓度；对于山东潍坊滨海研究区，所述判定评估指标包括标准端元指标：地下淡水的氧同位素和氯离子浓度、海水的氧同位素和氯离子浓度、古咸水的氧同位素和氯离子浓度、地表水的氧同位素与氯离子浓度，评价分析指标：区域入侵地下水的氧同位素和氯离子浓度，区域入侵地下水即地下微咸水和地下咸水的氧同位素和氯离子浓度。

各研究区地下水、海水、古咸水和地表水的氧同位素与氯离子浓度是通过区域调查取样分析获取。

S4：将判定评估指标的代表值代入到多混合端元的贝叶斯混合模型中，计算得出特定时间段内区域地下水入侵端元的混合比例；

贝叶斯稳定同位素混合模型(SIAR)可以量化混合水体的潜在氧稳定同位素来源，Dirichlet分布是潜在氧同位素源贡献的逻辑先验分布，此外，稳定同位素的时间和空间变化的不确定性以及水分迁移过程中同位素分馏的不确定性被考虑在内，以提高SIAR的模型精度，则多混合端元的贝叶斯稳定同位素混合模型(SIAR)如公式：

在公式中，X

S5：根据所述区域地质背景与地下水入侵端元的混合比例，确定海咸水入侵类型。

若模型输出结果显示地下微咸水和地下咸水中的混合端元为地下淡水、地表水和海水，表明该区域地下水入侵类型为海水入侵；若混合端元包括地下淡水、地表水、海水和古咸水，表明该研究区地下水入侵类型为海咸水混合入侵；若混合端元包括地下淡水、地表水和古咸水，表明该研究区地下水入侵类型为古咸水入侵。

如图2和图3分别表示山东龙口滨海入侵地下水潜在混合端元的平均贡献比例和山东潍坊滨海入侵地下水潜在混合端元的平均贡献比例。由此可得，在山东龙口的滨海地区，滨海地下水主要受到海水入侵的影响，入侵海水在地下微咸水和咸水中的混合比例分别为4％和34％。在山东潍坊的滨海地区，地下水主要受到古咸水和海水混合入侵的影响，古咸水和海水在地下微咸水的混合比例分别为13％和4％，古咸水和海水在地下咸水中的混合比例分别为25％和5％。

以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。