閆佰忠，肖長來*，劉泓志，危潤初，梁秀娟（.吉林大學(xué)，地下水資源與環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，吉林 長春300；.長沙理工大學(xué)水利工程學(xué)院，湖南 長沙 40000）

吉林市城區(qū)土地利用對地下水污染空間分布的影響

閆佰忠1，肖長來1*，劉泓志1，危潤初2，梁秀娟1（1.吉林大學(xué)，地下水資源與環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，吉林 長春130021；2.長沙理工大學(xué)水利工程學(xué)院，湖南 長沙 410000）

利用吉林市城區(qū)91眼監(jiān)測井2013年的地下水水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)，采用改進(jìn)內(nèi)梅羅污染指數(shù)法求取地下水污染指數(shù)，同時(shí)考慮第二松花江兩岸地下水污染的非連續(xù)性，采用Kriging方法進(jìn)行分區(qū)插值，然后疊加融合得出城區(qū)地下水污染指數(shù)空間分布圖.結(jié)合吉林市城區(qū)土地利用類型，采用CM模型和SLM模型提取監(jiān)測井不同半徑范圍內(nèi)的土地利用類型，利用多元回歸分析方法確定監(jiān)測井最可能受污染的范圍，最后利用Kendall 秩次相關(guān)檢驗(yàn)法和回歸分析方法分析城區(qū)土地利用類型對地下水污染空間分布的影響.研究結(jié)果表明，吉林市城區(qū)地下水污染呈現(xiàn)出明顯的空間分布特征；城區(qū)地下水受到不同程度的污染，其中江北片區(qū)和中心片區(qū)較為嚴(yán)重；在考慮地下水流動(dòng)的情況下，監(jiān)測井最可能受污染的范圍為沿地下水流向方向500m；吉林市城區(qū)土地利用類型對地下水污染空間分布有較大影響，其中傳統(tǒng)工業(yè)用地、居民和商業(yè)用地、城市交通設(shè)施用地為主要因素，其Kendall 秩次相關(guān)檢驗(yàn)τ值分別為0.248、0.174、0.143；在各研究片區(qū)，該3種土地利用類型和地下水污染空間分布也存在較好的相關(guān)性.

吉林市；城市土地類型；地下水污染指數(shù)；空間分布；統(tǒng)計(jì)分析

城市化對地下水系統(tǒng)有著重要的影響，它改變了原有的下墊面條件，進(jìn)而改變了地下水循環(huán)系統(tǒng)［1-2］.并且城市中產(chǎn)生的工業(yè)廢水、生活污水、景觀綠地廢水以及其他不可控制的廢水有可能滲入含水層，進(jìn)而污染地下水［3］，嚴(yán)重制約城市的發(fā)展.目前，城市土地利用對地下水污染的影響已經(jīng)成為城市土地利用規(guī)劃以及城市水資源管理和保護(hù)的關(guān)鍵性問題.

近些年來，國內(nèi)外學(xué)者在這方面做了很多工作［3-7］，其中關(guān)鍵問題是確定監(jiān)測井最可能受污染的范圍，進(jìn)而研究土地利用對地下水污染的影響程度.Lee等［8］提出以監(jiān)測井為中心的圓形模型（CM），探討了在不同半徑圓形區(qū)域內(nèi)，土地利用和地下水中氮素污染的相關(guān)程度.在許多國家水質(zhì)評價(jià)（NAWQA）研究中，通常以監(jiān)測井為中心，采用500m半徑的圓形區(qū)域分析土地利用對地下水污染的影響［9-11］.Gurdak 等［12］考慮地形坡度，提出了以監(jiān)測井為頂點(diǎn)，沿地形坡度的楔形模型（WSM），評價(jià)土地利用對地下水污染的影響.事實(shí)上，地下水溶質(zhì)的遷移受地下水動(dòng)力學(xué)作用、含水層性質(zhì)、運(yùn)移途徑等因素的影響［13］.以監(jiān)測井為中心的圓形模型忽略了地下水動(dòng)力學(xué)作用，僅僅考慮了圓形范圍內(nèi)污染物質(zhì)的垂向下滲，其使用具有局限性.Toth［14］提出在天然狀態(tài)下，驅(qū)動(dòng)水流的勢能來自區(qū)域地形高處，水從地形高處向地形低處運(yùn)動(dòng).但在有人為等因素干擾情況下，地下水流會(huì)出現(xiàn)局部小循環(huán)，并不完全是沿地形坡度方向流動(dòng).因此，以監(jiān)測井為頂點(diǎn)，沿地形坡度的楔形模型也存在局限性.上述研究都沒有很好的結(jié)合地下水的實(shí)際流動(dòng)作用，其使用都有一定的局限性.我國也有類似的研究，張鳳娥［15］闡述了土地利用對地下水系統(tǒng)的影響.郭芳等［16］依據(jù)土地利用方式和污染來源探討了土地利用影響下的巖溶地下水水化學(xué)特征的變化.劉瑞民等［17］結(jié)合RS和GIS技術(shù)，分析了土地利用/覆蓋變化對長江上游非點(diǎn)源污染的影響.這些研究主要集中在兩個(gè)方面，一方面是定性的描述土地利用對地下水的影響，另一方面是流域土地利用對非點(diǎn)源污染的影響.對于城市土地利用對地下水污染的分析較少.

本研究首先利用改進(jìn)的內(nèi)梅羅污染指數(shù)法求出各監(jiān)測井的污染指數(shù)，進(jìn)而得出研究區(qū)地下水污染的空間分布.其次，在吉林市城區(qū)地下水流場的基礎(chǔ)上，考慮了地下水的實(shí)際流動(dòng)作用，提出了以監(jiān)測井為頂點(diǎn)，沿地下水流方向的不同半徑探射狀模型（SLM），結(jié)合研究區(qū)地下水污染的空間分布來分析吉林市城區(qū)土地利用對地下水污染的影響，并與以監(jiān)測井為中心的圓形模型（CM）進(jìn)行對比，得出監(jiān)測井最可能受污染的范圍，進(jìn)而探討土地利用對地下水的影響，為城市土地利用對地下水污染的影響研究提供一條新的思路，并為城市土地規(guī)劃和水資源保護(hù)和利用提供依據(jù).

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于吉林市城區(qū)，面積104.3km2.區(qū)內(nèi)多年平均降水量為688.97mm，多年平均蒸發(fā)量為1432mm，主要河流為第二松花江.

研究區(qū)地貌上屬于第二松花江河谷平原，含水層巖性為全新統(tǒng)、上更新統(tǒng)及下更新統(tǒng)強(qiáng)透水的礫砂、圓礫及礫卵石層.本次研究的監(jiān)測井共有91眼（圖1），井深在5.0～20.0m之間，均為河谷平原的孔隙潛水，其天然水力梯度為0.5×10-4～1.0×10-4，滲透系數(shù)為0.5～2.0m/d，單井涌水量在100～3000m3/d［18］.該層地下水主要接受大氣降水補(bǔ)給、周邊基巖裂隙水側(cè)向補(bǔ)給和灌溉入滲補(bǔ)給，排泄方式主要為向河谷的側(cè)向徑流、人工開采以及潛水蒸發(fā)，循環(huán)及動(dòng)態(tài)特征嚴(yán)格受水文、氣象、地質(zhì)、水文地質(zhì)條件和人為因素的制約.根據(jù)監(jiān)測井地下水位得出研究區(qū)地下水流場（圖1）.

圖1 研究區(qū)地下水流場Fig.1 Groundwater flow field in the study area

研究區(qū)土地利用類型包括：居民和商業(yè)用地、傳統(tǒng)工業(yè)用地、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地、公共設(shè)施用地、交通設(shè)施用地、城市應(yīng)急設(shè)施用地、綠地景觀用地和水面（圖2）.各土地類型的面積和所占比重見表1.

圖2 吉林市城區(qū)土地利用類型Fig.2 The type of land uses in the Jilin City

表1 吉林市城區(qū)土地利用類型面積及所占比重Table 1 The areas and proportions of land uses in the Jilin City

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

吉林市城區(qū)地下水動(dòng)態(tài)監(jiān)測網(wǎng)始建于1980年，地下水水質(zhì)監(jiān)測層位為第四系孔隙潛水，每年取樣1次，時(shí)間為枯水季，即4月下旬～5月上旬.本研究收集了吉林市91眼監(jiān)測井2013年的地下水水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)，對各水樣數(shù)據(jù)均進(jìn)行了陰陽離子平衡分析，驗(yàn)證了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性.

根據(jù)水樣實(shí)測數(shù)據(jù)情況，選取pH、硫酸鹽、氯化物、鐵、錳、硝酸鹽（以N計(jì)）、亞硝酸鹽（以N計(jì)）、氨氮、氟化物、總硬度（CaCO3）、總?cè)芙庑怨腆w共11項(xiàng)指標(biāo)作為反映水質(zhì)狀況的代表性因子，可以認(rèn)定這些指標(biāo)能夠真實(shí)、客觀地反映水污染狀況.

2.2 研究方法

2.2.1 水質(zhì)評價(jià)及空間插值 水質(zhì)評價(jià)方法采用改進(jìn)的內(nèi)梅羅污染指數(shù)法［19］，各個(gè)污染因子對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)濃度，本文選用GB/T14848-93［20］中Ⅲ類水的上限閾值，則計(jì)算出標(biāo)準(zhǔn)污染指數(shù)為1.0，并將其定義為地下水污染線.當(dāng)計(jì)算出監(jiān)測井污染指數(shù)大于1.0時(shí)，表明地下水已受到污染，監(jiān)測井污染指數(shù)越大，地下水污染越嚴(yán)重.由于該方法已較為成熟，其計(jì)算過程在此不做詳細(xì)贅述.

研究區(qū)地下水污染的空間插值采用Kriging方法［21］，考慮到區(qū)內(nèi)第二松花江河床深切潛水含水層，河流兩岸的地下水污染的變化會(huì)呈現(xiàn)出非連續(xù)性.對第二松花江進(jìn)行白化處理，對江左岸和右岸進(jìn)行分區(qū)插值，然后將分區(qū)插值結(jié)果進(jìn)行疊加融合，得到整體的插值結(jié)果.

2.2.2 監(jiān)測井最可能受污染的范圍確定 采用兩種模型提取監(jiān)測井周圍的土地利用類型，即以監(jiān)測井為中心的不同半徑圓形模型（CM）和以監(jiān)測井為頂點(diǎn)，沿地下水流方向的不同半徑探射狀模型（SLM）.兩種模型示意圖見圖3.

圖3中以監(jiān)測井為中心的圓形范圍為CM模型的示意圖.CM模型的原理為：首先，以監(jiān)測井為中心，分別以半徑為50、250、500、750和1000m作圓形區(qū)域；其次，利用Arcgis分別提取不同半徑圓形區(qū)域內(nèi)的土地利用類型的面積；第三，將提取出的不同土地利用類型除以各自圓形區(qū)域的總面積得出各土地利用類型所占的百分比.

圖3中以監(jiān)測井為頂點(diǎn)的紅色范圍為SLM模型的示意圖.SLM模型考慮了地下水流動(dòng)方向，其原理為：首先，以監(jiān)測井為頂點(diǎn)，模型探射寬度范圍為500m，探射的方向?yàn)榈叵滤鞣较颍謩e以探射半徑為50、250、500、750和1000m作探射狀區(qū)域；其次，利用Arcgis提取不同探射半徑區(qū)域內(nèi)的土地利用類型的面積；第三，將提取出的不同土地利用類型的面積除以各自探射半徑區(qū)域的總面積得出各土地利用類型所占的百分比.然后分別對兩種模型利用多元回歸分析方法，分析土地利用類型和地下水污染的相關(guān)性，得出監(jiān)測井最可能受污染的范圍.

圖3 兩種模型原理示意Fig.3 Schematic of the two models

2.2.3 地下水污染土地利用類型確定 在得出監(jiān)測井最可能受污染范圍基礎(chǔ)上，利用Kendall秩次相關(guān)檢驗(yàn)法［22］和多元回歸分析方法分析研究區(qū)以及各片區(qū)土地利用類型對地下水污染的影響，得出研究區(qū)以及各片區(qū)影響地下水污染的主要土地利用類型.計(jì)算步驟為：首先，利用CM模型和SLM模型提取各監(jiān)測井最可能受污染范圍內(nèi)的各土地利用類型面積和百分比；其次，計(jì)算各監(jiān)測井的地下水污染指數(shù)；第三，利用SPSS 16.0 計(jì)算土地利用類型和地下水污染指數(shù)Kendall秩次相關(guān)性和回歸方程.以上統(tǒng)計(jì)分析中，顯著性水平均小于0.05.

3 結(jié)果與分析

根據(jù)改進(jìn)的內(nèi)梅羅污染指數(shù)法求出的地下水污染指數(shù)，繪制地下水污染指數(shù)空間分布圖，并以Ⅲ類水上限的污染指數(shù)N=1.0為基準(zhǔn)勾勒出地下水污染線（圖4）.

圖4 吉林市城區(qū)2013年地下水污染指數(shù)空間分布Fig.4 Distribution maps of groundwater pollution index in 2013

3.1 地下水污染空間分布特征及分析

由圖4得出，吉林市城區(qū)地下水污染呈現(xiàn)出明顯的空間分布特征，大部分地區(qū)的污染指數(shù)大于基準(zhǔn)值N=1.0.地下水污染指數(shù)高值區(qū)集中在江北片區(qū)北部、中心片區(qū)、江南片區(qū)南部和船營片區(qū)西部.地下水污染指數(shù)最大值為33.60（中心片區(qū)），平均值為2.10.

由圖2和圖4得出，地下水污染指數(shù)高值區(qū)域，其土地利用類型主要為傳統(tǒng)工業(yè)用地、居民和商業(yè)用地以及交通設(shè)施用地.吉林市城區(qū)不同土地利用類型的監(jiān)測井?dāng)?shù)目以及監(jiān)測井的地下水污染指數(shù)見表2.

由表2得出，吉林市城區(qū)不同土地利用類型中，傳統(tǒng)工業(yè)用地、交通設(shè)施用地、居民和商業(yè)用地的地下水污染指數(shù)較大，最大值分別為8.03、33.60和14.67，平均值分別為2.34、3.34和2.20；并且超標(biāo)比例較大，分別為70.59%、52.94%和77.78%.為了更好的分析不同土地利用類型和地下水污染的關(guān)系，利用研究方法中兩種模型（CM和SLM）分別提取監(jiān)測井周圍不同范圍內(nèi)的土地利用類型，利用多元回歸分析確定監(jiān)測井最可能受污染的范圍.表3為SLM模型探射半徑為500m時(shí)的各監(jiān)測井土地利用類型所占百分比和地下水污染指數(shù).

表2 吉林市城區(qū)不同土地利用類型的監(jiān)測井地下水污染指數(shù)Table 2 Groundwater pollution index of all land uses in the Jilin City

3.2 最優(yōu)影響范圍分析

利用多元回歸分析方法，對CM模型和SLM模型不同半徑區(qū)域內(nèi)各土地利用類型的面積和地下水污染指數(shù)進(jìn)行回歸分析，得出回歸方程的擬合優(yōu)度（通過相關(guān)系數(shù)反映），進(jìn)而確定出監(jiān)測井最可能受污染的范圍.

3.2.1 CM模型 圖5為CM模型不同半徑區(qū)域，各土地利用類型和地下水污染指數(shù)的相關(guān)關(guān)系曲線.

圖5 CM模型不同半徑區(qū)域土地利用類型和地下水污染指數(shù)的相關(guān)系數(shù)Fig.5 The correlation coefficients of land uses and groundwater pollution indexes by increment radius influence of CM model

由圖5得出，CM模型中，地下水污染指數(shù)和土地利用類型呈現(xiàn)出弱相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)隨著模型半徑呈現(xiàn)出不同的規(guī)律，相關(guān)系數(shù)最大值出現(xiàn)在半徑為500m范圍處，最大值為0.252；相關(guān)系數(shù)最小值出現(xiàn)在半徑為50m范圍處，最小值為0.230；CM模型不同半徑區(qū)域土地利用類型和地下水污染指數(shù)的相關(guān)系數(shù)平均值為0.239.CM模型半徑為500m時(shí)的回歸方程為：

3.2.2 SLM模型 圖6為SLM模型不同半徑區(qū)域，各土地利用類型和地下水污染指數(shù)的相關(guān)系數(shù)曲線.

由圖6得出，SLM模型中，地下水污染和土地利用類型呈現(xiàn)出中等相關(guān)性，最大相關(guān)系數(shù)同樣出現(xiàn)在半徑為500m范圍處，最大值為0.352；相關(guān)系數(shù)最小值出現(xiàn)在半徑為50m范圍處，最小值為0.305；SLM模型不同半徑區(qū)域土地利用類型和地下水污染指數(shù)的相關(guān)系數(shù)平均值為0.332.SLM模型探射半徑為500m時(shí)的回歸方程為：

圖6 SLM模型不同半徑區(qū)域土地利用類型和地下水污染指數(shù)的相關(guān)系數(shù)Fig.6 The correlation coefficients of land uses and groundwater pollution indexes by increment radius influence of SLM model

綜上所述，CM模型和SLM模型得出的最優(yōu)的影響范圍均為500m，但SLM模型不同半徑區(qū)域土地利用類型和地下水污染指數(shù)的相關(guān)系數(shù)均大于CM模型的，說明地下水中溶質(zhì)組分受地下水流向等因素的影響，SLM模型更適合于分析具有明確地下水流向的城市土地利用類型對地下水污染的影響.

根據(jù)上述分析，選擇探射半徑為500m的SLM模型，利用Kendall秩次相關(guān)檢驗(yàn)法和多元回歸分析方法分析研究區(qū)以及各片區(qū)土地利用類型對地下水污染空間分布的影響，得出影響地下水污染的主要土地利用類型.

3.3 地下水污染土地利用類型分析

利用Kendall秩次相關(guān)檢驗(yàn)法、多元回歸分析方法和表3中數(shù)據(jù)分析研究區(qū)以及各片區(qū)地下水污染的主要土地利用類型，結(jié)果見表4和5.

表4 研究區(qū)土地利用類型和地下水污染指數(shù)的Kendall秩次相關(guān)檢驗(yàn)τ值Table 4 Kendall's tau （τ） of land use and groundwater pollution indexes in study areas

表5 各片區(qū)地下水污染主要土地利用類型、回歸方程和Kendall秩次相關(guān)檢驗(yàn)τ值Table 5 The main land use of groundwater pollution， regression equations and Kendall's tau （τ） of various districts

由表4得出，研究區(qū)傳統(tǒng)工業(yè)用地、交通設(shè)施用地、居民和商業(yè)用地與地下水污染指數(shù)呈現(xiàn)出正相關(guān)性，其Kendall秩次相關(guān)檢驗(yàn)τ值為0.248、0.143、0.174.其他土地利用類型與地下水污染指數(shù)呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)性.由多元回歸分析方程（1）和（2）也可得出相同的結(jié)果.可見研究區(qū)地下水污染空間分布與城市土地利用類型存在著相關(guān)關(guān)系.

由圖4得出，九站片區(qū)地下水污染范圍主要集中在松花江沿岸一帶，其土地利用類型主要為居民和商業(yè)用地以及綠地景觀用地.由表5得出，九站片區(qū)影響地下水污染的土地利用類型主要為居民和商業(yè)用地，其Kendall秩次相關(guān)檢驗(yàn)τ值為0.316，但是由于其面積較小，污染源源強(qiáng)較弱，故九站片區(qū)地下水污染程度較輕.

哈達(dá)灣片區(qū)地下水受污染程度較輕，該區(qū)域原為吉林市蔬菜基地，后經(jīng)開發(fā)建設(shè)為城區(qū)，城市建設(shè)時(shí)間較短.由表5得出，哈達(dá)灣片區(qū)影響地下水污染的土地利用類型主要為居民和商業(yè)用地，其Kendall秩次相關(guān)檢驗(yàn)τ值為0.322.由于哈達(dá)灣片區(qū)為新建城區(qū)，其城市環(huán)保措施交完善，故哈達(dá)灣片區(qū)地下水污染整體較輕.

江北片區(qū)是吉林市重要的化工區(qū)，尤其是江北片區(qū)的西北部，布局有多個(gè)化工、熱電廠的粉煤灰堆放場，該區(qū)土地利用類型主要為傳統(tǒng)工業(yè)用地，地下水污染指數(shù)較大；但在江北片區(qū)的東南部主要為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)區(qū)，地下水污染指數(shù)較小.由表5得出，江北片區(qū)影響地下水污染的土地利用類型主要為傳統(tǒng)工業(yè)用地，其Kendall秩次相關(guān)檢驗(yàn)τ值為0.492.傳統(tǒng)工業(yè)用地產(chǎn)生的工業(yè)廢水滲漏到地下水中，污染地下水.因此，江北片區(qū)西北部地區(qū)地下水污染較重.

中心城區(qū)地下水呈現(xiàn)出全區(qū)性較重污染，分析其原因，中心城區(qū)為老城區(qū)，人口密集，多年來受城市生產(chǎn)、生活污水的影響，地下水污染嚴(yán)重.由表5得出，中心城區(qū)影響地下水污染的土地利用類型主要為居民和商業(yè)用地，其Kendall秩次相關(guān)檢驗(yàn)τ值為0.382.居民和商業(yè)用地產(chǎn)生的生活污水滲漏入地下水中，污染地下水.由于中心城區(qū)建城時(shí)間較長，人口密集，城市排水管網(wǎng)老化等原因，中心城區(qū)地下水呈現(xiàn)出整體性污染.

船營片區(qū)原為吉林市近郊，20世紀(jì)80年代后逐漸發(fā)展為城區(qū).該片區(qū)地下水污染較輕，僅在東部超標(biāo).由表5得出，船營片區(qū)影響地下水污染的土地利用類型主要為傳統(tǒng)工業(yè)用地，其Kendall秩次相關(guān)檢驗(yàn)τ值為0.423.

江南片區(qū)地下水受污染程度較輕，僅在西部有小范圍超標(biāo).1992年在此設(shè)立吉林市高新技術(shù)開發(fā)區(qū)，其土地利用類型主要為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地.由表5得出，江南片區(qū)影響地下水污染的土地利用類型主要為交通設(shè)施用地，其Kendall秩次相關(guān)檢驗(yàn)τ值為0.609.

由表5中回歸方程得出的各片區(qū)主要土地類型和上述分析結(jié)果相同.上述分析得出，吉林市城區(qū)地下水污染的空間分布受土地利用類型的影響，其中，傳統(tǒng)工業(yè)用地、交通設(shè)施用地、居民和商業(yè)用地為主要影響因素.并且每個(gè)片區(qū)的地下水污染程度以及空間分布也和土地利用類型

存在相關(guān)性.結(jié)合以上規(guī)律，提出以下建議：①針對江北片區(qū)西北部和中心城區(qū)地下水污染較重，土地利用類型結(jié)構(gòu)單一，建議完善城市土地利用規(guī)劃，避免污染源源強(qiáng)較強(qiáng)土地利用類型集中分布；②針對土地利用類型對監(jiān)測井最可能受污染的范圍，做好監(jiān)測井水流方向半徑500m范圍內(nèi)的防滲工作；③合理設(shè)計(jì)與改造城市排水管網(wǎng)和污水處理設(shè)施，嚴(yán)格保證雨污分流，杜絕城市生產(chǎn)、生活污水的無序排放和滲漏；④根據(jù)監(jiān)測井水流方向500m范圍為其最可能受污染的范圍，分析該范圍內(nèi)的主要污染源，有針對性的切斷污染源，進(jìn)而對地下水污染進(jìn)行治理.

4 結(jié)論

4.1 吉林市城區(qū)地下水污染存在明顯的空間分布特征，地下水污染指數(shù)高值區(qū)集中在江北片區(qū)北部、中心片區(qū)、江南片區(qū)南部和船營片區(qū)西部.

4.2 吉林市城區(qū)地下水污染的空間分布受土地利用類型的影響，其最可能受污染的范圍為沿地下水流方向500m的范圍.

4.3 吉林市城區(qū)土地利用類型和地下水污染存在一定的相關(guān)性，其中傳統(tǒng)工業(yè)用地、居民和商業(yè)用地、交通設(shè)施用地為影響城區(qū)地下水水質(zhì)的主要因素.

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YAN Bai-zhong1， XIAO Chang-lai1*， LIU Hong-zhi1， WEI Run-chu2， LIANG Xiu-juan1（1.Key Laboratory of Groundwater Resources and Environment，Ministry of Education， Jilin University， Changchun 130021， China；2.School of Hydraulic Engineering， Changsha University of Science and Technology， Changsha 410000， China）. China Environmental Science， 2015，35（3）：934～942

Improved Nemerow Pollution Exponential method was adopted to calculate groundwater pollution index using 91monitoring wells groundwater quality data in 2013 of Jilin City. The distribution maps of groundwater pollution indexes were established by using the Kriging interpolation method and considering the non-continuity of groundwater pollution between the both sides of Songhua River. The land use types were extracted using the CM model and SLM model within the increment radius of the monitoring wells. And the most possible contaminated area of monitoring wells was calculated by multivariate regression analysis. In addition， the effect of urban land use on the spatial distribution of groundwater pollution was analyzed by Kendall method and multivariate regression analysis combined the urban land use of Jilin City. The results showed that the groundwater contamination of Jilin City had an obvious spatial distribution. Groundwater was contaminated in all districts with different severities， especially in JiangBei district and ZhongXin district. The most possible contaminated area was 500m along the flow direction under considering groundwater flow. The urban land uses have a great impact on the spatial distribution of groundwater pollution， especially conventional industrial areas，residential and commercial areas， transportation facilities areas， with the Kendall τ values were 0.248， 0.174， and 0.143. The three land uses types also have a good correlation with the spatial distribution of groundwater contamination in the study districts.

Jilin City；urban land use；groundwater pollution index；spatial distribution；statistical analysis

X523

A

1000-6923（2015）03-0934-09

閆佰忠（1988-），男，河南新鄉(xiāng)人，吉林大學(xué)博士研究生，主要從事水資源與環(huán)境評價(jià)模擬研究.發(fā)表論文5篇.

2014-07-07

吉林省科技廳重點(diǎn)攻關(guān)項(xiàng)目（20100452）

* 責(zé)任作者， 教授， xcl2822@126.com