WO2019076078A1 - 地下水污染监测网多目标优化方法 - Google Patents

地下水污染监测网多目标优化方法 Download PDF

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WO2019076078A1 PCT/CN2018/092473 CN2018092473W WO2019076078A1 WO 2019076078 A1 WO2019076078 A1 WO 2019076078A1 CN 2018092473 W CN2018092473 W CN 2018092473W WO 2019076078 A1 WO2019076078 A1 WO 2019076078A1
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groundwater
monitoring
vulnerability
monitoring network
objective optimization
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席北斗
苏婧
林茂
孙源媛
李娟�
郑明霞
纪丹凤
刘昶
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中国环境科学研究院
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    • G—PHYSICS
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    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
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    • G06F30/367—Design verification, e.g. using simulation, simulation program with integrated circuit emphasis [SPICE], direct methods or relaxation methods

Definitions

  • the invention belongs to the field of groundwater environment monitoring, and particularly relates to a multi-objective optimization method for groundwater pollution monitoring network based on groundwater pollution and groundwater pollution status.
  • Groundwater is an important part of water resources and has gradually become an important source of drinking water in China.
  • groundwater resources are seriously polluted.
  • a comprehensive groundwater monitoring network is needed to obtain effective groundwater information.
  • groundwater Because groundwater is concealed and buried, and the degree of alternation is weak, the self-purification ability is very low. Once it is contaminated, it is difficult to recover, and the cost of repair is high. Therefore, the prevention of groundwater pollution is more important than the treatment, and it is necessary to have a high pollution risk area. Monitor. Especially for the monitoring system of groundwater source, while understanding the status quo of groundwater quality, monitoring the areas with high pollution risks can play a role of monitoring and early warning. Decision makers can timely discover pollution trends through monitoring data and formulate effective measures to prevent pollution. The further spread of the material minimizes the pollution hazard and greatly guarantees the safety of the water source.
  • groundwater monitoring networks have problems such as unreasonable spatial layout and insufficient or redundant monitoring wells. Even if they consume a lot of financial resources, they cannot obtain sufficient and effective groundwater information. It is therefore necessary to optimize existing groundwater monitoring networks to establish groundwater monitoring systems with minimal cost to obtain adequate monitoring information.
  • optimization methods include statistical methods such as hydrogeological analysis, Kriging, Kalman filtering, etc., optimization methods based on groundwater simulation, and different methods. Combine, such as multi-objective planning combined with geostatistical methods.
  • the present invention provides a multi-objective optimization method for a pollution monitoring network that is more suitable for groundwater sources.
  • the multi-objective optimization method for the groundwater pollution monitoring network includes: S1 establishes a hydrogeological conceptual model according to the yearbook, drilling or field pumping test data and empirical values, selects characteristic pollutants, and performs three-dimensional groundwater flow field and solute transport simulation.
  • S2 to determine the indicator system for vulnerability assessment of the work area, determine the scores and weights of each indicator, and evaluate the vulnerability of the work area
  • S3 is based on groundwater vulnerability
  • the evaluation results initially set up a work area monitoring network, establish a multi-objective optimization model of the work area pollution monitoring network
  • S4 solve the multi-objective optimization model, combined with quality error analysis, optimize the number and location of the monitoring network.
  • the multi-objective optimization method of the groundwater pollution monitoring network provided by the invention has the following beneficial effects:
  • the monitoring network optimized by this method can detect the most polluted and most polluted areas, and improve the effectiveness and advancement of monitoring data.
  • FIG. 1 is a flowchart of a multi-objective optimization method for a groundwater pollution monitoring network according to an embodiment of the present invention
  • Figure 2 is a detailed flow chart of groundwater vulnerability assessment.
  • the present invention selects a multi-objective optimization method, uses groundwater vulnerability to reflect the groundwater vulnerability, and uses groundwater vulnerability and pollutant concentration as The decision variables in the multi-objective optimization model are used to simultaneously consider the groundwater smear and pollution distribution, analyze the multi-objective optimization model solution results, and quantitatively optimize the number and location of the monitoring network.
  • the multi-objective optimization method for the groundwater pollution monitoring network includes:
  • the hydrogeological conceptual model includes an aquifer and a surface soil layer.
  • the conceptual model in step S1 generalizes the geological layer into four layers, from top to bottom: surface soil layer, pore submerged layer, pore Weakly confined aquifers and pore-bearing aquifers, based on pollution source discharge and groundwater quality monitoring data, select nitrate nitrogen as characteristic pollutants; construct a three-dimensional groundwater numerical model to simulate the distribution of nitrate nitrogen in the region and future migration and transformation .
  • the step specifically includes the following steps:
  • S201 Establish a groundwater vulnerability assessment index system suitable for a working area containing groundwater source areas according to hydrogeological characteristics and pollution conditions of the groundwater source area;
  • S202 Quantify each indicator uniformly, establish a scoring rule, and determine each indicator score according to the scoring rule of each indicator condition;
  • the indicator system for vulnerability assessment in step S2 is divided into an essential vulnerability and a special vulnerability
  • the essential vulnerability includes: groundwater depth, recharge amount, aquifer medium type, terrain slope, and aerated zone medium
  • the special vulnerabilities include the affected area of the pumping well group, the type of land use and the source of pollution; the groundwater depth and the type of aquifer medium can be obtained by consulting local geological survey data or drilling methods; using groundwater simulation software to simulate the water source pumping and not
  • the pumped groundwater flow field compares the flow direction and flow velocity of the streamline under the two scenarios, and uses ArcGIS to map the groundwater flow field change area to the water source under two scenarios.
  • the area and range of the flow range of the pumping phase compared to the streamline when not pumping The ratio of the number of wells is the affected area of the pumping well group; the land use type is obtained through the analysis of the land use type map of the working area; the pollution source index score is set according to the pollutant discharge amount released per unit area, and the pollutant discharge amount is obtained according to the annual survey and pollution source survey. The relevant data is calculated.
  • the score of the essential vulnerability index in step S2 refers to the score of the indicator in the DRASTIC method, and the impact range of the special vulnerability index pumping well group, the land use type, and the pollution source score classification standard are shown in Table 2. Different land types have different regional scores; the pollution source indicators are graded according to the pollution source emissions; the pumping well group impact range indicators are determined by two parts, first according to the range of values within 1 to 5, and then based on the results of the essential vulnerability assessment Multiply by the coefficient corresponding to the highest level of essential vulnerability within the range of the pumping well group (see Table 3). The calculation formula is as follows:
  • the determination of the weight of each index in step S2 adopts the analytic hierarchy process, and the process includes: layering the evaluation system, the groundwater vulnerability is set as the first layer, that is, the target layer; the second is the criterion layer, which includes two factors, respectively It is inherently fragile and special vulnerability; the third layer is the decision-making layer, which includes specific indicators corresponding to inherent vulnerability and special vulnerability; the judgment matrix for constructing indicators at each level; and the single-order and consistency of each level according to the judgment matrix Inspection; hierarchical total ordering and consistency test; the product of the weights of each indicator in the decision-making layer and the target weight of the corresponding criterion layer is the weight of each indicator on groundwater vulnerability.
  • the vulnerability assessment results of the work area are obtained.
  • the vulnerability is divided into five levels: low, low, medium, high and high.
  • different levels of vulnerability are displayed in different colors to present a map of groundwater vulnerability.
  • a work area monitoring network is set up to establish a multi-objective optimization model for the work area pollution monitoring network
  • the method for initializing the work area monitoring network in step S3 is: determining the area of each vulnerability level and the initial density according to the vulnerability evaluation result, wherein the monitoring well initial density required by the different vulnerability level, Listed in Table 4.
  • the number of monitoring wells in the vulnerability level area is not less than the product of the area and density of the level, and the existing monitoring wells are combined with 6 and 34 pumping wells to form an initial monitoring network of 60 wells.
  • the multi-objective optimization model of the monitoring network in step S3 is: (1) the minimum number of monitoring wells; (2) the largest concentration of pollutants is monitored; and (3) the maximum vulnerability score is monitored.
  • the specific formula is:
  • Z 1 is the number of monitoring wells
  • Z 2 is the monitored mass concentration of pollutants, mg/L
  • Z 3 is the monitored vulnerability score
  • Q j is the set of monitoring well location numbers in the jth partition
  • X i is a binary decision variable, indicating whether the i-th monitoring well is selected, the value is 1 and the monitoring well is selected, 0 is not used
  • V i is the groundwater vulnerability score of the i-th monitoring well
  • Y i is The i-th monitoring of the groundwater pollutant mass concentration in the well location, mg/L
  • N j is the number of monitoring wells selected for the j-th partition
  • S j is the j-th partition area, km 2
  • M j is the j-th partition
  • the constraint function N j * ⁇ N i ⁇ 1, j ⁇ J constrains the maximum and minimum number of monitoring wells in each partition, ensuring that there are monitoring wells in each partition without over-aggregation.
  • the multi-objective optimization model in step S4 is calculated by using NSGA-II.
  • the calculation process is: first generating an initial population, reading the concentration data obtained by the solute transport simulation and the vulnerability score obtained by the vulnerability evaluation. It is used to calculate the objective function value, including the number of monitoring wells, the monitored pollutant concentration value, the monitored vulnerability score, and the non-dominated sorting and focus distance calculation of the corresponding population according to the calculated objective function value, selecting, Crossing and mutating produce the next offspring, merge the offspring and the parent population, and perform the optimization and iterative calculation of NSGA-II until the maximum iteration number exits the loop, and finally obtain the Pareto optimal solution for multi-objective optimization design of groundwater pollution monitoring network. .
  • the whole process is programmed by matlab and the code is implemented.
  • the Pareto optimal solution is calculated to reflect the trade-off relationship between the number of monitoring wells and the vulnerability score and nitrate concentration.
  • the solution results show the appropriate number of monitoring wells and the optimal number of different monitoring wells within the number of monitoring wells. Monitor the location of the network.
  • the quality error analysis process in step S4 is: the data value of the pollutant concentration (for example, nitrate nitrogen concentration) at the optimal monitoring well layout position according to the number of different monitoring wells solved by NSGA-II, and is calculated by ordinary Kriging method.
  • the concentration value of the unknown node is obtained, and the spatial distribution of the pollutants corresponding to the optimal layout of different monitoring wells is obtained, and the total mass of the pollutants obtained by interpolating all the pollutant concentrations (such as nitrate nitrogen concentration) is used to calculate the corresponding
  • the quality error, fitting the relationship between the number of different monitoring wells and the quality error, the number of monitoring wells within the acceptable error range is the recommended number of optimized monitoring wells.
  • the monitoring well is mainly It is distributed in areas with high vulnerability and high concentration of nitrate nitrogen, which ensures the monitoring purpose and accuracy. Compared with the initial monitoring network composed of 60 wells, the monitoring cost is reduced by 80%.
  • the multi-objective optimization method for the groundwater pollution monitoring network provided by the embodiment of the invention can be applied to the optimization of the groundwater monitoring network with the groundwater source and the pollution source area.

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Abstract

一种地下水污染监测网多目标优化方法，主要包括地下水数值模拟、地下水脆弱性评价、监测网优化模型的建立及优化模型的求解四个步骤。该方法能够根据地下水污染现状和易污性情况优化监测网，使优化后的监测网能监测到污染最严重及最容易受到污染的区域，为地下水监测预警提供决策支持。

Description

地下水污染监测网多目标优化方法 技术领域
本发明属于地下水环境监测领域，具体涉及一种基于地下水易污性和地下水污染现状的地下水污染监测网多目标优化方法。
背景技术
地下水是水资源的重要组成部分，并逐渐成为我国重要的饮用水源。然而随着人类活动增加及社会经济生产的快速发展，地下水资源受到污染严重。为保障地下水用水安全，需建立完善的地下水监测网来获取有效的地下水信息。
由于地下水具有隐蔽性和埋藏性，且交替程度弱，导致自净能力很低，一旦被污染就难以恢复，且修复成本很高，因此对于地下水污染的预防重于治理，有必要对高污染风险区域进行监测。尤其对于地下水源地的监测体系来说，在了解地下水水质现状的同时，监测污染风险高的区域，可起到监测预警的作用，决策者能通过监测数据及时发现污染趋势，制定有效措施阻止污染物进一步扩散，使污染危害降到最小，大大保障水源地水质安全。
目前多数地下水监测网存在空间布局不合理，监测井数量不足或冗余等问题，即使耗费大量财力物力，却无法获取足够完整有效的地下水信息。因此有必要对现有地下水监测网进行优化，以最少的成本建立地下水监测***来获取充分的监测信息。目前国内外已有大量关于地下水监测网优化方法的研究，包括基于统计学的方法，如水文地质分析法、克里金法、卡尔曼滤波法等，基于地下水模拟的优化方法，以及不同方法的结 合，如多目标规划与地质统计学方法结合。
这些方法主要依据水文地质条件或者污染物分布情况优化监测网，很少考虑地下水易污性，即地下水污染风险；少量依据污染风险布设监测井的研究却不能定量地确定监测井数量及其位置。因此根据目前的研究难以实现同时考虑污染风险与污染分布时来定量优化监测网数量和位置。
发明内容
为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种更加适用于地下水源地的污染监测网多目标优化方法。
本发明提供的地下水污染监测网多目标优化方法包括：S1根据年鉴、钻孔或野外抽水试验数据、经验值，建立水文地质概念模型，选择特征污染物，进行三维地下水流场和溶质运移模拟，了解特征污染物在工作区地下水中的分布情况及迁移转化过程；S2确定工作区脆弱性评价的指标体系，确定各指标的评分及权重，对工作区脆弱性进行评价；S3基于地下水脆弱性评价结果，初设工作区监测网，建立工作区污染监测网多目标优化模型；S4求解多目标优化模型，结合质量误差分析，优化监测网数量和位置。
与现有技术相比，本发明提供的地下水污染监测网多目标优化方法具有以下有益效果：
通过地下水模拟了解分析区域地下水污染状况，通过地下水脆弱性评价划定易污区域，以监测井数量最少，监测到污染物浓度最大，监测到脆弱性分值最大为目标建立多目标优化模型并求解，可实现同时优化所有目标得到监测网数量和位置的优化。通过该方法优化的监测网能监测到污染最严重且最易受到污染的区域，提升了监测数据的有效性和超前性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1为本发明实施例提供的地下水污染监测网多目标优化方法的流程图；
图2为地下水脆弱性评价的具体流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明作进一步的详细说明。
为解决现有优化方法难以在考虑地下水易污性时定量优化监测网的问题，本发明选用多目标优化方法，运用地下水脆弱性来反映地下水易污性，并将地下水脆弱性、污染物浓度作为多目标优化模型中的决策变量，从而实现同时考虑地下水易污性和污染分布，分析多目标优化模型求解结果，定量优化出监测网数量和位置。
如图1所示，本发明提供的地下水污染监测网多目标优化方法，包括：
S1.根据年鉴、钻孔或野外抽水试验数据、经验值，建立水文地质概念模型，选择特征污染物，进行三维地下水流场和溶质运移模拟，了解特征污染物在工作区地下水中的分布情况及迁移转化过程；
其中的水文地质概念模型包括含水层和表层土壤层，在一个实施例中，步骤S1中概念模型是将地质层概化为四层，从上至下包括：表层土壤层、孔隙潜水层、孔隙弱承压含水层、孔隙承压含水层，根据污染源排放情况及地下水水质监测数据，选择硝酸盐氮作特征污染物；构建三维地下水数值模型，模拟 区域硝酸盐氮的分布情况以及未来迁移转化情况。
S2.确定工作区脆弱性评价的指标体系，确定各指标的评分及权重，对工作区脆弱性进行评价；
如图2所示，该步骤具体包括以下步骤：
S201：根据地下水源地区域的水文地质特点和污染情况，建立适用于含地下水源地工作区的地下水脆弱性评价指标体系；
S202：将各指标进行统一量化，建立评分规则，并将各指标情况对照评分规则确定每个指标评分；
S203：确定每个指标权重；
S204：对工作区进行地下水脆弱性评价。
在一个实施例中，步骤S2中脆弱性评价的指标体系分为本质脆弱性和特殊脆弱性，本质脆弱性包括：地下水埋深、补给量、含水层介质类型、地形坡度和包气带介质，特殊脆弱性包括抽水井群影响范围、土地利用类型和污染源；其中地下水埋深、含水层介质类型等可通过查阅当地地质勘察资料或钻孔方式获取；用地下水模拟软件分别模拟水源地抽水与不抽水的地下水流场，比较两种情景下流线的流向和流速，用ArcGIS划出两种情景下流向水源地的地下水流场变化区域，抽水相较于不抽水时流线的变化范围面积与范围内井数之比即为抽水井群影响范围；土地利用类型通过工作区土地利用类型图解析得到；污染源指标评分依据单位面积释放的污染物排放量设置，污染物排放量根据年鉴、污染源调查所得相关数据计算得到。
步骤S2中本质脆弱性指标评分参照DRASTIC方法中指标的评分，特殊脆弱性指标抽水井群影响范围、土地利用类型、污染源评分分级标准如表2。不同土地类型区域设置不同评分；污染源指标根据污染源排放量设置等级分值；抽水井群影响范围指标评分由两部分决定，首先根据范围大小在1～5内取值， 再基于本质脆弱性评价结果，乘以抽水井群影响范围内本质脆弱性最高级对应的系数(见表3)，计算公式如下：
抽水井群影响范围指标评分＝抽水井群影响范围大小评分×系数
表2指标类别与评分标准
Figure PCTCN2018092473-appb-000001
表3不同本质脆弱性等级的系数
脆弱性等级 低 较低 中 较高 高
系数 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0
步骤S2中所述各指标权重的确定采用层次分析法，过程包括：将评价体系分层，地下水脆弱性设为第一层，即目标层；第二次为准则层，包含两个因素，分别是固有脆弱性和特殊脆弱性；第三层是决策层，本层包括固有脆弱性和特殊脆弱性对应的具体指标；构建各层次指标的判断矩阵；根据判断矩阵进 行各层次单排序及一致性检验；层次总排序及其一致性检验；决策层各指标权重与所对应准则层的目标权重的乘积即为各指标对地下水脆弱性的权重。
运用ArcGIS技术将各指标的评分和权重进行加权，即得工作区的脆弱性评价结果，按评价指数的高低将脆弱性分为低、较低、中等、较高和高五个等级，在ArcGIS软件中对不同等级脆弱性区域采用不同颜色显示，从而呈现出地下水脆弱性分区图。
S3.基于地下水脆弱性评价结果，初设工作区监测网，建立工作区污染监测网多目标优化模型；
在一个实施例中，步骤S3所述初设工作区监测网的方法是，根据脆弱性评价结果确定各脆弱性等级区域面积和初设密度，其中不同脆弱性等级要求的监测井初设密度，列于表4中。该脆弱性等级区域初设监测井个数不小于该等级区域面积和密度的乘积，整合现有监测井6口和34口抽水井，形成60口井的初设监测网络。
表4不同脆弱性等级的监测井初设密度
脆弱性等级 高 较高 中 较低 低
M/(个/km 2) 1/4 1/9 1/16 1/25 1/100
步骤S3所述监测网多目标优化模型为：(1)最少监测井数量；(2)监测到污染物浓度最大；(3)监测到脆弱性分值最大。具体公式为：
目标函数：
Figure PCTCN2018092473-appb-000002
Figure PCTCN2018092473-appb-000003
Figure PCTCN2018092473-appb-000004
约束函数：
Figure PCTCN2018092473-appb-000005
Figure PCTCN2018092473-appb-000006
Figure PCTCN2018092473-appb-000007
X i＝[0，1]，i∈I  (7)
式中：Z 1为监测井数量，个；Z 2为监测到污染物质量浓度，mg/L；Z 3为监测到脆弱性分值；Q j为第j个分区内监测井位置编号的集合；X i为二进制决策变量，表示第i个监测井是否选用，值为1此监测井被选用，为0则不选用；V i为第i个监测井位地下水脆弱性分值；Y i为第i个监测井位地下水污染物质量浓度，mg/L；N j为第j个分区选用的监测井数，个；S j为第j个分区面积，km 2；M j为第j个分区地下水脆弱性等级对应的监测井布设密度，个/km 2；N j *第j个分区监测井数量上限，值为大于S j与M j乘积的最小整数，个；I为所有监测井位置编号集合；J为区域脆弱性分区编号集合。
其中，约束函数N j *≥N i≥1，j∈J约束了每个分区内最多和最少的监测井数量，保证了每个分区内有监测井，又不会过于聚集。
S4.求解多目标优化模型，结合质量误差分析，优化监测网数量和位置。
在个实施例中，步骤S4中求解多目标优化模型利用NSGA-II进行计算，计算过程是：首先生成初始种群，读取溶质运移模拟获取的浓度数据和脆弱性评价得到的脆弱性分值用于计算目标函数值，包括监测井数量、监测到的污染物浓度值、监测到的脆弱性分值，根据计算出的目标函数值对相应的种群进行非支配排序和聚焦距离计算，选择、交叉、变异产生下一个子代，合并子代和父代种群，进行NSGA-II的寻优迭代计算，直到达到最大迭代数退出循环，最终得到地下水污染监测网多目标优化设计的Pareto最优解。整个过程通过matlab编程，运行代码实现。
其中计算得到Pareto最优解体现了监测井数量与脆弱性分值和硝酸盐浓度的权衡关系，求解结果显示了适宜的监测井数量范围，以及此监测井数量范围内不同监测井数量的最佳监测网布设位置。
步骤S4中的质量误差分析过程是：根据NSGA-II求解出的不同监测井数量的最佳监测井布设位置的污染物浓度(例如硝酸盐氮浓度)数据值，采用普通克里格方法插值计算未知结点的浓度值，得到不同监测井数量最优布设方案所对应的污染物空间分布，分别与采用全部井污染物浓度(例如硝酸盐氮浓度)插值得到的污染物总质量比较，计算相应的质量误差，拟合不同监测井数量与质量误差关系，可接受误差范围内对应的监测井数量即为推荐的优化监测井数量。在一个实施例中，经步骤S4中的质量误差分析，当认为15.00％以内是可接受的质量误差时，最优监测井数量为12个，每个分区内至少有一个监测井，监测井主要分布在脆弱性高和硝酸盐氮浓度高的区域，保障了监测 目的和精度的同时，与60口井组成的初设监测网相比，监测成本减少了80％。
本发明实施例提供的地下水污染监测网多目标优化方法，可以应用于有地下水源地和污染源区域的地下水监测网优化。
通过上述实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了详细说明，然而以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

  1. 一种地下水污染监测网多目标优化方法，其特征在于，包括：
    S1：根据年鉴、钻孔或野外抽水试验数据、经验值，建立水文地质概念模型，优选地，所述水文地质概念模型包括含水层和表层土壤层，选择特征污染物，进行三维地下水流场和溶质运移模拟，了解特征污染物在工作区地下水中的分布情况及迁移转化过程；
    S2：确定工作区脆弱性评价的指标体系，确定各指标的评分及权重，对工作区脆弱性进行评价；
    S3：基于地下水脆弱性评价结果，初设工作区监测网，建立工作区污染监测网多目标优化模型；
    S4：求解多目标优化模型，结合质量误差分析，优化监测网数量和位置。
  2. 根据权利要求1所述的地下水污染监测网多目标优化方法，其特征在于，步骤S2包括：
    S201：根据地下水源地区域的水文地质特点和污染调查结果，建立适用于地下水源地工作区的脆弱性评价的指标体系；
    S202：将各指标进行统一量化，建立指标评分规则，按照评分规则对各指标评分；
    S203：确定每个指标权重；
    S204：对工作区进行地下水脆弱性评价。
  3. 根据权利要求2所述的地下水污染监测网多目标优化方法，其特征在于，步骤S201中所述脆弱性评价的指标体系包括本质脆弱性和特殊脆弱性，所述本质脆弱性包括：地下水埋深、补给量、含水层介质类型、地形坡度和包气带介质，所述特殊脆弱性包括抽水井群影响范围、土地利用类型和污染源。
  4. 根据权利要求3所述的地下水污染监测网多目标优化方 法，其特征在于，所述抽水井群影响范围的划分方法是：
    用地下水模拟软件分别模拟水源地抽水与不抽水的地下水流场，比较两种情景下流线的流向和流速，用ArcGIS划出两种情景下流向水源地的地下水流场变化区域，抽水相较于不抽水时流线的变化范围面积与范围内井数之比即为抽水井群影响范围。
  5. 根据权利要求3所述的地下水污染监测网多目标优化方法，其特征在于，步骤S202所述指标评分规则中抽水井群影响范围指标评分由抽水井群影响范围大小和所在位置本质脆弱性决定，首先根据范围大小在1～5内取值，乘以抽水井群影响范围内本质脆弱性最高级对应的系数。
  6. 根据权利要求2所述的地下水污染监测网多目标优化方法，其特征在于，步骤S202所述指标评分规则中污染源指标评分依据单位面积释放的污染物排放量设置。
  7. 根据权利要求2所述的地下水污染监测网多目标优化方法，其特征在于，步骤S203所述各个指标权重值采用层次分析法确定。
  8. 根据权利要求1所述的地下水污染监测网多目标优化方法，其特征在于，步骤S3所述初设工作区监测网的方法是：
    根据脆弱性评价结果确定各脆弱性等级区域面积和初设密度，不同脆弱性等级区域面积与初设密度的商即为该脆弱性等级分区需初设的监测井个数，整合已建监测井和水源井的分布，形成初设监测网络。
  9. 根据权利要求1所述的地下水污染监测网多目标优化方法，其特征在于，步骤S3所述监测网多目标优化模型包括三个目标函数：(1)监测井数量最少；(2)监测到污染物浓度最大；(3)监测到脆弱性分值最大，优选地，所述监测网多目标优化模型 的具体公式为：
    目标函数：
    Figure PCTCN2018092473-appb-100001
    Figure PCTCN2018092473-appb-100002
    Figure PCTCN2018092473-appb-100003
    约束函数：
    Figure PCTCN2018092473-appb-100004
    Figure PCTCN2018092473-appb-100005
    Figure PCTCN2018092473-appb-100006
    X i＝[0，1]，i∈I   (7)
    式中：Z 1为监测井数量，个；Z 2为监测到污染物质量浓度，mg/L；Z 3为监测到脆弱性分值；Q j为第j个分区内监测井位置编号的集合；X i为二进制决策变量，表示第i个监测井是否选用，值为1此监测井被选用，为0则不选用；V i为第i个监测井位地下水脆弱性分值；Y i为第i个监测井位地下水污染物质量浓度，mg/L；N j为第j个分区选用的监测井数，个；S j为第j个分区面积，km 2；M j为第j个分区地下水脆弱性等级对应的监测井布设密度，个/km 2；N j *第j个分区监测井数量上限，值为大于S j与M j乘积的最小整数，个；I为所有监测井位置编号集合；J为区域脆弱性分区编号集合。
    优选地，步骤S3所述监测网多目标优化模型中，所述约束 函数N j *≥N j≥1，j∈J约束了每个分区内可布设的最多和最少监测井数量。
  10. 根据权利要求1所述的地下水污染监测网多目标优化方法，其特征在于，步骤S4所述求解多目标优化模型用于得到不同监测井数量条件下最优的监测井位置；
    优选地，所述求解多目标优化模型利用NSGA-II进行计算，并在NSGA-II求解结果基础上，结合质量误差分析，确定监测网优化的数量和位置。
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