中文关键词污染场地苯系物空间分布地下水污染物迁移 英文关键词contaminated sitebenzene seriesspatial distributionunderground waterpollutant migration

作者	单位	E-mail
邓一荣	中国科学院广州地球化学研究所, 有机地球化学国家重点实验室, 广州 510640 广东省环境科学研究院, 广东省污染场地环境管理与修复重点实验室, 广州 510045 中国科学院大学, 北京 100049	ecoyrdeng@163.com
陆海建	广东省环境科学研究院, 广东省污染场地环境管理与修复重点实验室, 广州 510045
董敏刚	广东省环境科学研究院, 广东省污染场地环境管理与修复重点实验室, 广州 510045
程洲	广东省环境科学研究院, 广东省污染场地环境管理与修复重点实验室, 广州 510045
庄长伟	广东省环境科学研究院, 广东省污染场地环境管理与修复重点实验室, 广州 510045
肖荣波	广东省环境科学研究院, 广东省污染场地环境管理与修复重点实验室, 广州 510045 广东工业大学环境科学与工程学院, 广州 510006	ecoxiaorb@163.com
钟音	中国科学院广州地球化学研究所, 有机地球化学国家重点实验室, 广州 510640
彭平安	中国科学院广州地球化学研究所, 有机地球化学国家重点实验室, 广州 510640

中文摘要 以粤港澳大湾区某典型化工污染场地为例，共采集了247个土壤样品和20个地下水样品，探讨了场地苯系物的污染分布特征，利用GMS分别从水平和垂直方向模拟分析了该场地苯系物在土壤与地下水的污染迁移扩散规律.结果表明，场地土壤样品中苯、乙苯、间，对-二甲苯、邻-二甲苯超筛选值，其中苯系物超筛选值的土壤样品主要集中在0.5~4 m深度范围；地下水样品中苯、乙苯、间，对-二甲苯和邻-二甲苯超标较严重，最大超标倍数分别为140.00、101.33、212.00和103.40倍，主要分布在浅层地下水.地下水中的苯污染物在水平方向主要以对流/弥散运移方式从西北往东南方向迁移，而在垂向上浮苯主要集中在地下水面处，溶解态苯主要在水动力作用下迁移.模拟验证分析结果表明，MT3D模型能较准确地反映场地苯系物的空间分布和迁移特征，可为粤港澳大湾区化工类污染场地的精准化管控与修复提供科学指导. 英文摘要 In this study, we analyzed 247 soil and 20 groundwater samples from a typical chemical site in the Guangdong-Hong Kong-Macau Greater Bay Area and simulated the solute transport of pollutant benzene with the GMS software, in order to reconstruct the distribution and migration mechanism of benzene series (BTX) pollutants. The detected concentrations of benzene, ethylbenzene, m,p-xylene, and o-xylene exceeded the screening values in some soil and groundwater samples, indicating that the pollution of BTX in shallow groundwater was serious. Our simulation indicated an elliptical flow of benzene in groundwater (from northwest to southeast), mainly through convection, dispersion, and molecular diffusion. Along the vertical direction, the BTX was mainly distributed in the form of floating benzene, and some of the constituents were dissolved in the groundwater. Due to hydrodynamic mechanisms, the dissolved benzene tended to migrate faster and had hence a greater impact on the downstream groundwater. Through the model validation and analysis, we obtained a linear fitting correlation coefficient (R²) of 0.995 between the simulated and actual monitoring values, which indicates a good agreement between these two sets of data. The model had a high prediction accuracy, and could hence accurately determine the migration and distribution characteristics of benzene. Therefore, it provides a scientific basis for the accurate control and remediation of chemical contaminated sites in the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area.

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