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    螺髻山北麓地下水化學(xué)特征與水質(zhì)評(píng)價(jià)

    2023-10-11 12:12:08吳君毅劉洪歐陽(yáng)淵李樋張景華張騰蛟黃勇段聲義
    西北地質(zhì) 2023年5期
    關(guān)鍵詞:礦物水質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    吳君毅,劉洪,歐陽(yáng)淵,李樋,張景華,張騰蛟,黃勇,段聲義

    (1.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京),北京 100084;2.中國(guó)地質(zhì)科學(xué)院研究生院,北京 100037;3.中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局成都地質(zhì)調(diào)查中心,四川 成都 610081;4.成都理工大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院,四川 成都 610059;5.華東冶金地質(zhì)勘查局測(cè)繪總隊(duì),安徽 合肥 230088)

    地下水作為水資源和水循環(huán)的重要組成部分,其水質(zhì)的優(yōu)劣關(guān)系到當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)建設(shè)、人民的生產(chǎn)生活、生態(tài)平衡等一系列問(wèn)題(Chen,1994;Adimalla,2020;張俊等,2021;黨學(xué)亞等,2022;馮嘉興等,2023)。螺髻山北麓橫跨四川省涼山彝族自治州西昌市、德昌縣與冕寧縣,研究區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展滯后,以粗放型農(nóng)業(yè)、畜牧業(yè)為主,生態(tài)環(huán)境脆弱(楊帆等,2018)。因此研究地下水化學(xué)特征、形成機(jī)制以及評(píng)價(jià)水質(zhì)對(duì)該區(qū)保護(hù)和合理利用開(kāi)發(fā)地下水資源,防止和控制地下水污染,促進(jìn)農(nóng)牧業(yè)綠色生產(chǎn),保障人民身體健康,加強(qiáng)生態(tài)文明建設(shè)有著重要研究意義。

    地下水化學(xué)特征研究是水體化學(xué)組成與地下水演化過(guò)程研究的基礎(chǔ)(Abbas et al.,2021),起到反映地下水的補(bǔ)給、途經(jīng)區(qū)域巖性、氣象水文與環(huán)境特征、反映水化學(xué)演化的控制因素等作用(Li et al.,2015,2021;楊芬等,2021;Wali et al.,2021;杜金龍,2022)。能夠有效揭示地下水與環(huán)境的相互作用機(jī)制以及離子交換過(guò)程,對(duì)地下水水質(zhì)差別的原因有一定解釋作用,可為合理開(kāi)發(fā)利用水資源,改善水質(zhì)提供科學(xué)依據(jù)。

    國(guó)內(nèi)外對(duì)于地下水水質(zhì)的研究中,評(píng)價(jià)方法主要有內(nèi)梅羅指數(shù)法、模糊綜合評(píng)價(jià)法、主成分分析法和多元分析法等(Nemerow et al.,2009;Zhang et al.,2012;李連香等,2015;張志君,2020;周及等,2020;時(shí)雯雯等,2021;曾慶銘等,2021)。上述評(píng)價(jià)方法采用傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法雖各有其優(yōu)勢(shì),但都不能很好的分析水質(zhì)等級(jí)與評(píng)價(jià)指標(biāo)之間復(fù)雜的非線性關(guān)系,可能存在一定的主觀干預(yù)(李海濤,2020a)。近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展與應(yīng)用,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial neural network,ANN)模型能夠高效擬合非線性關(guān)系數(shù)據(jù),對(duì)其做出分類或預(yù)測(cè),ANN 模型在非線性數(shù)據(jù)擬合方面存在優(yōu)勢(shì),能夠避免確定性模型處理實(shí)際問(wèn)題時(shí)的過(guò)度簡(jiǎn)化問(wèn)題(陳能汪,2021)。對(duì)于利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行水質(zhì)評(píng)價(jià)最常用的網(wǎng)絡(luò)模型是BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),雖然該模型有收斂速度慢、結(jié)構(gòu)復(fù)雜,且無(wú)法反映主要影響因子等缺點(diǎn)(崔永華等,2007),但其優(yōu)點(diǎn)克服了主觀賦權(quán)對(duì)于評(píng)價(jià)結(jié)果的影響,評(píng)價(jià)結(jié)果客觀、合理且精度高,能在處理不同時(shí)間和空間水樣數(shù)據(jù)組合時(shí)的效能優(yōu)于其他方法(Kumar et al.,2020)。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因此被廣泛應(yīng)用于水質(zhì)評(píng)價(jià),并且通過(guò)不同的算法如螢火蟲(chóng)算法(顏建等,2020)、頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法(李海濤等,2020b)、DPA 算法(徐康耀等,2015)等算法能夠進(jìn)一步提高評(píng)價(jià)的結(jié)果。

    筆者在前人對(duì)研究區(qū)水文地質(zhì)背景總結(jié)研究的基礎(chǔ)上,研究地下水化學(xué)特征。利用Pytorch 搭建基于RMSprop 梯度下降算法的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)研究區(qū)地下水水質(zhì)進(jìn)行綜合客觀評(píng)價(jià)。

    1 研究區(qū)概況

    1.1 區(qū)域自然條件

    研究區(qū)位于四川省涼山彝族自治州西昌市、德昌縣與冕寧縣的交界處的螺髻山北麓(E 102°7′~102°30′,N 27°30′~27°46′),北接邛海盆地,南臨螺髻山脈,東接馬雄梁子,西靠安寧河磨盤山。研究區(qū)的總體地勢(shì)為兩山夾一河,山地河流整體為南北向。在氣候上,具有年溫差小、日溫差大、干濕分明、雨量充沛、降水集中、日照充足等特點(diǎn),屬于亞熱帶高原季風(fēng)氣候。西側(cè)的牦牛山南麓和安寧河河谷分別為構(gòu)造侵蝕中山和中山寬谷平原,中部螺髻山北麓為構(gòu)造侵蝕中山地貌,高山與盆地最大高差為500~1 500 m。螺髻山山嶺海拔為3 000~4 200 m,呈近南北走向,在研究區(qū)構(gòu)成了安寧河和則木河的分水嶺。研究區(qū)西部為安寧河流域,安寧河從北向南貫穿西昌市,于米易縣附近注入雅礱江,最終匯入金沙江,全長(zhǎng)為320 km,流域面積為1.1 萬(wàn)km2,安寧河的主要支流有18 條,其中流域面積大于500 km2的支流主要是孫水河、海河、茨達(dá)河、錦川河。主流與支流多以直角交匯,成羽狀水系。研究區(qū)東南部為則木河流域,則木河發(fā)源于普格縣特爾果鄉(xiāng)阿則木山,屬于黑水河右岸一級(jí)支流,從特爾果鄉(xiāng)一帶由北向南流經(jīng)五道箐鄉(xiāng)、特補(bǔ)鄉(xiāng),螺髻山鎮(zhèn)等地,最終在普格縣的中梁山南端流入黑水河,其流長(zhǎng)約為54 km,流域面積為668.2 km2(孟晶晶等,2018)。

    1.2 區(qū)域地質(zhì)背景

    在大地構(gòu)造劃分上,研究區(qū)位于上揚(yáng)子西緣的康滇斷隆帶中北段(劉洪等,2020)。研究區(qū)出露的地層(圖1)主要為震旦系—第四系,震旦系以陸相火山碎屑巖類、陸源碎屑巖類和碳酸鹽巖類為主,零碎分布在螺髻山北麓、馬雄梁子地區(qū)。寒武系在本區(qū)出露較少,以碳酸鹽巖為主。中生界(三疊系—白堊系)在本區(qū)大面積出露,以陸相砂泥質(zhì)碎屑巖為主。新生界(古近系—第四系),以半固結(jié)的碎屑巖為主零星分布在安寧河谷東岸及大箐梁子等地,第四系沖洪積物(Qapl)沿安寧河、則木河河谷以及山谷溝谷分布。巖漿巖在安寧河西岸出露,主要為花崗巖類。研究區(qū)構(gòu)造線復(fù)雜,主要的斷裂包括安寧河斷裂帶(南北向)和則木河斷裂帶(北北西向)。由于地質(zhì)構(gòu)造復(fù)雜,地質(zhì)條件多樣,現(xiàn)代構(gòu)造活動(dòng)強(qiáng)烈,巖石穩(wěn)定性差、巖面風(fēng)化強(qiáng)烈、疏松破碎、碎屑物質(zhì)豐富,形成了易發(fā)生地震、崩塌、滑坡、泥石流、水土流失的地質(zhì)背景(張騰蛟等,2020)。

    圖1 研究區(qū)水文地質(zhì)圖Fig.1 Hydrogeological map of the study area

    1.3 區(qū)域水文地質(zhì)背景

    根據(jù)研究區(qū)地層巖性、地下水類型分為6 類,分別是松散堆積層孔隙潛水-承壓水區(qū)(A1 型)、松散堆積層孔隙潛水區(qū)(A2 型)、碎屑巖裂隙層間水區(qū)(B1 型)、碎屑巖孔隙-裂隙層間水區(qū)(B2 型)、巖漿巖裂隙水層間水區(qū)(C 型)和碳酸鹽巖裂隙層間水區(qū)(D 型)。

    A1 型在河谷區(qū)第四系沖洪積物區(qū)域,地下水量豐富,為孔隙潛水-承壓水;A2 型在山麓區(qū)第四系沖洪積物中地下水量中等-貧乏只有孔隙潛水;B1 型地層有開(kāi)建橋組、列古六組、官溝組、飛天山組、益門組、新村組、牛滾凼組等地層,地下水量中等-貧乏的裂隙層間水;B2 型地層有白果灣組、小壩組等碎屑巖地層地下水量豐富的孔隙-裂隙層間水;C 型為磨盤山的地區(qū)的晚三疊世花崗巖類地下水量貧乏的裂隙層間水;D 型分布在螺髻山區(qū)的觀音崖組、燈影組、龍王廟組、西王廟組和二道水組等碳酸鹽巖地層,地下水為溶洞暗河發(fā)育的裂隙層間水。安寧河河谷平原、邛海平原地下水資源豐富,為多層含水結(jié)構(gòu)。一級(jí)階地河漫灘礫卵石主要賦存潛水,主要為大氣降水和河水補(bǔ)給。周邊的山前洪積扇賦存承壓水,水量較少。安寧河岸兩岸山區(qū)的砂巖、粉砂巖、礫巖、泥巖、花崗巖和閃長(zhǎng)巖等巖層中主要賦存碎隙巖類孔隙、裂隙水類型。盆地高地地區(qū)、臺(tái)地漫灘地區(qū),主要靠大氣降水補(bǔ)給,雨季水位上升,旱季相反?;鶐r山區(qū)由于裂隙發(fā)育較少,無(wú)地下水位,水流量小,雨季、旱季流量差別大。

    2 采樣、分析測(cè)試方法

    根據(jù)研究區(qū)地下水分布情況,設(shè)置15 個(gè)地下水露頭作為采樣點(diǎn)(圖1)。水樣的采集以及保存方法按照生活地下水標(biāo)準(zhǔn)檢驗(yàn)方法(GB/T 14848-2017)。使用1.5 L 的聚乙烯瓶的容器采集水樣,樣品采集前,使用待采水樣清洗3~4 次,再取樣,樣品裝滿不留氣泡并密封,陽(yáng)離子過(guò)濾酸化保存,陰離子原樣過(guò)濾保存,陰陽(yáng)共取30 件樣品。樣品編號(hào)、類型、水體狀況、位置、水文地質(zhì)分組如表1 所示。

    表1 水樣品概況統(tǒng)計(jì)表Tab.1 General situation of water samples

    采樣現(xiàn)場(chǎng)使用ISE 測(cè)定儀檢測(cè)pH 值,重量法檢測(cè)溶解性總固體。其他樣品指標(biāo)送予四川省地質(zhì)礦產(chǎn)勘察開(kāi)發(fā)局西昌地礦檢測(cè)中心檢驗(yàn),檢驗(yàn)方法如下:As、Se、Sb、Hg 含量使用AFS 方法檢測(cè);Sr、Cr、Cd、Co、Cu、Pb、Zn、Mn、Ni、Mo 含量使用MS 方法檢測(cè);K+、Na+、Ca2+、Mg2+、Al3+含量使用ICP 方法檢測(cè);Fe3+含量使用離子色譜法檢測(cè);含量使用納氏試劑比色法檢測(cè);F-、Cl-、含量使用離子色譜法檢測(cè);偏硅酸含量使用比色法檢測(cè);含量使用滴定法檢測(cè);總硬度采用EDTA-2Na滴定法。

    通過(guò)陰陽(yáng)離子電荷平衡法檢測(cè)地下水樣品水化學(xué)分析結(jié)果可靠性,若無(wú)機(jī)離子平衡常數(shù)(NICB)小于5%,表明陰陽(yáng)離子平衡數(shù)據(jù)可信。文中地下水樣品的NICB 值為-4.7 %~4.9 %,平均值為-1.9%,測(cè)試分析數(shù)據(jù)可靠。

    3 研究方法

    3.1 水化學(xué)特征研究方法Piper

    三線圖能區(qū)分研究區(qū)地下水化學(xué)類型。Gibbs 圖解法(Gibbs,1970)研究水巖作用對(duì)水化學(xué)成分的影響,將主要離子來(lái)源分為蒸發(fā)結(jié)晶作用、巖石風(fēng)化作用、大氣降水3 種類型。運(yùn)用離子比例系數(shù)法不同的巖性對(duì)地下水化學(xué)成分的影響,結(jié)果能進(jìn)一步反映水化學(xué)離子的來(lái)源(孫厚云等,2018)。

    3.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)中模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)的一種神經(jīng)元連接模型,是一種單向傳播的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其主要特點(diǎn)是信號(hào)前向傳播,誤差反向傳播(徐學(xué)良等,2017),以此往復(fù)擬合,通過(guò)一定規(guī)則輸出結(jié)果。在水質(zhì)評(píng)價(jià)研究中,水質(zhì)指標(biāo)多、差異大且關(guān)系復(fù)雜,受到多種因素的影響,以此構(gòu)成一個(gè)典型非線性系統(tǒng)。通過(guò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)對(duì)水質(zhì)指標(biāo)種類劃分進(jìn)行非線性擬合,從而憑借水質(zhì)指標(biāo)種類劃分的內(nèi)在規(guī)律進(jìn)行評(píng)價(jià)(Abhijit et al.,2008)。

    文中的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)Python 的Pytorch 庫(kù)搭建,并完成訓(xùn)練、學(xué)習(xí)以及評(píng)價(jià)。使用的激活函數(shù)為Sigmoid 函數(shù),在特征相差比較復(fù)雜或是相差不大時(shí)效果比較好,并且函數(shù)整體平滑易于求導(dǎo),通過(guò)對(duì)神經(jīng)元加入激活函數(shù)能夠增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的非線性,從而使模型能夠更好的擬合非線性數(shù)據(jù)。其函數(shù)式如公式(1)所示。

    文中運(yùn)用的損失函數(shù)(Loss function)為Pytorch 中的交叉熵函數(shù),如公式(2)所示:

    式中:outputs 代表模型計(jì)算后的輸出結(jié)果;targets 為樣本標(biāo)簽;w為權(quán)重;n為張量維度;C為類別的數(shù)量。該函數(shù)在計(jì)算前將數(shù)據(jù)放入sigmoid 函數(shù)中使數(shù)據(jù)中間值更為敏感,體現(xiàn)出更高的不確定性,并且梯度下降時(shí),可以避免均方誤差損失函數(shù)學(xué)習(xí)速率下降的問(wèn)題。在機(jī)器學(xué)習(xí)中通過(guò)損失函數(shù)對(duì)模型正向傳播的輸出與標(biāo)簽進(jìn)行對(duì)比計(jì)算得到兩者之間的誤差值,從而確定反向傳播的誤差值,并能反映模型運(yùn)行效果。

    3.3 RMSprop 優(yōu)化算法

    BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的優(yōu)化算法采用RMSprop 算法代替隨機(jī)梯度下降算法(SDG),RMSprop 優(yōu)化算法也稱為均方根傳遞算法,其優(yōu)點(diǎn)是能夠加快梯度下降的速度以及有效減緩訓(xùn)練中損失曲線的山谷震蕩以及鞍部停滯問(wèn)題。在梯度下降過(guò)程開(kāi)始,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)從一個(gè)隨機(jī)點(diǎn)開(kāi)始,以此賦予每個(gè)屬性的權(quán)重和偏置一個(gè)隨機(jī)值,將該隨機(jī)值計(jì)算的預(yù)測(cè)結(jié)果與標(biāo)簽對(duì)比,通過(guò)損失函數(shù)計(jì)算兩者之間的誤差即損失,再通過(guò)反向傳播更新權(quán)重與偏置,直到預(yù)測(cè)結(jié)果接近標(biāo)簽值。這一過(guò)程就如同從山頂?shù)缴焦?,山頂為最高損失,山谷為最低損失,導(dǎo)數(shù)為坡度。為到達(dá)山谷,每次求導(dǎo)都需要走下坡的道路,對(duì)于SDG 來(lái)說(shuō)下山的方向是隨機(jī)的,而RMSprop 算法會(huì)積累之前下坡的方向來(lái)決定下一個(gè)迭代下坡方向,從而優(yōu)化SDG 算法。其計(jì)算過(guò)程為包括以下3 步:①計(jì)算每個(gè)參數(shù)在當(dāng)前位置的梯度;公式(3)中wi為權(quán)重,bi為偏置,L(x)為損失函數(shù)。②計(jì)算更新量,通過(guò)對(duì)當(dāng)前梯度計(jì)算權(quán)重均方根,以及偏置均方根;公式(4)中S為權(quán)重均方根,α為常數(shù)。③更新參數(shù),公式(5)中 η為學(xué)習(xí)率,計(jì)算下一迭代中的權(quán)重與偏置,β 為防止S dwi為0 的極小常數(shù)。

    從RMSprop 計(jì)算過(guò)程中,該算法計(jì)算更新量公式比一般梯度下降算法增加了一個(gè)常數(shù) α來(lái)控制歷史信息獲取量,在設(shè)定全局學(xué)習(xí)率后,全局學(xué)習(xí)率在每次迭代中都會(huì)隨衰減系數(shù)控制的歷史梯度平方和而改變,從而使迭代方向在參數(shù)空間中更加平穩(wěn)且快速。

    以上3 個(gè)函數(shù)的關(guān)系如圖2 所示,輸入數(shù)據(jù)先通過(guò)Sigmoid 函數(shù)計(jì)算,再進(jìn)行線性連接,其中乘以權(quán)重(w1,w2,w3)加上偏置(b1,b2,b3)輸出第一隱層(H1),再通過(guò)同樣的操作輸出第二隱層(H2),通過(guò)線性層得到輸出。將輸出與標(biāo)簽利用損失函數(shù)比較得到誤差,通過(guò)誤差計(jì)算優(yōu)化算法,計(jì)算結(jié)果對(duì)權(quán)重與偏重進(jìn)行更新。

    圖2 模型函數(shù)關(guān)系圖Fig.2 Model function relationship diagram

    4 結(jié)果與討論

    4.1 研究區(qū)水化學(xué)特征

    根據(jù)研究區(qū)地下水采集樣品分析結(jié)果,地下水化學(xué)指標(biāo)概況見(jiàn)表2。分析結(jié)果顯示,pH 值平均為7.68,偏中性;TDS 值為6.7~230.4 mg/L,均值為85.91 mg/L;水離子陽(yáng)離子濃度排序?yàn)镃a2+>Mg2+>Na+>K+,陰離子濃度排序?yàn)?,?yáng)離子中Ca2+為優(yōu)勢(shì)離子,陰離子中為優(yōu)勢(shì)離子;As 含量為1.77~2.58 μg/L;Cr 含量為0.1~5.58 μg/L,均值為1.92 μg/L;Pb 含量為0.76 μg/L,最大值為10.26 μg/L;Mn 含量為0.11~6.33 μg/L,標(biāo)準(zhǔn)偏差為1.95;Ni 含量為0.05~9.54 μg/L,標(biāo)準(zhǔn)偏差為3.02,波動(dòng)較大(表2)。

    4.2 研究區(qū)水化學(xué)特征

    Piper 三線圖(圖3)顯示,研究區(qū)水化學(xué)類型主要是Mg2+·Ca2+-類型,陽(yáng)離子主要分布在 Mg2+-Ca2+線上,分布于三角圖左下區(qū)域,陰離子主要分布在線上,主要集中于三角圖的左下角。

    圖3 研究區(qū)地下水水化學(xué)Piper 圖Fig.3 Piper diagram of hydrochemical of groundwater in the study area

    將研究區(qū)的水樣數(shù)據(jù)繪制于Gibbs 圖(Gibbs,1970),研究區(qū)水樣基本落在Gibbs 的回旋鏢內(nèi)(圖4),TDS 值約為100 mg/L,Na+/(Na++Ca2+)值小于0.7,值小于0.2,表明其受到人類活動(dòng)的影響較少;水樣主要分布于左側(cè)以及中部偏下的位置,表明水化學(xué)離子組成總體受到巖石風(fēng)化作用控制,大氣降水也對(duì)其有一定程度的控制,但是沒(méi)有巖石風(fēng)化控制顯著,而蒸發(fā)結(jié)晶作用微弱(王慧瑋等,2021)。其陽(yáng)離子在B2 區(qū)、D 區(qū)受到巖石風(fēng)化作用控制;B2區(qū)以碎屑巖類泥巖砂巖為主,其化學(xué)離子主要來(lái)自于硅酸鹽礦物;D 區(qū)以碳酸鹽巖,Ca2+和會(huì)偏多。水量中等的B1 區(qū)、C 區(qū)水樣在圖中向右下角靠近,受到巖石風(fēng)化作用和大氣降水作用的共同控制,其巖石

    圖4 研究區(qū)地下水Gibbs 圖Fig.4 Gibbs diagram of underground water in the study area

    圖5 地下水離子比值圖Fig.5 Rates of the selected ions of groundwater

    風(fēng)化作用更顯著。C 區(qū)以巖漿巖為主,C 區(qū)水樣化學(xué)離子會(huì)來(lái)自于硅酸鹽礦物的風(fēng)化作用。

    結(jié)合三大類造巖礦物(碳酸鹽礦物、硅酸鹽礦物、蒸發(fā)鹽礦物)風(fēng)化溶濾作用特征與離子比例關(guān)系圖(圖6)分析(劉永林等,2016;高旭波等,2020;楊芬等,2021),可以看出研究區(qū)的水樣品大多都分布在硅酸鹽礦物到碳酸鹽礦物之間,相比離硅酸鹽礦物區(qū)域更近,表明研究區(qū)水化學(xué)離子同時(shí)受到了硅酸鹽礦物和碳酸鹽礦物的風(fēng)化溶濾作用的控制。在B1 型地下水區(qū)和B2 型地下水受硅酸鹽礦物風(fēng)化溶濾作用主要控制的同時(shí),受到一定碳酸鹽礦物風(fēng)化溶濾作用控制,其中硅酸鹽巖礦物來(lái)源于砂巖以及泥質(zhì)巖;C 型地下水區(qū)主要受硅酸鹽礦物風(fēng)化溶濾作用控制,其來(lái)源于火山碎屑巖和花崗巖;溶洞暗河發(fā)育的D 型地下水區(qū)則主要受由碳酸鹽礦物風(fēng)化溶濾作用控制,其碳酸鹽巖礦物主要來(lái)自石灰?guī)r和白云巖。

    圖6 研究區(qū)水化學(xué)離子與礦物風(fēng)化作用關(guān)系圖Fig.6 Correlation of hydrochemical ions and mineral weathering

    4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)水質(zhì)評(píng)價(jià)過(guò)程

    4.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建

    筆者基于Python 語(yǔ)言使用Pytorch 開(kāi)源庫(kù)搭建BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),搭建的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分4 層結(jié)構(gòu),分別為輸入層,兩層隱層以及輸出層(圖7)。隱層激活函數(shù)為Sigmoid 函數(shù),輸入輸出神經(jīng)元結(jié)構(gòu)為:輸入神經(jīng)單元18 個(gè),分別為水樣品的18 個(gè)指標(biāo)依次是As、Cr、Co、Cu、Pb、Zn、Mn、Ni、Mo、Na+、、Al3+、F-、Cl-、、TDS、總硬度,其他指標(biāo)由于分異性不大或者低于檢測(cè)下限,因此剔除;輸出層采用線性鏈接5 個(gè)神經(jīng)元的輸出層結(jié)果用0、1 表示,水質(zhì)分五級(jí),Ⅰ類水為 [1,0,0,0,0],Ⅱ類水為 [0,1,0,0,0],Ⅲ類水為 [0,0,1,0,0],Ⅳ類水為 [0,0,0,1,0],Ⅴ類水為 [0,0,0,0,1]輸出,輸出表的5 個(gè)單元表分別代表Ⅰ-Ⅴ級(jí),若滿足則為1,不滿足則為0。

    圖7 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.7 Neural network structure diagram

    4.3.2 訓(xùn)練樣本設(shè)計(jì)

    訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)依據(jù)國(guó)家地下水水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)(GB/T 14848-2017)中各類水質(zhì)的指標(biāo)在其各范圍內(nèi)使用計(jì)算機(jī)插值生成并添加標(biāo)簽(鄧大鵬等,2007;袁瑞強(qiáng)等,2021),樣本按平均每種類型的樣本占總樣本的20%分布,共5 000 個(gè)訓(xùn)練樣本,將樣本數(shù)據(jù)取95%作為訓(xùn)練集,剩余5%作為測(cè)試集,以供模型訓(xùn)練過(guò)程中對(duì)損失函數(shù)與預(yù)測(cè)正確率進(jìn)行測(cè)試。

    4.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

    訓(xùn)練開(kāi)始首先讀取生成的訓(xùn)練樣本為Numpy 格式后進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理,接著將處理后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成張量(Tensor)數(shù)據(jù)格式,初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后設(shè)定基本參數(shù),隱層個(gè)數(shù)設(shè)定在17~9 之間,學(xué)習(xí)率(lr)設(shè)定為0.001~0.000 1,訓(xùn)練輪數(shù)(Epochs)為500 輪以保證監(jiān)測(cè)最后訓(xùn)練結(jié)果的穩(wěn)定性,每輪模型迭代次數(shù)(Step)為5 000 次,期望誤差為1×10-2。在訓(xùn)練過(guò)程中通過(guò)訓(xùn)練集和測(cè)試集的損失函數(shù)以及測(cè)試集正確率圖像監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練效果。通過(guò)代碼自動(dòng)循環(huán)參數(shù)比較測(cè)試結(jié)果,最終確定最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)模型。參數(shù)為第一隱層14 個(gè)神經(jīng)元,第二隱層9 個(gè)神經(jīng)元,學(xué)習(xí)率0.000 8,圖8 為該參數(shù)下訓(xùn)練效果圖。在訓(xùn)練結(jié)束保存訓(xùn)練好的訓(xùn)練模型,在進(jìn)行研究區(qū)水樣評(píng)價(jià)時(shí)調(diào)用。

    圖8 訓(xùn)練效果圖Fig.8 Training effects

    圖中訓(xùn)練集損失在1×10-2收斂,收斂過(guò)程平滑,測(cè)試集損失低于訓(xùn)練集損失,在2×10-2收斂,測(cè)試集正確率穩(wěn)定在0.988。表明此時(shí)的網(wǎng)絡(luò)模型擬合良好并且泛化能力強(qiáng),沒(méi)有出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象,在訓(xùn)練過(guò)程中學(xué)習(xí)充足,能夠?qū)φK|(zhì)樣品進(jìn)行準(zhǔn)確且客觀的預(yù)測(cè)。模型整體以及張量數(shù)據(jù)運(yùn)算采用GPU 運(yùn)算,GPU 型號(hào)為RTX3080Ti,整體訓(xùn)練時(shí)間大幅減少共費(fèi)時(shí)21.7 分鐘。

    4.4 研究區(qū)水質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果

    調(diào)用訓(xùn)練完成后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,將研究區(qū)水樣品數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后導(dǎo)入得到水質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果(表3),Ⅰ類水質(zhì)點(diǎn)2 個(gè)占13.3%分別為5-SY、12-SY;Ⅱ類水質(zhì)點(diǎn)6 個(gè)占40%分別為2-SY、4-SY、6-SY、10-SY、11-SY、13-SY;Ⅲ類水質(zhì)點(diǎn)為7 個(gè)占46.6%分別為1-SY、3-SY、7-SY、8-SY、9-SY、14-SY、15-SY。Ⅱ、Ⅲ類水質(zhì)占多數(shù)從研究區(qū)數(shù)據(jù)來(lái)看As 含量大多數(shù)達(dá)到了Ⅲ類標(biāo)準(zhǔn),含量達(dá)到了第Ⅲ類或第Ⅱ類標(biāo)準(zhǔn)。從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的權(quán)值來(lái)看,數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)主要考慮As、Cr、Mo、、Al3+、F-、以及總硬度等8 個(gè)水質(zhì)指標(biāo),表明As、為造成該地區(qū)地下水質(zhì)達(dá)到Ⅲ類的指標(biāo)的重要原因之一。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的自主學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)能力,充分學(xué)習(xí)了訓(xùn)練樣本的水質(zhì)特征,建立起水質(zhì)指標(biāo)與水質(zhì)等級(jí)的非線性對(duì)應(yīng)關(guān)系。并且權(quán)重與偏置都是通過(guò)學(xué)習(xí)得到而非人為給定,很大程度上避免了主觀因素影響,從而使其評(píng)價(jià)結(jié)果更加客觀合理,然而美中不足之處是缺少真實(shí)的訓(xùn)練樣本以供模型學(xué)習(xí),使預(yù)測(cè)結(jié)果更加貼近現(xiàn)實(shí),并且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)很難確定主要影響因子。

    表3 研究區(qū)水質(zhì)綜合排名表Tab.3 Comprehensive ranking of water quality in the study area

    結(jié)合水樣品數(shù)據(jù)的水文地質(zhì)背景,以及樣品指標(biāo)在國(guó)標(biāo)中超標(biāo)部分確定影響因子,對(duì)研究區(qū)各點(diǎn)水質(zhì)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)并由好到壞進(jìn)行排名。

    4.5 地下水安全建議

    對(duì)于分布在德昌縣阿月鄉(xiāng)光輝村西番箐、羅家坪子;西昌市安哈鎮(zhèn)擺擺頂村、黃水鄉(xiāng)觀音巖、西溪鄉(xiāng)長(zhǎng)板橋村;普格縣五道菁鄉(xiāng)黃坪村五組的Ⅰ類和Ⅱ類地下水地區(qū),水質(zhì)良好污染少,飼養(yǎng)牲畜能夠正常飲用,居民應(yīng)該經(jīng)簡(jiǎn)單處理后飲用,并建議當(dāng)?shù)卣块T在此建立自來(lái)水飲水站。

    對(duì)于分布在西昌市黃水鄉(xiāng)新塘村大慶溝、洼垴村七組、書(shū)夫村二組、中壩鄉(xiāng)小浸溝、黃聯(lián)關(guān)鎮(zhèn)哈土村四組;普格縣特爾果鄉(xiāng)甲甲溝村、普格縣特補(bǔ)鄉(xiāng)白廟子等Ⅲ類地下水地區(qū),水質(zhì)差又受到一定程度污染,牲畜飲用該水需經(jīng)處理,不建議當(dāng)?shù)厝酥苯踊蚝?jiǎn)單處理后飲用。尤其是As、Pb、Cr 超標(biāo)的地下水,長(zhǎng)期大量飲用會(huì)對(duì)人體造成傷害,建議:①地方政府及相關(guān)部門在Ⅲ類水質(zhì)地區(qū)應(yīng)該高度重視地下水質(zhì)是否存在危害人體的元素超標(biāo)問(wèn)題。②相關(guān)部門以及居民應(yīng)該加強(qiáng)井水和地下水保護(hù),隔絕農(nóng)業(yè)活動(dòng)對(duì)井水帶來(lái)的污染,如As、等是大部分農(nóng)藥化肥中帶有的元素,應(yīng)當(dāng)探明農(nóng)藥化肥是否已對(duì)當(dāng)?shù)氐叵滤斐晌廴尽"劢ㄗh當(dāng)?shù)卣跋嚓P(guān)部門加強(qiáng)對(duì)研究區(qū)大氣、匯水區(qū)及地下水水質(zhì)監(jiān)測(cè),查明Ⅲ類地下水污染來(lái)源并阻斷以保障當(dāng)?shù)鼐用竦陌踩钌a(chǎn)。

    5 結(jié)論

    (1)螺髻山北麓地區(qū)地下水水化學(xué)結(jié)構(gòu)主要是Mg2+·Ca2+-HCO-3類型,TDS 較低受人類活動(dòng)干擾較少,巖石風(fēng)化作用對(duì)水化學(xué)離子組成控制顯著,其次是大氣降水。陰陽(yáng)離子主要是來(lái)自于硅酸鹽礦物與碳酸鹽礦物共同風(fēng)化溶濾作用。其中硅酸鹽礦物主要有花崗巖、長(zhǎng)巖、灰?guī)r、砂巖、頁(yè)巖、泥巖等巖石;碳酸鹽礦物主要有泥灰?guī)r、白云巖、泥質(zhì)灰?guī)r等巖石。

    (2)陰陽(yáng)離子相關(guān)性分析和比值分析結(jié)果表明,方解石的風(fēng)化是Ca2+的來(lái)源之一,Mg2+主要受到硅酸鹽礦物溶解控制,與 Cl-大部分都來(lái)自于碳酸鹽礦物溶解。

    (3)利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)研究區(qū)水質(zhì)樣本進(jìn)行評(píng)價(jià),水質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果可為研究區(qū)水質(zhì)分類資源化利用,人民生活生產(chǎn)用水保障提供參考。評(píng)價(jià)結(jié)果表明總體水質(zhì)較好,其中Ⅰ類水質(zhì)點(diǎn)占13.3%,Ⅱ類水質(zhì)點(diǎn)占40%,Ⅲ類水質(zhì)點(diǎn)為7 個(gè)占46.6%。

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