污染场地综合表征（ISC）是为了提高DNAPL场地表征调查的效率和效果的过程。ISC通过最优化的方法调查呈异质性的污染物分布、迁移转化过程及修复效果的表现，来建立并完善3D场地概念模型（CSM）。
ISC（图1）可以用来指引项目期间场地概念模型的不断完善，利用大量包括场地调查，修复设计和修复优化过程中获取的信息。ISC主要通过图1中的步骤来进行场地表征识别，选择最合适、最先进的工具来有效地分析场地土层、渗透率和污染物分布等特征，最后对数据进行评估，阐释并更新场地概念模型。
ISC具体步骤如下：
- 确定场地概念模型中的问题和不确定因素。
- 确定场地调查中所需的数据差异和空间分辨率。
- 建立数据收集目标。
- 设计数据收集过程。
- 选择合适的调查工具。
- 管理、评估及阐释数据。
图1：综合场地表征的步骤循环
确定问题并评估场地概念模型
DNAPL场地综合表征的目的是建立一个具有足够深度和清晰度，可以准确评估风险并制定合理修复策略的场地概念模型。ISC方法的第一步是审核现有的场地概念模型并确定其是否满足目标条件。根据场地概念模型的不确定/定义不足问题，才能确定数据需求/差异和清晰度及表征调查目标。根据不确定性来定义问题的优势是可以确定收集额外数据的成本与收益，或修复的可持续回报性。
图2：利用高清晰场地调查（HRSC）工具收集数据建立的场地概念模型
确定数据需求、差异及分辨率
识别场地概念模型的不确定性之后，就可以描述出具体的数据需求（比如种类、地点、数量和质量）和数据分辨率（空间或者密度）。数据的空间分辨率需要进行横向和纵向性的评估。其目标是在地下非匀质性的条件下，有效地（达到足够分辨率）确定污染物运移和分布的数据。数据的分布应该与实际比例相称，以确保污染物分布得到充分描述，并在必要时制定有效的修复策略。
图3：高清晰场地调查工具（如激光诱导荧光）可以为DNAPL的分布提供更高纵向分辨率
建立数据收集目标
一旦完成对数据（包括类型和分辨率）需求的确认，就可以设立具体目标。通常收集数据的目的可能会比较模糊的，不会具体描述采样项目的意图和需要。比如说，场地调查的目标是定义污染物的纵向和水平的分布，然而如果没有进一步说明，该目标很难被满足。因此，目标的设定应该同时考虑如下要素：（1）需求的数据类型（比如化学浓度）；（2）数据密度和空间分辨率（比如，水平间距和垂直深度）；（3）每种污染物具体的浓度最大值。
设计数据收集和分析过程
数据的收集和分析简单的来说是所选数据测量系统的实施和后续对所收集数据的整理。大体上需要收集三种类型的数据：定量化，半定量化和定性化数据。这些数据的收集和分析都会不同。有效的数据收集目标决定了所需收集数据的类型，使用哪些工具以及如何分析数据。场地调查工具选择表可以帮助选择最合适的工具。
图4：地下水采样对于DNAPL污染物第一手数据的收集十分重要
工具选择
更多细节可参考场地表征工具的选择，同时提供表征工具的选择指南。
进行数据评估和阐释
评估和阐释场地表征数据的目的是为清晰地了解现场的过去、现在和潜在未来的环境条件。根据场地概念模型的情境，数据评估和阐释可以促进更多明智的场地修复决策。因此项目团队只有通过数据评估和解释才能做出决策（比如当表征工作完成规定的表征目标；或者当数据不支持一个关于地下条件的假设时，则必须重新考虑原始假设）。具体来说，在考虑到现场数据收集目标的同时，数据应该把场地概念图不确定性降低到一个可以接受的水平。通过所有数据类型（地质，水文和化学数据）的整合，可以生成共同数据集。这种多重证据的方法使场地概念模型能够更清楚地描述污染物迁移，赋存和衰减。
更新场地概念模型
综合场地表征的总体目标是收集必要的数据，以提供一个最新的，针对该场地的场地概念模型，并且在合适的程度上进行充分详细的描述，从而高效地指导场地环境管理。建立和更新场地概念模型的过程包括汇集和综合现有信息，识别数据缺陷和不确定性及确定后续数据需求。过于简单的地下条件表征仅利用到地质工程的概念，然而，修复绩效追踪记录表示这种概念往往对于修复工作是有缺陷的。
文章出处:美国州际技术与管理委员会 DNAPL专家组
筹划：环知团队
译者：陈裕颖，黄易成，钟昉芸