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地下水是人类宝贵的自然资源,而长期以来由于人类的生活、生产带来的污染场地对地下水造成了严重污染,威胁到人类的生存和发展,因此治理地下水污染意义重大。国内外对地下水污染的治理方法分为3类:异位修复技术、原位修复技术和自然衰减。其中使用最为普遍的PAT技术属于异位修复技术的一种,PAT技术具有简便易行,可对地下水污染事件做出快速反应的优点,尤其适用于期望短期内迅速降低污染水平的地下水水源地含水系统。然而其缺点在于修复工程复杂、且运行成本高昂,因此,有效降低PAT系统的运行成本对于该技术的推广应用具有重要意义。自20世纪80年代以来,地下水模拟-优化模型就应用于确定地下水PAT系统的最优策略。然而,与国内外广泛存在的模块化地下水模拟软件相比,模块化的模拟-优化软件相对很少,这种状况极大地限制了地下水模拟-优化模型在实际场地中地下水污染治理的优化实践。在介绍一款模拟-优化软件MGO(Modular Groundwater Optimizer)的基础上,利用MGO优化美国犹他州某空军基地的一处污染场地的PAT系统。优化过程分为三个阶段递进进行,分别来寻找稳态策略下满足约束条件下的井群布局、稳态策略下的最低运行成本与动态策略下的最低运行成本,从而获得满足约束条件下的最低成本。阶段1是给初始PAT修复系统增加新井来寻找满足污染约束边界单元处浓度约束条件的可行解;阶段2为阶段1新增加的注水井寻找最优井位及相应注水率;最后阶段3把整个模拟优化阶段划分为7个管理阶段,实现对修复系统的动态优化管理,分别寻找各个管理期的最优抽/注水量,从而达到整个项目期成本的最小化目的。优化结果表明,通过阶段1的优化后,只需在浓度约束边界附近增添4口注水井,并且仅保留2 口初始抽水井和1 口初始注水井;阶段2寻找到了 4 口新注水井的最优井位置,使得总抽水量下降了 1.82%。在阶段3的动态管理策略下,相比阶段2的稳态策略,总抽水量下降了 5.34%,修复成本减少了 10.13%,同时保证了修复效率。实例研究的结果表明MGO可以有效地为地下水修复提供经济、高效的管理措施,为今后的地下水污染修复提供一种可靠的工具,具有较好的应用前景。另一方面,MGO软件的输入数据是以文本文件格式输入的,结果数据储存在二进制格式文件中,即前处理阶段与后处理阶段都不是可视化的,这大大影响了 MGO在实践应用中的便捷性。针对MGO缺乏可视化研究的现状,本文采用面向对象的高级程序语言C#,基于ArcObjects的Add-In设计一个ArcMap的插件—MGO Add-In,该插件既达到了前处理阶段的可视化输入,也利用ArcMap快速可视化结果数据。MGO Add-In插件包含三部分:(1)基于WinForm的MGO可视化输入界面;(2)通过调用MODFLOW/MT3DMS后处理程序,交互转化结果数据格式;(3)自动创建数据库,生成点要素集,并加载到ArcMap的视图上。相比输入数据的文本文件输入方式,MGO Add-In具有如下优点:(1)输入、输出可视化;(2)减少数据输入操作量;(3)对输入的参数提供检查作用;(4)数据的输入没有顺序要求、(5)结果文件查看方便。