论文部分内容阅读
水环境资源是人类和一切生物赖以生存与发展不可或缺的物质基础。随着我国经济社会发展水平的不断增加,水环境污染现象不断加剧,尤其以河流重金属污染和湖泊富营养化问题较为突出。水环境评价作为一项基础性工作,已经成为预防和治理水污染的前提和依据,对于保护水资源和改善水环境具有重要的作用和意义。目前,国内外关于河流沉积物中的重金属污染和湖泊富营养化现象的评价方法已较多,但是大部分针对于确定性或系统中某一方面的不确定性因素进行评价。由于各种客观和主观认识上的不确定性,导致水环境是一个随机性、模糊性、灰性和未确知性等多种不确定性共存或交叉存在的复杂系统,而且不确定信息的来源、类型以及性质等较为复杂多变。如果在评价过程中,忽视这些信息,极有可能导致结果产生错误,造成决策失误。本论文基于水环境系统中存在的随机性、模糊性、灰性以及未确知性信息等不确定性信息,分别将三角模糊数和随机模拟模型结合,以及将三角模糊数和盲数相结合,建立三角随机模拟模型和延拓盲数模型,并且分别应用于湘江重金属污染风险评价和洞庭湖湖泊富营养化评价领域中,对其中存在的不确定因素进行分析研究,以降低评价过程中存在的不确定性信息,从而更加客观、真实地表征评价区域内水环境的污染状况,为区域的预防和治理提供更多全面、合理以及真实的信息,为水环境评价提供一种新的思路和方法。论文将基于三角随机模拟的沉积物重金属污染评价模型和基于延拓盲数的湖泊富营养化综合营养状态评价模型分别与常规的确定性方法进行比较,研究结果表明,该两种模型可以较为简单快速的得到重金属污染指数和综合营养指数相应的区间值,及其与之对应的隶属度,从而得到其综合污染水平,并且能够判断出有恶化趋势的相关区域,在一定程度上降低了评价过程中的不确定性,能够为决策者提供更多可靠的数据信息,具有较好的实用性和可操作性,更加全面、真实的反映水体的污染状况,从而将污染严重的相关区域作为重点监控治理对象,开展有针对性的预防和治理。