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地下水环境污染模拟与评估地下水是人类重要的饮用水和工业用水来源之一，保护地下水环境对于人类健康和可持续发展至关重要。
然而，由于工业、农业、城市化等活动的进行，地下水环境面临着日益严重的污染问题。
为了有效管理和保护地下水资源，地下水环境污染的模拟与评估成为一项重要的任务。
地下水环境污染模拟是指利用数学模型和计算机模拟技术，对地下水系统的水流、污染物传输和转化等过程进行模拟和预测。
这项工作可以帮助人们了解地下水系统的动态变化和污染程度，并提供科学依据来制定环境保护政策和采取相应的污染治理措施。
同时，地下水环境污染模拟还可以预测长期的水质变化和风险，为地下水资源的可持续利用提供参考。
在进行地下水环境污染模拟时，首先需要获取相关的地下水系统数据，包括地下水位、水质、地下水流速和地下水流向等信息。
这些数据可以通过地下水监测井、水样采集和分析等手段进行获取。
然后，根据采集到的数据，建立数学和物理模型来描述地下水系统的运动和污染物传输过程。
常用的数学模型包括有限元模型、有限差分模型和解析解模型等。
通过对数学模型进行求解，可以获得地下水系统的水流速度、压力分布及污染物浓度分布等信息。
在地下水环境污染模拟过程中，一项重要的任务是评估污染物对地下水环境的影响程度。
评估污染物对地下水环境的影响可以采用多种方法，如污染物传输路径分析、污染物浓度分布预测和地下水风险评估等。
通过这些评估方法，可以对地下水环境的污染程度进行定量描述，并为环境保护部门或决策者提供科学依据。
在进行地下水环境污染模拟和评估时，还需要考虑多种不确定性因素，如地下水系统参数的不确定性、模型误差和输入数据的误差等。
为了获取更准确和可靠的模拟和评估结果，需要采用不确定性分析方法来对这些因素进行量化和分析。
常用的不确定性分析方法包括蒙特卡洛模拟、灵敏度分析和参数优化等。
通过将不确定性考虑进模拟和评估过程，可以提高对地下水环境污染的预测能力，并减少决策的风险。
地下水污染场地的数值模拟与风险评估研究近年来，随着人类活动的不断增加，地下水污染逐渐成为环境保护领域的一项重要研究课题。
地下水是人类生产和生活中必不可少的资源，但是，地下水的污染问题也越来越突出。
因此，如何对地下水污染进行科学的数值模拟和风险评估，成为当前环境保护领域的焦点之一。
一、污染场地数值模拟的重要性地下水污染场地的数值模拟是地下水污染风险评估的基础。
数值模拟通过建立数值模型，预测污染物在地下水中的迁移、转化和分布规律，为污染防治提供科学的理论依据。
同时，数值模拟还可以用于预测和评估人类生产和生活活动对地下水资源的影响，制定环境保护政策，保护人类健康和生态环境。
二、污染场地数值模拟的方法污染场地数值模拟的方法主要包括：解析方法和数值模拟方法。
解析方法是根据污染源的类型、液态污染物的物理化学特性和环境介质特征，通过数学公式和解析解进行预测和分析。
数值模拟法是将场地的地下水分为不同网格单元，对污染物的扩散和迁移进行数值计算，模拟不同污染源对地下水环境和地下水资源的影响。
三、污染场地数值模拟的应用污染场地数值模拟已经广泛应用于地下水资源管理和污染治理。
其中，最为重要的应用是污染风险评估。
污染风险评估可以根据数值模拟结果对污染事件的影响、预测和评估风险，并制订相应策略和预案，及时有效地应对污染事件。
现代污染防治技术中，污染场地数值模拟的应用也越来越广泛。
水土保持工程中，数值模拟可以预测自然灾害的发生和发展趋势，监测土壤水分和植物生长等。
地下水资源管理中，数值模拟可以在实际工程中模拟不同工程方案对地下水环境的影响，对地下水环境进行管理和保护。
四、污染场地风险评估的方法污染场地风险评估是利用数值模拟结果，评估地下水污染事件的概率和危害程度。
污染场地风险评估的流程主要包括：数据收集和分析、数值模拟、风险评估和优化方案设计等环节。
在风险评估过程中，需要综合考虑多种因素，包括污染源、环境物理化学特征、地下埋深、污染物种类等。
地下水污染风险评价的综合模糊随机模拟方法Document number：BGCG-0857-BTDO-0089-2022地下水污染风险评价的综合模糊-随机模拟方法Jianbing Li，Gordon H. Huang等田芳译；冯翠娥、魏国强校译本文建立的综合模糊-随机风险评价（IFSRA）方法能够系统地量化与场地条件、环境标准和健康影响标准相关的随机不确定性和模糊不确定性。
模型输入参数的随机性使得数值模型预测的地下水污染物的浓度具有概率不确定性，而违反了相关的环境质量标准和健康评估标准的污染物浓度引发的后果具有模糊不确定性。
本文以二甲苯为研究对象。
环境质量标准按照严格程度分为三类：“宽松”、“中等”和“严格”。
通过系统地研究因二甲苯摄取而导致的基于环境标准的风险（ER）和健康风险（HR），利用一个模糊规则库，可以获得总风险水平。
将ER和HR风险水平分为五个级别：“低”、“低-中等”、“中等”、“中等-高”和“高”。
总风险水平包括从“低”到“很高”六类。
根据问卷调查，建立相关模糊事件的模糊和模糊规则库。
因此，IFSRA的总框架包含了模糊逻辑、专家参与和随机模拟。
与传统的风险评价方法相比，由于有效反映了这两类不确定性，因此提高了模拟过程的稳健性。
应用开发的IFSRA方法来研究加拿大西部一个被石油污染的地下水系统。
分析了具有不同环境质量标准的三种情境，获得了合理的结果。
本文提出的风险评价方法为系统地量化污染场地管理中的各种不确定性提供了一种独特的手段，同时也为污染相关的修复决策提供了更实际的支持。
一、简介加拿大有数千个工业污染场地，给人类健康和自然环境造成了巨大威胁。
在为这些污染场地的有效修复和管理而制定决策的过程中，风险评价是重要的一步，它为场地污染的评价和严重程度的分级奠定了坚实的基础（加拿大环境部长委员会，简称CCME，1996）。
然而，自然固有的随机性以及缺乏风险发生及其潜在后果的足量信息，限制了我们对风险的认识。
模糊综合评价地下水水质的研究地下水是人类生产和生活的重要水资源，其水质的好坏直接关系到人们的健康和经济发展。
因此，对地下水水质的科学评价是非常必要的。
传统的地下水水质评价方法往往依赖于定性或定量指标的单一评价，无法全面、准确地反映地下水的水质特征。
在此背景下，模糊综合评价方法应运而生，并已成为地下水水质评价的一种重要手段。
模糊综合评价方法是一种基于模糊数学理论的综合评价方法，其核心思想是通过对多个评价指标进行综合分析，得出一个综合评价结果。
该方法具有比较强的容错性和适应性，能够很好地处理评价指标之间的不确定性和交叉性。
在地下水水质评价中，常用的指标包括水温、pH值、溶解氧、电导率、总硬度、总碱度、氯离子、硝酸盐、重金属等。
对于这些评价指标，可以将其划分为多个评价层次，然后将其转化为模糊数，再通过模糊综合评价模型得出综合评价结果。
模糊综合评价模型的基本框架如下：确定评价指标及其权重，将其划分为多个评价层次。
将各个评价指标转化为模糊数，通过隶属度函数表示其评价值。
建立评价指标之间的综合评价模型，使用模糊数与模糊运算符计算出各评价指标之间的模糊综合评价。
根据模糊综合评价结果，进行归一化处理并确定等级划分。
在地下水水质评价中，采用模糊综合评价方法的优点主要有以下几点：1. 能够充分考虑评价指标之间的相互影响，能够很好地刻画地下水水质的复杂性。
2. 可以很好地处理评价指标的不确定性和交叉性，具有很好的容错性和适应性。
3. 能够提高评价结果的可靠性和准确性，具有很好的实用性。
总之，模糊综合评价方法是一种有效的地下水水质评价方法，能够全面、准确地反映地下水的水质特征。
需要指出的是，该方法在应用过程中需要根据具体情况选择合适的评价指标和权重，以及适当的模糊运算符，否则评价结果可能存在一定误差。
因此，在使用模糊综合评价方法时，需要综合考虑评价指标、权重和模糊运算符等方面的因素，以取得更为准确和可靠的评价结果。
《河南水利与南水北调》2024年第2期水文水资源基于熵值-模糊综合评价法的地下水污染评价——以河南某垃圾堆放场为例毛云阳，吴琦，李康三（华北水利水电大学地球科学与工程学院,河南郑州450046）摘要：为了全面摸清垃圾堆放场的污染状况，结合该垃圾堆放场的实际情况，对垃圾堆放场地及下游水厂下水进行调查、勘察、实验室分析等，利用DRASTIC模型对垃圾场所在及周边地块防污性能进行评价，结果表明该地区防污性能中等，有一定的被污染风险；基于熵值-模糊综合评价法，同时结合单指标指数、内梅洛指数污染评价法，对垃圾堆放场及水厂地下水水质进行评价，得出垃圾场渗滤液对地下水第一层的污染情况，结果表明该垃圾场地下水已被垃圾渗滤液污染，GW1水质较好，GW2、GW3水质较差，水厂GW4尚未被污染，地下水质量良好。
综上，应对垃圾堆放场进行防污治理以及对地下水进行积极处理，以免对该地区居民的生活用水造成影响。
关键词：垃圾堆放场；地下水污染；熵值-模糊评价中图分类号：TU71文献标识码：B文章编号：1673-8853（2024）02-0024-03Groundwater Pollution Evaluation based on Entropy Value-Fuzzy Conprehensive EvaluationMethod——Taking a Typical Garbage Dump in Henan province as an ExampleMAO Yunyang,WU Qi,LI Kangsan（School of Earth Science and Engineering,North China University of Water Resources and Hydropower,Zhengzhou450046,China）Abstract：In order to fully understand the pollution situation of the garbage dump site,combined with the actual situation of the garbage dump,investigation,surveys and laboratory analysis were conducted on the sewage of the garbage dump site and the downstream water plant.The DRASTIC model was used to evaluate the anti-pollution performance of the garbage dump and the surrounding plots.The results show that the region has moderate anti-fouling performance.There is a certain risk of pollution.Based on the entropy value-fuzzy comprehensive evaluation method,combined with the single index index,Nemero index pollution evaluation method,the groundwater quality of garbage disposal sites and water plants is evaluated.The landfill leachate pollution to the first layer of groundwater is obtained.The results indicate that the groundwater in the garbage site has been contaminated by leachate from the garbage.GW1water quality is good,while GW2and GW3water quality are poor.GW4in the water plant has not been contaminated, and the groundwater quality is good.pollution prevention and control measures should be taken for garbage disposal sites,as well as active treatment of groundwater,to avoid any impact on the daily water use of residents in the area.Key words：garbage dump;groundwater pollution;entropy value-fuzzy comprehensive evaluation0前言河南省某生活垃圾堆放场从1992年开始堆放居民的生活垃圾近12年，停止使用后，该生活垃圾堆放场堆放区大部分区域被周围村民自发种植的农业经济作物覆盖，现场踏勘发现有两处2019年3月起部分乡镇断断续续堆放的垃圾。
可变模糊理论与模糊粗糙集在地下水污染评估中的应用的报告，600字可变模糊理论和模糊粗糙集都是用于评估不确定性的重要方法，近年来，它们的应用越来越多，尤其是在地下水污染评估中。
可变模糊理论是一种非常有效的模糊决策方法，旨在处理不确定的信息。
它将“精确的”语言概念转换为模糊的条件语句，并引入可变模糊集合和可变模糊函数，以及各种可变模糊推理方法，从而达到决策和评估目的。
近年来，可变模糊理论已经成为系统协调和决策支持的重要重要工具，在地下水污染评估中，它也具有重要的实际意义。
模糊粗糙集的概念是由Lotfi Zadeh在1965年提出的，它是一种模糊技术，用于处理复杂的不确定性信息。
模糊粗糙集法使用粗糙化数字体系结构来表示不确定性，并提供了许多解释和推理运算，可用于域外推理、信息融合和决策支持等。
地下水污染评估通常处理大量不确定性信息，如水质参数测量结果和人们对污染源的模糊认知等，因此，将模糊粗糙集用于地下水污染评估是一个非常有效的方法。
由于可变模糊理论和模糊粗糙集法的特点，它们在地下水污染评估中得到了广泛应用。
例如，基于可变模糊理论的一项研究表明，当地下水的污染程度存在不确定性时，可变模糊理论能够有效地确定污染源扩散的位置和程度。
此外，基于模糊粗糙集理论的一项研究证明，可用于确定地下水污染和蔓延的特征，从而有效地预测地下水污染的发展趋势。
综上所述，可变模糊理论和模糊粗糙集都是用于评估不确定性的重要方法，近年来，它们在地下水污染评估中的应用越来越多。
基于可变模糊理论，可以确定污染源扩散的位置和程度；基于模糊粗糙集理论，可以确定地下水污染和蔓延的特征，从而有效地预测地下水污染的发展趋势。
因此，可变模糊理论和模糊粗糙集法在地下水污染评估中有着重要而实际的应用。
模糊综合评价地下水水质的研究【摘要】本文针对地下水水质评价领域的研究现状进行了探讨，通过引言部分介绍了研究的背景和意义。
接着分析了地下水水质评价方法和模糊综合评价原理的关系，详细描述了模糊综合评价在地下水水质评价中的应用及其优势。
随后通过研究案例阐述了模糊综合评价对地下水水质的研究成果。
最后从模糊综合评价对地下水水质评价的意义和未来研究展望两个方面进行了结论。
通过本文的研究，希望为地下水水质评价提供新的思路和方法，为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。
【关键词】地下水水质评价、模糊综合评价、地下水、研究、方法、原理、应用、案例、优势、意义、展望1. 引言1.1 研究背景地下水是人类生活和生产的重要水资源之一，其水质直接关系着人类的健康和环境的质量。
随着工业化和城市化进程的加快，地下水受到了越来越多的污染威胁，使得地下水水质评价工作变得尤为重要。
传统的地下水水质评价方法虽然在一定程度上可以反映地下水的水质状况，但由于地下水系统的复杂性和不确定性，其评价结果往往存在主观性和不确定性，无法全面准确地反映地下水的水质状况。
在这样的背景下，模糊综合评价方法被引入到地下水水质评价中，具有较强的适用性和实用性。
模糊综合评价方法通过考虑各种不确定性因素，将模糊的信息量转化为确定的评价结果，使得评价结果更加客观和科学。
通过对地下水水质进行模糊综合评价，可以有效地提高地下水水质评价的准确性和可靠性，为地下水的合理管理和保护提供科学依据。
本文将就模糊综合评价地下水水质的研究进行深入探讨，探究其在地下水领域中的应用前景和发展趋势。
1.2 研究意义模糊综合评价地下水水质的研究，对于科学评价地下水水质、找出水质问题产生的根源、制定有效的治理措施具有重要意义。
通过对地下水水质进行模糊综合评价，可以更准确地判断地下水水质的好坏，为地下水的管理和保护提供科学依据。
模糊综合评价方法的研究可以促进地下水水质评价方法的创新和发展，推动地下水水质评价研究领域的进步。
模糊综合评价视野下的地下水质评价分析地下水是人类赖以生存的重要水资源之一，而地下水质的评价是保护水资源、保障水环境的重要手段之一。
而在进行地下水质评价分析时，要考虑到综合评价的视野，即综合考虑多个指标和因素，以全面分析地下水质的状况和问题。
本文将通过模糊综合评价方法，对地下水质的评价进行分析。
我们需要确定地下水质评价的指标体系。
地下水质评价的指标体系需要包括主要的水质指标和相关的环境因素。
常用的水质指标包括溶解氧、氨氮、总磷、总氮、pH值等。
环境因素包括水源地的地质情况、降雨情况、农业活动等。
在选择指标体系时，要考虑到指标的权重和重要性，清楚地界定主要的水质问题和需要解决的环境因素。
我们需要对收集到的数据进行处理。
在地下水质评价分析中，我们需要对采样的水样进行化学分析或物理检测。
这些数据需要进行归一化处理，以确保它们具有可比性。
归一化处理的方法可以采用标准化方法，将指标值除以最大值或范围值，转化为0到1之间的数值。
然后，我们可以利用模糊综合评价方法对地下水质进行评价分析。
模糊综合评价是一种综合考虑多个因素的评价方法，它可以根据不同的权重对各个指标进行评估和加权计算。
模糊综合评价的基本步骤包括建立评价模型、确定指标权重、构建模糊矩阵和评价等级划分。
评价模型的建立是模糊综合评价的基础。
评价模型可以通过确定评价对象、评价指标和评价等级来构建。
评价对象是地下水质，评价指标是指标体系中的各个指标，评价等级是根据指标值的大小划分的。
评价模型的建立需要根据具体的评价目标和评价要求进行确定。
指标权重的确定是模糊综合评价的关键步骤。
指标权重是根据指标的重要性确定的，不同的指标具有不同的权重。
指标权重可以通过专家打分法、层次分析法等方法进行确定。
专家打分法是让专家按照自己的意见和判断对各个指标进行评分，然后计算平均得分来确定权重。
构建模糊矩阵是模糊综合评价的重要步骤。
模糊矩阵是利用模糊数来描述指标等级之间的关系。
模糊数是由一个隶属函数和一个隶属度所组成的。
地下水污染风险评价及方法地下水污染风险评价及方法64090510 郑龙群1 地下水污染风险的概念风险是指当存在危害性行为时遭受损失、损害和破坏的可能性，风险(R)可以用事故发生概率（P）与事故造成的环境或健康后果(C)的乘积来表征。
风险是相对安全而言的，因此风险与一些有害情况，与对人群、环境、财产和社会的危害相联系。
对环境或健康发生危害影响的可能分别被称为环境风险或健康风险。
由于人为或自然的原因，会引起系统的破坏从而导致不利事件的发生，风险就是此类不利事件发生概率的度量。
风险又不等同于简单的概率统计，风险具有预测的性质，不是对已经发生事件或结果的概率分析，而是要预测不利事件可能发生的概率或可能性。
目前，各学者从不同的角度给出了地下水污染风险的概念。
Finizio和Villa（2002）将地下水污染污染风险定义为地下水环境中污染发生的可能性。
Morris和Foster（2006）认为地下水污染风险是指含水层中地下水由于其上人类活动而遭受污染到不可接受水平的可能性，是含水层污染脆弱性与人类活动造成的污染负荷之间相互作用的结果。
周仰效（2008）将地下水污染风险定义为地下水污染的概率与污染后果之乘积。
因此地下水污染风险评价的数学表达式为：R=H×D。
其中:H—地下水受到污染的概率；D—风险受体(地下水资源)预期损害评估，这一预期损害可以表示为风险受体的敏感性与风险受体价值的乘积。
风险受体的敏感性是含水层固有脆弱性与污染物等级的共同反映，风险受体价值则是地下水资源属性的体现。
通常来说地下水污染风险性高表示高价值的地下水资源受到灾害高的污染源污染的可能性大。
2 水污染风险评价地下水污染风险评价包括污染概率与污染后果两部分的评价。
其中，地下水受到污染的概率由污染源灾害等级表征，即污染负荷越高，地下水受到污染的可能性越大。
而污染后果则由土壤—地下水系统本身的防护性能与污染质对地下水价值功能影响的共同作用决定。
地下水污染风险评价的综合模糊随机模拟方法Document number：PBGCG-0857-BTDO-0089-PTT1998地下水污染风险评价的综合模糊-随机模拟方法Jianbing Li，Gordon H. Huang等田芳译；冯翠娥、魏国强校译本文建立的综合模糊-随机风险评价（IFSRA）方法能够系统地量化与场地条件、环境标准和健康影响标准相关的随机不确定性和模糊不确定性。
模型输入参数的随机性使得数值模型预测的地下水污染物的浓度具有概率不确定性，而违反了相关的环境质量标准和健康评估标准的污染物浓度引发的后果具有模糊不确定性。
本文以二甲苯为研究对象。
环境质量标准按照严格程度分为三类：“宽松”、“中等”和“严格”。
通过系统地研究因二甲苯摄取而导致的基于环境标准的风险（ER）和健康风险（HR），利用一个模糊规则库，可以获得总风险水平。
将ER和HR风险水平分为五个级别：“低”、“低-中等”、“中等”、“中等-高”和“高”。
总风险水平包括从“低”到“很高”六类。
根据问卷调查，建立相关模糊事件的模糊和模糊规则库。
因此，IFSRA的总框架包含了模糊逻辑、专家参与和随机模拟。
与传统的风险评价方法相比，由于有效反映了这两类不确定性，因此提高了模拟过程的稳健性。
应用开发的IFSRA方法来研究加拿大西部一个被石油污染的地下水系统。
分析了具有不同环境质量标准的三种情境，获得了合理的结果。
本文提出的风险评价方法为系统地量化污染场地管理中的各种不确定性提供了一种独特的手段，同时也为污染相关的修复决策提供了更实际的支持。
一、简介加拿大有数千个工业污染场地，给人类健康和自然环境造成了巨大威胁。
在为这些污染场地的有效修复和管理而制定决策的过程中，风险评价是重要的一步，它为场地污染的评价和严重程度的分级奠定了坚实的基础（加拿大环境部长委员会，简称CCME，1996）。
然而，自然固有的随机性以及缺乏风险发生及其潜在后果的足量信息，限制了我们对风险的认识。
因此，风险评价自然就和不确定性联系在一起（Wagner等，1992；Carrington和Bolger，1998）。
忽视了评价过程中的不确定性往往会得出相反的结果。
例如，修复系统的超安全标准设计会浪费资金和资源，而低估了风险就会限制场地管理行动的有效性，事实上将严重威胁人类健康和自然环境。
就污染场地在各种污染源和含水层条件下的风险评价方法，已经出版了大量文献。
例如，Lee等（1994）提出了基于模糊集的方法来估计地下水污染对人类健康造成的风险，并评价了可能的补救措施；Goodrich和McCord （1995）应用蒙特卡罗方法考虑了地下水流和溶质运移过程中参数的不确定性，将模型输出结果应用于暴露评价；Mills等（1996）发展了以保护人类健康为目的的基于风险的方法，评价了土壤中石油残留物的可接受水平；Hamed 和Bedient（1997）在风险评价中，利用一阶和二阶可靠性分析说明了不确定性；Batchelor等（1998）利用概率分布函数表达相关参数，开发了场地的随机风险评价模型；Bennett等（1998）利用基于蒙特卡罗方法的污染物运移模拟结果，开发了一种风险评价的综合模拟系统；Maxwell等（1998，1999）也开发了一种将地下水运移模拟和人体暴露评价联系起来的综合系统；Lee等（2002）应用蒙特卡罗模拟评价了实施现场修复后，原地下水污染区内人类的健康风险。
最近，提出一种混合方法，它把概率和模糊集方法结合起来，描述风险评价过程中模拟参数的不确定性（Li等，2003；Liu等，2004）。
例如，为进行工业场地土壤镉污染的人体暴露评价，Guyonnet等（2003）将概率分布函数的蒙特卡罗随机抽样和模糊计算结合起来，来表现不同的确定性；Kentel和Aral（2004）利用产生风险的模糊隶属函数和概率分布，进行了多途径暴露于受污染水体下的健康风险分析，其中，将污染物浓度和潜在致癌因素处理成模糊变量，而其余的模拟参数利用概率密度函数（PDF）进行处理。
其它一些相关研究可参见Chen等（2003）以及 Kentel和Aral（2005）的着作。
通过上文的文献回顾可知，随机和模糊集技术已经被广泛地用于研究与风险模拟输入和输出相关的不确定性。
然而，之前的大部分研究都只涉及到污染物运移模拟中的参数不确定性，而关于环境质量标准和健康风险评价标准的不确定性则很少得到关注（Minsker和Shoemaker，1998；Chen等，2003）。
另外，在已出版的风险评价的研究着作中，很少有将不同类型的不确定性有效联系起来的。
事实上，这种忽视会导致信息的遗漏，从而产生不切实际的决策支持。
因此，势必要建立一种能够有效处理各种不确定性的先进方法。
作为前人研究的一种拓展，本研究的目标就是要开发一种综合的模糊-随机风险评价方法（IFSRA），以实现与场地条件、环境质量标准和健康影响标准有关的随机不确定性和模糊不确定性的量化。
本文尝试利用模糊逻辑和随机分析两种概念将两类不确定性联系起来，同时应用已建立的IFSRA方法研究加拿大西部一个被石油污染的地下水系统。
二、反映环境系统的随机不确定性和模糊不确定性广义的不确定性包括两大类：随机不确定性和模糊不确定性（Destouni，1992；Blair等，2001）。
在概率方法中，用概率分布来描述参数的随机变化。
利用一些统计抽样算法，通过数学模型，再将这些分布应用到输出变量上。
而在模糊集方法中，用隶属函数来刻画人类思维的模糊性。
这种方法能够非常好地处理“部分正确”这个概念，量化语言变量的不确定性（Chen和Pham，2001）。
上述两种不确定性处理方法的基本原理是不同的（Chen，2000）。
例如，图1（a）是土壤孔隙度（地下水模拟中的重要输入参数）的概率密度函数（PDF），图1（b）是“多孔土壤”的土壤孔隙度的隶属函数。
孔隙度PDF曲线下面一个间隔的面积等于那个间隔所假设的孔隙度的概率，但是假设等于一个特定值的概率为零（即P（Ф=）=0）（Chen，2000）。
PDF 曲线下方的总面积为1，表示样品空间中所有概率的总和为1。
另一方面，隶属函数曲线下方的面积没有意义，总面积可能小于1，也可能大于1。
孔隙度隶属函数的值在0到1之间（即μ（Ф=）=，意味着土壤孔隙度属于“多孔土壤”的概率为）。
图1 随机不确定性（a）和模糊不确定性（b）的比较当有足够的信息能够估计不确定性参数的概率分布时，就可以广泛使用概率方法，而当信息量极少时（即人类语言描述不精确），就非常适合用模糊集方法来处理不确定性。
过去几年里，大量的环境研究都用到了概率方法或者模糊集方法（Dahab等，1994；James和Oldenburg，1997；Batchelor等，1998；Maxwell等，1998；Mohamed和Cote，1999；Foussereau等，2000）。
但在实际情况中，当各种参数具有不同的信息品质时，只应用一种方法来处理不确定性可能并不可行。
例如，可能用概率分布来刻画污染物运移模型中土壤参数的不确定性，而环境标准和健康影响标准的不确定性就存在固有的模糊性。
因此，当土壤参数可以用概率分布充分刻画的时候，如果用模糊的隶属函数来表述，那么就可能会丢失或捕捉不到一些重要的信息。
另一方面，如果不确定性只能用语言变量（如风险评价标准）来描述但却使用概率分布来表示，这种输入信息处理方式的不当将导致模拟初期就出现严重的输入错误。
因此，有效处理模拟过程中各种不确定性的输入信息是一个非常具有挑战性的问题。
单独使用模糊或者随机方法很难能刻画这种复杂性（Blair等，2001）。
风险评价是环境决策制定中一个非常重要的组成部分，与之相关的是各种不确定性。
既然风险定义为一种不良后果的暴露（Piver等，1998），那么它应包含两方面的内容：暴露和不良后果的性质。
因此，风险评价中的不确定性模拟就是根据所有考虑到的风险相关信息，清楚地量化可能性和潜在的不良后果（Andricevic和Cvetkovic，1996）。
本次研究假设与地下污染物运移模拟模型相关参数的不确定性是随机性，而与风险评价相关的评价标准的不确定性是模糊性。
因此，将建立一种综合的模糊-随机方法来解决这些复杂的问题，并针对场地污染造成的相关风险提供更实际的评价。
三、地下水污染的风险评价1、污染物运移的随机模拟地下污染物运移模拟需要各种物理、化学和生物的输入参数。
然而，一些基础参数，如土壤渗透性和孔隙度，一般很难得到准确和确定性的值（Labieniec等，1997）。
在各种量化这些参数不确定性的随机技术中，应用最广泛的是蒙特卡罗模拟，它可以在数值模型中反复执行（James和Oldenburg，1997）。
每次执行都会输出一个样品，然后对输出样品进行随机检验，以确定相关的概率分布。
本研究已经建立了蒙特卡罗模拟算法，并融合到名为UTCHEM的多相多组分的数值模拟器中，可以用来预测多种污染物浓度的时空分布（UTA，2000；Li等，2003）。
因此，按照以下步骤建立一个随机模拟系统：（a）产生每个随机输入参数的随机数；（b）根据每个参数特定的统计分布特征，将随机数转换成相应的随机变量；（c）以数组的形式，储存每个参数产生的随机变量；（d）从每个参数的数组中获取一个值，将其作为多相多组分数值模型的确定性输入参数；（e）通过数值模型运行蒙特卡罗模拟，计算污染物浓度；（f）储存每次蒙特卡罗模拟运行后得到的污染物浓度的输出结果，以进行进一步的统计分析；（g）重复（a）—（f）的步骤，运行一定次数的蒙特卡罗模拟；（h）当所有运行完成后，停止计算；（i）分析污染物的浓度，并计算统计描述量（即对每个时间和空间单元，污染物浓度的平均值和标准差）。
2、风险评价的一般方法与污染场地相关的风险特征通常利用基于环境标准的风险评价（ERA）和健康风险评价（HRA）来刻画（Carrington和Bolger，1998）。
在本研究中，将基于环境标准的风险（ER）定义为因违背环境标准或者规定而造成的风险，将健康风险（HR）定义为因污染物慢性摄取而对健康造成的风险。
为了进行地下水污染的风险评价，ERA方法将污染物浓度与相应的地下水质量标准进行比较。
通过蒙特卡罗模拟，超过质量标准的污染物的概率（P F）可以用下式表示：P F= P(C＞C s)=1－F(Cs) （1）式中，C是污染物浓度，C s是地下水质量标准，F(C s)是从蒙特卡罗模拟结果中得到的污染物浓度的累积分布函数（CDF）。
当浓度超过标准，但暴露极少的时候，不会优先考虑采取清洁措施。
这种情况，不能单独用ERA进行刻画。
为了更好地管理这种情况，需要更进一步的HRA。
