基于指标优选和模糊综合优化模型的地下水质量评价研究

进行地下水质量评价时往往需要较多的水质指标,一方面增加了取样和检测成本,另一方面容易引起评价过程中的重复描述,导致评价结果失真。通过利用Pearson相关系数(相关性)和因子分析(主控性)对水质评价指标进行优选,在此基础上结合模糊综合优化模型对2017年寿光市枯水期地下水质量状况进行评价。结果表明：通过将模糊综合评价和可变模糊集耦合,能够很好地解决水质等级划分的不确定性和模糊性,其评价结果也更加准确合理;利用指标优选将7个原始水质指标优选为4个指标,不但能够有效减少数据冗余,而且能够充分保留原始指标的有效信息,并且具有更高的评价合理性;在此基础上,识别出研究区地下水污染的主控指标为硝酸盐、总硬度、锌和COD;研究区内的蔬菜种植区地下水污染较为严重,其主要超标因子为硝酸盐和总硬度,主要是氮肥的过度使用及地表污染物通过河流进入地下水体逐渐累积的结果。