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沉积物重金属风险评价系统是一个大系统，评价中涉及的信息普遍具有随机性、模糊性、灰性及未确知性等多种不确定性，这些不确定性的存在使得传统的确定性评价或某些针对单一不确定性的评价方法不能准确得出真实的评价结果，不能客观真实地反映重金属的污染情况。本文针对污染风险评价系统多种不确定信息共存的特点，将盲数理论引入污染评价领域，旨在减少评价中的不确定性。本文建立了基于盲数理论的地累积指数评价模型，用盲数表示沉积物污染物浓度和地球化学背景值，并通过盲数可靠性分析BM模型和隶属度加权计算得出重金属污染程度等级。盲数理论的引入，可以为重金属污染评价不确定性的研究提供一种新的思路。本文首先总结了沉积物重金属评价各种方法，并对其进行了对比，综述了不确定性理论以及各种针对不确定性的数学方法在环境评价中的应用。然后在此基础上建立了基于盲数理论的沉积物重金属污染评价模型。最后将建立的评价模型应用于洞庭湖水系沉积物重金属污染的评价，结果表明，Cr的污染等级可能是1级或2级，两者的可信度分别为0.969和0.031；Cu的污染等级可能是0级、1级、2级和3级，其可信度分别为0.152、0.707、0.058和0.083；Zn的污染等级可能是0级、1级、和2级，可信度分别为0.474、0.443和0.083；Pb的污染等级可能是0级和1级，两者的可信度分别为0.583和0.417；Cd的污染等级可能是0~6级中的任何一种，其可信度依次为0.203、0.048、0.123、0.239、0.275、0.030和0.083；Hg的污染等级可能是0~3级中的任何一种，其可信度依次为0.231、0.292、0.305和0.167；As的污染等级可能是0级和1级，两者的可信度分别为0.415和0.585。这些重金属的富集程度由高至低的顺序为：Cd﹥Cr=Cu=Zn=Hg=As﹥Pb，Cd是洞庭湖沉积物污染的主要环境污染因子。该模型算出了重金属地累积指数的可能值区间，并且得出与其相对应的可信度水平，进而定量计算出重金属隶属于各污染程度的可能性，它弥补了传统确定性方法的不足，更真实、更客观地表征了评价区域沉积物重金属的富集污染程度。