不确定信息下水体污染因子的粗糙集分析——以巢湖为例

"这篇论文探讨了在不确定信息下如何运用粗糙集理论来分析水体污染因子，以期解决水质污染程度和污染因子贡献率的问题。作者通过巢湖的实例，展示了这种方法在实际应用中的可行性和可靠性，并得出了磷和耗氧有机物是造成巢湖水质富营养化的主要污染因子的结论。" 这篇论文详细阐述了在处理水体污染问题时，由于水质污染因子、污染物浓度等因素往往存在不确定性，因此需要一种有效的方法来分析和评估这些不确定性信息。粗糙集理论（Rough Set Theory）作为一种处理不完整或模糊信息的数学工具，被论文作者引入到水体污染分析中。该理论能够识别和简化复杂的数据，同时保留关键信息，从而帮助确定不同污染因子对水质污染的贡献程度。 论文以中国巢湖为例，对其12个监测点的水质数据进行了深入分析。通过对这些监测数据的粗糙集理论处理，作者不仅揭示了各监测点之间的分类关系，还计算出各个污染因子对湖泊水质富营养化的重要程度及其贡献率。结果显示，磷和耗氧有机物是最重要的两个污染因子，它们对巢湖水质富营养化的贡献率高达64.13%。 这一研究结果对于理解水体污染问题以及制定针对性的治理策略具有重要意义。论文指出，控制磷、耗氧有机物的含量，以及减少点源和面源的入湖负荷，将是改善巢湖水质富营养化状况的关键措施。此外，这一方法的应用也为其他类似水体的污染控制提供了理论依据和方法论支持。 论文关键词包括：粗糙集理论、不确定性信息、污染因子、贡献率。通过这些关键词，我们可以看出，研究的核心在于利用粗糙集理论处理不确定性信息，以量化和评估水体污染因子的影响力，为环保决策提供科学依据。论文的发表进一步证明了粗糙集理论在环境科学领域的实用价值和广阔应用前景。