物元分析法在阜新海州露天矿地下水水质评价中的应用

"该文探讨了基于物元分析的矿区地下水水质评价方法，以阜新海州露天矿为例，分析了矿区开采对地下水的影响，选取了关键的水质指标进行评价，并与RBF神经网络的评价结果进行了比较。" 本文主要涉及的知识点包括： 1. **物元分析**：物元分析是一种多因素、多层次的决策分析方法，用于处理复杂系统的评价问题。在本文中，它被用来评估不同评价因子（如总硬度、硫酸根离子、氯离子、溶解性总固体和硝酸盐）对矿区地下水水质的影响程度，通过计算各因子的权重来综合评判水质状况。 2. **水质评价**：水质评价是评估水体质量的过程，通常依据国家或地方的水质标准，通过对水中各类污染物的浓度检测，确定水体的类别和污染程度。在矿区，由于开采活动可能导致重金属和其他有害物质的释放，因此对地下水的水质评价尤为重要。 3. **矿区地下水**：矿区地下水是指存在于矿产开采区域的地下水中，这种水体可能受到采矿活动的直接影响，例如含有高浓度的矿物质、重金属或其他有害化学物质，可能对生态环境和人类健康产生负面影响。 4. **海州露天矿**：阜新海州露天矿是本文研究的具体案例，该矿区的地下水受到了严重的污染，其水质被评为Ⅳ-Ⅴ类，意味着水质较差，可能含有大量有害物质。 5. **污染因子**：文章中提到了几个具有代表性的污染因子，包括总硬度、硫酸根离子（SO42-）、氯离子（CL-）、溶解性总固体和硝酸盐。这些因子的浓度可以反映地下水的污染程度，其中硝酸盐可能来自化肥、工业废水或矿产开采过程中的化学反应。 6. **对比点与监测点**：为了更全面地了解水质情况，研究者选取了远离矿区的对比点和矿区内的监测点，对比点的水质一般作为参照，以判断矿区地下水是否受到污染。 7. **RBF神经网络**：径向基函数（RBF）神经网络是一种在模式识别和数据分析中常用的非线性模型。在本文中，它被用来独立评价矿区地下水的水质，其结果与物元分析法相一致，验证了物元分析法的有效性。 8. **文献标识码与文章编号**：文章标识码（A类）和文章编号（2095-5979（2016）07-0043-03）是学术文献的唯一标识，方便读者查找和引用该研究。 通过物元分析法，研究人员能够全面、系统地评估阜新海州露天矿的地下水污染程度，这为矿区的环境保护和治理提供了科学依据，也显示了物元分析在环境科学领域的应用潜力。同时，这种方法与其他评价技术（如RBF神经网络）的一致性，进一步证明了其在水质评价中的可靠性。