李 勇

(安徽财经大学统计与应用数学学院， 安徽 蚌埠 233030)

引 言

水资源是人类生存和社会发展的基础性自然资源，在人类生产和生活中有着不可替代的重要性。随着城镇化比率的进一步提高，城市用水量也将随着增加，就需要更多高质量的水源来保障城市运转[1]。淮河地处我国东部，其人口密度位居我国七大流域之首，供养着我国约1/7的人口，近年来其水体污染已有加重趋势[2]，因此，研究淮河水质现状，进而制定水污染防治方案和策略，保障水源质量就显得尤为重要。

传统的水质评价方法有单因子评价法、综合污染指数法、物元分析法、灰色系统评价法等[3]。随着评价方法的发展与丰富，目前对其的研究主要集中在两个方面。一方面，部分学者认为水环境是一个复杂的系统，受到多种因素的共同作用。由于水质等级划分在评价过程中存在中间阶段或过渡状态，内部各因子之间也不孤立，所以水污染程度和水质等级之间存在一定的模糊性。叶俊等利用模糊综合评价法，将边界不清的因素定量化，通过最大隶属度原则确定水质类别[4-5]。徐建等在传统模糊综合评价法的基础上，对确定权重的方式或者水质分类标准进行改进，得出的评价结果相比传统方法更加精确[6-8]。杜军凯利用主成分分析方法对众多的水质指标进行降维，提取主要指标，然后利用传统的模糊综合评价法对水质进行判别，建立了模糊-主成分分析综合评价法的地下水水质耦合评价模型[9]。……