论文（设计）基于盲数的水体沉积物潜在生态风险评价方法.doc

基于盲数的水体沉积物潜在生态风险评价方法李如忠，洪天求，贾志海，刘 路合肥工业大学资源与环境工程学院，安徽 合肥 230009摘要：基于生态风险评价系统中多种不确定性共存或交叉存在的特性，将盲数理论应用于水体沉积物潜在生态风险的评价研究。在将Hakanson潜在生态风险指数模型参数定义为盲参数的基础上，建立了沉积物潜在生态风险评价的盲数模型，并提出了污染程度和潜在生态风险等级识别盲数可靠性计算模型。根据上述盲数模型，不仅可以得到沉积物污染程度和潜在生态风险的可能取值区间，也可以得到各区间相应的可信度水平，进而定量计算待评价对象隶属于各评价等级的主观可能性大小。作为案例，将上述模型应用于巢湖十五里河河口沉积物中重金属潜在生态风险评价的研究。在得到沉积物中单个重金属污染物（Hg，Cd，Pb，Cu，Cr）隶属于污染程度各等级和潜在生态风险各等级可信度水平的基础上，得出十五里河河口处于较高生态风险水平的结论，相应的可信度为0.626。实例研究表明，以盲数理论评价沉积物的潜在生态风险，理论上可行，评价结论可信。关键词：潜在生态风险；沉积物；盲数；可信度；十五里河中图分类号：X820.4 文献标识码：A 文章编号：1672-2175（2007）05-1346-07沉积物是众多污染物在环境中迁移转化的载体、归宿和蓄积库1。近年来，对水体沉积物，特别是重金属污染问题的研究成为人们关注的热点1-15。截止目前，人们已提出多种用于沉积物中重金属污染的评价方法，主要可以概括为：地累积指数法2、回归过量分析法3、污染负荷指数法4、脸谱图法5以及潜在生态风险指数法1，6-15等。其中，以瑞典学者Hakanson9提出的潜在生态风险指数法格外受到人们的青睐。该方法不仅反映了某一特定环境下沉积物中各种污染物对环境的影响，也反映了环境中多种污染物的综合效应，并用定量方法划分出潜在生态风险程度，成为沉积物质量评价中应用最为广泛的方法之一，在国际上影响较大1。但从已有成果看，有关沉积物潜在生态风险问题的研究，基本上都是从确定性角度进行的，而对沉积物生态风险评价系统的不确定性还重视不够。 事实上，同其它系统或事物一样，沉积物生态风险评价系统也是一个充满不确定性因素的变化复杂的大系统，除本身具有的客观随机性外，由于监测数据的不完备性、不精确性，致使该系统成为部分已知部分未知的灰系统；加之受理论研究水平的制约，导致人们对这一系统不可避免地存在主观认识上的不确定性，即未确知性16。也就是说，该系统实际上是一个主、客观不确定性共存的大系统。因此，对沉积物潜在生态风险的评价，科学的处理方法应是从多种不确定性共存或交叉存在的角度进行研究。未确知数学中盲数理论16的提出，为这类问题的解决提供了数学工具。本文以潜在生态风险指数法为蓝本，尝试将盲数理论用于生态风险评价研究。在将潜在生态风险指数模型参数定义为盲参数的基础上，建立了沉积物潜在生态风险评价盲数模型，并提出了污染程度和潜在生态风险等级识别的盲数可靠性模型。由此，不仅可以得到沉积物污染程度和潜在生态风险的各种可能值区间，也可以得到各区间相应的可信度水平，并能够定量计算相应于各评价等级的可能性大小，这是常规确定性方法无法实现的。1 盲数的基本原理盲数是未确知数学中用于表达和处理同时具有两种或两种以上不确定性信息的数学工具，现已成功地应用于水环境容量计算17与水质风险评价18等领域。1.1 盲数的定义 设H(I)为一系列的灰区间ai构成的区间型灰数集合，则aiH(I)。若i0, 1，i=1，2，n，f(x)为定义在H(I)上的灰函数，且 （1）当ij时，aiaj，且，则称函数f(x)为盲数，并可用表示。称i为f(x)的ai值的可信度，称为f(x)的总可信度，称n为f(x)的阶数。1.2 盲数的期望值设a，b为实数，且ab。称为区间型灰数a, b的“心”，记作。若f(x)为盲数，表达形式同式(1)，则盲数f(x)的期望值可以表示为 （2）式中，为总可信度，且。1.3 盲数可靠性计算模型设A、B为盲数，分别表示为分布密度形式，即，则事件的可靠性表示为 （3）式中，B表示某一评价标准的分级阈值，一般为实数值形式；r是按实际问题要求而确定的某个已知实数，通常取r=0，则称式(3)为盲数可靠性计算模型。2 沉积物潜在生态风险评价盲数模型2.1 生态风险指数法 1980年，瑞典学者Hakanson提出了沉积物风险评价的生态风险指数法，主要内容大致如下9： （4） （5） （6） （7）式中，为某一污染物的污染系数，为沉积物中污染物的实测值，为计算所需的参比值。为沉积物中污染物综合污染程度；为沉积物中污染物毒性响应系数；为某单个污染物的潜在生态风险系数；RI为潜在生态风险指数。2.2 盲参数的定义 在由生态风险指数法评价河口、湖泊或海洋等水体沉积物生态风险时，准确地确定沉积物中各污染物的含量及其分布特征非常重要。由于受多种因素的影响，沉积物中各种污染物浓度（或含量）往往具有一定的时空不均匀性、不确定性特征。而且样品的采集、固定、存贮、运输、处理以及分析等过程也不可避免地产生误差。显然，有限的监测数据既难以全面、准确地反映沉积物的实际状况，也导致人们对沉积物中各种污染物含量及其分布特征不可避免地产生主观认知上的不确定性，即未确知性。此外，对于沉积物中各种污染物对环境的影响以及环境中多种污染物的综合效应等的认识，可以说也不是完全清楚的。因此，从理论上讲，沉积物生态风险评价系统是一个未确知系统。在河流、湖泊、海洋等水体中，沉积物中污染物浓度时空分布具有随机波动性特征。由于受数据信息的局限，水体沉积物系统往往也是一个部分已知部分未知的灰系统。换言之，沉积物生态风险评价系统是一个随机性、灰性、未确知性等多种不确定性共存或交叉存在的系统。这里，将风险评价系统中的污染物浓度（或含量）、参比值和毒性响应系数等定义为盲参数，分别表示为 （8） （9） （10）式中，p、q、s分别是三个盲参数的阶数。2.3 生态风险评价盲数模型的建立将式(8)式(10)分别代入式(4)式(7)，由盲数运算性质，这里的、和RI等也都将是盲数，即表示为由一系列可能值区间及其相应可信度共同构成的数值。这里，暂且称这些含有盲参数的数学表达式为潜在生态风险评价盲数模型。2.4 污染程度和生态风险评价等级的识别识别出待评对象的潜在生态风险等级是生态风险评价的一项重要内容，为此需要建立一套与污染程度、潜在生态风险水平相应的分级标准，这可以根据具体问题的需要，参照相关文献加以确定。盲数是由一系列区间型灰数及其相应的可信度共同构成，由式(2)可以计算出潜在生态风险系数或潜在生态风险指数RI等的期望值，由该值落入的分级区间，可以识别出潜在生态风险程度。但这仅是从总体上对待评对象潜在生态风险进行的粗糙判别，还难以准确揭示该系统的真实状态。对于盲数形式的污染系数、综合污染程度、单个污染物的潜在生态风险系数和潜在生态风险指数RI等，运用式(3)的盲数可靠性模型，可以识别出相应于每一评价等级的可信度水平。按照一定的判别规则，即可判定待评对象隶属的污染程度或潜在生态风险水平。为便于表述，这里不妨以潜在生态风险指数RI为例进行说明。假设在盲数可靠性模型式(3)中，A为盲数形式的潜在生态风险指数（即A=RI），B为风险指数分级阈值（例如，级为B1，级为B2，），通常B为一般实数（也可以表示为盲数形式），则属于级潜在生态风险的可信度水平表示为 （11）那么，属于级潜在生态风险的可信度为（12）依次类推，属于级、级的可信度分别表示为 （13） （14）最后，依据最大隶属原则，取所对应的等级作为待评对象潜在的生态风险等级。类似地，也可以对沉积物污染程度以及单一污染物潜在生态风险因子进行识别。3 应用实例3.1 基本资料 十五里河发源于合肥市大蜀山南麓，流经合肥市区，最后注入巢湖。目前，该河流已成为合肥市南区工业企业、居民生活污水的主要纳污河道。本研究拟对十五里河入湖河口处表层底泥重金属的潜在生态风险状况进行评价。研究区域东、西跨度约500 m，南北约250 m。按照入湖河口沉积物的扇形分布特征，在河口处共设置了15个采样点，分别采集了表层沉积物02 cm样品。采样点地理坐标采用全球卫星导航定位系统（DGPS）精确定位。样品的采集、固定、贮存、运输及处理，按照GB17378.3海洋监测规范19第3部分中的相关规定执行。 称取0.51.0 g样品，经消化处理后，采用原子吸收分光光度法测定Pb、Cd、Cr，用原子荧光法测定Hg，用石墨炉原子吸收分光光度法测定Cu，所得监测结果见表120。3.2 模型参数的确定（1）重金属含量盲数的构造 将表1中每种重金属浓度值按大小顺序排列，根据数据列分布情况，将其划分为若干区段。这里，若以各区段内数据占总数据的百分比作为相应区段的可信度，则可构造盲数如下：,其中, 其中，其中，其中，其中, ,（2）参比值盲数的构造 选取中国大陆沉积物背景值21作为参比值的基准值，即Cu、Pb、Cr、Cd和Hg分别为20、25、70、0.10和0.03 mg·kg-1。考虑到各种重金属污染物时空分布的不均匀性，不妨对每种重金属基准值分别赋予±10%的变化幅度，由此构造盲数形式的参比值，即表1 十五里河河口处沉积物中重金属的含量Table 1 The concentrations of 5 heavy metals in the surface sedimentsat the river mouth of Shiwuli River mg·kg-1采样点CuPbCrCdHg119.446.053.30.3400.160223.642.257.30.2920.098321.644.151.10.3100.108419.442.048.10.2440.098522.442.358.80.2980.114631.646.666.60.2960.132728.045.862.30.3480.166828.647.660.80.3800.165920.241.049.20.2640.1721042.452.667.40.3360.1961124.441.856.40.3000.1921222.257.360.30.3840.1821317.841.357.50.2840.0961420.840.554.20.3480.1271518.442.458.00.2200.082 ，其中 ，其中 ，其中 ， ，其中，其中 ，（3）毒性响应系数的确定 这里，为简化计算，不妨令污染物毒性响应系数为一般实数值。根据Hakanson提出的“元素丰度原则”和“元素释放度”，确定Cu、Pb、Cr、Cd和Hg的毒性响应系数分别为5、5、2、30和40。3.3 分析与评价3.3.1 污染程度与潜在生态风险指数计算将上述模型参数分别代入式(4)式(7)，运用盲数的四则运算法则16，可以得到以可能值区间及其相应可信度表示的各重金属污染物的污染系数和潜在生态风险系数，见表2。表2 单个污染物污染系数和潜在生态风险系数Table 2 The pollution extents and potential ecological risk factors for individual heavy metal重金属可能值可信度可能值可信度Cu0.81, 1.310.6674.05,6.550.6671.11,1.760.2675.55,8.800.2671.93,2.360.0679.65,11.800.067Pb1.47,2.120.8677.35,10.600.8671.91,2.550.1339.55,12.750.133Cr0.62,0.930.6671.24,1.860.6670.78,1.020.3331.56,2.140.333Cd2.00,3.440.60060.0,103.20.6003.05,4.270.40091.5,128.10.400Hg2.48,4.890.53399.2,195.60.5334.85,7.260.467194.0,290.40.667根据表2计算结果，可以进一步得到综合污染指数和潜在生态风险指数RI（限于篇幅，具体计算过程从略）。这里，和RI的各种可能值区间均存在交叉。假设各区间内可信度分布是均匀的，若以长度为权系数，经合并处理可以将和RI的可能值转化为互不相交的区间值，分别见表3、表4。表3 污染物综合污染指数的可能值及其相应的可信度Table 3 The possible values and their corresponding faith degreesof integrated pollution index of 5 pollutants可能值Cd可信度i可能值Cd可信度i7.38,7.980.02312.69,13.280.0947.98,8.590.03713.28,13.970.0888.59,9.170.05313.97,14.570.0579.17,9.910.07714.57,15.200.0549.91,10.650.10515.20,15.890.02910.65,11.240.09815.89,16.540.01011.24,11.920.12716.54,17.080.00111.92,12.690.14717.08,17.510.001 根据表3、表4，可以很容易绘制出、RI的可能值与可信度关系曲线图（略）。3.3.2 评价标准的确定表4 潜在生态风险指数的可能值及其相应的可信度Table 4 The possible values and their corresponding faith degrees of potential ecological risk index of 5 pollutants可能值RI可信度i可能值RI可信度i171.84,185.00.026305.0,320.00.101185.0,200.00.033320.0,335.00.072200.0,215.00.049335.0,350.00.062215.0,230.00.056350.0,365.00.048230.0,245.00.056365.0,380.00.048245.0,260.00.056380.0,395.00.048260.0,275.00.070395.0,410.00.048275.0,290.00.084410.0,425.00.027290.0,305.00.092425.0,445.190.024 对于沉积物中单个污染物的污染程度，可采用Hakanson的定值标准，即，低污染参数；，中等污染参数；，较高污染参数；，很高污染参数。 因本研究选择的污染要素（Cu、Pb、Cr、Cd和Hg）少于Hakanson提出生态风险指数法时的8项，参照相关文献1，6，以表征的综合污染程度在本文中定义为，低污染；，中污染；，较高污染；，高污染。 至于单个污染物的潜在生态风险，按Hakanson提出的定值标准，即，低潜在生态风险；，中潜在生态风险；，较高潜在生态风险；，高潜在生态风险；，很高潜在生态风险。 考虑到本研究仅有5种污染物因子，参照相关文献6，7，对不同RI值范围相对应的潜在生态风险调整为，水域具有低潜在生态风险；，水域具有中潜在生态风险；，水域具有较高潜在生态风险；，水域具有很高潜在生态风险。3.3.3 综合污染程度与潜在生态风险的识别对综合污染程度，根据表3综合污染指数的可能值区间及其相应可信度分布，运用盲数可靠性模型式(3)，可以计算出超过某一给定阈值的可能性。例如，取B=15，若以长度为权系数，则有 本研究中，沉积物污染程度各等级之间的阈值依次为5、10和20。分别将它们代入式(3)，再由式(11)式(14)，即可识别出研究对象隶属于各评价等级的可能性。若以分别表示河口沉积物隶属于低、中、较高和高污染各等级的可信度水平，则有 这里，因为，故。 上述结果显示，十五里河河口沉积物污染处于中较高污染程度，且隶属于中污染、较高污染的可信度水平分别达20.3%、79.7%。根据最大隶属原则，判定河口沉积物总体上处于较高污染状态。 同样，由表4潜在生态风险指数，可以识别出该河口水域的潜在生态风险等级。这里，若以分别表示隶属于低、中、较高和很高生态风险等级的可信度水平，则有这里，因为，故。 不难看出，十五里河河口水域处于中较高潜在生态风险等级，且隶属于中潜在生态风险和较高潜在生态风险等级的可信度分别为37.4%、62.6%，于是判定该河口水域属较高生态风险等级。这里，若以盲数均值公式(3)计算综合污染指数和潜在风险指数RI，则由表3和表4数据信息，分别得到、。依据上述评判标准，可知该河口沉积物污染属于较高污染水平、河口水域处于较高潜在生态风险等级，这与盲数可靠性模型分类结果相一致。3.3.4 单个污染物污染程度及潜在生态风险的识别当然，单个污染物的污染程度及潜在生态风险也可以采用类似方法进行识别，结果见表5、表6。表5 单个污染物隶属于污染程度各等级的可信度水平Table 5 The reliability of each heavy metal subordinating to pollution levels重金属低污染参数中污染参数较高污染参数高污染参数Cu0.2480.75200Pb0100Cr0.9200.08000Cd00.4170.5830Hg00.1150.6410.244表6 单个污染物隶属于潜在生态风险各等级的可信度水平Table 6 The reliability of each pollutant subordinating to potential ecological risk standards重金属低潜在生态风险中潜在生态风险较高潜在生态风险高潜在生态风险很高潜在生态风险Cu10000Pb10000Cr10000Cd00.2780.72200Hg000.3360.6640 由表5可以看出，十五里河河口沉积物中Hg和Cd污染十分严重，属于较高污染参数；Pb污染也较严重，属于中污染参数。在河口15个采样点中，每个采样点Hg含量均超出了中国大陆沉积物背景值（0.03 mg·kg-1），污染指数的变化范围为2.487.26，盲数期望值达4.79；15个采样点的Cd含量也全面超出中国大陆沉积物背景值（0.10 mg·kg-1），污染指数的变化范围为2.04.27，盲数期望值3.10；所有采样点的Pb也全部超出相应的背景值。因此，作为主要的环境风险因子，Hg、Cd和Pb对十五里河河口生态环境健康状况的影响不容忽视。从总体上看，5种重金属污染程度从大到小的排序依次为：HgCdPbCuCr。由表6可以看出，在十五里河河口中呈现出潜在环境风险的污染参数仍为Hg和Cd。这里，Hg的（99.2290.4）均高于80，且属于高潜在生态风险的可信度水平达66.4%；Cd的变化范围为60.0128.1，且属于较高潜在生态风险的可信度水平达77.2%。Pb虽然已达中污染程度，但由于其毒性响应系数（）相对于Hg和Cd要小很多，因此仍是一个低潜在生态风险因素。对照表2和表6，可以判定5种重金属潜在环境风险从大到小的排序依次为：HgCdPbCuCr。十五里河流经合肥市包河工业区，河流污染物主要来自工业污染源。汇水区内有大型汽车制造企业、机械制造企业、塑料加工制造企业、医药生产企业等多家，这些企业产生的污废水都经十五里河排入巢湖。多年来，十五里河水质常年保持在劣类水平，致使河流（包括入湖河口区）底泥污染相当严重，本文评价结果符合十五里河沉积物污染现状。4 讨论对沉积物污染的监测与评价研究，国内外均开展了大量的工作。仅从评价方法上看，国内以生态风险指数法评价沉积物污染风险的报道，可以说都是从确定性角度着手的，一般都是以监测数据的平均值为计算依据，从总体上对河口或沉积区污染程度、生态风险状态进行识别和评价，而对风险评价系统具有的不确定性重视不够。由于平均值掩盖了沉积物分布的不均匀性、不确定性，因此评价结果难以全面、准确地揭示沉积区沉积物污染程度和潜在生态风险的真实水平。为此，一些文献1，14采用最大值、最小值、平均值、中值、标准差等参数共同表征评价结果。但评价结论仍显得较为粗糙，特别是沉积物污染程度、潜在生态风险等级识别结果的可信度或可靠性等无法给出定量的回答。本文基于沉积物生态风险评价系统中多种主、客观不确定性共存或交叉存在的特点，特别是系统具有的未确知性特征，运用未确知数学中盲数理论来定量表征模型参数，通过将模型参数表示为一系列灰区间数及其相应可信度分布的耦合形式，较好地反映了该评价系统的客观随机性、未确知性以及部分已知部分未知的灰性特征。借助Hakanson生态风险指数法，不仅可以对单个污染物的污染程度、潜在生态风险状况进行评价，也可以对多种污染物的综合污染程度和潜在生态风险水平进行识别，并能得到隶属于各评价等级的可信度水平，从而更加详尽、准确地描述了河口或沉积区的污染程度与潜在生态风险状态，为河口或沉积区环境的综合治理提供了有用的数据信息。研究中，可以根据问题的需要和数据分布的特点，适当提高盲数的阶数，从而进一步细化模型参数。参比值对潜在生态风险评价结果有着重要影响，但截止目前，对于参比值的选择国内外还没有统一的标准。因此，即便同一个沉积区，选择不同的参比值，就可能得到不同的评价结论，而且有些结论甚至出入还很大。为便于将研究成果与国内其它水体沉积区进行比较，兼顾到我国沉积物分布的具体特征，本文选取中国大陆沉积物背景值作为参比值，并通过赋予±10%的变化幅度，将其表示为盲数。当然，也可以直接采用一般实数值的形式进行潜在生态风险评价研究。5 结论（1）基于水体沉积物生态风险评价系统中随机性、灰性和未确知性等多种不确定性共存或交叉存在的特点，运用未确知数学中盲数理论将Hakanson提出的生态风险指数模型参数定义为盲参数。在此基础上，建立了沉积物潜在生态风险评价盲数模型，并提出了沉积物污染程度和潜在生态风险等级识别的盲数可靠性模型。根据新建模型，不仅可以得到沉积物污染程度和潜在生态风险的各种可能取值区间，也可以得到各区间相应的主观可信度水平，而且还可以定量计算相应于各评价等级的可能性，从而更为科学、准确地揭示沉积物污染程度和潜在生态风险水平。实例研究表明，将盲数理论运用于沉积物潜在生态风险评价，理论上可行、计算结果可信，具有推广应用价值。（2）本文虽是以河口沉积物中重金属潜在生态风险评价为实例，但所建盲数模型同样适用于一般河流、湖泊、水库、海洋等水域沉积物的潜在生态风险研究。相对于传统的确定性方法，盲数模型评价结果显得更为科学、合理，评价结论为污染物沉积区的环境治理提供了更为可靠的决策依据。（3）提高盲参数的阶数，可以进一步细化参数的分布。根据计算得到的沉积物污染程度、潜在生态风险的各种可能值及其相应的可信度水平，可以绘制可能值与可信度关系曲线，从而更为直观地描述沉积物潜在生态风险的状态和特征。参考文献：1 程祥圣, 刘汉奇, 张昊飞, 等. 黄浦江沉积物污染及潜在生态风险评价研究J. 生态环境, 2006, 15(4): 682-686.CHENG Xiangsheng, LIU Hanqi, ZHANG Haofei, et al. Potential ecological risk of sediment pollution in Huangpu RiverJ. Ecology and Environment, 2006, 15(4): 682-686.2 FORSTNER U. Lecture notes in Earth Sciences (Contaminated Sediments) M. Berlin: Springer Verlag, 1989: 107-109. 3 Hilton J, Davison W, Ochsenbein U. A mathematical model for analysis of sediment coke data: implications for environment factor calculation and trace transport mechanismsJ. Chemical Geology, 1985, 48(2): 281-291. 4 ANGULO E. The Tomlinson pollution load index applied to heavy metal mussel-watchdata: a useful index to assess coastal pollution J. Science of the Total Environment, 1996, 187(1):19-56. 5 赵智杰, 贾振邦, 张宝权. 应用脸谱图法与地累积指数法综合评价沉积物中重金属污染的研究J. 环境科学, 1993, 14(4): 48-52. ZHAO Zhijie, JIA Zhengbang, ZHANG Baoquan. Synthetic assessment on potential ecological risk of heavy metals in sediments using Face-graph and Geoaccumulation IndexJ. Chinese Journal of Environmental Science, 1993, 14(4): 48-52.6 马德毅, 王菊英. 中国主要河口沉积物污染及潜在生态风险评价J. 中国环境科学, 2003, 23(5): 521-525.MA Deyi, WANG Juying. Evaluation on potential ecological risk of sediment pollution in main estuaries of ChinaJ. China Environmental Science, 2003, 23(5): 521-525.7 刘成, 王兆印, 何耘, 等. 环渤海湾诸河口潜在生态风险评价J. 环境科学研究, 2002, 15(5): 33-37.LIU Cheng, WANG Zhaoyin, HE Yun, et al. Evaluation on the potential ecological risk for the river mouths around Bohai BayJ. Research of Environmental Sciences, 2002, 15（5）：33-37.8 弓晓峰, 陈春丽, 周文斌, 等. 鄱阳湖底泥中重金属污染现状评价J. 环境科学, 2006, 27(4): 732-736.GONG Xiaofeng, CHEN Chunli, ZHOU Wenbin, et al. Assessment on heavy metal pollution in the sediment of Poyang LakeJ. Chinese Journal of Environmental Science, 2006, 27(4): 732-736.9 HAKANSON L. An ecological risk index for aquatic pollution control: a sedimentological approachJ. Water Research, 1980, 14(8): 975-1001.10 杨丽原, 沈吉, 张祖陆, 等. 南四湖表层底泥重金属污染及其生态风险评价J. 湖泊科学, 2003, 15(3): 252-256.YANG Liyuan, SHEN Ji, ZHANG Zulu, et al. Distribution and ecological risk assessment for heavy metals in superficial sediments of Nansihu LakeJ. Journal of Lake Sciences, 2003, 15(3): 252-256.11 刘文新, 栾兆坤, 汤鸿霄. 乐安江沉积物中重金属污染的潜在生态风险性评价J. 生态学报, 1999，19(2): 206-211.LIU Wenxin, LUAN Zhaokun, TANG Hongxiao. Environmental assessment on heavy metal pollution in the sediments of Le An River with potential ecological risk indexJ. Acta Ecologica Sinica, 1999, 19(2): 206-211.12 贾振邦, 梁涛, 林健枝, 等. 香港河流重金属污染及潜在生态危害研究J. 北京大学学报, 1997, 33(4): 485-492.JIA Zhengbang, LLIANG Tiao, LIN Jianzhi, et al. Study on heavy metal contamination and potential ecological risk in Hongkong RiversJ. Acta Universitatis Pekinensis, 1997, 33(4): 485-492.13 王永华, 钱少猛, 徐南妮, 等. 巢湖东区底泥污染物分布特征及评价J. 环境科学研究, 2004, 17(6): 22-26.WANG Yonghua, QIAN Shaomeng, XU Nanni, et al. Characteristics of distribution of pollutants and evaluation in Sediment in the east area of Chaohu LakeJ. Research of Environmental Sciences, 2004, 17(6): 22-26.14 周秀艳, 王恩德, 朱恩静. 辽东湾河口底泥中重金属的污染评价J. 环境化学, 2004, 23(3): 321-325.ZHOU Xiuyan, WANG Ende, ZHU Enjing. Evaluation on heavy metal pollution in the sediments at the river mouths around Liaodong BayJ. Environmental Chemistry, 2004, 23(3): 321-325.15 蔡文贵, 林钦, 贾晓平, 等. 考洲洋重金属污染水平与潜在生态危害综合评价J. 生态学杂志, 2005, 24(3): 343-347.CAI Wengui, LIN Qin, JIA Xiaoping. Synthetic assessment on pollution level and potential ecological risk of heavy metals in Kaozhou BayJ. Chinese Journal of Ecology, 2005, 24(3): 343-347.16 刘开第, 吴和琴, 庞彦军, 等. 不确定性信息数学处理及应用M. 北京：科学出版社, 1999: 20-95.Liu Kaidi, Wu Heqin, Pang Yanjun, et al. Mathematical treatment and its application for uncertain informationM. Beijing: Science Press, 1999: 20-95.17 李如忠, 洪天求. 盲数理论在湖泊水环境容量计算中的应用J.水利学报, 2005, 36(7): 765-771.LI Ruzhong HONG Tianqiu. Application of blind number theory in calculating water environmental carrying capacity of lakes J. Journal of Hydraulic Engineering, 2005