基于ANN—MC模型的农村饮用水源健康风险不确定性量化研究

摘要

饮用水源健康风险非确定性的定量化对水安全的准确评估十分重要。为减小非确定性对健康风险的影响，基于美国环境保护署推荐的健康风险评价模型，将人工神经网络和蒙特卡洛分析方法进行耦合，构建了ANN—MC健康风险评估模型，并对四川盆地西南缘周山地典型区的农村饮用水源进行健康风险评价。结果表明：在2010年、2011年、2012年，样本非致癌风险高于可接受水平“1．0”的仅为0．31％、0．04％和0．04％，而在0．1≤HQ〈1．0之间的样本数分别为95．00％、78．75％和66．80％，说明研究区域内大部分居民可能通过饮水途径造成健康危害；该区农村饮用水源中需要重点控制的污染物为氟化物、硝酸盐、铁、锰和铜。ANN—MC模型预测健康风险是一种有效评估饮用水源健康风险的方法，可为水安全管理提供更加可靠的科学依据。