中国环境科学

作者：杨宇, 季叶飞, 罗建男

单位：1. 吉林大学新能源与环境学院, 吉林 长春 130021;2. 水利部松辽水利委员会, 吉林 长春 130021

关键词：地下水污染监测,鲁棒优化模型,替代模型,灰狼优化算法

基金：国家自然科学基金资助项目(42472317,42072279)

为应对污染源位置、释放强度及释放时长等不确定性导致的地下水污染监测难题,本文提出一种结合地下水数值模拟与鲁棒优化的监测井网优化方法.首先,建立地下水流与溶质运移模型,并利用椭球基函数神经网络(Ellipsoidal Basis Function Neural Network, EBFNN)构建替代模型,随后,以污染扩散最不利情景下最大化监测井浓度响应为目标,构建Max-min鲁棒优化模型,采用灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)求解,得到最优监测方案.与随机监测方案和高污染区最大覆盖方案对比,结果表明,在污染扩散最不利的情景下,该方法在检出率与污染物浓度总量等指标上均表现更优.研究为提升污染扩散最不利情景下地下水污染监测网络监测能力提供了方法参考.

来源：2026年第4期

《中国环境科学》期刊编辑部

查看中国环境科学杂志2026年第4期