本文建立的综合模糊-随机风险评价（IFSRA）方法能够系统地量化与场地条件、环境标准和健康影响标准相关的随机不确定性和模糊不确定性。模型输入参数的随机性使得数值模型预测的地下水污染物的浓度具有概率不确定性，而违反了相关的环境质量标准和健康评估标准的污染物浓度引发的后果具有模糊不确定性。本文以二甲苯为讨论对象。环境质量标准根据严格程度分为三类：“宽松”、“中等”和“严格”。通过系统地讨论因二甲苯摄取而导致的基于环境标准的风险（ER）和健康风险（HR），利用一个模糊规则库，可以获得总风险水平。将 ER 和 HR 风险水平分为五个级别：“低”、“低-中等”、“中等”、“中等-高”和“高”。总风险水平包括从“低”到“很高”六类。根据问卷调查，建立相关模糊事件的模糊隶属函数 和模糊规则库。因此，IFSRA 的总框架包含了模糊逻辑、专家参加和随机模拟。与传统的风险评价方法相比，由于有效反映了这两类不确定性，因此提高了模拟过程的稳健性。应用开发的 IFSRA 方法来讨论加拿大西部一个被石油污染的地下水系统。分析了具有不同环境质量标准的三种情境，获得了合理的结果。本文提出的风险评价方法为系统地量化污染场地管理中的各种不确定性提供了一种独特的手段，同时也为污染相关的修复决策提供了更实际的支持。一、简 介加拿大有数千个工业污染场地，给人类健康和自然环境造成了巨大威胁。在为这些污染场地的有效修复和管理而制定决策的过程中，风险评价是重要的一步，它为场地污染的评价和严重程度的分级奠定了坚实的基础（加拿大环境部长委员会，简称 CCME，1996）。然而，自然固有的随机性以及缺乏风险发生及其潜在后果的足量信息，限制了我们对风险的认识。因此，风险评价自然就和不确定性联系在一起（Wagner 等，1992；Carrington 和Bolger，1998）。忽视了评价过程中的不确定性往往会得出相反的结果。例如，修复系统的超安全标准设计会浪费资金和资源，而低估了风险就会限制场地管理行动的有效性，事实上将严重威胁人类健康和自然环境。就污染场地在各种污染源和含水层条件下的风险评价方法，已经出版了大量文献。例如，Lee 等（1994）提出了基于模糊集的方法来估量地下水污染对人类健康造成的风险，并评价了可能的补救措施；Goodrich 和McCord（1995）应用蒙特卡罗方法考虑了地下水流和溶质运移过程中参数的不确定性，将模型输出结果应用于暴露评价；Mills 等（1996）进展了以保护人类健康为目的...
