传统的地下水污染评估方法需检测多项地下水化学变量，成本较高且无法考虑水质指标区间量值的影响。为此，笔者利用可变模糊理论对地下水污染进行综合评估，在此基础上通过模糊粗糙集理论挖掘关键变量，并利用生成的最小决策规则库对样品点的污染综合指数进行预测。将该方法应用于洛阳盆地，对其有效性进行验证，计算结果表明：As、Hg、Se、I、NH₃-N对研究区地下水污染分类起控制作用。通过与实测的13种化学变量所计算的地下水污染综合指数相比，测试数据中7组样品的相对误差为0.104 0~0.172 5；剩余15组样品的相对误差为0.001 5~0.093 7，基本满足地下水污染评估的要求。可变模糊集与模糊粗糙集理论能够通过较少的化学变量对污染综合指数进行预测，从而降低地下水污染评估成本，为后续的地下水污染控制与修复提供可靠的数据来源。

国家“973”计划项目（2010CB428800）