《表2 传统灰水足迹模型和改进灰水足迹模型评价结果》

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《基于不确定分析的改进灰水足迹模型及应用》

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传统灰水足迹模型和改进的灰水足迹模型评价结果见表2。由表2可知，由于无法确定精确的cn值，传统的灰水足迹模型只能确定各污染物灰水足迹和灰水足迹压力的大致区间，而无法计算研究区域的综合灰水足迹压力。因此，当容许限值具有不确定性时，传统的灰水足迹模型很难对不同污染物的灰水足迹进行排序，也难以评价研究区域的综合水质性缺水程度；改进的灰水足迹模型通过引入不确定性分析理论，求解灰水足迹期望，可对不同污染物的灰水足迹进行排序，其中太湖流域2010、2011、2012、2014年的灰水足迹排序为总氮>氨氮>总磷>高锰酸盐指数，2013年的灰水足迹排序为总氮>总磷>氨氮>高锰酸盐指数。