在过去的一些年,由于地下储油管道石油污染物的泄漏引起的地下水污染成为一个愈发严重的环境问题,这些石油烃有机污染物有可能给潜水层的地下水和附近居民的生活健康造成巨大的威胁,这给我们努力开发合适的地下水管理系统修复该受污含水层提供了一个充分的理由。近年来,相关学者已经提出了许多技术手段用来修复受到石油污染的地下水含水层,例如设置抽-注修复、生物修复和含水层表面强化修复等。然而,这些修复措施面临的一个问题则是在识别污染物迁移过程的同时会导致一个巨大的成本消耗。因此,本研究提出一种基于参数统计方法(逐步二次响应分析)用于创建一系列响应快速、易于使用的代理回归模型,并建立修复策略(井的抽注速率)和修复性能(污染物浓度)之间的关系。逐步二次响应分析主要有以下3个优点：(1)它能够自动选择潜在的解释变量(各个修复井的抽注速率)；(2)灵活检验代理回归模型中的常数项、一次项、交叉项和二次项显著性水平对各个修复情景下污染物萘的浓度的影响；(3)减小了优化过程中产生的巨大计算工作任务。结果表明当识别最佳运行条件的时候抽注速率将会受到环境标准较大的影响。基于对环境标准条件下的不确定性深入分析,本研究提出了一个集成模拟-优化方法用于识别不确定条件下受石油污染的地下水最优修复策略。相比以前的一些方法,该方法有以下2个优点：(1)能够提供一个揭示满足环境质量标准程度大小的满意度水平；(2)防止过于乐观或悲观的优化策略的制定。该方法被应用于位于安徽省某发电厂受石油污染的地下水含水层区域用来识别最佳的修复策略。结果表明在较宽松的环境标准或者较长的修复周期下大多数抽注修复井的抽注速率将会减小,伸缩指数的增加对修复优化结果并没有产生严重影响。