河流水污染控制系统是一个充满不确定因素、变化复杂的开放的大系统。河流水环境系统中的河水流速、流量、扩散系数、耗氧系数、污水排放条件、污染物浓度以及污染物监测手段等信息都存在着不确定性。这些信息的不确定性有些是客观存在的，有些是由实测资料不完全造成的，也有些是由于决策者对其内在作用机理、变化规律认识不清引起的，既源于系统内在的不确定性，也产生于模型的不确定性、参数的不确定性和获得信息的不足与不精确性。如何正确地处理河流水污染控制系统研究中的不确定性，如何最大限度地忠实于已知数据，保留所有不确定信息的已知信息，使其全部直接参与定量运算，从而使累积误差减到最小，更能反映河流水污染控制系统的实际情况，是当今水污染控制不确定性研究中的热点之一，也是本文的重点研究内容。 针对目前河流水污染控制系统不确定性研究多是只考虑随机性或灰性，本文主要研究了河流水污染控制系统不确定信息中一直为人所忽视的未确知信息和能代表多种单式信息的盲信息，并对二者的数学处理工具——未确知数学进行了应用。 未确知数学是近年发展起来的一门应用数学，它可以广泛地应用于不确定性信息的处理。本文把这种新的数学方法引入河流水污染控制系统计算，并且将其应用于洋河的水质监测数据处理、水质模拟、水环境容量计算和非突发性风险分析，结果表明：运用未确知数学理论来处理水质监测数据处理、水质模拟、水环境容量计算和非突发性风险分析中的未确知信息和盲信息，理论上是可行的，计算结果是可靠的，从而为河流水污染控制系统不确定性信息计算开辟了一个新思路。 河流水污染控制系统不确定性信息的广泛存在决定了从未确知信息和盲信息的角度研究污染物的扩散、运移规律是合理的，运用盲信息来处理水污染控制系统的不确定性也必将比用其它只能代表单式不确定性的研究方法更有价值。未确知信息和盲信息的处理方法——未确知数学在水污染控制科学领域中有广阔的应用前景。