水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的建設(shè)與分析畢業(yè)論文

1、. . . . 水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型摘要本文通過(guò)對(duì)市水資源短缺問(wèn)題建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。首先，通過(guò)問(wèn)題分析，對(duì)主要討論的問(wèn)題進(jìn)行初步了解和探討，得出解決問(wèn)題的方法和數(shù)據(jù)。具體的建模過(guò)程如下：對(duì)于第一問(wèn)的解答：運(yùn)用定性分析法并結(jié)合各種相關(guān)資料和數(shù)據(jù)，確定風(fēng)險(xiǎn)因子問(wèn)題，主要風(fēng)險(xiǎn)因子有：人口的增加導(dǎo)致生活總水量的增加；地下水補(bǔ)給短缺降低水資源總量；工業(yè)、生活廢水的處理能力弱給水資源使用帶來(lái)危機(jī)。對(duì)于第二問(wèn)的解答：本文建立基于模糊概率的水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)模型。通過(guò)構(gòu)造隸屬函數(shù)來(lái)確定水資源短缺帶來(lái)的損失率；再通過(guò)建立logistic回歸分析模型來(lái)模擬水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率分布；最后建立起每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)事件的結(jié)果概

2、率函數(shù)。為了更好地表達(dá)水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)，因而本文使用譜系聚類法劃分出五個(gè)等級(jí)，即低風(fēng)險(xiǎn)、溫和風(fēng)險(xiǎn)、中風(fēng)險(xiǎn)、高風(fēng)險(xiǎn)和較高風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于第三問(wèn)的解答：分三種情況討論2012年和2013年，分別是枯水年、偏枯年、平水年。通過(guò)建立估計(jì)每年總用水量模型，得到以下結(jié)果：兩年都是枯水年時(shí)，水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)都處于高水平風(fēng)險(xiǎn)。而2013年在三種情況下，水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)都處于中等以上水平。因此，相關(guān)部門必須給予注意，做好抗旱準(zhǔn)備。再者，應(yīng)該加強(qiáng)發(fā)展南水北調(diào)工程，提倡居民節(jié)約用水，不斷提高污水處理能力。對(duì)于第四問(wèn)的解答：根據(jù)以上預(yù)測(cè)的結(jié)果，本著認(rèn)真負(fù)責(zé)的態(tài)度，用通俗易懂的語(yǔ)言，辯證客觀的撰寫。關(guān)鍵詞：隸屬函數(shù) 模糊概率 譜系聚

3、類法 一、問(wèn)題重述近年來(lái)，我國(guó)、特別是北方地區(qū)水資源短缺問(wèn)題日趨嚴(yán)重，水資源成為焦點(diǎn)話題。以市為例，是世界上水資源嚴(yán)重缺乏的大都市之一，其人均水資源占有量不足300m3，為全國(guó)人均的1/8，世界人均的1/30，屬重度缺水地區(qū)。市水資源短缺已經(jīng)成為影響和制約首都社會(huì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要因素。政府采取了一系列措施, 如南水北調(diào)工程建設(shè), 建立污水處理廠,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等。但是，氣候變化和經(jīng)濟(jì)社會(huì)不斷發(fā)展，水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)始終存在。如何對(duì)水資源風(fēng)險(xiǎn)的主要因子進(jìn)行識(shí)別，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)造成的危害等級(jí)進(jìn)行劃分，對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)因子采取相應(yīng)的有效措施規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)或減少其造成的危害，這對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定、可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施具有重要的意

4、義。根據(jù)附表1所給的數(shù)據(jù)以與自己所差得的資料，給出以下問(wèn)題的分析和求解：1、評(píng)價(jià)判定市水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)的主要風(fēng)險(xiǎn)因子是什么？影響水資源的因素很多,例如：氣候條件、水利工程設(shè)施、工業(yè)污染、農(nóng)業(yè)用水、管理制度，人口規(guī)模等。2、建立一個(gè)數(shù)學(xué)模型對(duì)市水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)， 作出風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分并述理由。對(duì)主要風(fēng)險(xiǎn)因子,如何進(jìn)行調(diào)控，使得風(fēng)險(xiǎn)降低？ 3、 對(duì)市未來(lái)兩年水資源的短缺風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并提出應(yīng)對(duì)措施。 4、 以市水行政主管部門為報(bào)告對(duì)象，寫一份建議報(bào)告。二、問(wèn)題分析本題以水資源短缺話題為背景，以重度缺水城市市為對(duì)象，通過(guò)給定相關(guān)資料和數(shù)據(jù)，提出確定造成水資源短缺的風(fēng)險(xiǎn)因子以與建立水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)模

5、型，進(jìn)而對(duì)市未來(lái)兩年水資源的短缺風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)并向有關(guān)部門提出應(yīng)對(duì)措施。對(duì)于確定水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)的主要風(fēng)險(xiǎn)因子問(wèn)題：我們可以通過(guò)本題所給附表1以與2009年年鑒1的相關(guān)數(shù)據(jù)，聯(lián)系客觀事實(shí)，通過(guò)定性的分析和相關(guān)圖像的展示2，確立影響市水資源短缺的風(fēng)險(xiǎn)因子。對(duì)于建立風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)模型和風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的劃分問(wèn)題3：基于水資源系統(tǒng)的模糊不確定性，以缺水量為基礎(chǔ)構(gòu)造出一個(gè)隸屬函數(shù)。在隸屬函數(shù)的基礎(chǔ)上，通過(guò)運(yùn)用合適的回歸方法確定水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)的模擬概率分布，進(jìn)而構(gòu)造風(fēng)險(xiǎn)的模糊概率函數(shù)。在風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)規(guī)劃的問(wèn)題上，利用聚類分析法4對(duì)市1979-2008年的水資源風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行聚類，得出各個(gè)聚類中心以與聚類結(jié)果，即風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。同時(shí)，

6、運(yùn)用以上模型，計(jì)算出在不同降雨量的情況下的風(fēng)險(xiǎn)模糊概率，再通過(guò)評(píng)價(jià)等級(jí)，即可得到預(yù)測(cè)的結(jié)果。通過(guò)對(duì)市未來(lái)兩年水資源的短缺風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)，給市水行政主管部門寫建議報(bào)告。給市水相關(guān)監(jiān)管部門寫出合理的建議報(bào)告時(shí)，應(yīng)該根據(jù)以上預(yù)測(cè)的結(jié)果，本著認(rèn)真負(fù)責(zé)的態(tài)度，用通俗易懂的語(yǔ)言，辯證客觀的進(jìn)行。三、模型假設(shè)1、參考的數(shù)據(jù)都為官方數(shù)據(jù)，按照實(shí)際情況所得出；2、假設(shè)1979-2008年間市出現(xiàn)的自然災(zāi)害對(duì)水資源沒(méi)有影響； 3、假設(shè)市的降雨地區(qū)分布均勻的；4、把市水資源系統(tǒng)看成是獨(dú)立的，即不出現(xiàn)與外界的供求關(guān)系。四、符號(hào)說(shuō)明 年份 水資源總量 總用水量 缺水量 農(nóng)業(yè)用水量 工業(yè)用水量 其他用水量 百分比 降水量

7、模糊集 隸屬函數(shù) 最小缺水量 最大缺水量 風(fēng)險(xiǎn)概率函數(shù) 風(fēng)險(xiǎn)值 logistic回歸函數(shù) 回歸多項(xiàng)式的常數(shù)項(xiàng) 回歸多項(xiàng)式的一次項(xiàng)系數(shù) 殘差五、模型準(zhǔn)備51 1979-2008年市水供應(yīng)關(guān)系分析根據(jù)1979-2008年的數(shù)據(jù)分析得到水資源總量（）、總用水量（）、缺水量（x）與年份的關(guān)系，用matlab（代碼1）實(shí)現(xiàn)其折線關(guān)系圖（如圖一）； 圖一：市供水、用水情況根據(jù)以上折線關(guān)系圖，我們可以得到：除了1985，1987，1991，1996年以外，其他年份均出現(xiàn)缺水現(xiàn)象。缺水量的變化趨向于隨機(jī)性，在1980，1993和2000年出現(xiàn)缺水嚴(yán)重現(xiàn)象。同時(shí)，也發(fā)現(xiàn)時(shí)間對(duì)缺水量的變化影響不大。而1985-2

8、000年期間，缺水量屬于上升狀態(tài)，2000年之后缺水量有減少的趨勢(shì)。綜上所述，對(duì)市缺水風(fēng)險(xiǎn)的研究是具有重大意義的。52 1979-2008年市水資源的用途分析根據(jù)1979-2008年的數(shù)據(jù)得到工業(yè)用水（）、農(nóng)業(yè)用水（）、其他用水（）的情況，為得到影響市缺水風(fēng)險(xiǎn)的因素，確立以上用水占總用水量的比例： （1）最后得到以下各個(gè)因素與年份的關(guān)系，用matlab（代碼2）給出下圖（如圖二）； 圖二：市用水情況 根據(jù)上圖可以得到，在1985年之前，農(nóng)業(yè)用水占總用水量的絕大部分，工業(yè)用水和其他用水的比例相對(duì)較小，1985年之后，農(nóng)業(yè)用水和工業(yè)用水的比重持續(xù)下降，而其他用水的比重迅速增加。因此，可以得出以下結(jié)

9、論：其他用水的急劇上升可能是市未來(lái)缺水的主要原因。53 對(duì)影響市水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)因子的定性分析對(duì)影響市水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)因子的定性研究，我們應(yīng)該以水資源的來(lái)源和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的消耗兩方面為根本出發(fā)點(diǎn)，分別從自然因素和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素來(lái)分析。531 自然因素對(duì)水資源短缺影響的自然因素有：、人口密度；、降水量；、水資源總量等。根據(jù)1979-2008年市常住人口數(shù)的情況，我們用matlab（代碼3）得到年份與人口圖像（如圖三） 圖三：市（年份常住人口） 圖四：市（年份人均用水量）由圖像知，1978-2008年市人口呈上升趨勢(shì)，在未來(lái)的幾年，市常住人口數(shù)可能突破1700萬(wàn)人，再根據(jù)圖四（matlab代碼4），20

10、002008年間的人均年生活用水量變化不大，因此，城市人口用水量的增加將會(huì)是導(dǎo)致水資源短缺的主要因素之一。從附表3中所給的近三十年的氣象資料可以得到以下降水量變化情況圖五：市（1978-2008）年降水量從總體上看，除去某些高峰點(diǎn)（如1994,1998,2008年）降水量趨向于減少，也就是轉(zhuǎn)化為地表水的水量減少，再由于生活用水總量的增加，這就可以得出以下結(jié)論：地表水的減少也是影響市水資源短缺的風(fēng)險(xiǎn)因子之一。532 社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)水資源短缺影響的社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素有：、污水排放總量；、污水處理率；、農(nóng)業(yè)用水；、COD排放總量等。通過(guò)附表5中給出的污水排放以與處理情況，2008年的污水排放量為13209

11、5萬(wàn)立方米，而污水的處理率只有78%左右，處理能力還不強(qiáng)。這也從根本上限制了用水量。54 總結(jié)通過(guò)以上的分析，得到影響市水資源短缺的主要風(fēng)險(xiǎn)因子歸為兩類，自然因素和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素，具體影響因子主要包括：人口的增加導(dǎo)致生活總水量得的增加；地下水補(bǔ)給短缺降低水資源總量；工業(yè)、生活廢水的處理能力弱給水資源使用帶來(lái)危機(jī)。六、模型建立與求解借鑒Kaplan 的定義5,本文認(rèn)為水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)是指在特定的環(huán)境條件下,由于來(lái)水和用水存在模糊與隨機(jī)不確定性6,使區(qū)域水資源系統(tǒng)發(fā)生供水短缺的概率以與相應(yīng)的缺水影響程度?；谏鲜隼碛稍O(shè)計(jì)了基于模糊概率的水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型。61 模糊概率的水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)模型的建立6

12、11 構(gòu)造隸屬函數(shù)對(duì)于一個(gè)供水系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，當(dāng)供水量（）大于等于用水量（）時(shí)，處于正常工作狀態(tài)；當(dāng)供水量小于用水量時(shí)，處于失常狀態(tài)?；谒Y源的模糊不確定性，我們構(gòu)造以下隸屬函數(shù)來(lái)描述系統(tǒng)的損失值。定義模糊集如下： （2）式中: 為缺水量，;為缺水量在模糊集上的隸屬函數(shù),構(gòu)造如下: （3）式中:、分別為供水量和需水量;為缺水系列中最小缺水量; 為缺水系列中最大缺水量。將水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)定義為模糊事件發(fā)生的概率,即模糊概率分布為： （4）式中: 為n 維歐氏空間;為模糊事件的隸屬函數(shù); 為概率測(cè)定。如果,則： （5）其中是隨機(jī)變量y 的概率密度函數(shù)。水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)率的定義可表示為： （6）上述風(fēng)險(xiǎn)定義

13、將水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)存在的模糊性和隨機(jī)性聯(lián)系在一起,其中,隨機(jī)不確定性體現(xiàn)了水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率,而模糊不確定性則體現(xiàn)了水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)的影響程度。依據(jù)概率密度函數(shù)和隸屬函數(shù)的形式計(jì)算水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)值。612 模擬概率分布logistic模型模擬系列的概率分布一般有MC(蒙特卡羅) 、MFOSM(均值一次兩階矩) 法、SO(兩次矩) 法、最大熵風(fēng)險(xiǎn)分析方法、AFOSM(改進(jìn)一次兩階矩) 法以與JC 法等,這些模擬方法在實(shí)際應(yīng)用時(shí)可能會(huì)存在一些問(wèn)題,如對(duì)因變量分布的假設(shè)過(guò)于敏感、計(jì)算結(jié)果不唯一、模型精度低、收斂性不能得到證明、理論體系不完善等等7-8。而Logistic 回歸方法具有對(duì)因變量數(shù)據(jù)要

14、求低、計(jì)算結(jié)果唯一、模型精度高等優(yōu)點(diǎn),本文采用Logistic 回歸模型來(lái)模擬缺水量系列的概率分布。6121 Logistic回歸模型的建立9Logistic回歸模型為： （7）其中為常數(shù)項(xiàng)和自變量項(xiàng)的系數(shù)，為自然對(duì)數(shù)。用matlab編程（代碼5）解得logistic函數(shù)為： （8）其中為缺水量。6122 Logistic分析模型的檢驗(yàn)回歸方程的顯著性檢驗(yàn)對(duì)回歸方程是否有意義作判斷就是要作如下的顯著性檢驗(yàn)： vs ，拒絕表示回歸方程是顯著的。在一元線性回歸中，有以下三種檢驗(yàn)方法：F檢驗(yàn)、t檢驗(yàn)、相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)。以下根據(jù)matlab得到的結(jié)果進(jìn)行F檢驗(yàn)：，取顯著水平為0.95，即，查表知：，由于&

15、gt;4.24，并且>>0.0001。因此，回歸方程是顯著的。殘差圖分析同理根據(jù)matlab運(yùn)行結(jié)果（見附錄殘差結(jié)果）得到的殘差圖（圖六），可以得到：只有1982、1983年出現(xiàn)異常，其余都是正常擬合，因此，我們可以做出以下的處理：由于數(shù)據(jù)較大，直接忽略異常點(diǎn)的存在。圖六：殘差圖613 水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)模型的建立以與結(jié)果分析6131 風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)的確定 （9）根據(jù)以上所得logistic模型以與風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)的確立，使用matlab作圖軟件做出（年份概率）（代碼6）、（年份風(fēng)險(xiǎn)）的圖象（代碼7）（如圖五）。 圖五 年份概率 年份風(fēng)險(xiǎn)6132 結(jié)果分析根據(jù)以上結(jié)果，在1985、1987、1991

16、、1996年，市未出現(xiàn)缺水現(xiàn)象，且風(fēng)險(xiǎn)概率模擬值均為零，符合實(shí)際情況。1980、1981、1993、1999年模擬概率值均達(dá)到0.8以上，即風(fēng)險(xiǎn)達(dá)到極高的情況，其四年的缺水量分別達(dá)到24.54、24.11、25.55、27.49億立方米，位居缺水量的前四位，這和事實(shí)也是相吻合的。期間也有出現(xiàn)特殊的年份，如1982年，其風(fēng)險(xiǎn)模擬值僅有0.2952,年缺水量為10.62億立方米，應(yīng)屬較低風(fēng)險(xiǎn)，而概率預(yù)測(cè)值達(dá)到0.75以上，與事實(shí)的符合度不高。描述風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確率達(dá)到100%，描述概率的準(zhǔn)確率達(dá)到70%以上。綜上所述，此模型在較高程度上符合事實(shí)，可以付諸使用。62 水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)分類為得到相對(duì)直觀的風(fēng)險(xiǎn)

17、率聚集情況，以降雨量為橫坐標(biāo)，風(fēng)險(xiǎn)率為縱坐標(biāo)，用matlab建立（降雨量風(fēng)險(xiǎn)率）圖像，并對(duì)其進(jìn)行三次擬合，得殘差為：r=1.08，擬合度較高，根據(jù)圖七顯示，風(fēng)險(xiǎn)率越高的年份其年降雨量相對(duì)減少，這是符合事實(shí)的，可以付諸使用。（代碼8）（如圖七）： 圖七：降雨量與風(fēng)險(xiǎn)率關(guān)系圖根據(jù)以上得到的數(shù)據(jù)分析，運(yùn)用譜系聚類法（代碼9）（如圖八），對(duì)19792008年市水資源短缺的風(fēng)險(xiǎn)率進(jìn)行聚類。 圖八：譜系圖得到以下聚類結(jié)果：水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)類別區(qū)間風(fēng)險(xiǎn)特性低風(fēng)險(xiǎn)可以忽略的風(fēng)險(xiǎn)溫和風(fēng)險(xiǎn)可以接受的風(fēng)險(xiǎn)中風(fēng)險(xiǎn)邊緣風(fēng)險(xiǎn)較高風(fēng)險(xiǎn)比較嚴(yán)重的風(fēng)險(xiǎn)高風(fēng)險(xiǎn)無(wú)法承受的風(fēng)險(xiǎn)19792008年間風(fēng)險(xiǎn)程度：低風(fēng)險(xiǎn)：1994，1991，

18、1996，1985，1987，1998，1979，1990，1988，1984溫和風(fēng)險(xiǎn)：1986，1982，2007，2005，2006，1983，2004，1995，2008中風(fēng)險(xiǎn)：2003，1997，2002，2001較高風(fēng)險(xiǎn)：2000，1989，1992，1981，1980，1993高風(fēng)險(xiǎn)：199963 對(duì)未來(lái)兩年水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)631 總用水量擬合模型對(duì)總用水量進(jìn)行預(yù)測(cè)（其中第7年和第9年是沒(méi)有的）y=42.92 50.54 48.11 47.22 47.56 40.05 36.55 42.43 44.64 41.12 42.03 46.43 45.22 45.87 44.88 4

19、0.01 40.32 40.43 41.71 40.4 38.9 34.6 35.8 34.6 34.5 34.3 34.8 35.1;x=1:1:6 8 10:30;運(yùn)用工具箱Curve Fitting得如下：Linear model Poly4: f(x) = p1*x4 + p2*x3 + p3*x2 + p4*x + p5Coefficients (with 95% confidence bounds): p1 = 0.0002745 (-1.97e-005, 0.0005687) p2 = -0.01811 (-0.03666, 0.0004346) p3 = 0.3808 (-0.

20、009624, 0.7711) p4 = -3.103 (-6.178, -0.02826) p5 = 51.62 (44.73, 58.51)Goodness of fit: SSE: 187.6 R-square: 0.7004 Adjusted R-square: 0.6483 RMSE: 2.856得到式子： （10）為每年的總用水量。632 對(duì)2012和2013年風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)評(píng)估定義：平水年（50%）、偏枯年（70%）、枯水年（90%）。規(guī)劃水平年總用水量概率風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)類型2012年50%41.350.800.35溫和風(fēng)險(xiǎn)75%0.880.60中風(fēng)險(xiǎn)95%0.940.94高風(fēng)險(xiǎn)2013年

21、50%44.950.850.48中風(fēng)險(xiǎn)75%0.900.72較高風(fēng)險(xiǎn)95%0.960.96高風(fēng)險(xiǎn)若2012年和2013年在枯水年時(shí)，水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)都處于高水平風(fēng)險(xiǎn)。而2013年在三種情況下，水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)都處于中等以上水平。七、建議報(bào)告基于市近30年來(lái)的相關(guān)數(shù)據(jù)，通過(guò)建立模糊概率風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，對(duì)該市水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)性問(wèn)題做出定量的分析。結(jié)果顯示：導(dǎo)致該市存在水資源短缺現(xiàn)象的主要風(fēng)險(xiǎn)因子有：人口的增加導(dǎo)致生活總水量的增加；地下水補(bǔ)給短缺降低水資源總量；工業(yè)、生活廢水的處理能力弱給水資源使用帶來(lái)危機(jī)。根據(jù)以上的模型以與相關(guān)信息，我們預(yù)測(cè)出2012年和2013年的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)：2012年若是枯水年，將會(huì)處

22、于高風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別，若是偏枯年或平水年，情況稍微緩和，分別處于中風(fēng)險(xiǎn)和溫和風(fēng)險(xiǎn)；2013年情況相對(duì)嚴(yán)重，如若是枯水年，將會(huì)處于高風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別，若是偏枯年，將會(huì)處于較高風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別；若是平水年，將會(huì)處于中風(fēng)險(xiǎn)。基于以上的結(jié)果，我們對(duì)未來(lái)兩年的水資源管理工作提出以下建議：第一，統(tǒng)籌管理水資源的供應(yīng)和需求，如制定定時(shí)制的供水收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)；第二，提倡市民節(jié)約用水、環(huán)保用水、綠色用水，加強(qiáng)提高全民的節(jié)水意識(shí)；第三，嚴(yán)格管理工業(yè)排污、生活排污的處理過(guò)程，提高污水處理能力；第四，加快南水北調(diào)工程的外部供給和再生水的循環(huán)利用。八、模型評(píng)價(jià)81 優(yōu)點(diǎn)1. 該水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)模型是基于模糊概率而建立的，因而將水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)存在的模糊

23、性和隨機(jī)性聯(lián)系在一起；2. 該模型把數(shù)據(jù)用圖像來(lái)表達(dá)，更加有效地分析以前的情況和對(duì)未來(lái)作出預(yù)測(cè)；3. 運(yùn)用Logistic 回歸方法具有對(duì)因變量數(shù)據(jù)要求低、計(jì)算結(jié)果唯一、模型精度高等優(yōu)點(diǎn)。4. 該模型避免了隸屬度的復(fù)雜運(yùn)算，并且取到預(yù)期的效果；82 缺點(diǎn)1 在確定風(fēng)險(xiǎn)因子方面，未能用定量的方法給出具體解答過(guò)程，而是通過(guò)定性分析，缺乏說(shuō)服力；2 以上模型是建立在沒(méi)有自然災(zāi)害的情況下，但在實(shí)際情況下，自然災(zāi)害是無(wú)法避免的。參考文獻(xiàn)：1 統(tǒng)計(jì)局，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局調(diào)查總隊(duì)，統(tǒng)計(jì)年鑒2009，2 中央大學(xué)，數(shù)學(xué)建模論文水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)_百度文庫(kù)，wenku.baidu./view/4d5f3128316

24、9a4517723a306.html，2011.08.08.3 王紅瑞，錢龍霞，許新宜，王巖，基于模糊概率的水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型與其應(yīng)用，水利學(xué)報(bào),2009，40（7）：813 821.4 志宇，忠林，元韜，快速查找初始聚類中心的K_means算法，交通大學(xué)學(xué)報(bào)，2009，28（6）：15 - 18.5 Kaplan，Garrick J，On the quantitative definition of riskJ，Risk Analysis,1981，1（1）：11 37.6 左其亭，吳澤寧，偉，水資源系統(tǒng)中的不確定性風(fēng)險(xiǎn)分析方法J，干旱區(qū)地理，2003，26（2）：116 121.7 濤

25、，邵東國(guó)，水資源系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法研究J，大學(xué)學(xué)報(bào)（工學(xué)報(bào)），2003，38（6）：66 71.8 宇平，王永兵，小明，基于最大熵原理的區(qū)域水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)，安微農(nóng)業(yè)科學(xué)，2011，39（1）：397 399.9 滔，王俊普，吳秀清，唐金輝，后驗(yàn)概率估計(jì)與其應(yīng)用：基于核Logistic回歸的方法，模式與人工智能PR&AI，2006，19（6）：689 695.附錄附表1：1979年至2000年市水資源短缺的狀況年份總用水量(億立方米)農(nóng)業(yè)用水(億立方米)工業(yè)用水(億立方米)第三產(chǎn)業(yè)與生活等其它用水(億立方米)水資源總量（億方）缺水量（億立方米）197942.9224.1814.37

26、4.3738.234.69198050.5431.8313.774.942624.54198148.1131.612.214.32424.11198247.2228.8113.894.5236.610.62198347.5631.611.244.7234.712.86198440.0521.8414.3764.01739.310.74198531.7110.1217.24.3938-6.29198636.5519.469.917.1827.039.52198730.959.6814.017.2638.66-7.71198842.4321.9914.046.439.183.25198944.64

27、24.4213.776.4521.5523.09199041.1221.7412.347.0435.865.26199142.0322.711.97.4342.29-0.26199246.4319.9415.5110.9822.4423.99199345.2220.3515.289.5919.6725.55199445.8720.9314.5710.3745.420.45199544.8819.3313.7811.7730.3414.54199640.0118.9511.769.345.87-5.86199740.3218.1211.111.122.2518.07199840.4317.391

28、0.8412.237.72.73199941.7118.4510.5612.714.2227.49200040.416.4910.5213.3916.8623.54200138.917.49.212.319.219.7200234.615.57.511.616.118.5200335.813.88.413.618.417.4200434.613.57.713.421.413.2200534.513.26.814.523.211.3200634.312.86.215.324.59.8200734.812.45.816.623.811.0200835.112.05.217.934.210.9附表2

29、：源情況(2001-2008年)單位：億立方米項(xiàng)目20012002200320042005200620072008全年水資源總量19.216.118.421.423.224.523.834.2地表水資源量7.85.36.18.27.66.07.612.8地下水資源量15.714.714.816.518.518.516.221.4人均水資源(立方米)139.7114.7127.8145.1153.1157.1148.1205.5全年供水(用水)總量38.934.635.834.634.534.334.835.1按來(lái)源分地表水11.710.48.35.77.06.45.76.2地下水27.224.

30、225.426.824.924.324.222.9再生水2.12.02.63.65.06.0按用途分農(nóng)業(yè)用水17.415.513.813.513.212.812.412.0工業(yè)用水9.27.58.47.76.86.25.85.2生活用水12.010.813.012.813.413.713.914.7環(huán)境用水0.30.80.60.61.11.62.73.2人均年生活用水量(立方米)88.076.990.387.088.487.886.488.3附表3：978年-2008年氣象情況4-15 氣象情況(1978-2008年)年份降水量平均氣溫()日照時(shí)數(shù)(時(shí))平均風(fēng)速(米/秒)平均氣壓(百帕)大風(fēng)日

31、數(shù)(日)雨日數(shù)(日)(毫米)1978664.8 11.6 2865.4 2.6 1012.8 35641979718.4 11.1 2667.4 2.5 1012.2 33631980380.7 11.0 2920.8 2.5 1012.7 29831981393.2 12.3 2803.9 2.5 1010.84 12.8 2825.1 2.6 1010.5 26921983489.9 13.0 2844.3 2.4 1010.3 291001984488.8 11.9 2767.6 2.4 1010.60 11.5 2511.9 2.2

32、1010.4 121041986665.3 12.1 2804.1 2.3 1010.7 21961987683.9 12.3 2631.9 2.4 1010.3 231021988673.3 12.7 2558.1 2.4 1010.82 13.2 2626.2 1.9 1011.1 3781990697.3 12.7 2325.0 1.9 1010.6 121131991747.9 12.5 2536.6 2.1 1010.8 8981992541.5 12.8 2712.5 2.2 1011.0 61001993506.7 13.0 2669.8 2.6 101

33、0.8 12911994813.2 13.7 2470.5 2.5 1010.1 9921995572.5 13.3 2519.1 2.6 1010.3 16891996700.9 12.7 2418.7 2.6 1011.0 161031997430.9 13.1 2596.5 2.5 1012.9 11761998731.7 13.1 2420.7 2.3 1012.5 10931999266.9 13.1 2594.0 2.4 1012.5 7862000371.1 12.8 2667.2 2.5 1012.7 10832001338.9 12.9 2611.7 2.4 1012.9 1

34、0782002370.4 13.2 2588.4 2.3 1012.79 12.9 2260.2 2.5 1013.3 6932004483.5 13.5 2515.4 2.4 1012.6 12942005410.7 13.2 2576.1 2.4 1012.8 5792006318.0 13.4 2192.7 2.2 1012.5 5862007483.9 14.0 2351.1 2.2 1012.6 5782008626.3 13.4 2391.4 2.2 1012.6 8100附表4、19782008年人口狀況年份常住戶籍年份常住戶籍人口人口人口人口(萬(wàn)人)(

35、萬(wàn)人)(萬(wàn)人)(萬(wàn)人)19931112.01051.21978871.5849.719941125.01061.81979897.1870.619951251.11070.31980904.3885.719961259.41077.71981919.2900.819971240.01085.51982935.0917.819981245.61091.51983950.0933.219991257.21099.81984965.0945.220001363.61107.51985981.0957.920011385.11122.319861028.0971.220021423.21136.319

36、871047.0988.020031456.41148.819881061.01001.220041492.71162.919891075.01021.120051538.01180.719901086.01032.220061581.01197.619911094.01039.520071633.01213.319921102.01044.920081695.01229.9附表5、排水與節(jié)水情況項(xiàng)目20082007排水污水處理能力(萬(wàn)立方米/日) 329353 #二三級(jí)(萬(wàn)立方米/日) 319313污水年處理量(萬(wàn)立方米) 10425598865 #污水廠(萬(wàn)立方米) 9843891161

37、#二三級(jí)(萬(wàn)立方米) 9607090302污水處理率(%) 78.976.2 #集中處理率(%) 74.569.6污水排放總量(萬(wàn)立方米) 132095129820排水管道長(zhǎng)度(公里) 88818526 #污水管(公里) 44584357再生水利用量(萬(wàn)立方米) 6000049501節(jié)水節(jié)水量(萬(wàn)立方米) 1955916513節(jié)水措施(項(xiàng)) 245370代碼1：（年份水資源情況）x=1979:2008;sumuse=42.92,50.54,48.11,47.22,47.56,40.05,31.71,36.55,30.95,42.43,44.64,41.12,42.03,46.43,45.22,

38、45.87,44.88,40.01,40.32,40.43,41.71,40.4,38.9,34.6,35.8,34.6,34.5,34.3,34.8,35.1;sumwater=38.23,26,24,36.6,34.7,39.31,38,27.03,38.66,39.18,21.55,35.86,42.29,22.44,19.67,45.42,30.34,45.87,22.25,37.7,14.22,16.86,19.2,16.1,18.4,21.4,23.2,24.5,23.8,34.2;lackwater=sumuse-sumwater;plot(x,sumuse,'r-

39、9;,x,sumwater,'b-',x, lackwater,'k*')xlabel('年份')ylabel('水量')代碼2：（年份用水百分比）x=1979:2008;sumuse=42.92,50.54,48.11,47.22,47.56,40.05,31.71,36.55,30.95,42.43,44.64,41.12,42.03,46.43,45.22,45.87,44.88,40.01,40.32,40.43,41.71,40.4,38.9,34.6,35.8,34.6,34.5,34.3,34.8,35.1;sumw

40、ater=38.23,26,24,36.6,34.7,39.31,38,27.03,38.66,39.18,21.55,35.86,42.29,22.44,19.67,45.42,30.34,45.87,22.25,37.7,14.22,16.86,19.2,16.1,18.4,21.4,23.2,24.5,23.8,34.2;Agriuse=24.18,31.83,31.6,28.81,31.6,21.84,10.12,19.46,9.68,21.99,24.42,21.74,22.7,19.94,20.35,20.93,19.33,18.95,18.12,17.39,18.45,16.49

41、,17.4,15.5,13.8,13.5,13.2,12.8,12.4,12.0;Induuse=14.37,13.77,12.21,13.89,11.24,14.376,17.2,9.91,14.01,14.04,13.77,12.34,11.9,15.51,15.28,14.57,13.78,11.76,11.1,10.84,10.56,10.52,9.2,7.5,8.4,7.7,6.8,6.2,5.8,5.2;otheruse=sumuse-Agriuse-Induuse;t1=Agriuse./sumuse;t2=Induuse./sumuse;t3=otheruse./sumuse;

42、plot(x,t1,'r-',x,t2,'b-',x,t3,'k*')xlabel('年份')ylabel('百分比')代碼3：（年份常住人口）x=1979:2008;y=897.1,904.3,919.2,935.0,950,965,981,1028,1047,1061,1075,1086,1094,1102,1112,1125,1251.1,1259.4,1240,1245.6,1257.2,1363.3,1385.1,1423.2,1456.4,1492.7,1538,1581,1633,1695;plot(

43、x,y,'r-')axis(1978 2008 800 1800)title('市常住人口')xlabel('年份')ylabel('人口數(shù)(單位：萬(wàn)人)')代碼4：（年份人均生活用水量）n=2001:2008;m=88,76.9,90.3,87,88.4,87.8,86.4,88.3;plot(n,m,'*b-')xlabel('年份')ylabel('人均年生活用水量（單位：立方米）')axis(2001 2008 0 100)代碼5：（logistic分析模型擬合）x=-6.2

44、9 -7.71 -0.26 -5.86 4.69 25.54 24.11 10.62 12.86 0.74 9.52 3.25 23.09 5.26 23.99 25.55 0.45 14.54 18.07 2.73 27.49 23.54 19.7 18.5 17.4 13.2 11.3 9.8 11.0 10.9'X=ones(30,1) x;a1=(2/15)*ones(4,1);a2=(13/15)*ones(26,1);a0=a1;a2;y=log(1-a0)./a0);b,bint,r,rint,stats=regress(y,X)rcoplot(r,rint)代碼6：（年

45、份概率）y=4.69,24.54,24.11,10.62,12.86,0.74,-6.29,9.52,-7.71,3.25,23.09,5.26,-0.26,23.99,25.55,0.45,14.54,-5.86,18.07,2.73,27.49,23.54,19.7,18.5,17.4,13.2,11.3,9.8,11,10.9;x=1979:2008;plot(x,1./(1+exp(-0.4281-0.0815*y),'k+',x,1./(1+exp(-0.4281-0.0815*y),'k-')代碼7：（年份風(fēng)險(xiǎn)率）y=4.69,24.54,24.11

46、,10.62,12.86,0.74,0,9.52,0,3.25,23.09,5.26,0,23.99,25.55,0.45,14.54,0,18.07,2.73,27.49,23.54,19.7,18.5,17.4,13.2,11.3,9.8,11,10.9;x=1979:2008;z=(y-0.45)/27.04).*(1./(1+exp(-0.4281-0.0815*y)plot(x,z,'k+',x,z,'k-')代碼8：（降雨量風(fēng)險(xiǎn)率）y=4.69,24.54,24.11,10.62,12.86,0.74,0,9.52,0,3.25,23.09,5.26

47、,0,23.99,25.55,0.45,14.54,0,18.07,2.73,27.49,23.54,19.7,18.5,17.4,13.2,11.3,9.8,11,10.9;t=718.4,380.7,393.2,544.4,489.9,488.8,721.0,665.3,683.9,673.3,442.2,697.3,747.9,541.5,506.7,813.2,572.5,700.9,430.9,731.7,266.9,371.1,338.9,370.4,444.9,483.5,410.7,318.0,483.9,626.3;z=(y-0.45)./(27.04.*(1+exp(-0.4281-0.0815*y);a,s=polyfit(t,z,3);c=polyval(a,t);plot(t,z,'*b')hold onfor i=1:30 swap=0; for j=1:29 if t(j)>t(j+1)temp=t(j); t(j)=t(j+1);t(j+1)=tem