論文論文論文論文論文(中文2) (2)

1、摘要：針對(duì)任務(wù)3，在論述離散二階差分方程預(yù)測(cè)模型（DDEPM）推導(dǎo)過(guò)程的基礎(chǔ)上，應(yīng)用DDEPM方法，以20052015年的北京人口與供水量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，得到20162030年的人口數(shù)值、 水資源總量與用水量的預(yù)測(cè)值。以環(huán)境因素為依托，運(yùn)用供需平衡模型，得到居民在生活用水、農(nóng)業(yè)用水、工業(yè)用水三個(gè)方面的用水量由供不應(yīng)求變?yōu)楣┐笥谇?。針?duì)任務(wù)4，以經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境綜合效益最大為目標(biāo)，建立水資源優(yōu)化配置模型和多目標(biāo)魚(yú)群-蟻群算法。以北京市為例，設(shè)計(jì)水資源干預(yù)計(jì)劃，包括水資源優(yōu)化配置方案，外調(diào)水源方案等科學(xué)配水方式。干預(yù)計(jì)劃滿(mǎn)足北京市年用水總量38億立方米的需求，還將會(huì)提升地下水水位，干預(yù)計(jì)劃的影響利

2、大于弊。針對(duì)任務(wù)5，根據(jù)問(wèn)題4的模型，可得出干預(yù)計(jì)劃將會(huì)使北京地區(qū)對(duì)于水資源匱乏敏感性降低，而后隨著用水量、調(diào)水量的增加，干預(yù)計(jì)劃方案逐漸失效，大約27年后，北京地區(qū)將會(huì)再度出現(xiàn)水資源稀缺狀況。北京市總?cè)丝?152.00 萬(wàn)人目錄1. 問(wèn)題重述（前文論述）1.1 考慮到動(dòng)態(tài)特性的供需影響因素，創(chuàng)建一個(gè)模型，使它能夠有效的衡量提供清潔水的能力。1.2 根據(jù)聯(lián)合國(guó)水資源稀缺地圖，選一個(gè)水資源短缺的地區(qū)，解釋為什么水資源是短缺的，并對(duì)導(dǎo)致水資源短缺的因素進(jìn)行合理的解釋。1.3 以北京地區(qū)為研究對(duì)象，建立模型預(yù)測(cè)15年內(nèi)水資源供需情況，結(jié)合任務(wù)1中的多元線(xiàn)性回歸模型，并以環(huán)境因素為依托，討論未來(lái)15年

3、內(nèi)水資源供需情況對(duì)居民生活的影響。 1.4 建立數(shù)學(xué)模型，選擇一個(gè)區(qū)域?yàn)槔?，設(shè)計(jì)一個(gè)水資源干預(yù)計(jì)劃，考慮所有導(dǎo)致水資源短缺的驅(qū)動(dòng)要素，并分析該計(jì)劃是如何解決水資源短缺問(wèn)題的，并討論其優(yōu)缺點(diǎn)。1.5 運(yùn)用任務(wù)4中的模型，根據(jù)你所選擇的區(qū)域，驗(yàn)證其水資源敏感性是否變化，以及探討你所選區(qū)域何時(shí)會(huì)再出現(xiàn)水資源短缺情況。2. 假設(shè)l 影響水資源短缺的多個(gè)因素在未來(lái)沒(méi)有突變情況發(fā)生。l 影響水資源短缺的多個(gè)因素相互獨(dú)立，即這些指標(biāo)對(duì)衡量一個(gè)地區(qū)提供清潔水的能力沒(méi)有相互關(guān)聯(lián)關(guān)系。l 今年北京政府干預(yù)政策基本無(wú)明顯變化，無(wú)重大自然災(zāi)害的影響影響水資源短缺等。（重復(fù)）l 預(yù)測(cè)的15年內(nèi)沒(méi)有重大自然災(zāi)害發(fā)生。l

4、數(shù)據(jù)來(lái)源真實(shí)可靠。（放在第一個(gè)）l 北京市人口正常變化，經(jīng)濟(jì)正常發(fā)展。3. 符號(hào)說(shuō)明3.1 任務(wù)1中的符合說(shuō)明符號(hào)含義3.2 任務(wù)2中的符合說(shuō)明符號(hào)含義3.3 任務(wù)3中的符合說(shuō)明符號(hào)含義x0未經(jīng)處理的數(shù)據(jù)xm0經(jīng)MGO處理過(guò)的數(shù)據(jù)sshift factorscaling factorxm0原始數(shù)據(jù)的第次材料3.4 任務(wù)4中的符合說(shuō)明GYS（不是斜體）工業(yè)用水量NYS農(nóng)業(yè)用水量SYS生活用水量w初始擁擠度系數(shù)4. 模型的創(chuàng)建與問(wèn)題的解決4.1 任務(wù)1：多元線(xiàn)性回歸模型4.1.1 多元線(xiàn)性回歸模型的概念在許多實(shí)際問(wèn)題中，我們所研究的因變量可能與多個(gè)自變量有關(guān)。因此，考慮線(xiàn)性模型的更一般形式，即多元

5、線(xiàn)性回歸模型： 在這個(gè)模型中，有個(gè)未知參數(shù) ，由所共同解釋。這里，“斜率”的含義是：在其他變量不變的前提下（少一個(gè)逗號(hào)），改變一個(gè)單位對(duì)因變量所產(chǎn)生的影響。對(duì)于一般模型： （后面）即對(duì)于組觀(guān)測(cè)值，有： 其矩陣形式為：其中 4.1.2多元線(xiàn)性回歸模型的估計(jì)多元線(xiàn)性回歸模型的估計(jì)與雙變量線(xiàn)性模型類(lèi)似，仍采用最小二乘法。當(dāng)然，計(jì)算要復(fù)雜得多，通常要借助計(jì)算機(jī)。理論推導(dǎo)需借助矩陣代數(shù)。下面給出最小二乘法應(yīng)用于多元線(xiàn)性回歸模型的假設(shè)條件、估計(jì)結(jié)果及所得到的估計(jì)量的性質(zhì)。4.1.2.1假設(shè)條件（1） ，；（2） ，；（3） ，；（4） 是非隨機(jī)量，；.（5）各解釋變量之間不存在嚴(yán)格的線(xiàn)性關(guān)系。上述假設(shè)條件

6、可用矩陣表示為以下四個(gè)條件：（1）；（2）；其中 ；（3）是一個(gè)非隨機(jī)元素矩陣；（4）Rank（）. 4.1.2.2最小二乘估計(jì)（省略號(hào)）我們的模型是：，問(wèn)題是選擇,使得殘差平方和最小。而殘差為：要使殘差平方和：為最小，則應(yīng)有： ， ， 我們得到如下個(gè)方程（即正規(guī)方程）：按矩陣形式，上述方程組可表示為： 即 . 上述結(jié)果，亦可從矩陣表示的模型出發(fā)，完全用矩陣代數(shù)推導(dǎo)出來(lái)。殘差可用矩陣表示為：，其中.殘差平方和為： 注意到上式中所有項(xiàng)都是標(biāo)量，因此：，則有：.令 ，用矩陣微分法，（公式編輯器）我們可得到 ，與采用標(biāo)量式推導(dǎo)所得結(jié)果相同。由上述結(jié)果，我們有.4.1.3任務(wù)1的解決 在任何一個(gè)地區(qū)，

7、我們考慮需求清潔水的因素，例如農(nóng)業(yè)用水，生活用水，工業(yè)用水，人口數(shù)量等因素，同時(shí)考慮供給清潔水的因素，例如降水量，地表水，地下水，再生水等因素。搜集當(dāng)?shù)氐那鍧嵥畡?dòng)態(tài)供需因素，并把它們當(dāng)做不同的自變量，提供清潔水的能力的能力為因變量。利用我們所創(chuàng)建的多元線(xiàn)性回歸模型，能夠有效的衡量一個(gè)地區(qū)提供清潔水的能力。根據(jù)的結(jié)果，值越大，提供清潔水的能力的能力越強(qiáng)，越容易滿(mǎn)足人口的需求；反之，反映出該地區(qū)的缺水狀況越嚴(yán)重。4.2多元線(xiàn)性擬合模型 4.2.1數(shù)據(jù)收集收集20052009年北京農(nóng)業(yè)用水，生活用水，工業(yè)用水，人口數(shù)量，降水量，地表水，地下水，再生水8個(gè)影響因素?cái)?shù)據(jù)，如下表1：年份農(nóng)業(yè)用水（億立方米

8、）生活用水（億立方米）工業(yè)用水（億立方米）人口數(shù)量（萬(wàn)人）降水量（毫米）地表水（億立方米）地下水（億立方米）再生水（萬(wàn)噸）200513.21.16.81538483.5724.912813200612.81.66.21581410.76.424.310170200712.42.75.816333185.724.291342008123.25.21695483.96.222.98867200911.43.65.21703.2626.33.819.78713以及20052009年水資源總量、總用水量數(shù)據(jù)，如下表2：（兩個(gè)表格格式應(yīng)該一樣，超出了頁(yè)邊距）20052006200720082009水資源

9、總量(億立方米)23.224.523.834.221.8總用水量(億立方米)34.534.334.835.135.5差值(億立方米)11.39.8110.913.7根據(jù)任務(wù)1中創(chuàng)建的模型，以以上8個(gè)因素為自變量，以北京市“總用水量”和“水資源總量”的差Y作為因變量，建立一個(gè)多元線(xiàn)性回歸模型。4.2.2 創(chuàng)建多元線(xiàn)性回歸模型由表2得到因變量y的轉(zhuǎn)置數(shù)組：由表1得到自變量的8個(gè)數(shù)組：將矩陣進(jìn)行轉(zhuǎn)置得到：增添一組常數(shù)項(xiàng)，將轉(zhuǎn)置得到：由多元線(xiàn)性回歸模型模型，用矩陣微分法得到，則，所以通過(guò)MATLAB進(jìn)行矩陣運(yùn)算得到：即得到多元擬合線(xiàn)性方程： 4.2.3 結(jié)果與靈敏度分析將如表1所示的8個(gè)因子數(shù)據(jù)組成的

10、是個(gè)向量組x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7，x8（斜體，上下標(biāo)），與因變量y的一元線(xiàn)性擬合，得到以上8個(gè)因子與缺水量的一元線(xiàn)性關(guān)系。因?yàn)?個(gè)因子的單位各不相同，所以統(tǒng)一將各個(gè)自變量的進(jìn)行歸一化式中、分別表示為同因素下最大值和最小值。從而得到8個(gè)行向量如下：再由MATLAB程序：得到8個(gè)因素與因變量y缺水量的一元線(xiàn)性關(guān)系，得到散點(diǎn)圖以及一元線(xiàn)性擬合圖。如下圖所示：注：x1x8(斜體，上下標(biāo)）)顏色分別為：r-*紅色-農(nóng)業(yè)用水（億立方米），y-*黃色-生活用水（億立方米），g-*綠色-工業(yè)用水（億立方米），b-*藍(lán)色-人口數(shù)量（萬(wàn)人），c-*青色-降水量（毫米），m-*品紅-地表水（億立方

11、米），k-*黑色-地下水（億立方米），m-o紅色-再生（萬(wàn)噸），根據(jù)圖形所示，得出如下結(jié)論：斜體，1.*紅色上升曲線(xiàn)（農(nóng)業(yè)用水）：農(nóng)業(yè)用水增多，因變量y缺水量也隨之成上升趨勢(shì)，所以農(nóng)業(yè)用水為其較主要的缺水主導(dǎo)因素。2.*黃色曲線(xiàn)（生活用水）：隨著生活用水增加，缺水量減小，說(shuō)明早年生態(tài)用水不為起主導(dǎo)因素，但從07年往后，生態(tài)用水逐漸成為其缺水的主導(dǎo)因素之一 。3.*綠色曲線(xiàn)（工業(yè)用水）：隨著工業(yè)用水逐漸增多，缺水量急劇增加，說(shuō)明工業(yè)用水量逐漸成為北京缺水的主要因素。4.*藍(lán)色曲線(xiàn)（人口數(shù)量）：隨著人口數(shù)量增多，缺水量不斷減少，所以人口數(shù)量不是北京缺水的主導(dǎo)因素。5.*青色曲線(xiàn)（降水量）：在07年

12、以前，降水量對(duì)y的影響不大，但在07年以后，降水量越多，缺水量越多，與缺水量y成正比，逐漸成為主導(dǎo)因素。6.*品紅曲線(xiàn)（地表水）：地表水少的時(shí)候，缺水量y較大。地表水多的時(shí)候，缺水量y較小。X6-地表水與缺水量成反比。所以地表水為其主導(dǎo)因素。7.*黑色曲線(xiàn)（地下水）：隨著地下水逐漸增大，缺水量成下降趨勢(shì)，所以，地下水不是北京缺水的主導(dǎo)因素。8.o品紅曲線(xiàn)（再生水）：隨著再生水增多，缺水量增多，說(shuō)明再生水的多少不為北京缺水的主導(dǎo)原因。由以上分析：影響北京缺水的主導(dǎo)因素分別為：農(nóng)業(yè)用水，生活用水，工業(yè)用水，降水量，地表水。根據(jù)表1數(shù)據(jù)，從2000年-2009年，農(nóng)業(yè)用水、工業(yè)用水均成下降趨勢(shì)，但是

13、下降幅度不大，降水量逐漸增多，增多幅度較大，對(duì)于缺水有所緩解。但是，生活用水和降水量逐漸增大幅度較大，成為北京缺水最主要的原因。所以，由于北京市作為中國(guó)首都，既是經(jīng)濟(jì)中心也是政治中心，活用水是必須要大面積發(fā)展的方面。活用水必然繼續(xù)成大幅度上升趨勢(shì)，另外農(nóng)民工進(jìn)京，較多人才“北漂”現(xiàn)象，使外來(lái)人口增加，必然會(huì)導(dǎo)致北京市缺水持續(xù)高風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)。4.3離散二階差分方程模型 （理論 求解）離散二階差分方程（DDEPM）相比于傳統(tǒng)的非線(xiàn)性預(yù)測(cè)方法，優(yōu)勢(shì)在于對(duì)拐點(diǎn)的高敏感度，因此，DDEPM （2，1）在針對(duì)時(shí)間序列的預(yù)測(cè)方面有著很大的優(yōu)勢(shì)。4.3.1 生成序列運(yùn)算設(shè) x0為未經(jīng)處理的數(shù)據(jù)，xm0代表經(jīng)MGO

14、處理過(guò)的數(shù)據(jù)，xm0可以進(jìn)行如下表示：xm0=xm01，xm02，xm03，xm0n ()xm0r=MGOxm0r=s+xm0 =1，2，3，n ()其中，n未經(jīng)處理數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)，s代表平移數(shù)量（shift factor），被設(shè)定為前綴系數(shù) （scaling factor），xm0用來(lái)表示原始數(shù)據(jù)的第次材料。4.3.2原始數(shù)據(jù)二次處理 令x1為xm0的二次處理數(shù)列，表示為：x1=x11，x12，x13，x1n ()其中，x1p=rpxm0，p=1，2，n4.3.3 DEE（2，1）模型構(gòu)建應(yīng)用二階差分方程對(duì)二次處理的方程進(jìn)行建模：x1p+2+ax1p+1+bx1p=0 ()其中，a，b表示待

15、定系數(shù)，p定義為某整數(shù)。使用線(xiàn)性最小平方誤差估計(jì)來(lái)確定待定的a和b，=XTX1XTY (1)其中，Y=x13x13x13n-2×1，X=x12x13x1n-1x11x12x1n-2n-2×2，=ab2×1。將X和Y代入式（1）后得到：a=-p=3nx1p-22p=3nx1p-1x1p+p=3nx1p-1x1p-2p=3nx1p-2x1p()b=p=3nx1p-1x1p-2p=3nx1p-1x1p-p=3nx1p-1x1p-1p=3nx1p-2x1p其中，=p=3nx1p-12p=3nx1p-22-p=3nx1p-1x1p-2p=3nx1p-1x1p-24.3.4

16、二階差分方程求解令x1p=rp代入式（），可得到下式：rp+2+arp+1+brp=0 ()rpr2+ar+b=0 ()由此可以導(dǎo)出：r1=-a+a2-4b2，r2=-a-a2-4b2 （） r1和r2為二階差分方程的兩個(gè)根。4.3.5 數(shù)據(jù)逆處理（IAGO）對(duì)經(jīng)過(guò)二次處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行逆處理：x0=x1p-x1p-1 ()其中，x0為計(jì)算的預(yù)測(cè)值，p為預(yù)測(cè)后的距離。4.3.6 最終計(jì)算結(jié)果（IMGO）逆映射生成運(yùn)算可以表示如下： xp0=IMGOx0p=1x0p-s離散二階差分方法能夠基于兩年的人口數(shù)據(jù)、水資源總量數(shù)據(jù)、用水量數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)下一年進(jìn)行預(yù)測(cè)， 用MATLAB軟件編程求解，結(jié)果表1所示：

17、 表 北京市近幾年人口數(shù)據(jù)、水資源總量數(shù)據(jù)、用水量數(shù)據(jù)及預(yù)測(cè)年份人口實(shí)際值（萬(wàn)人）人口預(yù)測(cè)值（萬(wàn)人）水資源實(shí)際值（億立方米）水資源預(yù)測(cè)值（億立方米）用水量實(shí)際值（億立方米）用水量預(yù)測(cè)值（億立方米）200515381521.123.222.0634.335.86200615531579.924.524.0234.335.86200715811643.123.826.0534.835.64200816331711.234.230.1435.135.4200917551784.021.825.3035.535.2201019611862.023.0823.5235.236.1201120192000

18、.326.8125.833635.9201220692034.239.532.2136.535.7201321002108.932.2631.6737.136.6201421412129.732.0132.2237.537.0201521652201.934.633.8737.837.720162290.834.6137.820172371.835.4638.620182450.132.4338.320192546.337.5139.320202680.638.7139.920212733.437.0640.420222895.335.5441.120232966.736.1741.72024

19、3048.138.9642.420253110.041.9242.720263166.643.0643.120273206.045.143.820283254.545.9944.220293298.647.644.920303326.148.845.6因此能夠?qū)㈩A(yù)測(cè)值與實(shí)際值進(jìn)行比較，其預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的曲線(xiàn)分別如圖1、圖2、圖3。 圖 人口曲線(xiàn)示意圖圖 水資源總量示意圖圖 用水量示意圖從圖1可知，離散二階差分方法所得到的的預(yù)測(cè)值與北京原始的人口數(shù)據(jù)值相比，變化規(guī)律一致， 符合北京人口的發(fā)展趨勢(shì)； 圖3中， 用水量的預(yù)測(cè)值與的實(shí)際值亦基本吻合， 隨著時(shí)間的發(fā)展逐年上升。圖2中， 由于北京水資源總

20、量數(shù)據(jù)跳躍幅度較大， DDEPM的預(yù)測(cè)擬合值的誤差相對(duì)較大， 但是從預(yù)測(cè)擬合值的發(fā)展趨勢(shì)上， 仍然與水資源總量的實(shí)際值趨勢(shì)相一致。 通過(guò)任務(wù)1中的多元線(xiàn)性回歸模型，從生活用水，農(nóng)業(yè)用水，工業(yè)用水三個(gè)方面，分析供需之間的關(guān)系，如圖 所示，從而得到水資源短缺對(duì)居民生活的影響。圖 20162030年水資源供需量的關(guān)系由圖 可知，20162026年北京市的水資源都是供不應(yīng)求，但是程度不同，在2024年基本上達(dá)到供需平衡。從2028年2030年都是供大于求，這是一種很好的現(xiàn)象，這樣居民的生活就會(huì)得到保障。水資源短缺必然會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)用水、生活用水，工業(yè)用水造成一定的影響。首先，缺水將制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展。水資源短缺會(huì)

21、阻礙農(nóng)業(yè)發(fā)展，危及城市的糧食供應(yīng)，人民生活質(zhì)量下降。同時(shí)，缺水會(huì)導(dǎo)致工業(yè)停產(chǎn)限產(chǎn)，直接制約了北京市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。此外，水資源危機(jī)帶來(lái)的生態(tài)系統(tǒng)惡化和生物多樣性破壞，將嚴(yán)重威脅人類(lèi)生存。北京市人口的不斷增長(zhǎng)，會(huì)給生態(tài)環(huán)境造成壓力，從而從水資源供給方面加重北京市的水資源短缺；隨著人們物質(zhì)生活的豐富，帶來(lái)對(duì)生活質(zhì)量要求的提高，造成人均用水量需求增大；還有人口數(shù)量增多，公共用水的支出也會(huì)增大，例如公共環(huán)境清潔的維持、集體供水的增多等，這也會(huì)提升北京市的人均用水量；再者，北京人均缺水量還處在上升的狀態(tài)，如果不及時(shí)控制，缺水量增大的趨勢(shì)將會(huì)越來(lái)越嚴(yán)重。4.4水資源優(yōu)化配置模型基于多目標(biāo)魚(yú)群-蟻群算法的水資源

22、優(yōu)化配置 候景偉 孔云峰 孫九林 資源科學(xué) 第33卷 第12期 2011.124.4.1水資源優(yōu)化配置模型創(chuàng)建4.4.1.1 建立目標(biāo)函數(shù)水資源優(yōu)化配置的最終目標(biāo)是水資源與經(jīng)濟(jì)、社會(huì)生態(tài)環(huán)境的和諧可持續(xù)發(fā)展，所以?xún)?yōu)化配置模型的目標(biāo)函數(shù)包括社會(huì)效益、經(jīng)濟(jì)效益、生態(tài)效益。為了構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)，按某種規(guī)則把研究區(qū)分為i個(gè)子區(qū)，每個(gè)子區(qū)分j個(gè)用水部門(mén)。我們選擇中國(guó)首都北京為例，按行政區(qū)特征把北京分為18個(gè)子區(qū)縣（i=18），每個(gè)子區(qū)縣分3個(gè)用水部門(mén)（j=3），即生活、農(nóng)業(yè)、工業(yè)三個(gè)部門(mén)，每個(gè)用水部門(mén)分k個(gè)用水行業(yè)。目標(biāo)函數(shù)如下： Z=optffsx,fjx,fhx （1）式中Z為綜合效益函數(shù)；fsx、fj

23、x、fhx分別為社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境效益函數(shù)。為了便于對(duì)模型求解，我們按水資源短缺時(shí)對(duì)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的影響程度，對(duì)式（1）中的三個(gè)變量進(jìn)行加權(quán)求和： Z=optl=1Lwlflx （2）式中l(wèi)=1,2,3，為三個(gè)目標(biāo)變量，flx為第l個(gè)目標(biāo)變量的效益，wl為缺水分別對(duì)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境影響的權(quán)重系數(shù)，表示第l個(gè)目標(biāo)變量相對(duì)于其他目標(biāo)變量的重要性程度。由于目標(biāo)變量單位不同，我們對(duì)已經(jīng)優(yōu)化的三個(gè)目標(biāo)變量結(jié)果進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，然后通過(guò)熵權(quán)法確定其權(quán)重系數(shù)。（1）經(jīng)濟(jì)效益子目標(biāo)fjx:區(qū)域供水帶來(lái)的直接經(jīng)濟(jì)效益最大。fjx=maxi=1Ij=1Jk=1Km=1Meijkmxijkmijkm+n=1Neijknx

24、ijknijkn+p=1Peijkpxijkpijkpijk式中xijkm、xijkn、xijkp分別為地表水源m、地下水源n、外調(diào)水源p給i子區(qū)j部門(mén)k行業(yè)的供水量（m3）； eijkm、eijkn、eijkp分別為水源給行業(yè)供水的效益系數(shù)（元/m3）；為權(quán)重系數(shù)。（2）環(huán)境效益子目標(biāo)fhx；區(qū)域污染物排放量最小。根據(jù)北京實(shí)際狀況，我們選取重要污染物包括二氧化硫（SO2）、高錳酸鹽指數(shù)（CODMn）。fhx=min0.01i=1Ij=1Jk=1K=1CijkOijk式中Cijk為污染物的濃度（mgL）；Oijk為污染物排放系數(shù)。（3）社會(huì)效益字目標(biāo)fsx：區(qū)域總?cè)彼孔钚?。fsx=mini=

25、1Ij=1Jk=1KDijk-m=1Mxijkm+n=1Nxijkn+p=1Pxijkp4.4.1.2約束條件（1）地下水開(kāi)采量約束。 i=1Ij=1Jk=1KxijknWmaxn式中Wmaxn>0，如果地下水已經(jīng)超采，則xijkn=0。（2）農(nóng)業(yè)用水約束。規(guī)劃研究區(qū)北京農(nóng)業(yè)需水量不小于各子區(qū)耕地面積與單位面積灌溉額度之積。NYSi=1ILiSi式中Li為可耕地面積（hm2）；Si為子區(qū)耕地灌溉額度（m3hm2）。（3）生活用水約束。規(guī)劃北京居民生活總需水量不小于各子區(qū)人口總數(shù)與人均生活用水標(biāo)準(zhǔn)之積。SYSi=1IPiSil式中Pi為北京各區(qū)人口總數(shù)（人）；Sil為人均生活用水標(biāo)準(zhǔn)（m3

26、人）。（4）工業(yè)用水約束。規(guī)劃北京工業(yè)需水量不小于各子區(qū)所期望的工業(yè)耗水量。GYSi=1IGiSil式中Gi為工業(yè)生產(chǎn)總值；Sil為工業(yè)萬(wàn)元產(chǎn)值耗水量（m3/萬(wàn)元）。表 北京地區(qū)各項(xiàng)用水指標(biāo)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)項(xiàng)目數(shù)值單位耕地面積2.27×1010m2灌溉額度840 m3/畝各子區(qū)平均人口119.6 萬(wàn)人人均日生活用水187.5 升/日北京年工業(yè)用水總量5.10×109m34.4.2多目標(biāo)魚(yú)群蟻群算法求解算法思想是在約束條件下，經(jīng)過(guò)多次迭代，不斷優(yōu)化配置目標(biāo)，直到達(dá)到最大迭代次數(shù)，求得最優(yōu)目標(biāo)。Step1處理約束條件，初始化模型參數(shù)；Step2配置迭代次數(shù)，初始化擁擠程度；Ste

27、p3計(jì)算目標(biāo)函數(shù)值，刪除不符合約束條件的信息。Step4執(zhí)行人工魚(yú)計(jì)算，統(tǒng)計(jì)優(yōu)化解。Step5優(yōu)化速度較低時(shí)進(jìn)入蟻群算法。Step6計(jì)算優(yōu)秀決策概論，邊界決策概論等。Step7重新計(jì)算子目標(biāo)函數(shù)值，去掉相似決策，重復(fù)計(jì)算，得到最優(yōu)解。以北京為例，利用熵權(quán)法計(jì)算得到社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重系數(shù)wl分別為ws=0.3, wj=0.5, wh=0.2。工業(yè)用水效益系數(shù)取0.075萬(wàn)元/m3，農(nóng)業(yè)灌溉用水效益系數(shù)取0.004萬(wàn)元/m3；生活用水效益系數(shù)取0.065萬(wàn)元/m3。魚(yú)群算法中，初始人工魚(yú)個(gè)數(shù)m=50、初始擁擠度w=0.62。用以上參數(shù)通過(guò)多目標(biāo)魚(yú)群蟻群算法，程序進(jìn)行到73步，迭代6次，

28、得到了最優(yōu)配置目標(biāo)。在水資源配置保證率80%情況下，干預(yù)計(jì)劃結(jié)果如表其中 DXS代表地下水，DBS代表地表水，WDS代表外調(diào)水。表 不同年份水量對(duì)比 國(guó)家數(shù)據(jù)年份原始水量 萬(wàn)m3/a優(yōu)化結(jié)果 萬(wàn)m3/a差值 萬(wàn)m3/aDXSDBSWDSDXSDBSWDSDXSDBSWDS20108935.4243674.204728.38815.2143494.424653.2120.2179.375.1201210142.249574.555183.59986.049308.865104.3156.2265.879.2201412835.554572.385473.212563.554152.775385.

29、5272.0419.687.7由表 可知，在水資源優(yōu)化配置后，北京地區(qū)的地下水水量升高，開(kāi)采量減少，地表水水量增加，很大程度上節(jié)約了用水量，外調(diào)水水量增加。由此表明我們根據(jù)水資源優(yōu)化配置模型設(shè)計(jì)的以地區(qū)自身調(diào)控配置為主，科學(xué)配水，提高水源利用率，外調(diào)水為輔，擴(kuò)大外調(diào)，擴(kuò)大水源，的水資源干預(yù)計(jì)劃有效，同時(shí)加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境建設(shè)，保護(hù)水資源。北京地區(qū)用水要在滿(mǎn)足最大綜合效益函數(shù)Z=optffsx,fjx,fhx前提下，合理分配工業(yè)、生活、農(nóng)業(yè)用水，各部門(mén)用水要滿(mǎn)足各自約束條件，由于北京水資源短缺，還需外調(diào)水資源，以北京為例設(shè)計(jì)水資源分配方案如下表（單位：萬(wàn)m3/a）表 北京地區(qū)水資源分配情況年份自存水外

30、調(diào)水GYSSYSNYS201552609.65104.311542.828856.917314.2201658850.45226.812815.432038.619223.2201763407.85385.513758.734396.720638.04.4.3水資源干預(yù)計(jì)劃的影響南水北調(diào)工程對(duì)生態(tài)環(huán)境影響評(píng)價(jià)研究 竇明 左其婷 胡彩虹 鄭州大學(xué)學(xué)報(bào) 第26卷 第2期 2005.6水資源人為配置，外調(diào)等干預(yù)手段，必然影響到周邊地區(qū)，以及整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)。中國(guó)的南水北調(diào)工程是優(yōu)化中國(guó)水資源時(shí)空配置，解決中國(guó)華北水資源嚴(yán)重短缺的大型項(xiàng)目。南水北調(diào)的水進(jìn)京后，對(duì)北京的生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生了影響，與此結(jié)合，我們討論

31、水資源干預(yù)計(jì)劃對(duì)地區(qū)生態(tài)環(huán)境的影響以及對(duì)周邊地區(qū)的影響。(1)水資源調(diào)配會(huì)帶來(lái)很多好處。美國(guó)西部由于修建了“中央河谷”、“洛杉磯水道”等工程，在加利福尼亞州干旱河谷地區(qū)發(fā)展灌溉面積140多萬(wàn)公頃，糧食產(chǎn)量第一，經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展。水資源配置促進(jìn)地區(qū)的農(nóng)業(yè)、工業(yè)、經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)效益。（2）北京地區(qū)調(diào)水十年后潛水水位回升最大為20m以上，供水區(qū)內(nèi)的沉降災(zāi)害得到緩解。由此可知，水資源干預(yù)計(jì)劃可使地區(qū)地下水開(kāi)采量減少，地下水水位回升，供水區(qū)地面沉降得到減緩。（3）中國(guó)南水北調(diào)工程使各地區(qū)乃至全國(guó)受益，解決了北方地區(qū)水資源短缺的問(wèn)題。水資源干預(yù)計(jì)劃將較大地改善地區(qū)的生態(tài)和環(huán)境特別是水資源條件，增加

32、水資源承載能力，提高資源的配置效率，促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的戰(zhàn)略性調(diào)整；保持經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)，實(shí)現(xiàn)地區(qū)范圍內(nèi)的結(jié)構(gòu)升級(jí)和經(jīng)濟(jì)社會(huì)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展，具有重要的戰(zhàn)略意義。（4）俄羅斯北水南調(diào)工程造成西伯利亞大片森林破壞，風(fēng)速加大，春雨減少，嚴(yán)重影響農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境。水資源干預(yù)計(jì)劃將會(huì)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生影響，包括氣候、水文、土壤和地質(zhì)變化，水資源配置的空間變化會(huì)讓空氣中的水分含量發(fā)生變化，從而改變局部的溫度氣候；水資源配置干預(yù)對(duì)水文影響是最大的，直接改變地理的地表和地下水含量、水平衡因子、水的流量等幾方面。調(diào)水過(guò)程中水的流動(dòng)也讓沙石、土壤成分產(chǎn)生流動(dòng)，造成土質(zhì)類(lèi)型改變和沼澤化、鹽漬化等問(wèn)題。4.5任務(wù)5的解答4.5

33、.1問(wèn)題的分析根據(jù)問(wèn)題4建立的干預(yù)模型，我們以北京地區(qū)為例，根據(jù)供水量、需求量、外調(diào)水量等數(shù)據(jù)衡量北京水資源短缺的敏感性，以及達(dá)到水資源稀缺程度的時(shí)間。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)及模型4中的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，我們得到表 表 北京各年水量使用情況年份GYS（億m3）SYS（億m3）NYS（億m3）供水量（億m3）調(diào)水量（億m3）20145.0916.989.6831.951.202015 5.5318.2110.05 32.141.652016 6.2719.259.7232.212.0320176.7120.048.9832.072.662018 7.1120.759.2332.523.572019 7.3720.939.2033.164.342020 7.8220.859.8533.205.322021 7.0322.5110.833.726.6220228.3722.948.7731.298.79 根據(jù)以上數(shù)據(jù)，用SPSS進(jìn)行進(jìn)行回歸曲線(xiàn)擬合，得到調(diào)水量隨年份增長(zhǎng)的