北京市水资源短缺综合评价研究.docVIP

北京市水资源短缺综合评价的研究 摘要 本文从资源性和水质性这两个影响水资源短缺的主要方面出发，搜集相关影响因素的数据后，首先利用熵值法确定了主要风险因子，然后运用模糊综合评判原理对改革开放以来北京市历年水资源短缺风险进行了综合评价，最后利用灰色预测技术实现了未来两年北京市水资源短缺风险的预测。 在问题一中，我们通过搜集相关资料和数据，从资源性和水质性两个影响水资源短缺的主要方面出发，将北京市水资源短缺风险因子划分为九类。为了避免在确定主要风险因子的过程中可能的主观性和个人经验性，我们运用熵值法的相关知识得到了这九类风险因子的熵值，进而由“熵值越小，则影响越大，其权重也越大”的原则得到了各个风险因子的重要程度，根据结果和生活实际，我们确定了常住人口数、第三产业及生活等其他用水、污水净排量、农业用水量、工业用水量和水资源总量这六个主要风险因子。 在问题二中，为比较合理、准确地对北京市水资源短缺风险进行评价和简化模型，我们首先分别从北京市水的资源量和使用量角度、水质角度、水的开采利用角度出发，从六个主要风险因子中提取出三个水资源短缺风险评价指标：人均水裕量、水源相对污染率、耗水度，并运用隶属函数法得到了其各自的权重。又基于水资源风险这一概念的模糊性，我们运用模糊数学的知识，建立起模糊综合评判模型，得到了评价各年水资源短缺相对风险指数。为避免人为分类的主观性和不准确性，我们利用SPSS软件，运用K-mens方法将这些相对风险指数分为低度风险、中度风险、较高风险和高度风险四类，相应地得到了改革开放以来北京市水资源短缺风险结果。可以很明显的看出2000年是北京市水资源短缺风险的转折点，2008年开始风险有所缓解，主要是受南水北调工程的影响。最后根据风险等级提出了相应的降低风险的调控措施。 在问题三中，要对未来两年水资源短缺风险进行预测，就必须得到各自的评价指标，这终究归结为这两年六个主要风险因子的预测问题。为了实现准确预测，我们首先舍弃了对预测价值较小的1979-1997年的相关数据。考虑到灰色预测技术预测精度高、易于检验等优点以及所搜集的相关数据光滑性不太强的特点，我们运用改进的GM（1，1）模型，分别建立起这六个主要风险因子的预测模型，进而得到了2009-2010两年的水资源短缺风险评价指标，再利用问题二中建立的模糊综合评判模型，最终预测这两年北京市水资源短缺风险都为中度风险，与2008年基本一致，较为合理，进而提出了相应措施。 最后，根据建立的模型和模型的预测结果，我们向北京市行政主管部门写了一份建议报告。 关键词：熵值法、隶属函数法、模糊综合评判、k-means聚类分析、灰色预测 一、问题提出 水，是生命之源，是、发育和繁衍的基本条件是世界上最珍贵的东西没有水，。评价指标对水资源短缺风险进行综合，：常住人口数（万人）； ：总用水量（亿立方米）； ：工业用水量（亿立方米）； ：农业用水量（亿立方米）；：第三产业及生活等其它用水量（亿立方米）； ：水资源总量（亿立方米）； ：林木覆盖率（%）； ：再生水总量（亿立方米）； ：污水净排量（亿立方米）； ：化肥施用量（万吨）； ：人均水裕量（立方米）； ：水源相对污染率； ：耗水度； 五、模型的建立与求解 5.1北京市水资源短缺风险主要风险因子的确定 5.1.1风险因子分析 北京的水资源短缺主要是指资源性缺水和水质性缺水，因而本文主要从这两方面考虑北京市水资源的短缺风险。资源性缺水是指：当地水资源总量少，不能适应经济发展的需要，成供水紧张 本文将综合考虑这些因素来评估水资源短缺风险，然而这些因子对风险的影响力往往是未知的，所以在确立哪些为主要风险因子只前必须分别确定其指标权重系数。 权重的确定方法有很多，层次分析法是最常用的方法，但当因子过多、数据统计量较大时，权重就变得难以确定，并且带有一定的主观性和个人经验性。本文采用熵值法确定权值,可以较好地避免这些缺点。 5.1.2相关数据收集 通过查阅相关资料，我们得到各风险因子从1979-2008年的统计数据，为了评估产业结构对水资源短缺风险的影响，我们把总用水量分为工业用水，农业用水和第三产业及生活等其它用水三个方面。整理出的数据见附录一。 5.1.3使用熵值法确定权重 熵是系统无序程度的度量，可以用来度量已知数据所包含的有效信息量。当各评价对象的某项指标值相差较大时，则熵值较小，说明该指标提供的有效信息量较大，其权重也应较大；反之，若某项指标值相差较小，熵值较大，说明该指标提供的信息量较小，其权重也应较小。 熵值法确定权重的步骤如下： （1）原始数据矩阵归一化 m个指标n个评价对象构成原始数据矩阵，针对不同的评价指标，采用不同的方法对其归一化并得到矩阵。 1）对大者为优的指标而言，如水资源总量，林木覆盖率等，归一化公式为：