北京水資源短缺風(fēng)險綜合評價-wenkub
2023-07-11 02:34:29 本頁面
【正文】 未選定的案例0.0總計31a. 如果權(quán)重有效，請參見分類表以獲得案例總數(shù)。定義模糊集如下：=式中：x為缺水量，x=—，為缺水量在模糊集上的隸屬函數(shù)，構(gòu)造如下： 0， ， （1） 1， 式中：、分別為水資源總量和需水總量；為缺水系統(tǒng)中最小缺水量；為缺水系統(tǒng)中最大缺水量；p為大于1的正整數(shù)。這一點很容易理解，一個事故發(fā)生風(fēng)險的概率可能很高，但產(chǎn)生的后果損失很小的風(fēng)險事件其風(fēng)險不一定很高；相反，雖然某一個風(fēng)險發(fā)生的概率不是很高，但是它的損失可能很大。剩下其他值均非常小綜上，可知在自然與社會經(jīng)濟的11個水資源短缺風(fēng)險因子中，人口數(shù)量、人均GDP、污水處理率、生活用水量、農(nóng)業(yè)用水總量、降雨量、為主要風(fēng)險因子。如表三所示可知：主成分1中的各因子載荷值，從正方向看，比較大的是人口數(shù)量、人均GDP、污水處理率和生活用水量，、。 表二 北京水資源短缺風(fēng)險因子的相關(guān)系數(shù)矩陣1****1*****************1********************1*********.960***1*******************1********************1********************1*****************1*******************1********************1②用SPSS計算風(fēng)險因子的累計信息量，使得綜合指數(shù)包含原信息量的80%以上，確定出綜合指數(shù)的個數(shù)解釋的總方差成份初始特征值提取平方和載入合計方差的 %累積 %合計方差的 %累積 %1234567891011提取方法：主成份分析。同時客觀的確定各個指標的權(quán)重，從而篩選出權(quán)重大的指標，確定敏感因子。則影響北京水資源短缺風(fēng)險的因素可歸納為以下兩個方面：（1）自然方面：①人口數(shù)；②入境水量；③水資源總量；④地下水位埋深。3. 假設(shè)用近十年的風(fēng)險值來估計未來兩年的風(fēng)險值。對主要風(fēng)險因子,如何進行調(diào)控，使得風(fēng)險降低？ 3 對北京市未來兩年水資源的短缺風(fēng)險進行預(yù)測，并提出應(yīng)對措施。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。第三問，利用灰色預(yù)測法預(yù)測出北京2012年以及2013年的風(fēng)險，并提出了相關(guān)的措施。我們參賽選擇的題號是（從 A/B/C/D 中選擇一項填寫） ：B 所屬學(xué)校（請?zhí)顚懲暾娜?： 黑龍江大學(xué)參賽隊員 ： 李爽崔驍鵬 日期：2011 年 5月 12日目錄1. 摘要 42. 關(guān)鍵詞 43. 問題重述 54. 模型的條件和假設(shè) 55. 符號說明 56. 問題的分析及模型的建立 6 問題一的分析與求解 6 問題二的分析與求解 10 問題三的分析與求解 18 問題死的求解 217. 模型的評價 238. 參考文獻 239. 附錄 23北京水資源短缺風(fēng)險綜合評價甘 霖﹑李 爽﹑崔驍鵬【摘要】本文針對水資源短缺風(fēng)險問題求出主要風(fēng)險因子，并建立了水資源短缺風(fēng)險評價模型，以北京為實例，做出了北京1979年到2009年的水資源短缺風(fēng)險的綜合風(fēng)險評價，劃分出了風(fēng)險等級，以評價水資源短缺風(fēng)險的程度。 我們鄭重承諾，嚴格遵守競賽規(guī)則，以保證競賽的公正、公平性。 諾 書 如有違反 競賽規(guī)則的行為，我們將受到嚴肅處理。我們的思路是這樣的：第一問，我們先分析出可能的十一個水資源短缺風(fēng)險因子，利用主成分分析法篩選出水資源短缺風(fēng)險系統(tǒng)的主要風(fēng)險因子。在本文的最后，附上了對政府相關(guān)部門提的一些關(guān)于預(yù)防水資源短缺的建議的建議書。但是，氣候變化和經(jīng)濟社會不斷發(fā)展，水資源短缺風(fēng)險始終存在。 4 以北京市水行政主管部門為報告對象，寫一份建議報告。三﹑符號說明為缺水系統(tǒng)中最小缺水量為缺水系統(tǒng)中最大缺水量為供水量為需水量R為水資源短缺風(fēng)險f(x)為風(fēng)險發(fā)生的概率密度函數(shù)代表第i年的風(fēng)險值四﹑問題的分析及模型的建立問題一分析與求解：所謂的水資源短缺風(fēng)險是指在特定的環(huán)境條件下，由于供水與用水兩方面存在不確定性，使區(qū)域水資源系統(tǒng)發(fā)生供水短缺的概率以及由此產(chǎn)生的損失。（2）社會經(jīng)濟環(huán)境因素：①污水排放總量；②污水處理率；③生活用水量；④農(nóng)業(yè)用水量。主成分分析法的步驟：① 將表一數(shù)據(jù)進行標準化處理，并求出數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)矩陣。如表二所示，綜合指數(shù)的個數(shù)為2時，%由此可以確定綜合指數(shù)的個數(shù)為2② 利用SPSS軟件的主因子計算功能，可以得出主因子載荷矩陣，如表三。從負方向看，載荷較大的因子為農(nóng)業(yè)用水總量。問題二: 北京市水資源短缺風(fēng)險數(shù)學(xué)模型的建立與求解就風(fēng)險的含義來說，應(yīng)包括以下兩個方面：第一，指事故發(fā)生的可能性，或事故發(fā)生的不確定性；第二，只事故本身。同理，水資源系統(tǒng)是一個復(fù)雜的大系統(tǒng)，廣泛存在著隨機性和模糊性，由于隨機性是因果律的破缺、模糊性是排中率的破缺，所以應(yīng)在水資源短缺風(fēng)險評價模型的設(shè)計中同時考慮這兩種因素的影響。通過北京19792009年數(shù)據(jù)可知，而此時的p取8。因變量編碼：這是很重要的信息，告訴我們不同年份的缺水結(jié)果。當(dāng)參數(shù)收斂到穩(wěn)定值之后，就給出了我們需要的比較理想的參數(shù)值。b. 切割值為 .500初始化方程中的變量：從這個表中
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