水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的建設(shè)及分析畢業(yè)論文(文件)
【正文】 結(jié)果。四、符號(hào)說明 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 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5．1 19792008年北京市水供應(yīng)關(guān)系分析根據(jù)19792008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：北京市供水、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。綜上所述，對(duì)北京市缺水風(fēng)險(xiǎn)的研究是具有重大意義的。5．3．1 自然因素對(duì)水資源短缺影響的自然因素有：①、人口密度；②、降水量；③、水資源總量等。通過附表5中給出的污水排放以及處理情況，2008年的污水排放量為132095萬(wàn)立方米，而污水的處理率只有78%左右，處理能力還不強(qiáng)?；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。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。 為模糊事件的隸屬函數(shù)。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。用matlab編程（代碼5）解得logistic函數(shù)為： （8）其中為缺水量。因此，回歸方程是顯著的。1980、198199，即風(fēng)險(xiǎn)達(dá)到極高的情況，、位居缺水量的前四位，這和事實(shí)也是相吻合的。6．2 水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)分類為得到相對(duì)直觀的風(fēng)險(xiǎn)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=，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。運(yùn)用工具箱Curve Fitting得如下：Linear model Poly4: f(x) = p1*x^4 + p2*x^3 + p3*x^2 + p4*x + p5Coefficients (with 95% confidence bounds): p1 = (, ) p2 = (, ) p3 = (, ) p4 = (, ) p5 = (, )Goodness of fit: SSE: Rsquare: Adjusted Rsquare: RMSE: 得到式子： （10）為每年的總用水量。七、建議報(bào)告基于北京市近30年來的相關(guān)數(shù)據(jù)，通過建立模糊概率風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，對(duì)該市水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)性問題做出定量的分析。八、模型評(píng)價(jià)8．1 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)用圖像來表達(dá)，更加有效地分析以前的情況和對(duì)未來作出預(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)。sumuse=[,,]。r39。k*39。水量39。Agriuse=[,,]。t2=Induuse./sumuse。,x,t2,39。)xlabel(39。)代碼3：（年份—常住人口）x=1979:2008。)axis([1978 2008 800 1800])title(39。)ylabel(39。plot(n,m,39。)ylabel(39。a1=(2/15)*ones(4,1)。y=log((1a0)./a0)。k+39。x=1979:2008。k39。[a,s]=polyfit(t,z,3)。)hold onfor i=1:30 swap=0。 swap=1。 for j=1:29 if c(j)c(j+1) temp=c(j)。 end end if(~swap) break。)axis([200 900 1])xlabel(39。)代碼9：（譜系聚類分析）R=[ 721 ]。 R0=R39。 r3=linkage(r2)。Matlab殘差結(jié)果：b = bint = r = rint =
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