【正文】 （ 2）實(shí)用性：把定性和定量方法結(jié)合起來(lái)，同時(shí)考慮各因素的不確定性，能處理許多用傳統(tǒng)的最優(yōu)化技術(shù)無(wú)法著手的實(shí)際問(wèn)題，應(yīng)用范圍很廣。 （十）控制人口規(guī)模。應(yīng)依托首都科研優(yōu)勢(shì)，大力開(kāi)發(fā)推廣節(jié)水新技術(shù)、20 新產(chǎn) 品。頒布產(chǎn)業(yè)用水定額，對(duì)高耗水行業(yè)實(shí)行市場(chǎng)禁入。加大北京市污水處理力度，并逐步把污水處理廠通過(guò)技術(shù)改造提升為再生水廠，增加再生水產(chǎn)量。 （三） ：總結(jié)分析 規(guī)劃水平年 風(fēng)險(xiǎn) 低風(fēng)險(xiǎn)性 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí) 再生水回用 前 再生水回用水 百分率 % 再生水回用 前 再生水回用水 2022 50% 43 中風(fēng)險(xiǎn) 較低風(fēng)險(xiǎn) 75% 13 較高風(fēng)險(xiǎn) 中風(fēng)險(xiǎn) 95% 12 較高風(fēng)險(xiǎn) 較高風(fēng)險(xiǎn) 2022 50% 13 高風(fēng)險(xiǎn) 高風(fēng)險(xiǎn) 75% 12 高風(fēng)險(xiǎn) 高風(fēng)險(xiǎn) 95% 11 高風(fēng)險(xiǎn) 高風(fēng)險(xiǎn) 19 采取經(jīng)濟(jì)調(diào)整促進(jìn)節(jié)約用水，調(diào)水措施后和再生水回 用，各種保證率下的 2022和 2022年北京市水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)均由措施前的中高風(fēng)險(xiǎn)降至低風(fēng)險(xiǎn)水平，所以，促進(jìn)節(jié)約用水，調(diào)水措施后和再生水回用是解決北京市水資源總量不足的根本措施。44 降低至 0在此設(shè)計(jì) 3 種情景 :一是南水北調(diào)工程調(diào)為零 ,即無(wú)南水北調(diào)工程條件 ?，F(xiàn)根據(jù)北京市的降水特點(diǎn)及地質(zhì)條件 ， 可采用雨水滲透間接利用方案 ： 屋頂雨水先流經(jīng)高位花壇進(jìn)行滲透凈化 ， 而后與道路雨水一起通過(guò)低綠地 ， 流入滲透淺溝 ； 雨量較大時(shí) ，雨水沿著淺溝進(jìn)入滲渠繼續(xù)下滲 ； 超過(guò)滲透能力的雨水再排入市政管網(wǎng)。 降水量減少不僅削減了地表徑流 ，減小了地表水資源量 ， 也使得地下水補(bǔ)給不足和可開(kāi)采量下降 。 (3)結(jié)果分析 結(jié)果表明 ， 技術(shù)進(jìn)步及水價(jià)的彈性系數(shù)均為負(fù)值 ， 這說(shuō)明隨著科技進(jìn)步及水價(jià)的提高 ， 污水排放增加值用水量將逐漸減少。 (1)影響因素相關(guān)分析 北京市污水排放用水雖然在各種用水中所占的比例不大 ， 但是其對(duì)水資源造成影響的絕對(duì)水量卻不少 ， 影響污水排放用水量的因素有很多 ， 如城市化水平、水價(jià)、污水處理設(shè)備、污水處理觀念和管理等。 應(yīng)用 SAS/STAT提供的多元回歸分析方法對(duì)以上兩個(gè)方程進(jìn)行參數(shù)估計(jì) ， 得到回歸結(jié)果。從偏相關(guān)分析結(jié)果可以發(fā)現(xiàn) :對(duì)于城鎮(zhèn)居民生活用水 ， 水價(jià)的偏相關(guān)12 系數(shù)僅為 ， 這說(shuō)明目前水價(jià)對(duì)城鎮(zhèn)居民生活用水量的影響程度比較低。不過(guò)從目前狀況來(lái)看 ， 我國(guó)農(nóng)業(yè)用水價(jià)格普遍偏低 ， 水費(fèi)對(duì)抑制用水量增長(zhǎng)的作用比較小 ， 因此不會(huì)對(duì)擬合得出的方程產(chǎn)生顯著的影響。 (2)回歸模型擬合 農(nóng)業(yè)用水的研究工作已經(jīng)做了很多 ， 使用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析方法 ， 建立的農(nóng)業(yè)用水與影響變量的關(guān)系一般為線性和二 次方程式。然后通過(guò)回歸分析進(jìn)行模型 擬合 ， 確定變量之間合理的數(shù)量關(guān)系 ， 并對(duì)回歸模型的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。以該地區(qū)為研究對(duì)象 ,在文獻(xiàn) [7]研究的基礎(chǔ)上 ,基于地理信息系統(tǒng)對(duì)其水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行進(jìn)一步的評(píng)價(jià)。根據(jù) SVR 模型的設(shè)計(jì)要求 ,輸入為9 5個(gè)評(píng)價(jià)因素 ,輸出為水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)值 ,因此要確定各評(píng)價(jià)因素和水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)的等級(jí)邊界值 ,并選取標(biāo)準(zhǔn)樣本值。 基于支持向量機(jī)的水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法 水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)問(wèn)題可看作是一 個(gè)風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別與評(píng)價(jià)指標(biāo)間的復(fù)雜的非線性函數(shù)關(guān)系的逼近問(wèn)題。 估計(jì)函數(shù)為 ( ) ( )f x x b???? ,nhR b R??? 式中 : ()x? 是從輸入空間 nR 到高維特征空間 nhR 的非線性映射 。依據(jù)上述原則 ， 并參考文獻(xiàn) [7]， 本文選取水資源風(fēng)險(xiǎn)率、脆弱性、可恢復(fù)性、事故周期、風(fēng)險(xiǎn)度作為水資源系統(tǒng)水資 源短缺風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)。2 1, / ( )kiid x y x a x y? ? ?? （ 2） 其中 x 是某一類中的觀測(cè)量， y 是另一類，式 (14)可以求出 x 與 y 的Mahalanobis距離。隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，人口的增加，長(zhǎng)期超量開(kāi)采地下水的結(jié)果致使地下水位下降、水的硬度升高地面下沉，東郊已出現(xiàn) 1000 平方公里的漏斗區(qū)。在世界 120 多個(gè)國(guó)家和地區(qū)的首都及主要城市中北京的人均水資源占有量居百位之后。 方法：結(jié)合獲得數(shù)據(jù)資料，利用判別分析的數(shù)學(xué)方法識(shí)別判斷對(duì)水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)較大的影響因子，利用 Mahalanobis距離法，從諸多表明觀測(cè)對(duì)象特征的自變量中篩選出提供較多信息的變量即水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)敏感因子，從而追中求得北京市水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)的主要風(fēng)險(xiǎn)因子。②入境水量 。 水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)，泛指在特定的時(shí)空環(huán)境條件下，由于來(lái)水和用水兩方面存在不確定性，使區(qū)域水資源系統(tǒng)發(fā)生供水短缺的可能性以及由此產(chǎn)生的損失。 在本題的第三小題中，要求對(duì)北京市未來(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。在本小題的解答過(guò)程當(dāng)中，我們利用支持向量機(jī)的數(shù)學(xué)方法，運(yùn)用了美國(guó) SAS 數(shù)據(jù)挖掘 軟件，建立了區(qū)域水資源風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判模型。 關(guān)鍵字：北京 水資源 等 級(jí)劃分 Mahalanobis 距離法 支持向量機(jī) 美國(guó) SAS 數(shù)據(jù)挖掘軟件 模糊概率分析法 一、問(wèn)題重述 水資源，是指可供人類直接利用，能夠不斷更新的天然水體。 本文基于 —— 理論建立了水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，通過(guò)對(duì)各種相關(guān)數(shù)據(jù)的分析整理，對(duì)相關(guān)影響因素的判別分析，進(jìn)而對(duì)區(qū)域水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)得到的性能指標(biāo)進(jìn)行綜合分析評(píng)價(jià)，預(yù)測(cè)出了未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)區(qū)域水 資源短缺所能達(dá)到的程度，從而對(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)因子采用具體恰當(dāng)?shù)姆椒?，?guī)避風(fēng)險(xiǎn)后減少其造成的危害，為區(qū)域水資源規(guī)劃合理配置及管理提供有力理論依據(jù)。③ COD 排放總量 。 4以 北京市水行政主管部門(mén)為報(bào)告對(duì)象，寫(xiě)一份建議報(bào)告。北京境內(nèi)有大小河流 100 多條，分屬永定河、北運(yùn)河、潮白河、大清河和薊運(yùn)河五大河系，總長(zhǎng) 27O0 公里，同屬海河水系。 （一）因素判別與分析： 根據(jù)上述水資源短缺的風(fēng)險(xiǎn)因子分析，根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)，尋找相關(guān)數(shù)據(jù)的對(duì)象及 變量的信息，能夠從諸多表明觀測(cè)對(duì)象特征的自變量中篩選出提供較多信息的變量，且使這些變量之間的相關(guān)程度較低。在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)過(guò)程中 ， 要充 分考慮風(fēng)險(xiǎn)的特點(diǎn)以及水資源系統(tǒng)的復(fù)雜性 ， 要把存在風(fēng)險(xiǎn)的概率、風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)的時(shí)間、風(fēng)險(xiǎn)造成的損失有多少、風(fēng)險(xiǎn)解除的時(shí)間、缺水量的分散程度等一系列因素考慮在內(nèi)。對(duì)給定的訓(xùn)練樣本集 ,假如訓(xùn)練樣本集是線性可分的 ,則機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)果是一個(gè)超平面 ,二維情況下是直線或稱為判別函數(shù) 。 常用的樣本損失函數(shù)有二次函數(shù)、 Huber 函數(shù)、 Laplance 函數(shù)和 ? 不敏感函數(shù)等 ,由于 ? 不敏感函數(shù)能夠忽略 ? 范圍內(nèi)的回歸誤差 ,所以樣本損失常由 ? 不敏感函數(shù)來(lái)度量。 (這只是本文約定的分級(jí)方法 ,具體的等級(jí)劃分依各地權(quán)威部門(mén)的劃分為準(zhǔn) ) 表 1 各評(píng)價(jià)指標(biāo)分級(jí)情況 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí) u1(風(fēng)險(xiǎn)性 ) u2( 脆弱 u3(可恢復(fù) u4(重現(xiàn)期 P u5(風(fēng)險(xiǎn)度 ) 8 性 ) 性 ) 年 ) v1(低 )=1 ≤ ≤ ≥ ≥ ≤ v2(較低 )=2 ～ ～ ～ ～ ～ v3(中 )=3 ～ ～ ～ ～ ～ v4(較高 )=4 ～ ～ ～ ～ ～ v5(高 )=5 ≥ 01800 ≥ 01800 ≤ 01200 ≤ 1 ≥ 21000 表 2 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)樣本數(shù)據(jù) 樣本 u1( 風(fēng)險(xiǎn)性 ) u2( 脆弱性 ) u3( 可恢復(fù)性 ) u4( 重現(xiàn)期 /年 ) u5( 風(fēng)險(xiǎn)度 ) 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 (2)構(gòu)造樣本數(shù)據(jù)。采用上述 SVM 算法建立的 SVR?? 模型 ,通過(guò)對(duì)核函數(shù)的比較分析 ,選擇 Gauss 徑向基作為水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型的核函數(shù) ,通過(guò)交叉驗(yàn)證和最速下降法 ,最終確定 在不靈敏參數(shù) ?? ,核參數(shù) 20?? 、懲罰因子5C? 時(shí)為最優(yōu)預(yù)測(cè)模型。 數(shù)據(jù)挖掘的方法按照其采用的挖掘技術(shù)分為統(tǒng)計(jì)分析類和知識(shí)發(fā)現(xiàn)類 ， 常用統(tǒng)計(jì)分析類方法包括相關(guān)分析、回歸分析、時(shí)間序列分析、聚類分析等 ， 常用的知識(shí)發(fā)現(xiàn)類分析方法包括關(guān)聯(lián)規(guī)則、決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、模糊集等。這部分用水量與降雨量、溫度、濕度、作物結(jié)構(gòu)、灌溉面積、節(jié)水技術(shù)和水價(jià)等有關(guān)。 (3)結(jié)果分析 北京市農(nóng)業(yè)用水與灌溉面積呈正相關(guān)關(guān)系 ， 而與糧食作物占播種面積的比重和科技進(jìn)步呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。 應(yīng)用 SAS/STAT提供的偏相關(guān)分析法對(duì)影響居民生活用水的各種因素進(jìn)行偏相關(guān)分析 ， 用偏相關(guān)系數(shù) r表示單個(gè)影響因素對(duì)居民生活用水量的相關(guān)程度。因此 ， 選用雙對(duì)數(shù)的函數(shù)形式作為居民生活用水函數(shù)的估計(jì)形式。北京市可以借南水北調(diào)工程實(shí)施的契機(jī) ， 適當(dāng)提高城鎮(zhèn)生活的水價(jià) ， 通過(guò)價(jià)格杠桿達(dá)到控制用水的目的。建立北京市污水排放13 增加值用水量的回歸方程如下 5 5 5l n ( ) l n ( / ) l n ( )P S R V W U T G D P T E M P S R V P R C? ? ?? ? ? ? ?(3) 式中 :PSRVWU是污水排放增加值用水量 ， wGDP是污水排放增加值 ， wEMP是污水排放從業(yè)人口 ， SRVPRC是污水排放用水成本。 且由于北京地勢(shì)西高東低 ， 北高南低 ， 這一特點(diǎn)極為不利于自然降水的儲(chǔ)存和保留 ， 更易形成干旱缺水 。 隨著城市的快速發(fā)展 ， 北京城區(qū)匯集的雨水量也迅速發(fā)展 ， 雨季可利用雨量分別為 ： 1995年 m3， 1998年 m3， 2022年 2億 m3。 下表是調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)促進(jìn)節(jié)約用水的貢獻(xiàn)率，以北京地區(qū)的部分區(qū)縣為目標(biāo) 區(qū)縣 總節(jié)水量 （萬(wàn) 3m ） 工業(yè)節(jié)水 貢獻(xiàn)率 % 生活節(jié)水 貢獻(xiàn)率 % 農(nóng)村節(jié)水 貢獻(xiàn)率 % 八城區(qū) 191190175 4316