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水資源短缺風險評估模型的建設及分析畢業(yè)論文-免費閱讀

2025-07-16 16:00 上一頁面

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【正文】 C=cophenet(r3,r2)。y=[,0,0,0,0,11,]。 endendresult2=c。 end end if(~swap) break。c=polyval(a,t)。z=(()/).*(1./(1+exp(*y)))plot(x,z,39。[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X)rcoplot(r,rint)代碼6:(年份—概率)y=[,,11,]。人均年生活用水量(單位:立方米)39。人口數(shù)(單位:萬人)39。y=[,950,965,981,1028,1047,1061,1075,1086,1094,1102,1112,1125,1240,1538,1581,1633,1695]。b39。Induuse=[,,]。)xlabel(39。sumwater=[,26,24,38,,]。結果顯示:導致該市存在水資源短缺現(xiàn)象的主要風險因子有:人口的增加導致生活總水量的增加;地下水補給短缺降低水資源總量;工業(yè)、生活廢水的處理能力弱給水資源使用帶來危機。(代碼8)(如圖七): 圖七:降雨量與風險率關系圖根據(jù)以上得到的數(shù)據(jù)分析,運用譜系聚類法(代碼9)(如圖八),對1979—2008年北京市水資源短缺的風險率進行聚類。殘差圖分析同理根據(jù)matlab運行結果(見附錄殘差結果)得到的殘差圖(圖六),可以得到:只有1981983年出現(xiàn)異常,其余都是正常擬合,因此,我們可以做出以下的處理:由于數(shù)據(jù)較大,直接忽略異常點的存在。6.1.2 模擬概率分布logistic模型模擬系列的概率分布一般有MC(蒙特卡羅) 、MFOSM(均值一次兩階矩) 法、SO(兩次矩) 法、最大熵風險分析方法、AFOSM(改進一次兩階矩) 法以及JC 法等,這些模擬方法在實際應用時可能會存在一些問題,如對因變量分布的假設過于敏感、計算結果不唯一、模型精度低、收斂性不能得到證明、理論體系不完善等等[78]。為缺水系列中最小缺水量。這也從根本上限制了用水量。5.2 19792008年北京市水資源的用途分析根據(jù)19792008年的數(shù)據(jù)得到工業(yè)用水()、農(nóng)業(yè)用水()、其他用水()的情況,為得到影響北京市缺水風險的因素,確立以上用水占總用水量的比例: (1)最后得到以下各個因素與年份的關系,用matlab(代碼2)給出下圖(如圖二); 圖二:北京市用水情況 根據(jù)上圖可以得到,在1985年之前,農(nóng)業(yè)用水占總用水量的絕大部分,工業(yè)用水和其他用水的比例相對較小,1985年之后,農(nóng)業(yè)用水和工業(yè)用水的比重持續(xù)下降,而其他用水的比重迅速增加。通過對北京市未來兩年水資源的短缺風險進行預測,給北京市水行政主管部門寫建議報告。對主要風險因子,如何進行調(diào)控,使得風險降低? 對北京市未來兩年水資源的短缺風險進行預測,并提出應對措施。關鍵詞:隸屬函數(shù) 模糊概率 譜系聚類法 一、問題重述近年來,我國、特別是北方地區(qū)水資源短缺問題日趨嚴重,水資源成為焦點話題。對于第二問的解答:本文建立基于模糊概率的水資源短缺風險模型。通過構造隸屬函數(shù)來確定水資源短缺帶來的損失率;再通過建立logistic回歸分析模型來模擬水資源短缺風險的發(fā)生概率分布;最后建立起每個風險事件的結果概率函數(shù)。以北京市為例,北京是世界上水資源嚴重缺乏的大都市之一,其人均水資源占有量不足300m3,為全國人均的1/8,世界人均的1/30,屬重度缺水地區(qū)。 以北京市水行政主管部門為報告對象,寫一份建議報告。給北京市水相關監(jiān)管部門寫出合理的建議報告時,應該根據(jù)以上預測的結果,本著認真負責的態(tài)度,用通俗易懂的語言,辯證客觀的進行。因此,可以得出以下結論:其他用水的急劇上升可能是北京市未來缺水的主要原因。5.4 總結通過以上的分析,得到影響北京市水資源短缺的主要風險因子歸為兩類,自然因素和社會經(jīng)濟因素,具體影響因子主要包括:人口的增加導致生活總水量得的增加;地下水補給短缺降低水資源總量;工業(yè)、生活廢水的處理能力弱給水資源使用帶來危機。 為缺水系列中最大缺水量。而Logistic 回歸方法具有對因變量數(shù)據(jù)要求低、計算結果唯一、模型精度高等優(yōu)點,本文采用Logistic 回歸模型來模擬缺水量系列的概率分布。圖六:殘差圖6.1.3 水資源短缺風險模型的建立以及結果分析6.1.3.1 風險函數(shù)的確定 (9)根據(jù)以上所得logistic模型以及風險函數(shù)的確立,使用matlab作圖軟件做出(年份—概率)(代碼6)、(年份—風險)的圖象(代碼7)(如圖五)。 圖八:譜系圖得到以下聚類結果:水資源短缺風險類別區(qū)間風險特性低風險可以忽略的風險溫和風險可以接受的風險中風險邊緣風險較高風險比較嚴重的風險高風險無法承受的風險1979—2008年間風險程度:低風險:1994,1991,1996,1985,1987,1998,1979,1990,1988,1984溫和風險:1986,1982,2007,2005,2006,1983,2004,1995,2008中風險:2003,1997,2002,2001較高風險:2000,1989,1992,1981,1980,1993高風險:19996.3 對未來兩年水資源短缺風險的預測6.3.1 總用水量擬合模型對總用水量進行預測(其中第7年和第9年是沒有的)y=[ ]。根據(jù)以上的模型以及相關信息,我們預測出2012年和2013年的風險等級:2012年若是枯水年,將會處于高風險級別,若是偏枯年或平水年,情況稍微緩和,分別處于中風險和溫和風險;2013年情況相對嚴重,如若是枯水年,將會處于高風險級別,若是偏枯年,將會處于較高風險級別;若是平水年,將會處于中風險。lackwater=sumusesumwater。年份39。otheruse=sumuseAgriuseInduuse。,x,t3,39。plot(x,y,39。)代碼4:(年份—人均生活用水量)n=2001:2008。)axis
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