【正文】 節(jié)水量(萬立方米) 1955916513 節(jié)水措施(項) 245370代碼1：（年份—水資源情況）x=[1979:2008]。而2013年在三種情況下，水資源短缺風險都處于中等以上水平。綜上所述，此模型在較高程度上符合事實，可以付諸使用。以下根據matlab得到的結果進行F檢驗：，即，查表知：，由于，并且。水資源短缺風險率的定義可表示為： （6）上述風險定義將水資源短缺風險存在的模糊性和隨機性聯(lián)系在一起,其中,隨機不確定性體現(xiàn)了水資源短缺風險發(fā)生的概率,而模糊不確定性則體現(xiàn)了水資源短缺風險的影響程度。定義模糊集如下： （2）式中: 為缺水量。5．3．2 社會經濟因素對水資源短缺影響的社會經濟因素有：①、污水排放總量；②、污水處理率；③、農業(yè)用水；④、COD排放總量等。而19852000年期間，缺水量屬于上升狀態(tài)，2000年之后缺水量有減少的趨勢。在風險等級規(guī)劃的問題上，利用聚類分析法[4]對北京市19792008年的水資源風險進行聚類，得出各個聚類中心以及聚類結果，即風險等級。根據附表1所給的數(shù)據以及自己所差得的資料，給出以下問題的分析和求解：評價判定北京市水資源短缺風險的主要風險因子是什么？影響水資源的因素很多,例如：氣候條件、水利工程設施、工業(yè)污染、農業(yè)用水、管理制度，人口規(guī)模等。再者，應該加強發(fā)展南水北調工程，提倡居民節(jié)約用水，不斷提高污水處理能力。首先，通過問題分析，對主要討論的問題進行初步了解和探討，得出解決問題的方法和數(shù)據。通過建立估計每年總用水量模型，得到以下結果：兩年都是枯水年時，水資源短缺風險都處于高水平風險。政府采取了一系列措施, 如南水北調工程建設, 建立污水處理廠,產業(yè)結構調整等。對于確定水資源短缺風險的主要風險因子問題：我們可以通過本題所給附表1以及《2009年北京年鑒》[1]的相關數(shù)據，聯(lián)系客觀事實，通過定性的分析和相關圖像的展示[2]，確立影響北京市水資源短缺的風險因子。四、符號說明 年份 水資源總量 總用水量 缺水量 農業(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 風險概率函數(shù) 風險值 logistic回歸函數(shù) 回歸多項式的常數(shù)項 回歸多項式的一次項系數(shù) 殘差五、模型準備5．1 19792008年北京市水供應關系分析根據19792008年的數(shù)據分析得到水資源總量（）、總用水量（）、缺水量（x）與年份的關系，用matlab（代碼1）實現(xiàn)其折線關系圖（如圖一）； 圖一：北京市供水、用水情況根據以上折線關系圖，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。5．3．1 自然因素對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。基于上述理由設計了基于模糊概率的水資源短缺風險評價模型。 為模糊事件的隸屬函數(shù)。用matlab編程（代碼5）解得logistic函數(shù)為： （8）其中為缺水量。1980、198199，即風險達到極高的情況，、位居缺水量的前四位，這和事實也是相吻合的。運用工具箱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。八、模型評價8．1 優(yōu)點1. 該水資源短缺風險模型是基于模糊概率而建立的，因而將水資源短缺風險存在的模糊性和隨機性聯(lián)系在一起；2. 該模型把數(shù)據用圖像來表達，更加有效地分析以前的情況和對未來作出預測；3. 運用Logistic 回歸方法具有對因變量數(shù)據要求低、計算結果唯一、模型精度高等優(yōu)點。r39。水量39。t2=Induuse./sumuse。)xlabel(39。)axis([1978 2008 800 1800])title(39。plot(n,m,39。a1=(2/15)*ones(4,1)。k+39。k39。)hold onfor i=1:30 swap=0。 for j=1:29 if c(j)c(j+1) temp=c(j)。)axis([200 900 1])xlabel(39。 R0=R39。Matlab殘差結果：b = bint = r = rint =