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(完整版)
【正文】 節(jié)水量(萬立方米) 1955916513 節(jié)水措施(項(xiàng)) 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(fēng)險(xiǎn)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(shí)，可以付諸使用。以下根據(jù)matlab得到的結(jié)果進(jìn)行F檢驗(yàn)：，即，查表知：，由于，并且。水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)率的定義可表示為： （6）上述風(fēng)險(xiǎn)定義將水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)存在的模糊性和隨機(jī)性聯(lián)系在一起,其中,隨機(jī)不確定性體現(xiàn)了水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率,而模糊不確定性則體現(xiàn)了水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)的影響程度。定義模糊集如下： （2）式中: 為缺水量。5．3．2 社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)水資源短缺影響的社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素有：①、污水排放總量；②、污水處理率；③、農(nóng)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(shì)。在風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)規(guī)劃的問題上，利用聚類分析法[4]對(duì)北京市19792008年的水資源風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行聚類，得出各個(gè)聚類中心以及聚類結(jié)果，即風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。根據(jù)附表1所給的數(shù)據(jù)以及自己所差得的資料，給出以下問題的分析和求解：評(píng)價(jià)判定北京市水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)的主要風(fēng)險(xiǎn)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(shè)施、工業(yè)污染、農(nóng)業(yè)用水、管理制度，人口規(guī)模等。再者，應(yīng)該加強(qiáng)發(fā)展南水北調(diào)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(duì)主要討論的問題進(jìn)行初步了解和探討，得出解決問題的方法和數(shù)據(jù)。通過建立估計(jì)每年總用水量模型，得到以下結(jié)果：兩年都是枯水年時(shí)，水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)都處于高水平風(fēng)險(xiǎn)。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。對(duì)于確定水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)的主要風(fēng)險(xiǎn)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(guān)數(shù)據(jù)，聯(lián)系客觀事實(shí)，通過定性的分析和相關(guān)圖像的展示[2]，確立影響北京市水資源短缺的風(fēng)險(xiǎn)因子。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。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?；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(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。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。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)。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(jié)果：b = bint = r = rint =
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