畢業(yè)論文-水資源短缺的綜合分析和預(yù)測(定稿)-文庫吧資料
2025-07-04 10:05本頁面
【正文】 擬合得到各個因素影響下供求差值的走勢圖。問題三要求對北京市未來兩年水資源的短缺風(fēng)險進(jìn)行預(yù)測，并提出應(yīng)對措施。而20082009年的風(fēng)險有升高的趨勢。根據(jù)式（2）、（4）、（7）建立的水資源短缺風(fēng)險評價模型，得到北京市1979—2009年的水資源短缺風(fēng)險的計算結(jié)果如圖2所示。如果,則 （6）其中是隨機(jī)變量y的概率密度函數(shù)。Model Summ模型匯總步驟2 對數(shù)似然值Cox amp。不在方程中的變量得分dfSig.步驟 0變量VAR000121總統(tǒng)計量1塊 1: 方法 = 輸入模型系數(shù)的混合檢驗：模型系數(shù)的綜合檢驗卡方dfSig.步驟 1步驟1塊1模型17,、模型摘要：模型摘要中給出最大似然平方的對數(shù)、CoxSnell 擬合優(yōu)度以及Nagelkerke 擬合優(yōu)度值。最開始僅僅對常數(shù)項賦值，結(jié)果為B=，.=，于是Wald ，后面的df 為自由度，即df=1； 值，Sig.=。分類表a,b已觀測已預(yù)測VAR00006百分比校正步驟 0VAR0000605.0026總計百分比a. 模型中包括常量。下面是用初始值給出的預(yù)測和分類結(jié)果。以誤差最小為原則，或者以最大似然為原則，促使迭代過程收斂。我們用1表示缺水，用0 表示不缺水，也就是說，在這次SPSS 分析過程中便于分析。用SPSS軟件進(jìn)行Logistic回歸分析的具體流程圖如下：樣品處理摘要:案例處理匯總未加權(quán)的案例aN百分比選定案例包括在分析中31缺失案例0.0總計31未選定的案例0.0總計31a. 如果權(quán)重有效，請參見分類表以獲得案例總數(shù)。則上的隸屬函數(shù)可化作： 0 ， ， （2） 1， （二）.水資源短缺風(fēng)險的模擬概率分布因為Logistic回歸方法具有對因變量數(shù)據(jù)要求低、計算結(jié)果唯一、模型精度高等優(yōu)點，所以在此采用Logistic回歸模型來模擬缺水量系列的概率分布。定義模糊集如下：=式中：x為缺水量，x=—，為缺水量在模糊集上的隸屬函數(shù)，構(gòu)造如下： 0， ， （1） 1， 式中：、分別為水資源總量和需水總量；為缺水系統(tǒng)中最小缺水量；為缺水系統(tǒng)中最大缺水量；p為大于1的正整數(shù)。以下我們就這兩個方面進(jìn)行討論（一）.水資源短缺風(fēng)險的模糊性：對于水資源系統(tǒng)來說，所謂的風(fēng)險就是供水量小于需水量，從而使得整個水資源系統(tǒng)處于水資源短缺狀態(tài)，即發(fā)生了水資源短缺風(fēng)險。這一點很容易理解，一個事故發(fā)生風(fēng)險的概率可能很高，但產(chǎn)生的后果損失很小的風(fēng)險事件其風(fēng)險不一定很高；相反，雖然某一個風(fēng)險發(fā)生的概率不是很高，但是它的損失可能很大。因此對風(fēng)險的度量有兩個方法：一是以風(fēng)險率度量，即系統(tǒng)實施的可能性；而是衡量風(fēng)險破壞深度、歷時等的指標(biāo)，即系統(tǒng)失事的結(jié)果。由于熵值越小影響越大，其權(quán)重也越大的原則，我們可以很清楚的知道：在影響北京水資源短缺的眾多因素中，北京市人口總數(shù)以及北京市降雨量對其影響程度較大。但當(dāng)=1，也等于0，這顯然與熵所反映的信息無序化程度相悖，不切合實際，故需對加以修正，將其定義為:(4)計算評價指標(biāo)的熵權(quán)W ,且滿足 權(quán)重的求解及主要風(fēng)險因子的確定，運用MATLAB編程得到了各個因素的熵值，通過比較可以得到影響北京市水資源短缺的主要風(fēng)險因子。（2）將判斷矩陣歸一化處理，得到歸一化判斷矩陣B 式中：、分別為同指標(biāo)下不同事物中最滿意者或最不滿意者(越小越滿意或越大越滿意)。其計算步驟如下：（1）構(gòu)建m個事物n個評價指標(biāo)的判R=()nm(i=1,2,…,n。這樣就會造成評價結(jié)果可能由于人的主觀因素而形成偏差。即可粗略得出人口數(shù)量與降水量為缺水量的主要因子。：年通過對1979年至2009年各個因素數(shù)據(jù)的分析，采用灰色關(guān)聯(lián)分析對影響進(jìn)行粗略的判斷主要風(fēng)險因子，再運用熵值法來確定權(quán)重系數(shù)的方法驗證。在收集整理好各類數(shù)據(jù)后，我們可以通過求解其關(guān)聯(lián)度來進(jìn)一步確定影響事物的本質(zhì)因素，使各種影響因素之間的“灰色”關(guān)系量化，同時我們規(guī)定 缺水量=總用水量水資源總量。對北京市未來幾年的水資源短缺進(jìn)行預(yù)測，并提出應(yīng)對措施。北京各年的《統(tǒng)計年鑒》及市政統(tǒng)計資料提供了北京市水資源的相關(guān)信息（網(wǎng)上可獲得）。政府采取了一系列措施積極解決水資源短缺問題, 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。近年來，我國、特別是北方地區(qū)水資源短缺問題日趨嚴(yán)重，水資源成為焦點話題。水資源短缺的綜合分析和預(yù)測
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