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1、水资源短缺风险综合评价1. 摘要:水是人类赖以生存的资源，近些年来随着社会经济的迅猛发展和全球气候的快速变化，水资源短缺风险问题日益突出。政府部门希望可以得到关于水资源短缺风险的综合评价，并根据评价结果提出有效地应对措施以降低风险。本问提出了利用层次分析法确定主要风险因子，然后根据缺水风险的可能性和水资源短缺的程度对水资源短缺风险进行综合评价，并作出风险等级划分，再对未来两年的风险进行预测，最后给北京水行政主管部门写一份建议报告。问题一：我们先从供水，用水等角度考虑确定出六种风险因子（农业用水，工业用水，第三产业及生活等其他用水，水资源总量，降水量，常住人口），然后从客观分析和主观分析两方面考
2、虑，使用层次分析法确定出六种风险因子的权重，最后我们选取权重大的的风险因子作为主要风险因子。问题二：我们认为水资源短缺风险包含水资源短缺程度所决定的。水资源短缺程度越大，那么风险就越高。再根据评价结果划分出风险的五个等级为：低风险、较低风险、中风险、较高风险、高风险，最后给出对于主要风险因子应该如何进行调控使得风险达到最小。在问题三：首先需要根据历史数据拟合和预测出影响风险的六个风险因子各自的值，然后运用问题二中德模型对北京未来两年水资源的短缺风险进行预测。 问题四：以北京市水行政主管部门为对象写一份建议报告，在建议中分析北京市水资源短缺存在的风险，并给出相应的应对措施，以供政府部门作出科学的
3、决策。关键词：层次分析法，Matlab，函数拟合，风险等级划分。2. 问题重述:水资源，是指可供人类直接利用，能够不断更新的天然水体。主要包括陆地上的地表水和地下水。风险，是指某一特定危险情况发生的可能性和后果的组合。水资源短缺风险，泛指在特定的时空环境条件下，由于来水和用水两方面存在不确定性，使区域水资源系统发生供水短缺的可能性以及由此产生的损失。近年来，我国、特别是北方地区水资源短缺问题日趋严重，水资源成为焦点话题。以北京市为例，北京是世界上水资源严重缺乏的大都市之一，其人均水资源占有量不足300m3，为全国人均的1/8，世界人均的1/30，属重度缺水地区，附表中所列的数据给出了1979年
4、至2000年北京市水资源短缺的状况。北京市水资源短缺已经成为影响和制约首都社会和经济发展的主要因素。政府采取了一系列措施, 如南水北调工程建设, 建立污水处理厂,产业结构调整等。但是，气候变化和经济社会不断发展，水资源短缺风险始终存在。如何对水资源风险的主要因子进行识别，对风险造成的危害等级进行划分，对不同风险因子采取相应的有效措施规避风险或减少其造成的危害，这对社会经济的稳定、可持续发展战略的实施具有重要的意义。北京2009统计年鉴及市政统计资料提供了北京市水资源的有关信息。利用这些资料和你自己可获得的其他资料，讨论以下问题：1 评价判定北京市水资源短缺风险的主要风险因子是什么？影响水资源的
5、因素很多,例如：气候条件、水利工程设施、工业污染、农业用水、管理制度，人口规模等。2建立一个数学模型对北京市水资源短缺风险进行综合评价， 作出风险等级划分并陈述理由。对主要风险因子,如何进行调控，使得风险降低？ 3 对北京市未来两年水资源的短缺风险进行预测，并提出应对措施。 4 以北京市水行政主管部门为报告对象，写一份建议报告。3. 基本假设:(1) 题中和我们所查到的数据都是真实可靠的。(2) 在未来两年内不会发生地震，干旱，水灾等严重自然灾害。(3) 每一年的相同风险因子之间存在一定的关系（可能是函数，也可能是走势）。4. 符号说明：Ti: i为1,2,3,4,5,6时分别指的是农业用水，
6、工业用水，第三产业及生活等其他用水，水资源总量，降水量，常住人口得加权系数。Yj： 代表每一年的水资源总量，j可以去1,230，分别代表从1979年到2008年Zj： 代表每一年的用水资源总量，j可以去1,230，分别代表从1979年到2008年Mj： 代表每一年的缺水程度，j可以去1,230，分别代表从1979年到2008年。Mj1： 代表修正后缺水程度，j可以去1,230，分别代表从1979年到2008年。Yt： t取1,2,3分别代表农业，工业，第三产业的用水量。Xt： t取1,2,3分别代表农业，工业，第三产业的相应年份。5.问题分析：问题一：我们认为影响水资源的风险因子有农业用水，工
7、业用水，第三产业及生活等其他用水，水资源总量，降水量，常住人口。我们运用层次分析法得出个因数的比例系数。最后以比例系数大的作为主要的风险因子。问题二：对于风险的评估我们分为两个方面。一是发生缺水可能性的大小，发生的可能性越大这说明风险越大。二是指缺水的程度，缺水程度越大着风险越大。综合这两方面的大小，再结合问题一的比例系数。我们可以得出缺水风险的大小。再进行相应的等级划分。在问题三：首先需要根据历史数据拟合和预测出影响风险的六个风险因子各自的值，然后运用问题二中德模型对北京未来两年水资源的短缺风险进行预测。 问题四：以北京市水行政主管部门为对象写一份建议报告，在建议中分析北京市水资源短缺存在的
8、风险，并给出相应的应对措施，以供政府部门作出科学的决策。6模型的建立和求解：6.1问题一模型的建立与解答：6.1.1构造判断矩阵：根据每两个指标的相互重要性，确定出每两者之间重要性的比值。得到的矩阵如下： 6.1.2判断矩阵的计算：我们用matlab 软件求解出最大特征根max =6.1857，所对应的特征向量A =(0.3965,0.1560,0.0748,0.4006,0.1925)。6.1.3一致性检验：计算出CI= =0.1857/5=0.037。RI=1.24。 (CI/RI) In polyfit at 80 x1=linspace(1979,2008,30); y1=a(1)*x
9、1.2+a(2)*x1+a(3); plot(x,y,o) hold on plot(x1,y1,r) legend(数据点,拟合函数)工业用水：a=polyfit(x,y,2);Warning: Polynomial is badly conditioned. Add points with distinct X values, reduce the degree of the polynomial, or try centering and scaling as described in HELP POLYFIT. In polyfit at 80 x1=linspace(1979,200
10、8,30); y1=a(1)*x1.2+a(2)*x1+a(3); plot(x,y,o) hold on plot(x1,y1,r) legend(数据点,拟合函数)第三产业：a=polyfit(x,y,2);Warning: Polynomial is badly conditioned. Add points with distinct X values, reduce the degree of the polynomial, or try centering and scaling as described in HELP POLYFIT. In polyfit at 80 x1=l
11、inspace(1979,2008,30); y1=a(1)*x1.2+a(2)*x1+a(3); plot(x,y,o) hold on plot(x1,y1,r)总用水量：xx=1979:1:2008;xx=1979:0.05:2008;yy = spline(x,y,xx);plot(x,y,o,xx,yy);grid on水资源总量：xx=1979:1:2008;xx=1979:0.05:2008;yy = spline(x,y,xx);plot(x,y,o,xx,yy);grid on 10.2数据：农业用水工业用水第三产业及生活等其他用水总用水量（亿立方）水资源总量（亿立方）水资源
12、短缺（亿立方）1979年24.1814.374.3742.9238.23-4.691980年31.8313.774.9450.5426-24.541981年31.612.214.348.1124-24.111982年28.8113.894.5247.2236.6-10.621983年31.611.244.7247.5634.7-12.861984年21.8414.3764.01740.0539.31-0.741985年10.1217.24.3931.71386.291986年19.469.917.1836.5527.03-9.521987年9.6814.017.2630.9538.667.71
13、1988年21.9914.046.442.4339.18-3.251989年24.4213.776.4544.6421.55-23.091990年21.7412.347.0441.1235.86-5.261991年22.711.97.4342.0342.290.261992年19.9415.5110.9846.4322.44-23.991993年20.3515.289.5945.2219.67-25.551994年20.9314.5710.3745.8745.42-0.451995年19.3313.7811.7744.8830.34-14.541996年18.9511.769.340.0145
14、.875.861997年18.1211.111.140.3222.25-18.071998年17.3910.8412.240.4337.7-2.731999年18.4510.5612.741.7114.22-27.492000年16.4910.5213.3940.416.86-23.542001年17.49.212.338.919.2-19.72002年15.57.511.634.616.1-18.52003年13.88.413.635.818.4-17.42004年13.57.713.434.621.4-13.22005年13.26.814.534.523.2-11.32006年12.86.
15、215.334.324.5-9.82007年12.45.816.634.823.8-112008年125.217.935.134.2-0.92009年12.05.218.335.521.8-13.7年份常住人口(万人)按性别分按城乡分城镇人口乡村人口人口出生率()人口死亡率()人口自然增长率()男女197887244342947939312.936.126.81197989745544251038713.675.927.75198090445844652138315.566.39.26198598150048158639515.455.759.71986102852450462140715.8
16、24.4711.351987104752552263741017.295.411.891988106153452765041114.435.089.351989107553853766443112.845.537.491990108654554167341313.045.757.23199110945475476834118.035.822.21199211025545486924109.226.113.11199311125595537074059.356.163.19199411255645617254008.965.763.2199512516276248154367.925.122.8
17、199612596396208294308.025.342.68199712406296118264147.916.021.891998124663161583840865.30.7199912576366218544036.55.60.92000136471165310583066.25.30.92001138372166210803036.15.30.82002142374368011183056.65.730.872003145676169511513055.065.15-0.09 年份 户数 总人口 非农业人口1 9 4 9 1 9 50 204.3 1 9 5 1 222.0 1 9
18、 5 2 251.9 1 9 5 3 287.1 1 9 5 4 62.5 310.4 1 9 5 5 66.1 3 21.0 1 9 5 6 81.0 383.8 3 01.51 9 5 7 86.4 4 01.1 1 9 5 8 1 16.6 5 52.3 1 95 9 85.2 4 26.6 1 9 6 0 85.7 470.3 1 9 6 1 92.1 4 56.1 396.71 9 6 2 92.8 4 48.6 3 87.71 9 6 3 94.1 4 62.0 3 98.51 9 6 4 95.2 472.2 4 07.01 9 6 5 95.5 4 76.3 410.41 9
19、6 6 4 65.0 3 97.01 9 6 7 4710 4 0301 9 6 8 4 65.0 3 9401 9 6 9 4 43.0 371.01 9 7 0 4 39.1 3 6601 9 7 1 1 01.9 4 45.1 371.21 9 72 1 04.3 4 52.1 378.01 9 7 3 1 06.4 4 57.5 381.41 9 7 4 1 090 4 64.8 3 89.41 9 7 5 1 1 10 4 65.7 3 89.91 9 7 6 1 13.6 4 68.9 3 92.81 9 7 7 11 7.7 473.9 396.81 9 7 8 1 2 2.1 4 86.0 4 09.31 9 7 9 1 28.4 5 09.5 4 34.11 9 8 0 1 35.9 5 30.9 4 54.81 9 8 1 1 43.5 5 43.0 4 6 6.51 9 8 2 148.8 5 54.5 4 76.81 9 8 3 155.1 5 67.1 4 89.01 9 8 4 1 60.4 5 75.9 4 98.51 9 8 5 1 67.5 5 86.4 510.4
