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1、基于模糊概率的水资源短缺风险评估摘要本文针对北京市水资源短缺风险问题进行了建模分析，得出了较为合理的风险预测并提出了相应的建议。对于问题一，首先通过相关资料总结出了十三个基本风险因子，再利用逐步回归方法筛选出了五个对水资源短缺影响显著的风险因子：农业用水、工业用水、第三产业用水及生活等用水、水资源总量和绿地面积。对于问题二，鉴于水资源短缺风险随机性与模糊性，我们首先利用Logistic回归方法求出缺水量的概率密度函数，再结合隶属函数，借助模糊概率理论得出了各年水资源短缺风险。接着使用快速聚类分析方法得出风险等级，并对各主要风险因子提出了调控措施。对于问题三，通过分析对比发现灰色预测法较为合理与
2、准确。我们先预测出2009与2010年的供水量与缺水量，进而分别得出其缺水量，再用题二中的方法求得其风险分别为0.4563和0.463，使用判别分析得知其属于中风险，并对其有针对性地提出了应对措施。最后，我们基于以上得出的结果，综合各种相关资料，以降低北京市水资源短缺风险为目的，向北京市水行政主管部门写了一份建议报告。关键词：风险 逐步回归 Logistic回归 隶属函数 灰色预测 判别分析一、问题重述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年至2000年北京市水资源短缺的状
3、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。根据相关资料回答以下问题：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？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
4、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。二、基本假设1.各基本风险因子之间互不影响。2.计算缺水量的过程中忽略少量的循环用水。3.在计算各年短缺风险时，负数近似于0，大于1的整数近似于1。三、符号说明：第i个基本风险因子：模糊集X：缺水量：水资源总量：需水总量：缺水量在模糊集上的隶属函数：缺水系统中最小缺水量：缺水系统中最大缺水量p：大于1的正整数：自变量的系数：自变量的常数：缺水概率函数：模糊概率P：概率测定：模糊事件的隶属函数注：没有出现的符号均在文中有介绍四、问题分析及解答4.1 问题一分析及解答4.1.1基本风险因
5、子本文通过文献查找，先把风险因素划分为自然和社会两大类，再分别找出这两类中的十三个基本风险因子：降水量、平均气温、水资源总量、农业用水、工业用水、第三产业及生活等用水、常住人口、污水处理率、GDP、人均收入、耕地面积、绿地面积、污水年产量，如图4.1.1。图4.1.1 基本风险因子结构图我们从北京2009统计年鉴及市政统计资料得到1979年到2008年这些基本风险因子的具体数据，如表4.1.1。表4.1.1 基本风险因子的具体数据年份农业用水(亿立方米)工业用水(亿立方米)第三产业及生活等用水(亿立方米)水资源总量（亿方）污水年产量（亿立方米）常住人口（万人）197924.1814.374.3
6、738.230.057874897.1198031.8313.774.94260.056624904.3198131.612.214.3240.056389919.2198228.8113.894.5236.60.055689935198331.611.244.7234.70.054692950198421.8414.3764.01739.310.05352965198510.1217.24.39380.047093981198619.469.917.1827.030.042411102819879.6814.017.2638.660.0427371047198821.9914.046.439
7、.180.037271061198924.4213.776.4521.550.0218681075199021.7412.347.0435.860.0212021086199122.711.97.4342.290.0350581094199219.9415.5110.9822.440.0354341102199320.3515.289.5919.670.0332861112199420.9314.5710.3745.420.0281041125199519.3313.7811.7730.340.0286651251.1199618.9511.769.345.870.0243951259.419
8、9718.1211.111.122.250.0230821240199817.3910.8412.237.70.0195981245.6199918.4510.5612.714.220.0191061257.2200016.4910.5213.3916.860.0168191363.6200117.49.212.319.20.0141091385.1200215.587.511.616.10.0126941423.2200313.88.413.618.40.0104111456.4200413.57.713.421.40.0082461492.7200513.26.814.523.20.007
9、4831538200612.86.215.324.50.0072151581200712.45.816.623.80.00699816332008125.217.934.20.0068761695年份污水处理率GDP（亿元）人均收入（元）耕地面积（万公顷）绿地面积（公顷）降水量(毫米)平均气温()197910.2120.1491.542.72693718.411.119809.4139.1599.442.62746380.711198110.8139.2619.642.52751393.212.3198210.9154.9668.142.42779544.412.8198310.2183.17
10、16.642.32823489.913198410216.6837.742.22878488.811.9198510257.11158.842.1326372111.519868.9284.91317.341.93606665.312.119877.7326.81413.241.83570683.912.319887.4410.21767.741.64074673.312.719896.64561899.641.46910442.213.219907.3500.82067.341.37110697.312.719916.6598.92359.941.14279747.912.519921.27
11、09.12813.140.94213541.512.819933.1886.23935.440.64452506.71319949.61145.35585.940.25221813.213.7199519.41507.76748.739.45017572.513.3199621.21789.27945.834.45147700.912.71997222075.68741.734.25408430.913.1199822.5237610098.234.16351731.713.11999252677.610654.833.86457266.913.1200039.4316112560.332.9
12、7140371.112.82001423710.513768.829.27554338.912.92002454330.413253.327.57907370.413.2200350.15023.814959.3269115444.912.9200453.96060.317116.523.610446483.513.5200562.46886.319533.323.311365410.713.2200673.878612241723.31178831813.4200776.29353.32457623.212101483.914200878.9104882767823.212316626.31
13、3.44.1.2逐步回归方法问题一要求判定北京市水资源短缺风险的主要风险因子，通过分析发现，主成分分析与逐步回归方法1均能解决该问题，而逐步回归更为合适。逐步回归是建立模型过程中对变量进行逐个筛选的回归方法，其基本思想是：在建立回归模型时，逐个引入自变量，每次引入的自变量都经过检验对因变量的影响是显著的，同时对已有的变量也进行检验，将不显著的变量剔除。这样得到的回归方程中，所有变量都是显著的。我们正利用这原理，通过逐步回归筛选出对缺水量影响显著的风险因子（MATLAB程序见附录一）。主要步骤：1.统计19792008年各年的缺水量，标记为因变量。2.分别标记以上十三个基本风险因子为，=1,2，
14、.,29,30，组合成矩阵=。3.依照逐步回归的命令是：stepwise（，inmodel，alpha），运行得出结果如图4.1.2。图4.1.2 逐步回归运行结果通过试调并整理得出主要风险因子如表4.1.2。表4.1.2 主要风险因子农业用水(亿立方米)工业用水(亿立方米)第三产业及生活等用水(亿立方米)水资源总量（亿方）绿地面积（公顷）因此，影响水资源短缺风险的主要风险因子为：农业用水、工业用水、第三产业用水及生活等用水、水资源总量和绿地面积。5.2问题二分析及解答5.2.1模糊概率理论问题二中要求建立一个数学模型，对北京市水资源短缺风险进行综合评价。经查阅相关文献15，发现已有大量学者、
15、专家致力于对水资源短缺风险的研究，并且提出了各自的见解和方法。而在文献6中，作者分析了极值风险模型、概率风险模型、人工神经网络模型( ANN)和灰色风险分析等方法，应用于水资源短缺风险评价时的优缺点。本文认为水资源短缺风险是指在特定的环境条件下,由于来水和用水存在模糊与随机不确定性,使区域水资源系统发生供水短缺的概率以及相应的缺水影响程度。因此设计了基于模糊概率的水资源短缺风险评价模型。就风险的含义来说，应包括以下两个方面：第一，指事故发生的可能性；第二，指事故本身的破坏性。因此对风险的度量有两个方法：一是以风险率度量，即系统实施的可能性；二是衡量风险破坏深度、历时等的指标，即系统失事的后果。
16、因此风险R不仅是风险事件发生的概率P的函数，而且是风险发生事件所产生的后果的函数。一个事故发生风险的概率可能很高，但产生的后果损失很小的风险事件其风险不一定很高；相反，虽然某一个风险发生的概率不是很高，但是它的损失可能很大。同理，水资源系统是一个复杂的大系统，广泛存在着随机性和模糊性1，由于随机性是因果律的破缺、模糊性是排中率的破缺，所以应在水资源短缺风险评价模型的设计中同时考虑这两种因素的影响。以下我们就这两个方面进行讨论。5.2.1.1.水资源短缺风险的模糊性对于水资源系统来说，所谓的风险就是供水量小于需水量，从而使得整个水资源系统处于水资源短缺状态，即发生了水资源短缺风险。基于水资源的模
17、糊不确定性，构造一个合适的隶属函数来描述水资源短缺带来的损失。定义模糊集如下：=式中：x为缺水量，x=，为缺水量在模糊集上的隶属函数，构造如下： 0， ， （5.2.1） 1， 式中：、分别为水资源总量和需水总量；为缺水系统中最小缺水量；为缺水系统中最大缺水量；p为大于1的正整数。通过北京1979-2009年数据可知，为0.45，为27.49，而此时的根据实际情况取介于2至50的不同整数。 5.2.1.2水资源短缺风险的模拟概率分布因Logistic回归方法具有对因变量数据要求低、计算结果唯一、模型精度高等优点，所以在此采用Logistic回归模型来模拟缺水量系列的概率分布。则关于缺水量的Lo
18、gistic回归模型可写为： （5.2.2）式中：分别为自变量的系数和常数，此时的称为Logistic回归系数；e为自然对数。用SAS软件进行Logistic回归分析得出自变量系数为230.37,常数为0.389。即b0=230.37, b1=0.389。（程序见附录二）则用Logistic回归模型求出的缺水概率函数为 （5.2.3）5.2.1.3水资源短缺风险的综合评价 将水资源短缺风险定义为模糊事件发生的概率1，及模糊概率为 （5.2.4）式中： 为模糊事件的隶属函数；P为概率测定。如果,则 （5.2.5）其中是随机变量y的概率密度函数。水资源短缺风险的定义可表示为 （5.2.6）从式（4
19、）（6）可知：上述风险定义将水资源短缺风险存在的模糊性和随机性联系在一起，其中，随机不确定性体现了水资源短缺风险发生的概率，而模糊不确定性则体现了水资源短缺风险的影响程度。根据式（1）、（3）、（6）建立的水资源短缺风险评价模型，得到北京市19792009年的水资源短缺风险,如表5.2.1，水资源短缺风险曲线如图5.2.1。表5.2.1 19792009年的水资源短缺风险年份风险年份风险年份风险19790.104319890.77521999019800.752919900.152220000.981219810.839919910.018620010.904219820.028819920.
20、845320020.711619830.550619930.880420030.644619840.00311994020040.630319850.104419950.541320050.281319860.34231996020060.386619870.224319970.572820070.626619880.0319980.192220080.0075图5.2.1 19792009年的水资源短缺风险曲线5.2.2基于聚类分析的水资源短缺风险分类5.2.2.1风险等级划分为了直观的说明水资源短缺风险程度,利用Quick Cluster过程(快速样本聚类) 对风险进行聚类。快速样本聚类需
21、要确定类数,利用k 均值分类方法对观测量进行聚类,根据设定的收敛判据和迭代次数结束聚类过程,计算观测量与各类中心的距离,根据距离最小的原则把各观测量分派到各类中心所在的类中去。事先选定初始类中心,根据组成每一类的观测量,计算各变量均值,每一类中的均值组成第二代迭代的类中心,按照这种方法迭代下去,直到达到迭代次数或达到中止迭代的数据要求时,迭代停止,聚类过程结束（SAS程序见附录三）。表5.2.2 各年份风险等级年份风险等级年份风险等级年份风险等级1979高风险1989较高风险1999高风险1980较高风险1990低风险2000高风险1981高风险1991低风险2001高风险1982低风险199
22、2高风险2002较高风险1983中风险1993高风险2003较高风险1984低风险1994低风险2004较高风险1985低风险1995中风险2005较低风险1986较低风险1996低风险2006中风险1987较低风险1997较高风险2007较高风险1988低风险1998较低风险2008低风险图5.2.2 风险等级划分通过快速聚类法10把风险分成了五个等级：低风险、较低风险、中风险、较高风险、高风险，如图5.2.2。具体年份风险等级如表5.2.2。5.2.2.2风险降低分析 问题一得到的影响水资源短缺风险的主要风险因子为：农业用水、工业用水、第三产业用水及生活等用水、水资源总量和绿地面积。 农业
23、用水是指用于灌溉和农村牲畜的用水。农业用水为人类提供着各类必不可少的营养要素。而且我国又是一个人口大国，自然对食物的需求量也较大。因此，农业用水量较大是基于我国国情的，是无法改变的事实。但是，虽然农业用水必不可少，但我们可通过改善水利设施来减少用水量，也就降低了水资源的短缺风险。工业用水是指工业生产中直接和间接使用的水量，利用其水量、水质和水温3个方面。主要用途是：原料用水，直接作为原料或作为原料一部分而使用的水；产品处理用水；锅炉用水；冷却用水等。工业用水量虽不是最大，但是也相对较大，而且其对水的污染也最为严重，并且某些企业用水会造成极大的水质污染。因此，改善工业用水势在必行。改善要兼顾使用
24、与循环，二者缺一不可。不仅要提高水的使用率，还有确保循环利用率。而不管是提高使用率，还是提高利用率，技术和投入是关键。第三产业用水及生活等用水包括集中式生活饮用水、地表水源地二级保护区，鱼虾类越冬、回游通道，水产养殖区等渔业水域及游泳区和个人生活用水。该类用水由于过于繁杂，不易调查研究，因而，要采取一个较为完整的措施去降低水的使用较为困难。但考虑生活用水方面，可以通过居民的节约用水缓和城市水资源短缺的现状。水资源总量是指降水所形成的地表和地下的产水量，即河川径流量和降水入渗补给量之和。这是水资源的重要来源之一，但不受人为的控制，由当地地理环境所决定。因此，水资源总理是无法认为提高的。绿地面积指
25、能够用于绿化的土地面积，不包括屋顶绿化、垂直绿化和覆土小于2米的土地。它具有(1)净化空气、水体和土壤；(2)改善城市小气候；(3)降低城市噪声；(4)安全防护等功能。因此，可扩大绿地面积来增加净化水的能力，可以在不知不觉中为我们添加更多的可利用水，同时也为城市增添了一片绿。 综合以上分析，得到可通过一下方式调控主要风险因子，以降低风险： 改善水利设施来减少农业用水量； 改进工业设备，提高工业用水率； 增加污水处理设施，提高水的循环使用率； 提倡居民节约用水； 增加绿地面积。5.3问题三分析与求解5.3.1问题分析问题三要求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。对于预测可以
26、使用灰色预测和神经网络等方法，但是神经网络在进行预测时需要提供一定数据，再经训练好的网络进行预测，而现在无法从官方中查阅到相关信息。因此，最终选用灰色预测完成问题三。预测出2009年与2010年的缺水风险后，再制定相应措施以避免风险的出现。5.3.2灰色预测理论简介灰色系统理论认为：系统的行为现象尽管是朦胧的，数据是复杂的，但它毕竟是有序的，是有整体功能的。在建立灰色预测模型之前，需先对原始时间序列进行数据处理，经过数据预处理后的数据序列成为生成列。对原始数据进行预处理，不是寻求它的统计规律和概率分布，而是将杂乱无章的原始数据列通过一定的方法处理，变成有规律的时间序列数据，即以数找数的规律，再
27、建立动态模型。灰色系统常用的数据处理方式有累加与累减两种，通常用累加方法。灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物的未来发展趋势。灰色预测的数据是通过生成数据的模型所得到的预测值的逆处理结果。灰色预测是以灰色模型为基础的，在众多的灰色预测模型中，以灰色系统中单序列一阶线性微分方程模型（GM1,1）最为常用。下面简要的介绍GM（1,1）模型。设有原始时间数列，n为数据个数。如果根据数据列建立GM（1，1）模型来实现预测功能，则基本步骤如下： 原始数据累加以便弱化随即序列的波动
28、性和随机性，得到新数据序列： （5.3.1）其中中各数据表示对前几项数据的累加。 （5.3.2）或 （5.3.3） 对建立的一阶先行微分方程： （5.3.4）其中，a，u为待定系数，分别成为发展系数和灰色作用量，a的有效区间是（-2，2），并记a,u构成的矩阵。只要求出参数a,u，就能求出，进而求出的未来预测值。 对累加生成数据做均值生成均值矩阵B与常数项向量，即 （5.3.5）再令。 用最小二乘法求解会参数，则 （5.3.6） 将会参数带入式（5.3.4），并对式（5.3.4）进行求解，得 （5.3.7）由于是通过最小二乘法求出的近似值，所以是一个近似表达式，为了与原序列区分开来，估记为。
29、对函数表达式及进行离散，并将二者做差以便还原原序列，得到近似数据序列如下：= （5.3.8）5.3.3总用水量和水资源总量预测及风险评估根据以上理论编程进行预测，预测出的19792010总用水量见下表5.3.1，程序见附录四。表5.3.1 19792010总用水量预测结果年份总用水量(亿立方米)年份总用水量(亿立方米)年份总用水量(亿立方米)197942.92199041.68009200137.92343198045.41722199141.32373200237.59918198145.0289199240.97041200337.27771198244.64391199340.62011
30、200436.95898198344.2622199440.27281200536.64298198443.88376199539.92847200636.32968198543.50855199639.58708200736.01906198643.13655199739.24861200835.7111198742.76773199838.91304200935.40577198842.40207199938.58033201035.10305198942.03953200038.25047将所得结果与原始数据进行对比，见图5.3.1。通过灰色预测预测水资源总量（亿方），预测出的19792
31、010水资源总量（亿方）见下表5.3.2，故程序与附录四基本相同，在此不再给出。图5.3.1 总用水量预测数据与原始数据对比图表5.3.2 19792010总用水量预测结果年份水资源总量（亿方）年份水资源总量（亿方）年份水资源总量（亿方）197938.23199030.46794200125.8931198035.32471199130.02061200225.51294198134.80607199229.57985200325.13836198234.29505199329.14556200424.76928198333.79154199428.71765200524.4056219843
32、3.29541199528.29602200624.0473198532.80657199627.88058200723.69424198632.32491199727.47124200823.34636198731.85031199827.06791200923.00359198831.38269199926.6705201022.66585198930.92193200026.27892将所得结果与原始数据进行对比，见图5.3.2。图5.3.2水资源总量预测数据与原始数据对比图最后，再用预测出来的2009年和2010年的水资源总量和总用水量得到两年的缺水量，通过水资源短缺风险定义得到两年的
33、缺水风险分别为0.4563和0.463。再通过判别分析可知两年的缺水风险均为中风险（MATLAB程序见附录五）。5.3.4风险应对措施5.3.4.1立足自身挖潜，缓解水资源紧缺状况 北京水资源短缺，已成为影响和制约首都社会和经济发展的重要因素。据水资源供需分析，2005年全市将缺水7.94至16.5亿立方米，2010年将缺水11.82至19.96亿立方米。水资源状况十分严峻。从根本上解决首都水资源紧缺，需要中央决策南水北调引水进京，但远水解不了近渴。因此，必须立足于当地水资源的深度开发和优化配置以及上游水资源的保护和改善，通过自身挖潜，缓解水资源紧缺。 5.3.4.2开发新水源，实行水资源联合
34、调度 重点要抓好污水处理回用和深度开发雨洪。本市目前污水集中处理率仅22%，要多方筹措资金，尽早完成规划中的30多座污水处理厂，提高污水处理率，同时要搞好配水专用管线和改造使用回水的配套设施。在调度上，丰水年优先安排利用地表水，后安排使用地下水；优先利用调节能力小的水库水源，后使用调节能力大的水库水源。在供水方面，首先保证生活用水、菜田用水，其次安排工业用水和城市环境用水，最后安排农业用水和地下水回灌。 五、建议报告敬爱的水行政主管部门领导： 您好！针对北京市长期存在的水资源短缺问题，我们做了较为全面合理的建模分析，首先得出水资源短缺基本风险因子如下图。进而求得主要风险因子为：农业用水、工业用
35、水、第三产业用水及生活等用水、水资源总量和绿地面积。而对风险影响最为显著的是水资源总量，目前北京水资源的主要来源为北京市的水资源由入境地表水、境内地表水和地下水组成，地表水和地下水主要靠降雨补给。但是，随着经济的快速发展，人口的增加，长期超量开采地下水的结果致使地下水位下降、水的硬度升高地面下沉，东郊已出现1000平方公里的漏斗区。由于北京城市建设的快速发展，人口迅速增加，而作为主要饮用水源的地下水因过量开采，水位逐年下降。水资源开发利用，是水资源使用价值得以实现的前提，也是水资源价值增值过程。水资源的开发利用，应该在可承受的范围之内，否则就会出现各种问题。因此，我们认为不能再把水源依赖于本地
36、区的有限水量，而应该尽快落实南水北调政策，合理协调南北地区间的用水分配问题。另一方面，必须加强环保措施，切实减少污水废渣的乱排滥排，增大污水的处理力度，提高污水处理比率。加紧研发再生用水的处理设备，使循环用水、二次用水更有保障。经济的发展离不开稳定的水源供应，水资源短缺风险成为大家日益关注的问题。基于科学的探究精神，我们利用较为先进的模糊概率法计算出了北京近三十年的水资源短缺风险，曲线如下图。近三十年的风险等级分类如下图：各年份风险等级如下表：年份风险等级年份风险等级年份风险等级1979高风险1989较高风险1999高风险1980较高风险1990低风险2000高风险1981高风险1991低风险
37、2001高风险1982低风险1992高风险2002较高风险1983中风险1993高风险2003较高风险1984低风险1994低风险2004较高风险1985低风险1995中风险2005较低风险1986较低风险1996低风险2006中风险1987较低风险1997较高风险2007较高风险1988低风险1998较低风险2008低风险依此可发现6个年份水资源短缺处于高风险，7个年份水资源短缺处于较高风险。可见北京水资源短缺的危机一直威胁着城市的发展。再者，我们对未来两年水资源短缺风险做出了较为合理的预测，其风险分别为0.4563和0.463，均属于中风险。基于北京水资源短缺极为严峻的形势，我们综合本模型
38、结果与各种相关资料，总结出了以下几点对策：1.立足自身挖潜，缓解水资源紧缺状况 北京水资源短缺，已成为影响和制约首都社会和经济发展的重要因素。据水资源供需分析，2005年全市将缺水7.94至16.5亿立方米，2010年将缺水11.82至19.96亿立方米。水资源状况十分严峻。从根本上解决首都水资源紧缺，需要中央决策南水北调引水进京，但远水解不了近渴。因此，必须立足于当地水资源的深度开发和优化配置以及上游水资源的保护和改善，通过自身挖潜，缓解水资源紧缺。 2.狠抓节约用水，以节水支持社会经济发展 必须把节约用水当作根本性措施来抓，把北京建设成为节水型城市。一是调整北京的工业结构布局，使高新技术产
39、业成为首都经济发展的主导。二是科学调整农业种植结构，建设节水灌溉工程。三是加强城镇生活用水的管理。四是实行用水总量控制和定额管理相结合的制度。有关部门应尽快制定行业综合用水定额、居民生活用水定额，在实践中不断完善和改进。 3.开发新水源，实行水资源联合调度 重点要抓好污水处理回用和深度开发雨洪。本市目前污水集中处理率仅22%，要多方筹措资金，尽早完成规划中的30多座污水处理厂，提高污水处理率，同时要搞好配水专用管线和改造使用回水的配套设施。在调度上，丰水年优先安排利用地表水，后安排使用地下水；优先利用调节能力小的水库水源，后使用调节能力大的水库水源。在供水方面，首先保证生活用水、菜田用水，其次
40、安排工业用水和城市环境用水，最后安排农业用水和地下水回灌。 4.调整水价，逐步建立合理的水价体系 必须改革水价，建立具有首都特点的水价体系。水价改革要有利于节约用水和水资源合理配置；有利于保护水源，防止水污染；有利于供水企业正常发展并进入市场。供水价格应按照成本补偿、合理收益、优质优价、公平负担的原则制定。对超计划用水，实行累进加价制。 5.改革管理体制，实行水资源统一管理 要从根本上理顺水资源管理体制，强化政府的管理职能。水务局对防洪、水资源供需平衡和水生态环境，包括防洪、蓄水、供水、用水、节水、排水、水资源保护、污水处理及其处理回用等诸多方面，实行城乡统一管理和监督。水务局要实行政企分开、
41、政事分开，不直接进行水的经营和水企业的管理，而是通过政策法规的制定实施对水企业监督管理。 6.制定、完善水法规，为水资源管理提供法律保障 要修订和完善北京市水资源管理条例、北京市城市节约用水条例、北京市取水许可制度实施细则、北京市水资源费征收管理办法等法规、规章。并且严格依照这些规章制度解决北京水资源开发利用的过程中产生的一系列问题。这是我们立足于模型分析结果与北京环境实况对北京水资源短缺的一些想法与建议，希望能为解决北京的未来水资源问题做出些微薄的贡献。六、模型评价优点：1. 本风险计算模型考虑水资源短缺事件概率的同时估计事件后果的损失程度，使结果更为合理，效应更贴近实际。2. 运用较为先进的模糊概率理论计算出的风险通过对比实际情况，发现其吻合度较高，有一定的参考价值。缺点：1. 数据采集有限，导致模型结果存在一定的误差。2. 由于风险分布的无规律，预测效果不一定理想。七、参考文献1 阮
