水资源短缺风险综合评价

摘要：

本文通过建立模型来判定北京市水资源短缺风险的主要因子对北京市水资源短缺风险进行综合评价，进而提出调控办法。

对于问题一，影响水资源短缺的因子很多，主要有四方面：第一，农业用水；第二，工业用水；第三，人口规模；第四，气候条件与水利工程设施。以上四方面分别对应附表中农业用水量，工业用水量，第三产业及生活等其他用水量与水资源总量。对于主要因子，本文采用关联分析对关联度进行计算量化处理。首先对数据进行了预处理，以缺水量（总用水量-水资源总量）作为参考数列，把农业用水量，工业用水量，第三产业及生活等其他用水量与水资源总量作为参考数列，然后对个数列进行初始化处理，利用matlab分别计算出以上四方面对缺水量（总用水量-水资源总量）的相关性。得出总体相关性大小排序如下：

0.6477 > 0.6327 > 0.5971 > 0.5844

即：水资源总量>第三产业与生活等其他用水量>农业用水量>工业用水量

为检验该模型的合理性，本文采用matlab作出以上四个量以及缺水量（总用水量-水资源总量）对时间的关系图，从图中可以直观显示农业与缺水量的相关性较大，与该模型结果吻合，模型具有较好的准确性。

对于问题二，本文建立了合适的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。本文将改革开放以来的三十年分成六个阶段，每个阶段分为五个点。采用熵值确定农业用水量，工业用水量，第三产业及生活等其他用水量三方面对水资源短缺影响的权重，得出水资源短缺的综合测评指数Q，再利用六个阶段的Q值与实际数据对比的结果，定义出反映水资源短缺程度的程度系数e。由于水资源总量相对于其他三方面因子的特殊性，本文决定分两个阶段（分别是1979~2000和2001~2008）拟合出（水资源总量/总用水量）的比值相对于时间的一次函数，根据函数走势对e进行修正，再对程度系数进行区间划分，作为风险等级的指标。最后计算出：

1979~2000：e=0.9675 风险等级为‘高‘ 2001~2008：e=0.8013 风险等级为‘较高‘

本文采用模糊集对模型，以集对分析为基础，重视信息的相对性和模糊性，综合的评价了三十年来北京地区水资源短缺风险情况。

本文所采用的方法主要优点是注重信息的关联性，模糊性和相对性，并且能够对结果进行模型检验和对结果进行修正处理。本文结尾还对模型进了评价与推广。

关键词：北京地区 水资源短缺 关联分析 熵 程度系数 模糊集对模型