数学建模论文1Word格式文档下载.docx
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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年至2000年北京市水资源短缺的状况。
但是,水资源短缺风险始终存在。
根据附表讨论以下问题:
1对北京市2001-2010年每年的水资源短缺状况进行预测,并提出应对措施。
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?
二、模型假设
1.假设北京市的降雨地区分布是近似均匀的。
2.假设北京地表水主要来源为五大河流。
3.假设水资源总量全部为北京市地表水地下水量没有外部供水影响。
不考虑南水北调影响等其他水资源供给影响、
4.假设北京市不存在重大自然灾害的影响。
5.在分析期内,没有气候的大变化,水资源规律不发生根本性偏离。
6.分析期内,没有突发政策性影响,从而用水规律可预估。
7.本文收集到的数据均真实可靠;
8.假设除了本文所考虑的风险因子外其他的风险因子不考虑
三、符号说明
t2-统计量------------主成分分析结果
PF-------------------风险率
PD-------------------风险度
σ-----------------为标准差
E(X)---------------为各项数据的平均值
---------------发展系数
---------------灰色作用量
四、模型建立和求解
4、1、1评价判定北京市水资源短缺风险的风险因子:
在查找相关文献资料后,本文将把北京市水资源短缺的风险因子归类为自然风险因子、经济风险因子、社会风险因子三个方面:
自然风险因子:
(1)降水量
(2)蒸发量(3)水汽量(以水汽输送总量表示)(4)水源涵养指标(以植被覆盖率表示)(5)地下水天然补给量。
经济风险因子:
(1)工业用水总量
(2)农业用水总量(3)第三产业用水总量(4)单位GDP产值污水排放量(5)污水处理率。
社会风险因子:
(1)人口密度
(2)居民生活用水总量(3)地表水控制率(4)环境用水总量(5)水循环利用率(6)人均用水量(7)跨流域调水率(调入的水量与原有水量之比)(8)大中型水库蓄水总量。
4、1、2主成分分析法:
主成分分析法是指标筛选最常用的方法之一,该方法的本质目的是对高维变
量系统进行最佳综合与简化,同时客观地确定各个指标的权重,从而筛选出权重大的指标,确定敏感因子。
该方法较层次分析法和专家打分分析法的好处是避免了主观随意性。
因此,本文采用主成分分析法来确定主要风险因子。
通过查询相关信息容易查询以下数据:
年份
农业用水(亿立方米)
工业用水(亿立方米)
第三产业及生活等其它用水(亿立方米)
地表水资源总量(亿方)
降水量(mm)
大中型水库蓄水量
污水总量(亿方)
地下水资源总量(亿方)
2003
13.8
8.4
13.6
6.1
444.9
11.24
15.7
14.8
2004
13.5
7.7
13.4
8.2
483.5
12.77
17.3
16.5
2005
13.2
6.8
14.5
7.6
410.7
13.94
19
18.5
2006
12.8
6.2
15.3
6
318
13.77
16.4
2007
12.4
5.8
16.6
483.9
12.52
16.9
16.2
2008
12
5.2
17.9
626.3
13.54
15.2
21.4
表12003-2008年的各风险因子数据
本文主成分分析法在MATLAB上的应用求解程序及分析结果如下:
x=[13.813.513.212.812.412;
8.47.76.86.25.85.2;
13.613.414.515.316.617.9;
6.18.27.667.612.8;
444.9483.5410.7318483.9626.3;
11.2412.7713.9413.7712.5213.54;
15.717.31916.416.915.2;
14.816.518.518.516.221.4]
x=
13.800013.500013.200012.800012.400012.0000
8.40007.70006.80006.20005.80005.2000
13.600013.400014.500015.300016.600017.9000
6.10008.20007.60006.00007.600012.8000
444.9000483.5000410.7000318.0000483.9000626.3000
11.240012.770013.940013.770012.520013.5400
15.700017.300019.000016.400016.900015.2000
14.800016.500018.500018.500016.200021.4000
>
[pc,score,variance,t2]=princomp(x)
pc=
0.3861-0.1963-0.57770.28490.49880.3855
0.4198-0.0733-0.4104-0.4632-0.0565-0.6574
0.3544-0.38470.1861-0.5239-0.33680.5511
0.2724-0.50160.60530.16980.4314-0.3047
0.4204-0.0627-0.01230.6289-0.6425-0.1048
0.54600.74340.3107-0.07410.18870.1078
score=
-140.3335-1.8952-1.95380.32790.7089-0.0829
-155.40700.7215-3.67190.06200.60800.0908
-134.32380.51981.73972.2648-0.32940.0563
-150.94956.4654-0.1810-0.7089-0.64550.0077
981.08040.1091-0.0945-0.00280.0028-0.0013
-140.2105-0.97321.0267-0.3249-0.1441-0.3242
-131.3293-4.4872-0.4134-0.7257-1.24560.1243
-128.5267-0.46023.5482-0.89251.04480.1294
variance=
1.0e+005*
1.5723
0.0001
0.0000
t2=
2.5600
3.9804
6.0982
5.6985
6.1248
5.3050
6.1161
6.1170
风险因
子
农业用水风险因子
工业用水风险因子
第三产业及居民生活用水风
险因子
地表水资源风险因子
降水量风险因子
污水总量
地下水资源总量
t2-统计量
2.5600
3.9804
6.0982
5.6985
6.1248
5.3050
6.1161
表2各项风险因子的主成分分析结果
绘得的折线统计图(如图2):
4、1、3确定主要风险因子:
根据上述方法的结果,经综合评判后,可得出北京市水资源短缺的主要风险因子是:
降水量风险因子、第三产业及居民生活用水风险因子、地下水资源风险因子和污水总量风险因子。
图2各风险因子的折现统计图
4、2、1对北京市水资源短缺风险进行综合评价:
本文通过建立概率统计的风险计算模型,对相关数据进行量化分析后,对北京市水资源短缺风险进行综合评价。
(1)风险率的计算:
若事件A为“失事事件”,则事件A的风险率为:
PF=P(A)
(其中PF为风险率P(A)为事件A发生的概率)
计算结果:
事件A为一年中年用水总量大于水资源总量P(A)=26/30=0.867.
评价:
基于风险率的计算,我们可知北京市水资源短缺情况十分严重,北京市属重度缺水城市。
水资源短缺风险很高,且已对北京市工农商业发展及市民日常用水造成了极大的不利影响,需尽快采取有效措施。
(2)风险度的计算:
风险度(即变异系数)计算模型方程式:
PD=σ/E(X)(σ为标准差E(X)为各项数据的平均值)
统计数据见表1。
通过EXCEL统计分析结果如表3
表3风险因子分析结果
平均值
12.95
6.68
15.22
8.05
46.12
12.96
16.75
17.65
标准差
2.32
7.21
15.55
31.00
515.93
5.14
9.02
27.06
风险度
0.18
1.08
1.02
3.85
11.19
0.40
0.54
1.53
根据风险率与风险度的量化结果,我们可以对北京市水资源短缺风险做出如
下的综合评价:
综合以上两种评价方法,我们可知北京市水资源短缺风险的确十分严重,需及时采取有效的调控措施。
特别是要在降水量、农业用水、第三产业及居民生活用水和地下水资源四个方面进行重点调控。
4、2、2风险等级划分及理由:
根据各项风险因子的风险度值(如表4所示),将各风险因子分为不同的等级。
级别
风险度值
风险类别
风险描述
Ⅰ
=<
1.2
可接受风险
风险产生概率极微或破坏性极弱
Ⅱ
1.2—2.5
约束性风险
要约束水资源使用来防范风险
Ⅲ
2.5—5.5
风险发生或潜在存在会造成系统损害
Ⅳ
5.5—10
严重破坏性风险
风险极易发生并造成极大破坏
Ⅴ
=10
毁灭性风险
风险发生频繁且造成不易恢复性迫害
表4风险等级划分
各类风险因子的风险等级划分结果如表5所示。
风险等级
表5风险因子等级划分结果
4、2、3对风险因子的调控:
主要风险因子中,农业用水、第三产业及生活等其他用水因素为可控因素,地下水、降水量为自然因素、非可控因素。
本文主要讨论改变可控因素的措施。
人为可控因素的调控措施:
1、全面加强农业节水工作,通过加大农业节水投入,应用节水工艺设备,强化用水管理等措施。
采用资源集约型的经济增长方式和结构,提高水的利用率,宣传加强民众和单位的节水意识,大力推行节约用水;
2、通过人类活动如植树造林、修建水库、人工造湖、尽量减少城市硬化地面,增加下垫面的透水性。
南水北调等工程,一般都是通过改变人为条件而间接增加降水量,以及必要时进行人工降水作业增加北京市的降雨量;
3、通过计划生育、晚婚晚育等政策,使的人口数量趋于稳定,控制人口用水和污水。
通过总用水量的减少,从而使的缺水量减少,以至于风险等级降低。
4、3对北京市未来十年水资源的短缺风险预测及应对措施:
通过对1979-2000年北京市水资源总量和总用水量两组数据的分析,利用灰色系统理论,建立GM(1,1)一阶线性微分方程模型,再进行预测和检验。
设原始数据列为
,其中
为数据个数,将原始数据累加以便弱化随机序列的波动性和随机性,从而得到新的数据序列,记为
对
建立
的一阶线性微分方程:
其中,
为待定系数,分别称为发展系数和灰色作用量,记
构成的矩阵为
,只要求出参数
就能求出
进而求出
的预测值。
对累加生成的数据做均值生成
与常数项向量
:
然后用最小二乘法求解灰参数
,则
,将其带入(3)式求解得:
为近似值,与原序列
不同。
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
。
我们可以发现水资源短缺情况在未来十年还会存在,2001年的缺水量为19.73、2002年的缺水量为18.52、2003年的缺水量为17.4、2004年的缺水量为13.15、2005年的缺水量为11.3、2006年的缺水量为9.8、2007年的缺水量为11、2008年的缺水量为0.9、2009年的缺水量为13.66、2010年的缺水量为12.5593。
并且根据表4风险级别的划可知,如果没有突然的自然灾害,北京市在未来十年内缺水风险较大,政府应采取有效措施应对.
应对措施如下:
1、在维护北京社会可持续发展以及保护生态环境的原则下,综合考虑北京附近各地区近期。
中长期总体规划和个专项规划的基础上,利用宏观经济模型,水资源供需平衡分析模拟模型,为区域水资源规划和水资源的优化配置提供决策依据
2、加大节水力度,消减区域需水;
3、加强用水管理,科学调配水量;
4、提高水价促进节水,强化定量收费,累进加价制度制定合理的水价政策,以成本价定价,以饮水量定费;
5、提高污水处理率和污水回用率;
6、确定合理的人口和城市发展规模;
7、南水北调工程。
七、参考文献
【1】衷平,沈珍瑶,杨志峰,刘昌明.石羊河流域水资源短缺风险敏感因子的确定干旱区域资源与环境,2005.3.第十九卷第二期81—86.
【2】左其亭,吴泽宁,赵伟.水资源系统中的不确定性及风险分析方法干旱区域地理,2003.6.第二十六卷第二期116—121.
【3】张士锋,陈俊旭,华东,孟秀静.资源系统风险构成及其评价——以北京市为例自然资源学报,2010.11.第二十五卷第十一期1855—1863
【4】张平等,MATLAB基础与应用,北京:
北京航空航天大学出版社,2001
【5】苏金明,张莲花等,MATLAB工具箱应用,北京:
电子工业出版社,2004
附录
总用水量(亿立方米)
水资源总量(亿方)
1979
42.92
24.18
14.37
4.37
38.23
1980
50.54
31.83
4.94
26
1981
48.11
31.6
12.21
4.3
24
1982
47.22
28.81
13.89
4.52
36.6
1983
47.56
4.72
34.7
1984
40.05
21.84
14.376
4.017
39.31
1985
31.71
10.12
17.2
4.39
38
1986
36.55
19.46
9.91
7.18
27.03
1987
30.95
9.68
14.01
7.26
38.66
1988
42.43
21.99
14.04
6.4
39.18
1989
44.64
24.42
6.45
21.55
1990
41.12
21.74
12.34
7.04
35.86
1991
42.03
22.7
11.9
7.43
42.29
1992
46.43
19.94
15.51
10.98
22.44
1993
45.22
20.35
15.28
9.59
19.67
1994
45.87
20.93
14.57
10.37
45.42
1995
44.88
19.33
13.78
11.77
30.34
1996
40.01
18.95
11.76
9.3
1997
40.32
18.12
11.1
22.25
1998
40.43
17.39
10.84
12.2
37.7
1999
41.71
18.45
10.56
12.7
14.22
2000
40.4
16.49
10.52
13.39
16.86
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