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水资源短缺风险综合评价 摘要本文致力于解决问题，问题一，首先对于问题二针对水资源短缺风险评价中各指标的模糊性和不确定性，短缺风险模糊综合评价模型 关键词：模糊模型 一、问题重述二、模型假设 （）假设没有重大的自然灾害发生如干旱等； （）假设北京地区人口流动正常； （）假设南水北调及其它工程正常运行；三、符号说明 序号 符号 意义 1： V 评语论域 2： 各因素对水资源短缺风险指标的权重 3： 评价对象的因素论域 4： x 缺水量 5： R 模糊关系矩阵 6： 评价指标i的主观权重四、问题分析五、模型建立与求解 5.1.1水资源短缺的影响因子大概可分为两类（1）自然因素：即北京市总人口，水资源总量，水位深度，河流和气候等（2）社会经济因素: 污水排放和处理，农业用水，工业用水，服务业用水等由于经济发展对水资源需求。 5.1.2 判别分析 判别分析可用于识别影响水资源短缺风险的敏感因子能够从诸多表明观测对象特征的自变量中筛选出提供较多信息的变量且使这些变量之间的相关程度较低线性判别函数的一般形式如下 其中为y判别分数, 为反映研究对象特征的变量, 为各变量的系数也称判别系数。 常用的判别分析法有欧式距离法和马氏距离法，由于欧式距离判定法存在这一定的缺点，故常用的判别分析方法是 Mahalanobis距离法，即每步都使得相距最近的两类间的Mahalanobis距离最大的变量进入判别函数，其计算公式如下: 其中x是某一类中的观测量,Y是另一类,，可以求出x与Y的Mahalanobis距离。 5.1.3水资源短缺影响因子筛选。根据3·2中提出的水资源短缺风险影响因子,利用Mahalanobis距离法筛选出水资源短缺风险敏感因子,见表5。从表5中第3栏可以看出,水资源总量、工业排放总量、农业用水量、生活用水量在步骤1至步骤4中移出模型的概率均小于0·1,同时在每步中这4个变量均使得最近的两类间的Mahalanobis距离最大因此,这4个变量是影响北京地区水资源短缺风险的敏感因子且影响力由大到小为： 水资源总量农业用水第三产业用水工业用水。 步骤　 影响因素 容许度 移出概率 最小马氏距离的平方 组间 1 工业用总量 1.000 0.089 　 　 2 工业用总量 0.682 0.020 0.184 2,5 　 水资源总量 0.682 0.000 0.236 1,4 　 工业用总量 0.391 0.028 0.846 1,5 3 水资源总量 0.678 0.000 0.722 2,4 　 农业用水量 0.460 0.034 1.225 2,5 　 工业用总量 0.251 0.035 6.550 1,5 4 水资源总量 0.328 0.000 1.385 2,4 农业用水量 0.123 0.003 1.242 2,5 　 第三产业用水量 0.102 0.023 2.963 2,5 敏感因子筛选 5.2水资源短缺风险评价指标 5.2.1模糊的分析：由于降水量，河流的流量的随机性，北京市供水和需水量也存在这不确定因素。因此水资源短缺也存在一定的随机性，具有水资源短缺的风险。所谓水资源短缺风险是指在特定的环境条件下，由于供水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概率以及由此产生的损失。水资源短缺风险评价指标主要描述水资源短缺的状况，只针对水资源的系统不包括社会经济系统，是水资源短缺风险却化的基础。选取风险率、脆弱性、可恢复性、重现期和风险度几个评价指标利用模糊综合评价方法对水资源短缺风险进行综合评价。 5.2.2 评价指标： （1）风险率 根据风险理论，载荷是造成系统非正常状态的动力，抗力是维护系统正常的能力。 如果把水资源系统的失事状态记为，正常状态记为，那么水资源系统的风险率为 其中，为水资源系统状态变量。 如果水资源系统的工作状态有长期记录风险率也可以定义为系统不能正常工作的时间和整个系统工作时间的比值，即： 其中，ＮＳ为水资源系统工作的总时间；为水资源的状态变量。 （2）脆弱性 脆弱性是描述水资源系统失事损失严重程度的期望值的大小。假定系统第ｉ次失事的损失程度为，它相对应的发生概率为，那么水资源系统的脆弱性为： 其中，NF为系统失事状态的总次数。 （3）重现性 周期是两次进入非常状态模式F之间的时间间隔，也叫平均重现期。用d( ，)表示第n间隔时间的历时，则平均重现期为： 其中，为时段内属于模式F的事故数目 （4）可恢复性 可恢复性是指系统从失事状态恢复到正常状态的可能性。恢复性越高说明系统从失事状态转入正常状态的时间越短。可以用下面条件概率来定义： 引入整数变量： 这样可得到： （5）风险度 用概率分布的数学特征,如标准差σ,可以说明风险的大小。