水资源短缺风险综合评价优秀论文

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，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1,2……30，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1,2……30，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1,2……30，分别代表从1979年到2008年。

Mj1：代表修正后缺水程度，j可以去1,2……30，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 λ =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= -nλ=0.1857/5=0.037。

RI=1.24。 (CI/RI)<0.1。

通过一致性检验。

将加权系数归一化得：

A= (0.1978,0.0778,0.0373,0.1998,0.00960,0.3913) 。

所以T1=0.1978 T2=0.0778 T3=0.0373

T4=0.1998 T5=0.0096 T6=0.3913

所以得出农业用水，水资源总量和人口数量是主要的风险因子。

6.2问题二模型的建立和解答：

6.2.1缺水程度的计算。

Mj=（Zj-Yj）/Zj 。

6.2.2缺水程度的修正：

我们将缺水程度全部转化为正值且原缺水程度越大的的得到的修正后的缺水程度值也越大。

转化公式如下：

Mj1=（Mj-Mjmin）/（Mjmax-Mjmin）。

6.2.3风险程度的划分:

我们将风险划分为低风险、较低风险、中风险、较高风险、高风险五个等级。

考虑到影响北京缺水的主要风险因子有农业用水，水资源总量，人口数目。

1，农业用水的建议：

我们可以适当的改变一下农业用水的模式，例如：改进田间灌水方法与技术：对量大面广的地面灌溉区，平整土地，缩小地块，改进沟畦尺寸规格，控制入沟畦流量；在低压管道输水灌区，采用“小白龙”薄膜塑料管等简易田间管道灌溉方法；在水田地区，推行水稻“浅、湿、晒”控制灌溉技术；在大田旱作物地区，推行浇关键水非充分灌溉技术；在不具备发展常规灌溉的地方，推行半机械化、畜力、人力等多种形式的注水抗旱播种保苗技术；在经济发达地区、城市郊区、经济作物种植区，逐步推广喷灌、滴灌、微喷灌等技术。

耕作栽培与生物节水技术：采用深翻松土，耙耱保墒，增施有机肥，改善土壤结构等方法提高土壤蓄水能力；推广少耕、免耕方法，秸杆覆盖、地膜覆盖、间作套种等方法，增强土壤保墒能力；施用“旱地龙”等生物抗旱剂和土壤保水剂，减少土壤和农作物水分无效蒸发。以达到节约用水的目的。

采用南水北调以达到加大农业灌溉面积，满足农业灌溉用水的目的。

2.水资源总量：

继续开展污水资源化、雨洪利用的研究和应用。把城市污水排放规划管理、污水处理厂建设、再生污水利用三个环节综合起来，全面规划考虑，实现污水资源化。收集和利用城市雨洪，既可防治雨洪灾害，缓解城市雨洪压力；同时又增加了可用水资源，并可通过回灌补给蓄养地下水。以此来加强水资源的储存总量。

3.人口总量：

对于全国在以后增量的各种资源中，不能再大量集中在中心城市，而要向中小城市倾斜，重点发展中小城市，缩小中小城市在教育、医疗等方面与中心城市的差距，通过建立高屋建瓴的公共政策，使得人才、教育、医疗等资源不再集中于大城市。“围魏救赵”，分散资源，提升其他城市的品质，这样就能减少北京等大城市的人口，一次来减小人口过大带来的压力。

6.3问题三：

6.3.1我们采用拟合的方法得出2009和2010年的总用水量和水资源总量。

对于总用水量我们采用直接拟合和间接拟合两种方法。然后进行对比和数据的修

正。得出符合实际的数据。

6.3.2总用水量的拟合：6.3.2.1直接拟合：

图形如下：

6.3.2.2间接拟合：

图形如下：

农业用水：

Y1=0.0006*x1.^2+（-24.4521*x1）+2.4888；工业用水：

Y2=-0.0199*x2.^2+（78.9436*x2）+-7.839；

第三产业用水：

Y3=0.004*x3.^2+（-15.5358*x3）+1.5047；

总用水量=农业用水+工业用水+第三产业用水。

6.3.3水资源总量的拟合：

图形如下：

运用第二问的模型我们可以得出2009和2010年的风险程度和风险等级为：

6.4问题四：

关于如何降低北京市水资源风险的报告

北京市水行政主管部门：

你们好！我们通过对北京市农业用水，工业用水，第三产业及生活用水，水资源总量，降水量和人口规模的分析研究，确定出人口规模，水资源总量和农业用水为造成水资源短缺风险的主要风险因子。然后我们从风险造成的后果进行水资源短缺综合评价，最后将风险等级划分为五级，可以看出我们应该尽量控制人口和节约农业用水，加强水资源总量的储备，以达到降低北京市缺水风险的程度。

一、加强水资源的合理调度，完善了相关体制和机构建设：

1．加强地下水环境保护，建立完善的地下水动态监测系统。一是严格执行地下水保护条例，坚决控制地下水的开采。今后，在地下水超采区、海水入侵区、城市管网区和地下水水质受到污染地区一律停止审批地下水，在其他地区也要严格限制开采地下水。对非法盗采地下水，要坚决予以打击，特别要打击在工业园区、开发区和管网区内偷打地下井行为，更不能违规审批新的地下水取水工程。省水利厅将加大监察力度，发现一起，查处一起，并向全省通报，坚决杜绝私打乱采地下水现象，保护好地下水资源。二是采取强制性措施，大力推进地下水超采区、海侵区和管网区的综合治理。对目前已经开采的地下水，逐步削减开采量；对能够利用水利工程和城市自来水替代的，有计划地关闭地下水井。

2．污水资源的再利用。第一，工业用水的回用，经处理的污水可用于非饮用水的其他用水途径。第二，居民及社区的非饮用水回用，对居民来说，污水回用可以用于冲洗马桶，浇花园，洗车，清洗等用途。第三，间接饮用水循环，经过适当的处理可成为可饮用水。第四，直接用水的循环利用。

3．应建立外来水源、如南水北调工程。本地水源相互协调的供水网络，实现本地地表水源与外来水源的联合调蓄、地下水与地表水的联合调蓄，提高北京城市供水安全保证程度，支持城市可持续发展。

4．为保证城市供水安全，应科学地适度增加地下水开采量，合理开发利用。对已确定的应急供水水源地应尽快投入勘探和开发工作，对其它地区继续开展调查工作，寻找新的后备应急水源。

二、使有关单位及市民注意节约用水，提高用水效率：

1．通过宣传加强民众和单位的节水意识，另一方面有关部门需要采取一些有力的甚至是强制性的节水措施。例如，继续努力提高用水效率，缩小与世界平均用水水平的差距；鼓励清洁生产、节水生产，实行定额用水制度；还有，要根据各地的不同情况，适时、适度地提高水价，逐步改变水价格背离其价值的情况。

2．节约用水是当务之急也是长远发展战略方针，在优先保证城市生活和重点工业供水的前提下，在无法满足需水时，适度压缩农业用水。加强工业、农业节水力度，调整产业结构，大力发展节水型工业、农业。把节约用水纳入城市发展规划，纳入产品结构调整计划和技术及企业改造计划，使在城市和工业部门中逐步做到计划用水、合理用水和科学用水。

3.可以通过行政法的手段禁止容易出现跑、冒、滴、漏的用水装置的生产和使用，现今我国已有相应的标准。再如对于漏水的控制，毫无疑问，漏水企业将承担更多水费支出，但这并不足够，还必须通过行政执法部门，对用水单位的用水管道和装置进行定期检查或抽查，发现跑、冒、滴、漏水现象及时予以纠正和处罚。

7.模型的检验：

我们查阅相关数据得出2009和2010年的相应数据，与我们得出的数据进行比较如下：

缺水程度误差=|拟合数据得到的缺水程度-查阅数据得到的缺水程度|/查阅数据

8.模型有缺点的分析

8.1模型的优点：

本模型能够比较直观的反应出隔年的缺水情况（即缺水的风险等级）。

本模型对未来几年的缺水情况能够较为准确的进行预测。

8.2模型的缺点：

本模型没有考虑到每一年发生缺水情况的概率，此处需要加以改进。

9.参考文献：

[1]姜启源，数学模型，北京：高等教育出版社，1998

[2]西北工业大学数学建模指导委员会，数学建模简明教程，2008

10.附录：

10.1程序：

10.1.1问题一：

10.1.2问题三：

农业用水：

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(1979,2008,30);

>> 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')

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(1979,2008,30);

>> 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=linspace(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