气候变化综合评价模型

基于层次分析法的模糊综合评价模型

基于层次分析法的模糊综合评价模型 Prepared on 22 November 2020

2016江西财经大学数学建模竞赛A题城市交通模型分析参赛队员:黄汉秦、乐晨阳、金霞参赛队编号：2016018 2016年5月20日~5月25日

承诺书我们仔细阅读了江西财经大学数学建模竞赛的竞赛章程。我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的,如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。我们参赛选择的题号是（从A/B/C中选择一项填写）：A 我们的参赛队编号为2016018 参赛队员(打印并签名)：队员1.姓名专业班级计算机141 队员2.姓名专业班级计算机141 队员3.姓名专业班级计算机141 日期：2016年5月25日

编号和阅卷专用页 2016年5月15日制定

城市交通模型分析摘要随着国民经济的高速发展和城市化进程的加快，我国机动车保有量及道路交通流量急剧增加，交通出行结构发生了根本变化，城市道路交通拥挤堵塞问题已成为制约经济发展、降低人民生活质量、削弱经济活力的瓶颈之一。本篇论文针对道路拥挤的问题采用层次分析法进行数学建模分析，讨论拥堵的深层次问题及解决方案。首先建立绩效评价指标的层次结构模型，确定了目标层，准则层（一级指标），子准则层（二级指标）。其次，建立评价集V=(优，良，中，差)。对于目标层下每个一级评价指标下相对于第m 个评价等级的隶属程度由专家的百分数u 评判给出，即U ＝[0,100]应用模糊统计建立它们的隶属函数A(u)，B(u)，C(u)，D(u)，最后得出目标层的评价矩阵Ri ，（i=1,2,3,4,5）。利用A,B 两城相互比较法，根据实际数据建立二级指标对于相应一级指标的模糊判断矩阵P i （i=1,2,3,4,5）然后，我们经过N 次试验调查，明确了各层元素相对于上层指标的重要性排序，构造模糊判断矩阵P ，利用公式 []R W R W R W R W R W W R W O 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 ,,,,==计算出权重值，经过一致性检验公式 RI CI CR = 检验后，均有0.1CR <，由此得出各层次的权向量()12,,T n W W W W =。然后后，给出建立绩效评价模型（其中O 是评价结果向量），应用模糊数学中最大隶属度原则，对被评价城市交通的绩效进行分级评价。接着在改进方案中，我们具体以交叉口为中心建立模型，其中包括道路长度、宽度、车辆平均长度、车速等等考虑因素。通过车辆排队长度可以间接判断交通拥堵情况，不需要测量车速、时间等因素而浪费的人力物力和财力，有效的提高了工作成本和效率。为管理城市交通要道提供了良好的模型和依据。【关键字】交通拥堵层次分析法模糊综合评判绩效评价隶属度一、问题重述随着我国经济社会持续快速发展，群众购车刚性需求旺盛，汽车保有量继续呈快速增长趋势，2015年新注册登记的汽车达2385万辆，保有量净增1781万辆，均为历史最高水平。汽车占机动车的比率迅速提高，近五年汽车占机动车比率从%提高到%，群众机动化出行方式经历了从摩托车到汽车的转变，交通出行结构发生了根本性变化。 2015年，小型载客汽车达亿辆，其中，以个人名义登记的小型载客汽车（私家车）达到亿辆，占小型载客汽车的%。与2014年相比，私家车增加1877万辆，增长%。全国有40个城市的汽车保有量超过百万辆，北京、成都、深圳、上海、重庆、天津、苏州、郑州、杭州、广州、西安11个城市汽车保有量超过200万辆。全国平均每百户家庭拥有31辆私家车，北京、成都、深圳等大城市每百户家庭拥有私家车超过60辆。

水资源短缺风险综合评价思路

水资源短缺风险综合评价思路 1.风险度量的确定：风险度量v=用水量-供水量若v>0，则存在风险，若v<0，则无风险。计算自1979年至今2010年（2000年后的数据自己收集）的风险度量v，将风险度量大于0的求出平均值与标准差。 2.风险因子的确定：通过计算各个影响因素与风险度量之间的相关系数，根据相关系数确定哪些影响因素为风险因子。其中风险因子的确定可以考虑题目提供的因子，关键是能够找到历年数据的因子，这些数据可以在北京2009统计年鉴上找，可以进入中国统计局网站和北京市统计局网站上收集。 3.利用多元线性回归分析方法建立北京市水资源短缺风险的综合评价模型利用上述讨论的风险因子及逐步回归方法建立以风险度量为因变量，风险因子为自变量的多元线性回归模型。模型中最后剩下的自变量即为主要风险因子，这些自变量前的回归系数即为该变量每变化一单位对风险度量的影响程度有多大，从而确定该如何调控风险因子，使得风险降低。该模型可以指出如果这些主要风险因子不加控制，将会对风险度量产生多大的影响，实质即为一综合评价模型。 4.风险等级的划分风险等级的划分可以根据1计算所得的风险度量的均值和标准差来确定，如果1中计算所得的均值>0，则说明近几十年均存在水资源短缺的情况，等级的划分可以考虑为：均值+标准差—风险较大，均值+2标准差—风险很大，均值+3标准差—风险非常大。这样可以根据各年的风险度量来确定落在哪个范围，以判断其实什么级别的风险。 5.北京市未来两年水资源短缺风险的预测可以考虑建立以时间为自变量，风险度量为因变量的一元回归模型，该模型有可能是线性的，也可能是曲线的，看具体的数据做出来的图像来判断。根据该模型可以对未来两年的风险度量进行预测，说明未来两年将处于什么等级的风险。也可以建立风险度量的时间序列模型来说明。注意：所建的预测模型是考虑主要风险因子并未发生变化的情况下的情形，可见需要进行调控。

气候变化经济学和气候政策(一)

气候变化经济学和气候政策(一) 在气候变化经济学和气候政策的文献综述基础上，剖析了经济学原理在全球气候变化研究中的应用。在总结西方流行的气候变化的经济影响评估、预测、分析方法和模型的前提下，回顾了不同空间和时间尺度上温室气体减排成本估算的方法和结果，特别分析和强调了气候变化不确定性的特点对经济模型和政策设计的影响，提供了有效的基于市场的政策选择。关键词：气候变化经济学；气候变化的经济影响；温室气体减排成本一、引言政府间气候变化委员会(IPCC)第四次评估报告指出(2007a)，近百年来，全球表面的气温升高了0.74℃。如果在2000年到2030年间依然保持目前的能源消费结构，全球温室气体的排放将增加25—90％，预计未来20年间，气温将每10年增加0.2℃。科学证据表明燃烧化石燃料排放的二氧化碳的累积以及人类活动排放的其他温室气体如甲烷和氧化亚氮等是导致气候变化的重要原因。气温升高可能导致极端气候事件(如热浪)发生的频率加大、风暴的密集度增加、大气降水模式的改变以及海平面上升等。这些自然系统的变化反过来又会对生态系统的功能产生根本的影响，从而威胁生物的生存能力和人类财富的安全。经济学家WilliamsNordhaus1982发表了题为“HowFastShallWeGrazeTheGlobalCommons”的文章，开始应用经济学研究气候变化，从此气候变化经济学就将焦点落在分析气候变化的影响和提供积极的针对面临的气候问题的政策分析。虽然和环境经济学的其他领域有重叠，但气候变化经济学更多的是利用气候变化的鲜明特点，即温室气体影响的长期性、气候问题产生和影响范围的全球化、政策的效益和成本的不平衡的分布等，来理解气候变化问题的多个侧面。通过模拟经济发展和温室气体排放增长的趋势，检验和分析技术选择对气候变化进程和减排成本的影响，选择控制气候变化的具体措施(如碳税和碳交易等)。气候变化经济学已经建立了其研究领域和基础要素，并在经济学界达成了共识。1997年，美国2500名经济学家，包括9位诺贝尔经济学奖得主共同发表了一项声明，指出最有效的减缓气候变化的方法是通过基于市场的政策。他们认为如果没有控制措施，温室气体继续排放将导致世界随着气候系统的变化经历根本性的变革。他们相信经济学家和决策者能够利用大量的证据和量化的风险评估提供的信息来帮助形成应对气候变化的措施。二、气候变化的损失和减缓的效益气候变化可能导致一系列的后果，如平均气温升高、极端天气现象频率发生、降水模式的变化、海平面上升和生态系统的改变等，这些生物物理系统要素的变化将对人类的福利产生不同程度的影响。经济学家通常将气候变化对人类福利的影响分为两类：市场和非市场的损失。市场的损失(marketdamages)来源于气候变化导致的市场产品的价格波动和数量的变化给福利带来的影响，主要是因为生产量的变化受气候变化要素的约束。研究者通常应用气候依赖型的生产函数来模拟气候变化的福利影响。例如，小麦的产量是气候要素气温和降水的函数，因此可以直接估算由于气候要素变化导致的小麦产量的变化。生产函数法还被用在森林、能源服务、水资源利用以及海平面上升导致的洪水等产生的经济损失。有学者认为生产函数法忽视了产品之间替代的可能性。于是享乐价格法(hedonicapproach)则成为估算气候变化损失的另一选择。例如Mendelsohnetal.(1994)将享乐价格法应用到农业，基于选择最大化地租的假设，利用跨部门的数据检验自然、物理和气候变量对土地价格的影响。非市场的损失(no—marketdamages)包括由于不利的气候变化导致的直接效用的损失、损失的生态系统的服务以及生物多样性减少导致的福利的减少。这些损失的价值不能够在市场上直接观察到。例如，生物多样性的损失没有和价格的变化有任何明显的直接联系，也观测不到需求的变化。条件价值评估法(ContingentValuationMethod)是最有争议也是最为广泛被采用的评估非市场损失的方法。BerkandFovell(1998)利用支付意愿法研究了美国加州不同地域的公众为阻止当地的气候变化每月愿意支付的价格。结果表明冬季人们为阻止当地气候变得

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2016江西财经大学数学建模竞赛 A题城市交通模型分析参赛队员: 黄汉秦、乐晨阳、金霞参赛队编号：2016018 2016年5月20日~5月25日

承诺书我们仔细阅读了江西财经大学数学建模竞赛的竞赛章程。我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。我们参赛选择的题号是（从A/B/C中选择一项填写）： A 我们的参赛队编号为2016018 参赛队员(打印并签名) ：队员1. 姓名专业班级计算机141 队员2. 姓名专业班级计算机141 队员3. 姓名专业班级计算机141 日期： 2016 年 5 月 25 日

编号和阅卷专用页江西财经大学数学建模竞赛组委会 2016年5月15日制定

城市交通模型分析摘要随着国民经济的高速发展和城市化进程的加快，我国机动车保有量及道路交通流量急剧增加，交通出行结构发生了根本变化，城市道路交通拥挤堵塞问题已成为制约经济发展、降低人民生活质量、削弱经济活力的瓶颈之一。本篇论文针对道路拥挤的问题采用层次分析法进行数学建模分析，讨论拥堵的深层次问题及解决方案。首先建立绩效评价指标的层次结构模型，确定了目标层，准则层（一级指标），子准则层（二级指标）。其次，建立评价集V=(优，良，中，差)。对于目标层下每个一级评价指标下相对于第m 个评价等级的隶属程度由专家的百分数u 评判给出，即U ＝[0,100]应用模糊统计建立它们的隶属函数A(u)， B(u)， C(u) ，D(u)，最后得出目标层的评价矩阵Ri ，（i=1,2,3,4,5）。利用A,B 两城相互比较法，根据实际数据建立二级指标对于相应一级指标的模糊判断矩阵P i （i=1,2,3,4,5）然后，我们经过N 次试验调查，明确了各层元素相对于上层指标的重要性排序，构造模糊判断矩阵P ，利用公式 1 ,ij ij n kj k u u u == ∑ 1 ,n i ij j w u ==∑ 1 ,i i n j j w w w == ∑ []R W R W R W R W R W W R W O 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 ,,,,==计算出权重值，经过一致性检验公式 RI CI CR = 检验后，均有0.1CR <，由此得出各层次的权向量()12,,T n W W W W =K 。然后后，给出建立绩效评价模型（其中O 是评价结果向量），应用模糊数学中最大隶属度原则，对被评价城市交通的绩效进行分级评价。接着在改进方案中，我们具体以交叉口为中心建立模型，其中包括道路长度、宽度、车辆平均长度、车速等等考虑因素。通过车辆排队长度可以间接判断交通拥堵情况，不需要测量车速、时间等因素而浪费的人力物力和财力，有效的提高了工作成本和效率。为管理城市交通要道提供了良好的模型和依据。【关键字】交通拥堵层次分析法模糊综合评判绩效评价隶属度

气候变化经济学

气候变化经济学 2006-2-6金融时报中文网 Scheherazade Daneshkhu、Fiona Harvey 美国“石油瘾”（"addiction to oil"）所要付出的代价，远远超出该国总统乔治?布什(George W. Bush)上周（在国情咨文中）提到的对政局动荡的中东各国的依赖。全球顶级气候学家们认为，人们对矿物燃料的依赖正造成一场全球变暖的灾难，最终可能会以地球本身为代价。面对这些威胁，可以预计：理性的人们和政府会减少温室气体的排放量。然而，却没什么人呼吁在短期内采取成本高昂的举措，以避开某种长期的威胁——特别是当这是一种天生就难以准确评估的的威胁时。要说服个人和企业采取必要行动，以解决经济活动造成的气候变化问题，这本身就需要经济学方面的论证。然而，应如何给全球气候及全球变暖可能造成的灾难来定价呢？随着《京都议定书》(Kyoto protocol)即将于2012年到期，填补这一政策真空的种种尝试，突然使得环境经济学成为该学科最热门的领域。目前的挑战在于，要找出能够最有效地利用稀缺资源的政策，并提供一个有利于达成国际共识的理性基础，以便在政治家和商业人士中解决气候变化问题。气候变化经济学用了一段时间才步入主流。尽管该领域的科学知识取得了飞速发展，但经济方面的进步却相对缓慢得多。你无须费力寻找其背后的

原因。绝大多数经济学理论都是用来处理那些相对短期或本国的问题。即便是国际经济学，在应对跨国境问题时也是捉襟见肘。经济学家们发现，要想准确预测一年以后的事，就已经非常困难，更不用说100年以后了。然而，环境经济学必须在一个长得令人生畏的时间跨度内，应对太多的不确定性因素——包括科学和政治两方面的因素。难怪英国政府资助的商业咨询组织碳信托(Carbon Trust)首席经济学家迈克尔?格布(Michael Grubb)宣称：“要领会有关气候变化的经济学，就像试图在没有牛顿力学理论支持的情况下，去理解宇宙大爆炸。” 牛津大学新学院(New College, Oxford)经济系的迪特尔?赫尔姆(Dieter Helm)补充说：“在如此规模的挑战面前，经济学家们的常用工具似乎微不足道。”他表示，正如上世纪30年代的失业经历要求重塑宏观经济学中的很多内容一样，气候变化也需要新思维。上世纪90年代中期，（有关气候变化）传统思维方式的缺点令人不悦地开始显现。当时，经济学家们受政府间气候变化问题小组(Intergovernmental Panel on Climate Change)委托，使用成本效益分析法来评估其对环境的破坏。在上述分析中，对一个美国人生活的估价，是生活在欠发达地区人口的15倍，此消息一出，抗议之声顿起。另一个问题是，标准的经济学分析极少将环境商品纳入考虑范围，譬如清洁的空气和水、稳定的气候。为此，联合国开始推广“自然资本”的概念，

多因素模型

多因素模型在单指数模型中，我们假设每个股票对每个风险因素有相同的敏感度，实际上，每个股票相对于不同的宏观经济因素有不同的β值。 1. 双因素模型假设两个最重要的宏观经济风险来源是围绕经济周期周围的不确定性（GDP）和利率(IR)。任何股票的收益都与这两个宏观风险因素以及它们自己公司的特有风险相关。可以把单指数模型扩展成一个双因素模型，表示如下：例：有两个公司，一个是公用事业单位，另一个是航空公司。公用事业单位对GDP的敏感性较低，但是对利率的敏感度较高，当利率上升时，它的股票价格将下跌；航空公司的业绩对经济活动非常敏感，但对利率却不那么敏感。假设某一天，有一个新闻节目暗示经济将发生扩张，GDP的期望上升，利率也上升。那么对公用事业单位来说这是坏消息，因为它对利率极为敏感。而对于航空公司而言，由于它更关切GDP，所以这是个好消息。很明显，一个单因素或者单指数模型难以把握公司对不同的宏观经济不确定性信息的反应。 2. 多因素模型多因素模型的一个例子是陈（Chen）、罗尔（Roll）与罗斯（Ross）将下列因素作为描述宏观经济的变量建立的。设IP—行业生产的变动百分比； EI—预期通货膨胀的变动百分比； UI—非预期通货膨胀的变动百分比； CG—长期公司债券对长期政府债券的超额收益； GB—长期政府债券对短期国库券的超额收益。 3. Fama-French多因素模型法马（Fama）与弗伦奇（French）建立了如下的多因素模型。式中SMB—小减去大（small minus big）：小股票资产组合的收益超过大股票资产组合的收益；HML—高减去低(high minus low)：有高帐面价值-市值比的股票资产组合的收益超过有低帐面价值-市值比的股票收益。注意，在这个模型中，市场指数确实扮演着一个角色，并被期望能用它把握源于宏观经济因素的系统风险。

气候变化会影响经济增长吗

气候变化会影响经济增长吗？对实证研究的综述摘要：气候和气候变化是否会影响经济增长？传统的观点是气候对经济增长的影响很小，随着气候变化越来越显著，近年来经济学家就气候变化和极端气候事件对经济增长的影响开展了大量的实证研究，为气候变化经济学的建模和发展提供了新的视角和结论。本文讨论了这一主题的计量方法和数据问题；评述气候变化对经济增长影响的研究的主要结论，主要包括平均态气候的影响、极端气候的影响、短期影响和长期影响、适应的作用、空间溢出和一般均衡效应；总结气候变化影响经济增长的具体途径与机制，包括气候变化对农业、工业产出、劳动生产率、电力消费、健康、冲突与社会稳定以及政治制度。我国学术界应加强气候变化对经济增长影响的研究，为国内减缓和适应气候变化、灾害风险治理政策与行动提供支撑。关键词：气候变化；经济增长；实证研究一、引言天气、气候和气候变化①是否会影响经济增长？我国著名地理学家胡焕庸提出的“胡焕庸线”，就是气候和地理因素共同影响人类经济活动的典型例证。在传统的经济增长理论中，气候因素作为可能影响经济增长的一个因素，常常被经济学家所忽视。近年来，在气候变化背景下，天气与气候因素与经济增长这一主题又重新燃起了经济学家的兴趣②。主要原因是：研究未来气候变化对经济的影响，首先需要研究历史和当前气候和气候变化已经造成了哪些影响，以及什么程度的影响，而当前学术界对气候变化的经济影响知之甚少，在这种情况下研究未来影响时缺乏坚实的研究基础。因此采用实证研究有助于各类决策者更加清晰地了解气候变化的影响，为制定适应政策和行动提供支撑。其次，研究气候变化的经济学家对未来气候变化对经济和社会的可能影响往往存在很大的争议，尤其是在利用综合评估模型进行分析和预测时，经济学家对未来可能的温升及可能的损害知之甚少，模型对气候损失函数的设定往往过于主观③。这促使部分经济学家转向现实，希望能从历史上气候变化对经济的影响中寻找更为坚实的证据，以作为推断未来气候变化对经济影响的基础。本文按如下思路对相关文献展开综述：首先讨论相关的研究方法、数据；然后评述气候变化对经济增长影响的研究的主要结论，主要包括平均态气候的影响、极端气候的影响、短期影响和长期影响、适应的作用、空间溢出和一般均衡效应；接下来总结气候变化影响经济的一般途径，包括气候变化对农业、工业产出、劳动生产率、能源（电力）消费、健康、冲突与社会稳定以及政治制度；最后是结论与讨论。本文所评述的文献主要集中在国外采用计量方法（尤其是面板数据方法）进行气候对经济影响的定量研究上。二、研究方法与数据处理如果要寻找两个变量之间的统计关系，或推断二者的因果关系，经济学家最常用的方法就是利用计量方法进行统计推断。就气候变化对经济影响的实证研究而言，气候因素对经济影响的一般方程为： ①天气（weather）、气候（climate）和气候变化（climate change）三者的差异主要是时间尺度的不同。天气一般指短时间内（一般为15天以内）的气象变化；气候指某一地区多年来天气的平均状况，时间尺度有月、年、年代（十年）；气候变化指气候状态的变化，而这种变化可通过其特征均值和/或变率的变化表现出来，并将持续一段时期，通常为几十年或更长时间（IPCC, 2014）。 ②可见最新的综述Dell et al.（2014）。 ③用Pindyck（2013）的话说就是“[IAMs模型损失函数中的]参数值的选择基本上都是臆测”。对IAMs 模型中损失函数的评论，可见刘昌义和潘家华（2012）。

因子分析模型的建立

基于因子分析模型的居民消费价格指数影响因素分析摘要：由于目前对居民消费价格变动原因的分析指标很多，且指标体系中各指标之间存在着多重共线性，从而影响了分析模型的稳定性，使所得模型中出现了不符合经济学原理的现象。本文采用多元统计分析方法，以2010年居民消费物价水平为例，建立了关于居民消费价格分类指数变动的因子分析模型，研究发现影响居民消费价格指数的主要因素为食品、衣着和家用设备等生活必需品的价格水平，其次为健身等娱乐设施价格和房价水平。关键词：消费价格指数；影响因素；因子分析一、研究背景随着社会主义市场经济体制的确立和逐步完善，我国经济总量和综合实力迅速上升，居民的生活水平显着提高，经济和社会都有了较大的发展。相对于过去而言，居民食品方面的消费支出比重在逐渐下降，而在文化娱乐等方面的消费支出比重越来越大。国家发改委在全国物价局长会议上指出，明年要围绕促进经济平稳较快发展这一主线，积极稳妥地推进价格改革，切实改进价格监管，保持价格总水平基本稳定。同时由于影响价格变动的因素日益复杂，价格异常波动的可能性增加。分析影响居民消费价格指数的主要影响因素，改进价格监管，保持价格总水平基本稳定有着重要意义；同时也为产业政策的制定和宏观经济的调控提供了参考。居民消费价格指数（CPI）是反映与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标，在一定程度上也反映出我国居民消费结构的变化。本文通过对2010年全国居民消费价格指数的变化进行因子分析，从而确定出影响全国居民消费物价水平和消费结构变化的主导因素。二、因子分析模型的建立因子分析最初是由英国心理学家C.Spearman提出的，是多元统计分析的一个重要分支，其主要目的是浓缩数据。通过对诸多变量的相关性研究，来表示原来变量的主要信息。假设有n个样本，对于多指标问题X=（X1，X2，...Xk），形成的背景原因是多种多样的，其中共同原因称为公共因子，假设用Fj表示，它们之间是两两正交的；每一个分量Xi又有其特定的原因，称为特殊因子，假设用ei表示，其两两之间互不相关，且只对相应的Xi起作用。同时，F与e相互独立。于是因子分析的数学模型可表示为： Fi叫做公共因子(也称主因子)，它们是在各个原观测变量的表达式中都共同出现的因子，是相互独立的不可观测的理论变量。

气候变化对水文水资源影响评价的不确定研究进展

Journal of Water Resources Research 水资源研究, 2020, 9(2), 169-178 Published Online April 2020 in Hans. https://www.360docs.net/doc/d94881118.html,/journal/jwrr https://https://www.360docs.net/doc/d94881118.html,/10.12677/jwrr.2020.92018 Review for Impact Assessment of Climate Change on Hydrology and Water Resources in Uncertainties Research Anfeng Qiang1, Ni Wang1,2, Shuhong Mo1,2, Xia Wei1 1Institute of Water Resources and Hydroelectric Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an Shaanxi 2State Key Laboratory of Eco-Hydrologic Engineering in Northwest Arid Region of China, Xi’an University of Technology, Xi’an Shaanxi Received: Dec. 14th, 2019; accepted: Jan. 27th, 2020; published: Feb. 14th, 2020 Abstract This paper summarized the research progress and application fields on hydrology and water resources on the uncertainty of climate change. It was mainly due to the limited understanding of human beings about the hydrology and water resources uncertainties under climate change. Although scholars and ex-perts attributed many factors to human activities, they ignored the uncertainties of the system itself. The paper summarized the common uncertainty assessment methods and estimated the uncertainty of fu-ture climate change to study and forecast the hydrology uncertainty more accurately. At the same time, the paper came up with clear research direction and guidance recommendations. It is significant to seek change adaptation countermeasures and promote sustainable use of water resources in the context of global climate change. Keywords Climate Change, Uncertainties, Evaluation Methods 气候变化对水文水资源影响评价的不确定研究进展强安丰1，汪妮1,2，莫淑红1,2，魏霞1 1西安理工大学水利水电学院，陕西西安 2西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室，陕西西安作者简介：强安丰，男，汉族，博士研究生，主要方向为水文学及水资源。

综合评价模型

模糊综合评价模型(Fuzzy Synthetic Evaluation Model) 目录 [隐藏] ? 1 什么是模糊综合评价模型？ ? 2 模糊评价的基本思想 3 模糊综合评价模型类别[1] o 3.1 模糊评价基本模型 o 3.2 置信度模糊评价模型 ? 4 模糊综合评价模型的运用 5 模糊综合评价模型案例分析 o 5.1 案例一：模糊综合评价模型在企业跨国并购风险评价中的应用 [2] ? 6 参考文献 [编辑] 什么是模糊综合评价模型？模糊综合评价方法是模糊数学中应用的比较广泛的一种方法。在对某一事务进行评价时常会遇到这样一类问题，由于评价事务是由多方面的因素所决定的，因而要对每一因素进行评价；在每一因素作出一个单独评语的基础上，如何考虑所有因素而作出一个综合评语，这就是一个综合评价问题。 [编辑] 模糊评价的基本思想许多事情的边界并不十分明显，评价时很难将其归于某个类别，于是我们先对单个因素进行评价，然后对所有因素进行综合模糊评价，防止遗漏任何统计信息和信息的中途损失，这有助于解决用“是”或“否”这样的确定性评价带来的对客观真实的偏离问题。 [编辑] 模糊综合评价模型类别[1] [编辑] 模糊评价基本模型设评判对象为P: 其因素集,评判等级集。对U中每一因素根据评判集中的等级指标进行模糊评判，得到评判矩阵： (1)

其中，r ij表示u i关于v j的隶属程度。(U,V,R) 则构成了一个模糊综合评判模型。确定各因素重要性指标（也称权数）后，记为,满足，合成得 (2) 经归一化后，得,于是可确定对象P的评判等级。 [编辑] 置信度模糊评价模型 (1) 置信度的确定。在(U,V,R)模型中，R中的元素r ij是由评判者“打分”确定的。例如k 个评判者，要求每个评判者u j对照作一次判断，统计得分和归一化后产生 , 且, 组成R0。其中既代表u j关于v j的“隶属程度”，也反映了评判u j为v j的集中程度。数值为1 ,说明u j为v j 是可信的，数值为零为忽略。因此，反映这种集中程度的量称为“置信度”。对于权系数的确定也存在一个信度问题。在用层次分析法确定了各个专家对指标评估所得的权重后，作关于权系数的等级划分，由此决定其结果的信度。当取N个等级时，其量化后对应于[0，l]区间上N次平分。例如，N取5，则依次得到[0，0.2]，[0.2，0.4]，[0.2，0.6]，[0.6，0.8]，[0.8，l]。对某j个指标，取遍k 个专家对该指标评估所得的权重，得。作和式 (3) 其中d ij表示数组中属于的个数，a0 = 0,b N = 1。取(4) 取遍, 得,归一化后得到权向量。如果则a i的信度为。由此得信度向量为。 (2)置信度的综合设c1,c2是二个置信度，对于逻辑AND，其信度合成为 (5) 对于逻辑OR, 信度成为 (6) 其中为参数，可适当配置。(5)、(6)二式的含义是：在逻辑AND 下, ; 在逻辑OR 下，

中国能源政策综合评价模型(IPAC)

中国能源政策综合评价模型背景能源的发展与社会经济、环境和气候变化有着密切的联系，能源活动相关的政策制定过程需要对能源自身的发展，其对社会经济、环境和气候变化的影响，同时社会经济、环境和气候变化对能源发展的约束进行分析，以提供一个综合的决策信息。这些相关联的信息已经在气候变化决策过程中扮演了重要角色。1980年以来，在气候变化领域，已经出现了综合评价模型，将气候变化的相关因素包括人为排放、大气环流、自然影响、社会经济影响等方面关联起来，采用模型作为工具进行定量分析。综合评价分析的概念已经开始扩展，不仅在气候变化领域进行应用，同时在能源环境领域得到应用。我国正在处于快速经济发展过程中，能源作为支持经济发展的一个重要基础得到快速发展，成为我国经济系统中一个重要行业。由于我国能源消费总量大，而能源资源有限，我国的能源发展涉及到国内国际市场。同时，环境问题在我国已经成为一个非常关注的问题，能源在环境问题中扮演的角色越来越重要，环境需求已经成为能源发展的制约。因此，能源活动的政策制定会涉及社会经济的许多方面，我们针对能源政策制定进行综合评价就非常重要。 1992以来，能源研究所开始在能源模型开发与应用方面进行了长期研究。1994年之后，开始与国际上一些知名研究机构就能源与气候变化模型进行长期合作，已经开发完成了一组模型，这些模型各自有不同的特点和政策分析功能。2000年以来开始有针对性的构建我国的能源环境综合评价模型，到目前为止已经开始形成一个综合评价模型框架，我们称之为中国能源环境综合政策评价模型(IPAC) 。－模型框架 IPAC模型主要包括三个部分：能源与排放模型、环境模型和影响模型。能源与排放模型是IPAC模型的主要构成部分，包括多个不同类型的模型。环境模型包括大气扩散模型和一个简单气候模型。影响模型包括健康影响模型。它们之间存在关联，能源与排放模型的结果输入到环境模型中，计算能源活动所引发的大气污染物浓度以及可能的升温，之后由影响模型计算对健康的影响，这种影响转换为对经济的影响后，再反馈回能源排放模型。各国模型在IPAC模型中的主要作用描述如下。能源排放模型： - IPAC-SGM模型：为CGE模型，考虑各经济活动之间的影响与关联，在IPAC模型中主要进行各种能源环境政策对经济影响的分析，同时可以进行中长期能源与环境情景分析。 - IPAC-Material模型：这也是一个CGE类型模型，但与IPAC-SGM相比，更多分析各种环境效果和政策。其中包括多个环境部门，分析能源活动对大气污染物、水污染、地表破坏，以及环境产业的发展对经济的影响。 - IPAC-e排放模型。是一个部分均衡的全球模型，包括全球9个地区，中国是其中一个地区。主要进行中长期能源与温室气体排放情景分析。 - IPAC-TIMER模型。为一个动态能源经济模型，也是一个全球模型，包括17个地区。可以详细分析能源进出口和投资。

多因子定价模型检验,波动和投资组合Tests of Multi-Factor Pricing Models, Volatility, and Portfolio Pe

NBER WORKING PAPER SERIES TESTS OF MUTLIFACTOR PRICIN G MODELS, VOLATILITY BOUNDS AND PORTFOLIO PERFORMANCE Wayne E. Ferson Working Paper9441 https://www.360docs.net/doc/d94881118.html,/papers/w9441 NATIONAL BUREAU OF ECONOMIC RESEARCH 1050 Massachusetts Avenue Cambridge, MA 02138 January 2003 The author acknowledges financial support from the Collins Chair in Finance at Boston College and the Pigott-PACCAR professorship at the University of Washington. He is also grateful to George Constantinides and Ludan Liu for helpful comments and suggestions. The views expressed herein are those of the authors and not necessarily those of the National Bureau of Economic Research. ?2003 by Wayne E. Ferson. All rights reserved. Short sections of text not to exceed two paragraphs, may be quoted without explicit permission provided that full credit including . notice, is given to the source.

水资源短缺风险综合评价模型数学建模竞赛参赛

答卷编号（参赛学校填写）：THSY06 答卷编号（竞赛组委会填写）：论文题目：B水资源短缺风险综合评价模型组别：本科生参赛队员信息(必填)：参赛学校：报名序号：（可以不填）

答卷编号（参赛学校填写）：THSY06 答卷编号（竞赛组委会填写）：评阅情况（学校评阅专家填写）：学校评阅1. 学校评阅2. 学校评阅3. 评阅情况（省赛评阅专家填写）：省赛评阅1. 省赛评阅2. 省赛评阅

水资源短缺风险综合评价模型摘要本文通过对水资源系统影响因素的分析，确立了水资源短缺的主要风险因子：风险率、脆弱性、重现期、可恢复性、风险度，并以这些因子为衡量指标建立了数学模型对北京市水资源短缺风险进行了综合评价。在问题1中，建立了衡量指标模型、概率模型，运用方差、标准差对风险因子进行了检验。在问题2中，综合问题1的风险因子建立了一个描述北京市水资源短缺风险程度的模糊综合评价模型，在模型建立过程中运用了分类、划分方法将水资源短缺风险因子分为5个等级，并用层次分析法确定了风险因子的权系数，构造隶属函数确立了水资源短缺风险综合评价模型，最终划分了水资源短缺风险的5个等级。在问题3中，运用图形分析法，根据北京市水资源情况图像及问题2中建立的水资源短缺风险综合评价模型对北京市未来两年的水资源短缺风险进行了预测，预测结果表明：尽管加大再生水利用量、南水北调工程在一定程度上缓解了北京市水资源短缺的紧张局面，但未来两年北京市水资源短缺风险仍将处于高风险水平。问题4则对北京市水行政主管部门提出了解决水资源短缺的可行性方案。在整个模型建立过程中还用到了EXCEL、MATLAB等工具。关键词北京、水资源短缺风险、模糊数学、概率、风险因子问题重述改革开放以来，我国工业和城镇生活用水持续增长，由于气候条件、水利工程设施、工业污染、人口规模等因素，近年来我国北方地区水资源短缺问题日益严重，而北京人均水资源占有量不足300立方米，为全国人均的1/8，世界人均的1/30，已成为世界上水资源严重缺乏的大都市之一。现根据《北京2009统计年鉴》及市政统计资料提供的有关1979年至2000年北京市水资源短缺的状况表（见附录）讨论如下问题： 1、北京市水资源短缺风险的主要风险因子。（影响水资源的因素，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、对北京市水资源短缺风险进行综合评价并根据综合评价标准作出风险等级划分，并考虑如何对主要风险因子进行调控才能使得风险降低？ 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。问题分析

水资源短缺风险综合评价 (修复的)

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

多因素时间序列的灰色预测模型

第 39卷第 2期 2007年 4月西安建筑科技大学 ( 学报 ( 自然科学版) ) V ol.39 No.2 Apr . 2007 J 1Xi ’an Univ . of Arch . & Tech . Natural Scie nce Editio n 多因素时间序列的灰色预测模型苏变萍 ,曹艳平 ,王婷 (西安建筑科技大学理学院 ,陕西西安 710055) 摘要:对于传统的单因素时间序列预测法在实际应用中的不足之处 ,提出采用灰色 DGM (1 ,1) 模型和多元线性回归原理相结合的方法 ,综合各种因素建立多因素时间序列的灰色预测模型。它首先利用 DGM (1 ,1) 模型对影响事物发展趋势的各项因素进行预测 ;然后利用多元线性回归法将各种因素综合起来 ,以预测事物的发展趋势。最后将该模型应用于预测分析陕西省的就业状况 ,取得了较好的预测效果 ,同时也验证了此模型的可行性。关键词: 时间序列 ;单因素 ;多因素 ;预测模型中图分类号:TB114 文献标识码:A 文章编号 :100627930 2007 022******* ( ) 多年以来 ,对时间序列的预测研究 ,大多是停留在对单因素时间序列上 ,对其预测通常采用的是趋势外推法 ,而且该方法适合于原始时间序列规律性较好的情况 ,若时间序列中包含了随机因素的影响 ,再采用这种方法得出的预测结果可能会失真. 同时 ,客观世界又是复杂多变的 ,事物的发展通常不是由某个单个因素决定 ,往往是许多错综复杂的因素综合作用的结果 ,为了对某项事物的发展做出更加符合实际的预测 ,这就需要来探讨多因素时间序列的预测问题 ,正是基于这些 ,本文在应用灰色 D GM (1 ,1)模型对单因素时间序列预测的基础上 ,结合多元回归原理 ,提出建立多因素时间序列的灰色预测模型 ,这样就充分发挥了二者的优点 ,既克服了时间序列的随机因素影响 ,又综合考虑了影响事物发展的多种因素 ,从而达到提高预测精度和增加预测结果可靠性的效果. 1 模型的建立设 Y = (y (1) , y (2) , …, y( n)) 表示事物发展的特征因素时间序列, X i = (x i (1) , x i (2) , …, x i ( n)) (i = 1 ,2 , …, p) 表示影响事物发展的单因素时间序列. 1.1 单因素时间序列的 DGM(1 ,1) 模型对于单因素原始时间序列{ X i } (i = 1 ,2 , …, p) ,根据灰色系统理论建模方法 ,得 D GM (1 ,1) 模型 : x i (1) a (1 - a) + a b ,t > 1 1.2 多因素时间序列的预测模型为了能将影响事物发展的众多因素结合起来进行综合预测和相关因素的预测分析 ,在经过多次研究与比较后,采用多元回归的原理建立多因素时间序列的灰色预测模型: y t = a 0 + a 1 x 1 t + a 2 x 2 t + …+ a p x p t 2 式中 y t 为该事物在 t 时刻的预测值;x i t i = 1 ,2 , …, p 为第 i 个单因素 ,通过应用上述的灰色 3收稿日期 :2005201209 修改稿日期:2006204212 基金项目 :陕西省教育厅专项基金项目 01J K133( ) 作者简介 :苏变萍 19632( ) ,女 ,山西忻州人 ,副教授 ,博士研究生 ,研究方向为计量经济学. [122] (0) (0) (0) ( ) ( ) [4] (0) x (1) = x (1) ^ x (t) = (1) ( ) ^ ^ ^ ^ ^ ^