区域尺度水资源短缺风险评估与决策体系_以京津唐地区为例
水资源短缺地区、超载地区判定指标

水资源短缺地区、超载地区判定指标
判定一个地区是否存在水资源短缺或超载可以根据以下指标进行评估:
1. 水资源总量:地区水资源总量是判断水资源是否短缺的一个重要指标。
通常使用水资源总量与人口数量的比例来评估水资源的充足程度。
2. 年降水量:降水量是地区水资源的重要来源之一。
年降水量较低的地区可能存在水资源短缺问题。
3. 水资源利用率:水资源利用率是指地区实际用水量与可用水资源总量的比例。
高水资源利用率可能表明地区存在超载问题。
4. 水资源平衡:水资源平衡指的是地区水资源的供需平衡情况。
供大于求可能导致水资源过剩,而求大于供可能导致水资源短缺。
5. 地下水位变化:地下水位变化是衡量地下水资源利用情况的一个指标。
地下水位下降可能意味着地区存在超载问题。
6. 水资源消耗强度:水资源消耗强度是指单位产出值所需的水资源量。
高水资源消耗强度可能表明地区水资源利用效率低下。
7. 水质状况:水质状况是评估地区水资源可利用性的一个重要指标。
水质恶化可能导致水资源无法有效利用。
综合考虑以上指标,可以对一个地区的水资源短缺或超载问题进行评估和判定。
水资源短缺下的灾害风险评估与应急措施

水资源短缺下的灾害风险评估与应急措施引言:随着全球人口的不断增长和工业化的快速发展,水资源短缺已经成为当今世界面临的重大问题之一。
水资源短缺不仅会导致生活用水困难,还会对农业、工业和生态环境产生严重影响。
在这种背景下,灾害风险评估与应急措施的制定和实施变得尤为重要。
本文将从不同的角度探讨水资源短缺下灾害风险评估的方法以及应急措施的实施,以期为解决水资源短缺问题提供一定的参考和思路。
一、地区水资源概况分析在进行灾害风险评估和应急措施制定之前,首先需要对地区的水资源情况进行详细分析和评估。
这包括对地区水资源供需状况、水资源分布特点以及不同季节的水资源变化情况等进行全面的了解,为后续工作提供基础数据支持。
二、灾害类型及影响评估在水资源短缺的条件下,灾害风险评估主要关注那些可能对水资源产生严重影响的灾害类型。
如干旱、洪涝、土壤侵蚀等。
对于每一种灾害类型,需要评估其对水资源的影响程度,包括对供水系统、农田灌溉和水生态环境的影响等,以便在制定应急措施时有针对性地解决问题。
三、灾害风险评估模型建立为了准确评估灾害风险,建立灾害风险评估的模型是关键的一步。
常用的模型包括基于统计学方法的灾害概率预测模型、基于物理学原理的灾害过程模拟模型以及基于系统动力学的灾害风险评估模型等。
选择适合地区特点和数据条件的模型,结合实际情况进行合理的建模和参数估计,以期获取准确且实用的评估结果。
四、应急措施制定与实施应急措施的制定和实施是解决水资源短缺问题的关键步骤。
在分析和评估灾害风险后,需要根据实际情况制定相应的应对措施。
这包括水资源管理的制度建设、优化供水系统、改善水资源利用效率、加强灾害预警和应急响应能力等方面。
同时,应急措施的实施需要付诸实践,通过不断调整和改进,才能逐渐提高应对水资源短缺的能力和效果。
五、宣传教育与意识提高水资源短缺问题不仅是一个技术问题,还涉及到公众的参与和认知。
因此,在应急措施的制定和实施过程中,宣传教育和意识提高是至关重要的。
“水资源短缺的风险评估与应对策略:基于xx地区的实证研究”

“水资源短缺的风险评估与应对策略:基于xx地区的实证研究”研究问题及背景:水资源短缺是全球面临的重要问题之一,对社会经济发展和人类生存环境产生了巨大影响。
特别是一些干旱地区,由于水资源的匮乏,已经成为制约当地经济社会可持续发展的重要因素。
因此,研究特定地区的水资源短缺风险评估与应对策略,对有效解决该问题具有重要意义。
研究方案方法:本研究基于实证研究的方法,以xx地区为案例进行深入研究。
具体研究方案如下:1. 研究地区选择与数据收集:根据相关统计数据和文献资料,选定研究地区,并收集该地区的水资源、气象、农业生产等相关数据。
2. 水资源短缺风险评估模型构建:基于已有的研究成果和理论模型,结合研究地区的实际情况,构建水资源短缺风险评估模型。
该模型将从多个维度评估研究地区的水资源短缺风险,包括水资源供需状况、水资源利用效率以及对气候变化的适应能力等。
3. 应对策略分析:在研究地区水资源短缺风险评估的基础上,分析并提出相应的应对策略。
这些策略可以包括改善水资源利用效率、提升供水设施和技术水平以及构建水资源管理与保护体系等。
数据分析和结果呈现:基于收集到的数据,我们将进行深入的数据分析,并通过相关统计方法和模型进行结果呈现。
数据分析的具体方法包括回归分析、时间序列分析等。
在结果呈现方面,我们将使用图表、表格等方式展示研究结果,包括水资源供需状况、水资源利用效率水平、各种风险因素的评估结果等。
结论与讨论:根据研究结果,我们将得出结论,并进行相应的讨论。
结论将对研究地区的水资源短缺风险进行评估,并提出相应的应对策略。
在讨论部分,我们将对研究结果进行深入分析,并与已有的研究成果进行比较和讨论。
同时,我们还将讨论研究的局限性和进一步研究的方向。
总之,本研究旨在对xx地区的水资源短缺风险进行评估,并提出相应的应对策略。
通过研究,可以为领导和相关部门制定科学合理的水资源管理提供决策依据,促进研究地区的可持续发展。
北京市水资源短缺综合评价

水资源短缺风险综合评价摘要针对北京市水资源短缺的农业用水等九大主要因素,用熵权法得出人口数量和降水量的影响因素较大。
本文选取区域水资源短缺风险程度的风险率、脆弱性、可恢复性、重现期和风险度作为评价指标,构建了模糊综合评价模型,结论表明北京市水资源短缺现处于高风险状态,并建立多元线性回归和灰色系统GM 模型,预测北京市未来两年水资源短缺仍将持续处于高风险状态。
根据所建模型及预测结果向相关部门提出控制在京人口以及合理分配农业、工业、生态用水量来缓解北京水资源短缺现状。
一、问题重述1.1 问题的提出水资源,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 3 300m ,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。
北京市水资源短缺风险评估及预测

北京市水资源短缺风险评估及预测近年来,受气候变化和经济社会不断发展的影响水资源短缺问题日趋严重,本文针对水资源短缺风险作了如下方面的研究:首先考虑到风险因子的多重共线性,用主成分分析法和线性回归分析法对因子做了筛选,挑选出了一些彼此相关性不强的因子;其次利用主成分分析法和回归方法,挑选出了北京市水资源短缺风险的主要风险因子,并建立了北京市水资源短缺风险评价模型,该模型对水资源短缺风险发生的概率和缺水影响程度给予综合评价;并利用聚类分析对北京市水资源短缺程度进行了五个风险等级的划分,利用时间序列分析中的模型对北京市未来两年的水资源短缺情况进行了预测,并提出了相应的措施。
标签:线性回归分析主成分分析法回归分析模型时间序列分析水资源短缺风险1引言水资源紧缺已成为制约经济社会可持续发展的第一瓶颈,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。
本文利用已有的数据和通过查阅资料得到的数据,建立水资源短缺风险综合评价模型。
结合得出的结论和北京市水资源现状,提出相应的措施来降低风险。
2模型实现2.1北京市水资源短缺风险因子的分析通过查阅相关文章和文献所知,北京市在水资源开发利用过程中所存在的严重问题有:①长期地下水超采严重造成地下水位下降严重。
②上游来水衰减严重,而且由于上游水地区的经济发展其来水污染严重。
③水浪费和水污染加重了水资源危机。
④经济发展和人口膨胀使用水量增加,更加重了水资源危机。
⑤污水资源化程度不高。
因此,北京市短缺风险因子应从下面三个方面考虑:(1)来水:①降水量;②入境水量;③地下水位埋深;④水资源总量;⑤大中型水库蓄水量;⑥节水量(2)用水:①农业用水;②工业用水;③第三产业及生活用水;④人口密度;⑤万元GDP水耗(3)污染:①污水排放总量;②COD排放总量;③污水处理率;④工业废水排放总量。
水资源短缺风险综合评价

水资源短缺风险综合评价引言随着全球人口的迅速增长和经济的快速发展,水资源短缺已经成为全球范围内的一个严重问题。
水资源短缺不仅影响人类的生活和生产活动,还给环境带来了巨大的压力。
在这样的背景下,对水资源短缺风险进行综合评价,有助于发现问题、制定对策,保障水资源的可持续利用。
本文将介绍水资源短缺风险综合评价的概念和方法,并探讨其在实践中的应用。
概念水资源短缺风险综合评价是指对一个地区或流域的水资源短缺情况进行全面、系统的评估和分析。
它包括对水资源量、供需状况、生态环境影响等多个方面的综合评价,以确定水资源短缺的风险程度和影响因素,并提出相应的对策和措施。
方法水资源短缺风险综合评价的方法可以分为定性评价和定量评价两种。
定性评价定性评价主要通过对水资源短缺的影响因素进行描述和分析,以确定各个因素对水资源短缺风险的贡献程度。
常用的定性评价方法包括层次分析法、模糊综合评价法等。
通过这些方法,可以对不同因素进行排序和权重确定,从而判断其对水资源短缺的影响程度。
定量评价定量评价是通过建立数学模型,对水资源短缺进行量化分析。
在定量评价中,需要确定评价指标和评价方法。
评价指标可以包括水资源总量、用水强度、水资源开发利用率等方面,评价方法可以采用统计分析、系统动力学模型、模拟仿真等。
应用案例案例一:某市水资源短缺风险评估在某市的水资源短缺风险评估中,首先确定了评价指标,包括年平均降水量、年平均径流量、年用水总量等。
然后利用统计分析方法,对这些指标进行了量化处理,并计算出不同指标的权重。
最后,运用层次分析法,对各个因素进行综合评价,确定了水资源短缺风险的程度和影响因素。
案例二:流域水资源短缺风险评估在流域水资源短缺风险评估中,除了考虑局部的水资源情况外,还需要考虑流域的水循环和水质状况。
因此,需要建立一个复杂的模型,同时考虑水资源供需的平衡、水循环的特点和水质的保护。
通过模拟仿真等方法,可以对流域的水资源短缺风险进行综合评价和分析,为决策提供参考。
水资源短缺风险综合评价
水资源短缺风险综合评价【摘要】:当今时代,水资源短缺已经影响到我国北京等城市的经济发展,本文立足数学的角度,对北京水资源短缺风险进行综合评价,并提出了减小风险的相关建议。
查阅华中科技大学邓聚龙教授创立的灰色系统理论,我们可以发现,其理论中的灰色关联分析和灰色系统预测可用于解决主要风险因子的选取与风险预测问题。
针对问题一:首先根据资料选取影响北京水资源短缺的七大可能因素,分别求出各个影响因素对缺水系数的关联系数,进而求出相应的关联度。
关联度越大,影响水资源短缺关系越密切,由此解得主要风险因子为人口数量、植被覆盖率、农业用水、工业用水和降雨量。
针对问题二:由于缺水程度和风险发生的可能性共同体现水资源短缺风险,因此可将二者联合考虑,求解出1979——2008年北京市的水资源短缺风险值。
根据风险值的大小梯度,划分风险等级为:低风险、较低风险、中风险、较高风险和高风险。
针对问题三:根据灰色系统预测理论,可以通过灰色系统微分方程建立GM(1,1) 模型,得到1999-2008年水资源总量和总用水量的预测值。
将预测值与查阅到的实际数据相对比,发现此模型精度较高,可用于2011-2013年水资源总量和总用水量的预测。
【关键词】:灰色关联分析灰色关联度风险梯度灰色系统预测一、问题重述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。
北京水资源短缺风险综合评价
北京水资源短缺风险综合评价首先,北京市的地理位置决定了其水资源的困境。
北京位于华北平原,地势平坦,地下水资源有限。
长期以来,北京市主要依靠外部供水来满足其水需求。
然而,受制于外部水源的限制,北京市的供水能力受到了极大的制约。
据统计,截至2019年,北京市目前的供水能力仅为每年35亿立方米,而实际需求量已经超过了40亿立方米。
这意味着,北京每年都面临着近5亿立方米的水资源缺口。
其次,北京市的水资源利用效率低下也加剧了水资源短缺的风险。
近年来,随着城市建设的不断扩张,大量的水资源被浪费在高耗水率的建筑、农田灌溉和生产制造等领域。
同时,由于缺乏有效的水资源管理和水资源利用规划,水资源分配不均衡、浪费现象普遍存在。
数据显示,北京市水资源利用效率仅为40%左右,远远低于发达国家的水资源利用标准。
再次,气候变化对北京水资源的影响也带来了进一步的风险。
随着全球气候变暖的趋势加剧,北京市的水资源供应将面临更多的不确定性。
气温升高导致水蒸气的含量增加,降水量和降雨强度也会发生变化。
这将导致北京地区的水资源供应不稳定,增加旱灾和水灾的风险。
综上所述,北京市的水资源短缺风险是一个复杂的问题,涉及地理位置、水资源利用效率和气候变化等多个因素。
为了缓解水资源短缺风险,北京市需要加强水资源管理,提高水资源利用效率,积极推广节水措施,并在应对气候变化方面采取相应的措施。
只有这样,北京市才能实现可持续发展,确保人民的水安全和社会的稳定。
近年来,北京市的水资源短缺问题已经引起了政府和公众的高度关注。
虽然政府采取了一系列的措施来缓解水资源短缺的风险,但问题依然存在并且不断加剧。
因此,对北京市的水资源短缺风险进行综合评价是非常必要的。
首先,从供需关系角度来看,北京市的水资源供求矛盾日益加剧。
随着城市化进程的加快,人口增长和经济发展带来了不断增长的用水需求。
与此同时,地下水的开采量逐年增加,加重了地下水资源的利用压力。
据统计,北京市地下水资源开采量在过去30年中翻了两番,导致下降了几十米的地下水位,甚至出现了地面塌陷的情况。
水资源短缺风险评价
水资源短缺风险评价体系摘要:目前,水资源短缺的问题越来越突出,而且成为制约我国社会经济可持续发展和水资源可持续利用的主要障碍,关于如何对水资源的短缺风险进行综合评价,目前没有统一定义和标准评价方法.如何建立科学的评价方法、建立一个规范化并和国际接轨的评价体系已成为一个亟待解决的重要课题.基于对水资源短缺风险评价的需要,本文以北京市为例,我们在原模糊综合评判模型的基础上改进模型.首先用层次分析法构建了北京市水资源短缺风险因子分析模型,通过计算,最终确定出导致风险的主要因子,为进一步进行风险评价奠定了基础.随后运用改进的模糊综合评判模型, 对北京市的水资源短缺程度、短缺原因及变化趋势进行了比较全面的分析,对风险等级进行了划分.同时,选取了短缺性、危险性、易损性、承险性作为水资源短缺风险的评价指标,通过建立隶属函数和评价矩阵,对水资源短缺风险进行了定量评价,以最大隶属原则为依据,得出北京市水资源短缺处于较高风险,同时也为制订风险的防范措施和对策提供了理论依据.在应用模糊综合评判模型的同时,我们为了准确的确定短缺性、危险性、易损性、承险性的权重,通过发放调查问卷,采用确定权重的统计方法,即加权统计方法,得到了其权重.在用该模型分析水资源短缺风险的分析过程中,通过计算发现该方法克服了以往假设模型中条件的限制,在目前信息收集不完整、数据质量不高的情况下有着独特的优势.该模型能使评估更加客观、准确、系统、有效.然后用MATLAB软件对北京市水资源状况的相关数据进行拟合,从用水量、用水结构、水资源总量几个方面对北京市未来五年水资源进行了预测,得到了可靠的预测结果.最后,在我们研究结论的基础上,提出了缓解北京市水资源短缺的对策和措施.关键词:水资源短缺风险;模糊综合评判模型;层次分析法;预测一、问题重述水资源是城市形成、发展的必要条件,在自然和人类活动影响下, 城市旱涝、缺水及水环境污染现象时有发生, 水资源问题已严重阻碍了当今城市发展水资源短缺、供需的失衡始终是我国社会经济可持续发展、水资源可持续开发利用和管理保护所面临的重大问题和难题.那么如何对水资源短缺风险的主要因子进行识别,以及在这些水资源短缺的风险因子中,哪些因子是主要的,这对于研究水资源短缺风险将是十分必要的,因此,对以上几个问题的分析将是必不可少的.那么能不能建立一个水资源短缺风险评价的数学模型?由此分析,对于从用水量、用水结构、水资源存量几个方面对北京市未来几年的水资源进行预测也是必要的.这样,可以给有关部门写一份研究报告,提出水资源短缺成因、水资源风险控制以及水资源保护等方面提出一点建议,来降低水资源短缺风险.二、问题分析由于的数据属离散型,它们无法直接为数学模型所用.在统计数据中存在的人为误差,其属性变量的取值必然存在误差.基于上述原因,我们必须对数据进行处理;鉴于风险各层面的指标差异问题,我们必须对数据比较分析,得到统一的评价标准,最后进行评估.因此我们需要解决以下关键问题:1.如何对水资源风险的主要因子进行识别,然后对分险因子进行重要性分析2.搜集数据,然后对数据进行分析和计算.3.在原有模糊综合评价模型的基础上,如何进行改进和变化,建立一个更好的数学评价模型,使其更好地适应水资源短缺风险的评价.三、基本假设假设一: 我们对水资源短缺风险因子指标分层是合理的假设二: 我们所列的水资源短缺风险因子指标是全面的,其他因素对水资源的短缺风险的影响忽略不计假设三: 南水北调及其它工程正常运行假设四: 没有重大的自然灾害发生如干旱等其他因素假设五: 在数据的计算过程中,加设误差在合理的范围之内,对数据结果的影响可以忽略不计假设六: 所有收集到的数据均有效,即不考虑人为因素造成的无效数据假设七: 北京地区人口流动正常假设八: 风险等级是主要致险因子决定的四、符号说明a:表示项目C i与C j对目标的影响之比ijW:权重iC R:随机性指标..C I:一致性指标..A:分类指标iCR : 一致性比率i N : 影响力评价指标值 i k : 分项指标值i U : 综合评判因素 i V : 评判等级i B : 等级i V 对综合评定所得模糊子集B 的隶属度i : 单因素i U 在总评定因素中所起作用的大小 B : V 上的模糊子集()i C x : 隶属函数五、模型建立水资源短缺风险,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.为了较好地评价水资源短缺风险,首先,我们需要分析水资源短缺的风险因子,即分析水资源短缺的成因. 5.1判定水资源短缺的主要风险因子根据北京市水资源资料,首先通过系统定性分析,列出了可能造成北京市水资源短缺风险的各方面因素,比如说降雨量、灌溉面积、水的价格等,然后在这些因素中选出一些主要的因素,其他一些次要因素则认为对北京市水资源短缺的影响较小可以忽略不计.概括来说,这些因素主要源于以下四方面:1.环境因素;2.工业因素;3.农业因素,4.社会经济因素.通过对水资源短缺风险因素的分析,我们建立起相应的风险指标体系.该指标体系分为3 个层次,共由15个指标组成.如表1所示,根据对问题的分析,为了定量分析水资源短缺因子的重要性,我们参考已有的层次分析法[8],这种方法是一种将定性分析与定量分析相结合的系统分析方法.层次分析法处理问题的基本步骤简述如下:(1)确定评价目标,再明确方案评价的准则.根据评价目标、评价准则构造递阶层次结构模型.递阶层次结构模型一般分为3 层:目标层、准则层和方案层;(2)应用两两比较法构造所有的判断矩阵.下表是建立判断矩阵的方法.表2.两两比较法的标度对本级的要素进行两两比较来确定判断矩阵A 的元素,ij a 是要素i a 对j a 的相对重要性其值是由专家根据资料数据以及自己的经验和价值观用判断尺度来确定判断尺度表示要素i a 对j a 相对重要性的数量尺度.采用的判断尺度见(表1)根据判断尺度建立n 阶的判断矩阵n n A ⨯:其中: 0ij a > ,1/ij ji a a =,ii a =1 ,(i ,j =L 1,2 ,, n ) 然后确定各要素的相对重要程度:(1)计算判断矩阵的特征向量W ,然后进行归一化处理即得到相对重要程度向量:111,2,...,nn i ij j n W a i =⎛⎫= ⎪⎝⎭=∏, (5.1)(2)一致性判断.为了检验判断矩阵的一致性,根据AHP 原理,可以利用max λ与n 之差来检验一致性,定义一致性计算指标为: ...C I CR C R= , (5.2) 其中max ..1nC I n λ-=-, (5.3)max λ为判断矩阵A 的最大特征值...C R 为随机性指标,是通过构造最不一致的情况,对不同的n 阶比较矩阵中的元素,采取随机取数的方式进行赋值,并且对不同的n 取多个子样,先计算出..C I 的值,再求得其平均值,记为..C R ,见表2.表 3. 随机性指标..C R 数值当矩阵A 满足一致性时,..0C I =;当矩阵A 不满足一致性时,一般有max n λ>,因此..0C I >,故在一般情况下,当0.1CR <时就可以认为判断矩阵具有一致性,据此而计算的值是可以接受的;若不满足0.1CR <,则认为判断矩阵不符合一致性要求,需要专家重新按判断尺度表进行判断,建立判断矩阵进行相应计算,直到一致性检验通过.设环境因素指标、工业因素指标、农业因素指标、社会经济因素指标权重向量分别为1234,,,ωωωω,现在以社会经济因素为例,对其相关二级指标进行求解:表4:社会经济因素相关指标量(1) 求权重向量 它对应的判断矩阵1112122122412n n n n nn a a a a a a A a a a ⎛⎫⎪ ⎪= ⎪⎪⎝⎭L L L L L L =9.379.379.37167.513.0358.467.567.567.519.3713.0358.413.0313.0313.0319.3767.558.458.458.458.419.3767.513.03⎛⎫ ⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭计算判断矩阵的特征向量W ,然后进行归一化处理即得到相对重要程度向量:11nni ij j W a =⎛⎫= ⎪⎝⎭∏, i =1、2、…、n ;(5.4)最后得到的权重向量为:(2) 一致性检验max λ的计算过程如下:A 1 =9.379.379.37167.513.0358.467.567.567.519.3713.0358.413.0313.0313.0319.3767.558.458.458.458.419.3767.513.03⎛⎫ ⎪⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭0.06390.06320.05290.06310.45520.45560.45360.45560.08780.08790.08760.08770.39310.39320.38330.3935⎛⎫⎪ ⎪ ⎪⎪⎝⎭列向量归一化0.25281.82240.35121.5728⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ 0.06320.45570.08780.3932⎛⎫⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭得4A ω=0.25291.82260.35141.5726⎛⎫⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭max λ=()0.25291.82260.3514 1.5728140.06320.45570.08780.3932+++=4.013根据公式max ..1nC I n λ-=-可得..0.0241,C I =此时,..0.9C R = ,由公式...C I CR C R=. 可算得..0.0241,C I =由于..0.1C R <则可以认为判断矩阵具有一致性,据此而计算的值是可以接受的;综合上面的计算,我们得到环境因素指标、工业因素指标、农业因素指标、社会经济因素指标的4个权重向量:设环境因素指标、工业因素指标、社会经济因素指标值分别是,,,A B C D N N N N ,它们的分项指标的权重为1i a ,2i a ,3i a ,…,ji a (i ,j =L 1,2 ,, n ),分项指标的值分别为1i k ,2i k ,3i k ,…,ji k (i ,j =L 1,2 ,, n ),总值为N ,所以有公式11m j n imn mn m n N a k =====∑∑ (5.5)根据这个公式及参考姜启源编的《数学模型》第二版[1]中的概念及计算原理得目标中的组合权重应该为它们相应的权向量和max λ归一化的特征向量两两乘积之和.则对于社会经济因素来说,它的评价指标值为:同理,对于水资源分险因子的其他三个层面,可得其评价指标值为:再根据它们各自的指标值算出权重向量,最后,由公式(5.5)得到水资源短缺风险因子按行求和归一化的评价向量:由此可以看出,环境因素指标、工业因素指标、农业因素指标、社会经济因素指标各自的重要性分别为33.6%,13.7%,5.6%,48.2%,这说明随着北京人口的增多和第三产业的不断发展,社会经济因素对水资源造成短缺的作用越来越大.人口增长, 居民生活水平的提高带来的居民生活用水的迅速增长, 城市建设、环境质量的提高以及服务业的蓬勃发展造成了公共用水的增加, 共同推动了北京市生活用水迅速增长.5.2水资源短缺风险评价模型的建立基于上面的分析,我们已经得到了主要的水资源短缺风险因子,由此我们可以分析得出各风险因子与水资源短缺风险的关系,如图(1)所示.由此可以看出,水资源的短缺取决于供水和需水两方面,而这两方面都具有随机性和不确定性.因此,水资源短缺风险也具有随机性和不确定性.在进行风险评价时,要充分考虑风险的特点以及水资源系统的复杂性,要把存在风险的概率、风险出现的时间、风险造成的损失、风险解除的时间、缺水量的分布等一系列因素考虑在内.因此难以用某一种指标对其进行全面描述和评价,必须从多方面的指标综合考虑.评价指标选择的原则是:(1)能集中反映缺水地区的缺水风险;(2)能集中反映缺水风险的程度;图1.北京市水资源短缺风险因素分析(3)能反映水资源短缺风险发生后水资源系统的承受能力;(4)代表性好,针对性强,易于量化.依据上述原则,并参考文献,选取了短缺性、危险性、易损性、承险性作为水资源系统水资源短缺风险的评价指标.由此我们建立基于模糊综合评判方法的水资源短缺风险的评价模型.水资源短缺风险评价是在短缺风险分析的基础上,把短缺性、危险性、易损性、承险性综合起来考虑.借助调查问卷,以层次分析法为工具,采用模糊综合评判模型对水资源短缺风险进行评价,并用改进的模糊综合评判模型对评价结果进行检验.短缺性: 指水资源系统在自身运行过程中输入主体容易受到损害的性质, 表征系统输入主体抵抗风险的不完备性.短缺性体现在系统运行的供需不满足性以及系统已经受到损害的程度.危险性:指在特定的时空环境条件下,水资源系统发生的非期望事件及其发生的概论并由此产生的损失.易损性: 表征系统面临风险的潜在损害度, 即系统潜在输出抵抗风险的易损程度.承险性:水资源系统能通过自身的反馈调节来应对风险的能力.为了比较直观的说明北京市水资源短缺风险的程度,我们将其分成5级,分别叫做低风险、较低风险、中风险、较高风险和高风险,风险各级别按综合分值评判,其评判标准和各级别风险的特征下表.表5:水资源短缺风险等级划分设给定2 个有限论域()4321,,,U U U U U =和()54321,,,,V V V V V V =,其中U 代表综合评判的因素(短缺性、危险性、易损性、承险性)所组成的集合;V 代表评语(低、较低、中、较高、高)所组成的集合.则模糊综合评判即表示下列的模糊变换R A B ο=,式中A 为U 上的模糊子集.而评判结果B 是V 上的模糊子集,并且可表示为()4321,,,λλλλ=A ,)4,3,2,1(10=≤≤i i λ;()54321,,,,b b b b b B =,10≤≤i b .其中i λ表示单因素i U 在总评定因素中所起作用大小的变量,也在一定程度上代表根据单因素i U 评定等级的能力;i B 为等级i V 对综合评定所得模糊子集B 的隶属度,它表示综合评判的结果.表6:水资源短缺指标分析表关系矩阵R 可表示为⎪⎪⎭⎪⎪⎬⎫⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=4544434241353433323125242322211514131211r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r R 式中:ij r 表示因素i U 的评价对等级i V 的隶属度,因而矩阵R 中第i 行为对第i 个因素i U 的单因素评判结果.在评价计算中()4321,,,λλλλ=A 代表了各个因素对综合评判重要性的权系数,因此满足∑==)4,3,2,1(1i iλ;同时,模糊变换R A ο也即退化为普通矩阵计算,即取Min Max -合成运算,即用模型),(∨∧M 计算,可得综合评判R A B i ο=.通过模糊综合评判模型,我们又对水资源短缺风险进行了分析,建立起相应的风险指标体系.该指标体系分为3 个层次,共由16个指标组成.如表6所示,上述权系数的确定可用层次分析法(AHP)得到.由上述分析可以看出,评价因素集1234(,,,)U U U U U =对应评语集()54321,,,,V V V V V V =,而评判矩阵中 ij r 即为某因素i U 对应等级i V 的隶属度,其值可根据各评价因素的实际数值对照各因素的分级指标推求.六、模型的求解北京市水资源短缺风险的模糊综合评判模型求解:(1)因素集},,,{4321u u u u u =,其中1u 指短缺性,2u 指危险性,3u 指易损性,4u 指承险性. (2)评判集},,,,{54321v v v v v v =,其中1v :低;2v :较低;3v :中;4v :较高;5v :高. (3)单因素评判.依据我们的调查问卷的数据,利用层次分析法,我们计算出了短缺性对水资源短缺风险的影响程度},,,,{54321v v v v v v ==(0.15 0.15 0.3 0.35 0.15) ,危险性对水资源短缺风险的影响程度},,,,{54321v v v v v v ==(0.15 0.3 0.3 0.15 0.1 ) ,易损性对水资源短缺风险的影响程度},,,,{54321v v v v v v ==(0.2 0.35 0.35 0.05 0.05)承险性对水资源短缺风险的影响程度},,,,{54321v v v v v v ==(0.2 0.4 0.2 0.15 0.05),便得到1u →(0.15 0.15 0.3 0.35 0.15)2u →(0.15 0.3 0.3 0.15 0.1 ) 3u →(0.2 0.35 0.35 0.05 0.05)4u →(0.2 0.4 0.2 0.15 0.05) 即得到一个U 到V 得模糊映射)(:V U f η→由此单因素评判可诱导出模糊关系R R f =,即得单因素评判矩阵 (4)综合评判.同样利用层次分析法的到短缺性、危险性、易损性、承险性关于水资源短缺风险的权重分配)1269.0,1889.0,2879.0,3986.0(=A .如下图2:图2取Min Max -合成用算,即用模型Ⅰ:),(∨∧M (主因素决定型), 计算可求得综合评判为这表明水资源短缺危险程度较高,需要政府相关部门及全人类的高度注视.下面再用模糊综合评价的另一种方法即最大隶属原则,对北京市水资源短缺风险进行评价.我们将评语级分为5个级别,各评价因素分级指标见下表: 表7:水资源短缺风险评价分级指标我们在整理、分析调查问卷中用1表示水资源短缺低风险,2表示水资源短缺较低风险,3表示水资源短缺中风险,4表示水资源短缺较高风险,5表示水资源短缺高风险.通过求每个风险因子的风险等级的平均值,就得到短缺性、危险性、易损性、承险性的等级划分图如下表:表8:水资源短缺风险指标等级划分依据上表可构造短缺性、危险性、易损性、承险性隶属函数分别为:将0.6带入⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧><<<=2.13,12.130,2.130,0)(11111x x x x x C ,于是05.0136.011==r类似地,可算出其他指标的隶属度,得到单因素评价矩阵为 用),(∨⋅M (主因素突出型)计算可求得综合评判为 对B 进行归一化,得按最大隶属度原则北京市水资源风险处于较高风险等级,可见水资源供需状况极度危险.七、未来五年水资源状况的预测与分析根据对《北京统计年鉴》[4]中有关水资源情况的分析,本文采取趋势预测法:基于历史统计数据的分析,选取一定长度的、具有可靠性、一致性和代表性的统计数据作为样本,进行回归分析,并以相关性显着的回归方程进行趋势外延.为了使数据更加精确,采取了Excel 软件进行数据的描点作图(图3—图7),从图表中可以看出北京市水资源在各个阶段的总体变化趋势,为了对未来的水资源数据进行预测,又用MATLAB 软件进行了数据拟合,得到了拟合曲线的函数表达式.图3:总用水变化趋势图4:农业用水变化趋势图5:工业用水变化趋势图6:第三产业及生活等其他用水变化趋势图7:水资源总量变化趋势以上是用Excel软件对1979—2008年从总用水量、农业用水量、工业用水量、第三产业及生活等其他用水量和水资源总量来描点,对它们总体的变化趋势进行分析,进而用MATLAB软件对它们未来五年的水资源情况进行预测.在MATLAB程序中,为了使拟合函数的表达式的误差最小,避免大数运算带来的截断误差,我们用1—30分别代表1979—2008(年),所用的程序如下(以工业用水数据为例):Format long;x=1:1:30y=[38.23,26,24,36.6,34.7,39.31,38,27.03,38.66,39.18,21.55,35.86,42.29,22.44,19.67,45.42,30.34,45.87,22.25,37.7,14.22,16.86,19.2,16.1,18.4,21.4,23.2,24.5,23.8,34.2]plot(x, y,'k.','markersize', 25)p4=polyfit(x,y,4)t=1:1:30s=polyval (p4, t)hold onplot (t, s,'r-','linewidth',2)plot (t, s,'b--','linewidth',2)grid;a=polyfit(t,y,4)(1)总用水量趋势预测所得四次多项式拟合曲线的函数表达式(这里用x表示年份,y表示水量,下同)为:y=0.0004x-0.03x2x -x(3)农业用水量趋势预测所得四次多项式拟合曲线的函数表达式为:y=4x3x+2x x+ (2)(3)工业用水趋势预测所得四次多项式拟合曲线的函数表达式为:y4x-3x2x -x (3)(4)第三产业及生活等其他用水趋势预测所得四次多项式拟合曲线的函数表达式为:y=4x3x+ 2x x+ (4)(5)水资源总量趋势预测所得三次多项式拟合曲线的函数表达式为:y=3x2x+x+ (5)由以上各函数表达式,将未来五年的年数对应在函数中,由于在前面我们用1—30来代表1979—2008年来减少误差,因此,这里用31—37来代表2009—2015年,将其带入函数中,可以算得到未来五年内各水资源的数据,如下表所示:表9 未来五年北京市水资源状况预测单位:亿立方米通过对以上数据的分析可以得到北京的用水量、用水结构、水资源存量的相关信息.7.1.用水量变化分析1980年到1990年, 北京市用水总量呈明显下降趋势, 年均减少总用水量0.087亿立方米.进入1990年以来, 年用水总量间的变幅则急剧缩小, 介于稳定的40.01亿立方米到46.43立方米之间,今后五年内将稳步上升,具体数据如表8所示7.2.用水结构变化分析北京市用水结构及其变化大体可按工、农业和第三产业及生活等其他用水等3个方面进行分析.(1)农业用水比重缩小, 呈继续缩减态势自1980年以来, 农业用水作为北京市的用水大户, 其用水量的减少趋势最为明显, 由1980年的31.83亿立方米降至2000 年的16.49亿立方米, 1980 年—1990 年、1990年—2000年和1996年—2000 年年均减少量分别为0.247亿立方米、0.477亿立方米和0.638亿立方米.农业用水占全市总用水量的比重也呈下降趋势由1980年的58.13% 降为2000年的40.82% ,近五年则平均以0.946% 的份额下降, 其下降趋势仍无停止迹象.(2)工业用水呈减少趋势, 近年趋于稳定工业用水亦呈负增长态势, 1980年用水量和占总用水量比重中分别为13.5亿立方米及32.08%, 到2000年下降为10.52亿立方米和26.04%, 年均递减0.142亿立方米,但近年来这种下降趋势已明显减缓.1997年—2000年工业用水总量介于10.5亿立方米—11.0亿立方米之间, 变幅为4.5%.未来五年用水量将逐步上升,但幅度会越来越小.(3)第三产业及生活等其他用水持续增加,与工、农业用水情况相反, 城市及生活用水量从1980年的4.94亿立方米迅速递增为2000年的13.39 亿立方米,所占比重从9.79% 增长到33.14%,而且不同阶段的年均增加量呈逐步上升趋势.1980年—1990年、1990年—2000年和1996 年—2000年城市及生活用水量年均增加量分别为0.265亿立方米、0.577亿立方米 和0.5亿立方米,相应占总用水量比重的年均增加值分别为0.666%、1.456%和1.588% .未来五年持续增加的状况不变.预计未来北京市用水结构总体趋势为:总用水量不会发生大的变化, 工业用水基本保持稳定或略有增加, 农业用水量和占总用水量的比重仍将呈下降趋势, 生活用水量与比重将持续递增.7.3.水资源存量变化分析水资源总量先呈减少趋势然后逐步上升, 水资源总量从1980年和1990年分别为26亿立方米和35.86亿立方米,呈上升状况,1990年—2000水资源总量从35.86亿立方米减少到16.86亿立方米,进入2000年以后,由数据可知,水资源总量又稳步上升,在今后五年里,如果没有其他因素的干扰,水资源总量会逐步上升,但上升的幅度会越来越小.八、模型的评价与改进虽然,算子(,)∧∨有很好的代数性质,但也存在着缺陷,它常常出现综合评判的结果不易分辨的情况,因此,模型Ⅰ需要改进,下面介绍改进数学模型的方法,即将原模型中的算子(,)∧∨改用其他算子.模型Ⅰ:),(∨∧M 综合评判的着眼点是考虑主要因素,其他因素对结果影响不大,为了避免出现决策结果不易分辨的情况,以下对模糊综合评判决策模型进行改进. 模型Ⅱ:(,)M ⋅∨(主因素突出型))5,4,3,2,1)((1=•=∨=j r a b ij i ni j 计算可求得综合评判为 对2B 进行归一化,得通过观察,表明水资源短缺危险程度较高,这与模型Ⅰ:),(∨∧M 的结果是一致的,即表明水资源短缺风险突出,其水资源开采、利用、再生等治理迫在眉睫.但为了避免权重与主要因素有关而忽略次要因素,我们还可以对其进行改进.模型Ⅲ:),(⊕∧M (主因素突出型))5,4,3,2,1()(11=∧=∧=∑⊕==j r a r a b ni ij i ij i ni j 这里的⊕为有界和,即),1min(b a b a +=⊕ 计算可求得综合评判为我们能明显的看出水资源短缺危险程度较高,这与模型Ⅰ:),(∨∧M 和模型Ⅱ:),(∨⋅M 的结果是一致的,即表明水资源短缺风险突出,是不能被忽略的.模型Ⅲ:),(⊕∧M 在实际应用中,主因素(权重最大的因素)在综合评价中起决定作用,为了避免其带来的负面影响,我们用另外一种模型即模型Ⅳ进行检验.模型Ⅳ:),(+⋅M (加权平均模型))5,4,3,2,1(1=⋅=∑=j r a b ni ij i j 计算可求得综合评判为模型Ⅳ对所有因素以权重大小均衡兼顾,适用于考虑各因素起作用的情况.从模型Ⅳ可以检验出前三种模型在数据分析及用算过程中是适合的,并没有带来较大的偏差.九、结论(1)本文基于模糊综合评判模型建立了水资源短缺风险评价模型,同时考虑到水资源系统的模糊不确定性,可对水资源短缺风险的影响程度给予综合评价.社会经济因素是北京市水资源短缺的主要致险因子.(2)由模糊综合评价模型可以得出北京市水资源短缺风险处于较高水平,根据我们建立的北京市水资源系统风险评价指标体系及评价模型, 对北京市进行水资源系统风险评价, 得出北京市水资源短缺风险级别为较高风险, 从而为北京市水资源系统管理及水资源系统风险控制提供依据.对水资源采取有效的风险管理措施已刻不容缓.(3)北京市用水结构变化总的来说呈现以下趋势: 总用水量趋于平稳, 工业用水和农业用水从量上和占总用水量的比重上都有所下降, 而生活用水却迅速递增.下面是给北京市水资源管理相关部门的研究报告.北京市水资源短缺研究报告北京市水行政主管部门 :由于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.我们对北京市水资源资料的分析,对水资源短缺的风险因子进行了重要性分析.概括来说,造成水资源短缺的成因主要源于以下四方面:1.环境因素;2.工业因素;3.农业因素,4.社会经济因素.在这些因素中,社会经济因素对水资源造成短缺的作用越来越大,随着人口的增长, 居民生活水平的提高带来的居民生活用水的迅速增长, 城市建设、环境质量的提高以及服务业的蓬勃发展造成了公共用水的增加, 共同推动了北京市生活用水迅速增长. 经过我们对北京市水资源状况分析 , 北京市用水结构变化总的来说呈现以下趋势: 总用水量趋于平稳, 工业用水和农业用水从量上和占总用水量的比重上都有所下降, 而生活用水却迅速递增; 预计今后境内自产水量变化不大.地表水资源可随调蓄和联合调度能。
水资源短缺风险综合评价模型6
水资源短缺风险综合评价模型摘要 本文针对北京市水资源短缺风险问题,在充分合理的假设条件下,分别建立了三个模型。
模型一为主成分分析模型;模型二为回归分析模型;模型三为灰色预测,并通过求解这三个模型,解决了该问题。
对于问题一,考虑到水资源短缺受多方面的影响,且主要受地区降水量、地表水资源量、地下水资源量、建立的水利工程设施、农业用水、工业用水、第三产业用水、污水处理能力和工业污染水量影响。
由于地区降水量、地表水资源量、地下水资源量和建立水利工程设施所得水量的总和为水资源量总和。
因此可从农业用水、工业用水、第三产业用水、污水处理能力和水资源总量来分析水资源短缺风险问题。
通过对这五个问题所对应数据进行主成分分析,分别求出几个主成分的累计贡献率。
利用累积贡献率越大影响越大的原则,对所求得的几个主成分贡献率和累计贡献率进行分析,得出主要风险因子,结果为农业用水、工业用水、第三产业用水和水资源总量。
对于问题二,通过建立风险度量,运用多元线性回归模型来综合评价北京市水资源短缺问题。
风险度量等于北京市总用水量减去北京市水资源总量。
利用回归分析和matlab 编程求解得出多元线性回归方程,即 12341.22181.4836-0.7009-0.8362.y x x x x =+。
根据回归系数确定各因子对风险度量影响程度大小,并根据大小关系对各主要风险因子进行调控。
至于风险等级的划分,我们先求得风险度量Y 均值和标准差,然后根据计算所得的风险度量的均值和标准差来确定。
如果计算所得的均值大于均值+标准差,则说明近几十年均存在水资源短缺的风险较大。
等级的划分可以考虑为:均值+标准差—风险最高,均值+2标准差—风险很大,均值+3标准差—风险非常大,均值—中等,均值-标准差—较小,0—非常小。
通过matlab 编程可得:风险较大的年份有: 1980、1981、1989、1992、1993、1999、2000;风险中等的年份有:1983、1995、1997、2001、2002、2003、2004、2005;风险较小的年份有:1979、1982、1986、1988、1990、1998、2006、2007;风险非常小的年份有:1984、1985、1987、1991、1994、1996、2008。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
摘 要 : 水资源短缺风险评估是当今风险研究中的热点问题之一 。 然而 , 区域内部差异性使得区域尺度水资源短缺
风险相比城市尺度更为复杂 。 本文构建了由水资源供给保障率 、 水资源保障可靠性 、 水资源利用率和水资源利用效 率 4 项指标构成的区域尺度水资源短缺风险评估与决策体 系 , 给 出 了 定 量 计 算 方 法 , 并 在 京 津 唐 地 区 进 行 了 实 例 研究 。 结果表明 ,2020 年北京 、 天津 、 承德 、 张家口为 “ 低风险 ”, 秦皇岛为 “ 中风险 ”, 唐山 、 廊坊为 “ 高风险 ”。 京津唐地 区水资源短缺风险防范对策应以节约用水 、 加强非常规水源利用为主 , 并加强区域内部调节 , 适度增加唐山等地的 分水量 。 在廊坊市 , 应考虑降低复种指数减少农业用水需求 。 区域水资源短缺风险评估与决策体系能够直观反映区 域水资源风险和规避风险的能力 , 揭示区域水资源短缺问题的特征 , 从而能更好地服务于水资源管理决策 。
于较严重的水资源紧缺状态 [33]。 但实际上 , 在很多 缺水地区 , 该项指标远大于 40% , 甚至超过 100% 。 所以 , 在划定 该项指标的 等级时 , 需要 根据区域 实 际情况来具体确定 。
2.2.4 水资源利用效率
水资源利用效率用于描述区域节水的水平 。 用 水户分为农业 、 工业 、 生活与环境 , 其中前两者通常 占绝大部分用水量 。 同时考虑到数据的可获取性 , 本文采用农业 、 工业两大系统的用水水平来代表整 体水平 , 具体计算公式如下 : · α PA +β · PI PA +PI
1.2 区域尺度研究难点与研究进展
在区域尺度上研究水资源短缺风险问题 , 有针
收稿日期 :2010-01 ; 修订日期 : 2010-05. 国家科技支撑项目 (2006BAD20B06); 欧盟项目 (SWITCH/WP5.2); 中科院地理科学与资源研究所创新项目资助 。 基金项目: 作者简介 : 李九一 (1982-) , 男 , 汉族 , 辽宁省建昌县人 , 助理研究员 。 主要研究方向为水资源保障及其风险评价与管理 、 生态需 水理论与方法 。 E-mail: lijiuyi@. 通讯作者 : 李丽娟 (1961-) , 女 , 吉林省吉林市人 , 研究员 , 博导 , 主要研究方向为水资源综合管理 、 生态需水理论与方法 。 E-mail: lilj@. 1041-1048 页
1042
地
理
科
学
进
展
29 卷
对性地提出风险管理方案 , 可以有效提高区域水资 源安全保障程度 。 因此 , 区域尺度水资源短缺风险 研究日益受到重视 , 国内外学者在理论与方法上取 得了一系列进展 。 与城市尺度相比 , 区域水资源短缺风险评价更 为复杂 。 一方面 , 由于区域社会经济发展水平不均 , 缺水导致的经济损失难以定量计算 。 另一方面 , 由 于区域来水 — 供水 — 用水体系过于复杂 , 水资源配 置对区域水资源短缺风险的影响难以定量评估 。 在 国外的研究 中 , 主要是通 过风险因子 的分析 , 定性 评估风险水平 , 为决策者制定合理的风险管理措施 提供理论支撑 [16-17]。 近年来 , 国内学者也开始研究水资源短缺风险 问题 。 阮本清和韩宇平等人最早探讨水资源短缺风 险评价理论与方法 , 认为水资源短缺风险是指在特 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概率 以及由此产生的损失 。 在此基础上 , 以首都圈为例 , 研究了水资源短缺风险的模糊综合评价方法 , 并在 水资源短缺风险分析和评价的基础上 , 构建了区域 水资源短缺的多目标风险决策模型 [18-22]。 马黎等 [23] 构建了水资源短缺风险评价指标体系 , 采用模糊层 次 分析方法对 全国水资源 二级分区水 资源短缺 风 险进行了评价 , 揭示了我国水资源短缺空间分布格 局 。 刘登伟 [24] 基于水资源承载力理论 , 构建了水资 源短缺风险指数 , 对京津冀都市圈水资源短缺风险 进行了评价 。 缺水与经济损失关系的研究较少 , 无法建立缺 水风险脆弱性曲线 , 使得定量计算缺水经济损失成 为区域尺度水资源短缺风险研究中的难点 。 美国加 利福尼亚大学构建了 CALVIN 模型 , 建立区域供水 网络体系 , 设定各用 水节点需 水量 、 供水路 线的供 水能力 , 模拟水文变化在多水源供水体系中导致缺 水事件发生的概率 ; 通过研究各用水节点缺水 — 经 济损失之间的关系 , 计算缺水导致的经济损失 ; 基 于风险管理理论 , 在定量评估经济损失的基础上 , 研究新建水源 与供水工程 、 水资源优化 调度 、 节水 管理等方案的可行性 , 进而得出区域最优水资源管 理方案 。 该成果在加利福尼亚州的应用取得了一系 列的进展 [25-29], 但由于模型参数较多 , 在其他区域的 应用受到限制 。 国内有关缺水 — 社会经济损失关
业 、 农业 、 环境等用户的用水需求得不到保障 , 与水 资源数量及其时空分布 、 气候条件 、 经济结构 、 用水 习惯 、用水水平 、管理水平等因素有关 。 Falkenmark 指数 、 社会水资源压力指数 (SWSI) 、IWMI 模型 、
[2] [3] [4]
水利工程或 城市综合水 源的供水风 险 问 题 。 1982 年 ,Hashimoto 等发展了可靠性 、易损性 、 可恢复性 3 个指标评估供水风险 [6]。 其中 ,可靠性代表系统处于 正常状态的保障率 , 易损性用来描述失事事件对系 统造成的损失 , 可恢复性用来描述系统从失事状态 恢复正常的可能性 。 在此基础上得出的供水方案 , 是以降低供水 系统失事概 率 、 减少经 济损失 、 保证 恢复能力为目标的最优方案 。 在城市供水风险的研 究中 , 这些指 标得到了广 泛的应用 , 如 在日本福冈 地区 , 采用这些指标评估了干旱期的供水风险 , 并 通过建立水库调度与供水管理模型 , 优化了干旱期 供水管理方案 ,进而降低干旱期供水风险 [7-10]。 随着全球气 候变化对水 资源系统 的 影 响 日 益 显著 , 近年来 , 国 外开展了 有关气候变 化对区域水 资源保障风险的研究 。 研究主要通过对气候变化情 景下降水 、 蒸 发等水文要 素的分析 , 分 析气候变化 可能给水资源系统带来的影响 , 结合区域人口与经 济发展愿景 ,探讨未来区域供水安全问题 [11-15]。
2.2.2 水资源保障可靠性
水资源保障 可靠性用于 描述在 一 定 的 保 证 率 条件下 , 水资源 需求是否 能够得到满 足 , 计算公式 如下 :
IR =
Ar Dr
(2)
IE =
(4)
式中 : IR 表示水资源保障可靠性 ;Ar 表示在 r% 来水 保证率时的区域可供水量 ;Dr 表示对应水平下的水 资源需求量 ;r 表示 ..... 。 鉴于工程建设成本边际效应的影响 , 建立完全 无风险的供水体系是不经济的 。 每个区域都具有一 定可接受的 风险 水 平 ,I R 用 来 描 述 该 风 险 水 平 下 , 水资源需求能否得到有效满足 。 r 的取值需要根据 区域经济结构等因素来确定 , 如以灌溉农业为主的 地区 , 可取 75% ; 而以城市为主要供水对象的区域 , 可取 95% 。 在实际操作中 , 应根据各用水户对水资 源需求保障的要求 , 考虑区域水资源系统实际情况 来具体确定 。 在枯水条件下 , 可供水量小于多年平均水平 , 而灌溉需水的增加 , 需水量通常会大于多年平均水 平 , 所以 IR <IS 。 如果 IR <1, 则代表区域出现缺水的 概率大于可接受的水平 。
2.2 水资源短缺风险评价指标 2.2.1 水资源供给保障率
水资源供给 保障率用来 描述区域 供 水 保 障 能 力 , 计算公式如下 :
IS = A D
(1)
式中 :IS 表示水资源供给保障率 ;A 表示在正常水平 下 ( 多年平均 、P=50% 来水保证率 ) 的区域可供水量 ;
D 表示对应来水条件下的区域水资源需求总量 。
正常条件下 , 水资源可供水量取决于水资源丰 富程度与区域供水设施的完善程度 ; 水资源需求主
系的研究还较少 , 目前引入 CALVIN 等定量化模型 还存在困难 , 评价仍只能用定性分析指标与模型 。
9期
李九一 等 : 区域尺度水资源短缺风险评估与决策体系
1043
要取决于区 域人口 、 社会 经济结构 、 用 水管理水平 等因素 。 IS 采用可供水量与水资源需求量之比来描 述多年平均水平下的用水安全保障水平 。 若 IS <1, 则代表区域需水量不能得到满足 , 会因供水不足而 导致社会经济损失 , 或者会因为过度开发地下水资 源等不当措施引发相关环境问题 。
水匮乏指数 (WPI)[5] 等指数和模型 , 先后应用于全球 尺度的水资源短缺风险评估 。 水资源短缺风险问题 也日益得到国际社会及学术界的关注 ,2003 年成立 的国际综合风险防范理事会 (IRGC ) 将水资源短缺 风险作为其关注的焦点之一 。 随着社会经济的发展 , 特别是城市化水平的提 高 ,对水资源供给保障率的要求日益提高 。 因此 ,国 际上开展了大量有关城市供水风险评估 , 研究单一
关 键
词 : 水资源短缺 ; 风险评估 ; 风险决策 ; 京津唐地区
1 引言
1.1 水资源短缺风险研究进展 据 世 界 卫 生 组 织 (WHO) 统 计 , 全 球 约 有 12 亿 人 口缺乏安全 饮用水 ,1/3 的人 口面临水 资源 短 缺 问题 , 水资源危机已经成为全球性问题 [1]。 20 世纪 80 年代以来 , 国际上开展了大量有关水资源短缺 (Water Scarcity) 研究 。 水资源短缺表现为生活 、 工
第 29 卷 第 9 期 2010 年 09 月
地
理
科
学
进
展
PROGRESS IN GEOGRt., 2010