能源短缺风险综合评价及预测
能源行业风险评估方案
能源行业风险评估方案能源行业作为现代社会发展的基石，其稳定运行对于经济增长和社会发展至关重要。
然而，能源行业面临着诸多风险，包括市场波动、政策变化、技术革新、环境压力以及供应安全等。
为了有效地管理和应对这些风险，制定一套科学合理的风险评估方案是必不可少的。
一、风险识别（一）市场风险能源价格的波动是能源行业面临的主要市场风险之一。
石油、天然气、煤炭等传统能源的价格受到全球供需关系、地缘政治、经济形势等多种因素的影响，价格的大幅波动可能导致能源企业的收入和利润不稳定。
此外，可再生能源的发展也在逐渐改变能源市场的格局，其成本的下降和市场份额的增加可能对传统能源企业构成竞争压力。
（二）政策风险能源行业受到国家和地区政策的严格监管和调控。
政策的变化，如能源补贴政策的调整、环保法规的加强、能源进出口政策的改变等，都可能对能源企业的经营策略和发展规划产生重大影响。
（三）技术风险随着科技的不断进步，能源行业的技术革新日新月异。
例如，新能源技术的突破可能使传统能源技术面临淘汰的风险；能源储存和传输技术的改进可能改变能源的供应和消费模式。
如果能源企业不能及时跟上技术发展的步伐，就可能在市场竞争中处于劣势。
（四）环境风险能源生产和消费过程中产生的温室气体排放和环境污染问题日益受到关注。
国际和国内的环保要求越来越严格，能源企业可能需要投入大量资金用于环保设施的建设和运营，以满足排放标准。
同时，极端天气和自然灾害也可能对能源设施造成破坏，影响能源的供应稳定性。
（五）供应风险能源的供应安全是一个重要问题。
对于依赖进口能源的国家和地区，国际能源市场的供应中断、运输通道的受阻等都可能导致能源短缺。
此外，国内能源资源的勘探和开发不足、能源储备体系的不完善也可能影响能源的稳定供应。
二、风险评估方法（一）定性评估通过专家判断、小组讨论、案例分析等方法，对风险发生的可能性和影响程度进行主观评估。
这种方法适用于难以量化或数据有限的情况，但评估结果可能受到评估人员经验和主观因素的影响。
能源紧缺问题与解决方案
能源紧缺问题与解决方案一、能源紧缺问题分析1.能源紧缺的定义及影响能源紧缺是指人类社会在经济和社会发展中，由于各种原因（如资源匮乏、消耗过度等），导致能源供应不足，无法满足需求的现象。
能源紧缺对经济、社会和环境都会产生多方面的影响，如经济发展受限、社会稳定受挑战、环境污染加剧等。
2.能源紧缺的成因能源紧缺的成因有多方面，主要包括：（1）资源匮乏：一些能源资源，如石油、煤炭等存在储量不足的问题；（2）消耗过度：人类对能源的不合理消耗，导致资源的过度消耗；（3）环境污染：传统能源的开采和使用，容易引发环境污染，导致资源的浪费和损耗；（4）供需矛盾：能源供需的矛盾导致资源的不均衡分配。
3.能源紧缺的危害能源紧缺对社会经济、生态环境等方面都会带来严重的危害，如经济发展受限、社会生活受挫、环境污染加剧等。
长期而言，能源紧缺问题会影响人类社会的可持续发展。
二、能源紧缺问题的解决方案1.发展新能源为解决能源紧缺问题，政府和社会应大力发展新能源，包括太阳能、风能、地热能等可再生能源，以及核能等清洁能源。
这些新能源不仅可以有效弥补传统能源的不足，还可以减少对环境的污染。
2.提高能源利用效率对传统能源的使用效率进行提升，是解决能源紧缺问题的重要途径。
政府和企业应该通过技术创新和管理手段，提高能源的利用效率，减少能源的浪费。
3.加强能源储备为了应对可能的能源紧缺，政府和企业应该加强能源储备。
通过大力开发和利用国内资源、加大进口能源等方式，保障国家的能源供应安全。
4.推动能源结构优化在能源发展过程中，政府和企业应该积极推动能源结构优化，逐步减少对传统能源的依赖，增加清洁能源的比重。
这将有助于减少温室气体排放、改善环境质量，同时也有利于缓解能源供求矛盾。
5.完善能源政策与法律法规政府应该制定一系列完善的能源政策与法律法规，对能源开发、利用和保护进行规范和约束。
这不仅可以促进能源行业的健康发展，还可以保障能源供应的稳定和安全。
能源行业投资风险评估报告
能源行业投资风险评估报告一、引言能源是现代社会的基石，对经济发展和人民生活至关重要。
然而，能源行业的投资风险也日益凸显。
本报告旨在对能源行业的投资风险进行全面评估，为投资者提供决策参考。
二、宏观经济环境分析1. 全球能源需求增长随着全球人口增长和城市化进程不断推进，能源需求呈现快速增长态势。
根据国际能源署的预测，未来几十年，全球对能源的需求将增长30%以上。
2. 能源价格波动能源价格受多重因素影响，包括供需关系、地缘政治风险、环境政策等。
能源价格的波动性较大，可能给投资带来不确定性。
3. 能源政策的调整各国对能源政策的调整可能影响到能源行业的投资环境。
政策的变化可能导致投资风险的变化，需要投资者密切关注。
三、行业内部风险分析1. 供应链风险能源行业的供应链包括采矿、生产、储运等环节，其中每个环节都存在一定的风险。
可能出现的问题包括原材料供应中断、生产事故、运输瓶颈等。
2. 环境风险能源行业的发展必然伴随环境影响，如化石能源的排放，可能导致气候变化和环境污染。
严格的环境监管和环保要求可能增加企业投资的成本。
3. 技术风险能源行业的创新和技术升级是不可或缺的，但技术风险也是投资者需要关注的问题。
技术落后、技术难题无法解决等都可能导致投资项目失败。
4. 市场需求变化能源行业的需求受到宏观经济情况、政策调整和技术进步的影响，市场需求变化可能对投资项目产生负面影响。
四、案例分析以某国电力行业为例，分析投资风险案例。
1. 供电设备损坏导致停电某国电力行业投资了一座发电厂，由于设备老化和缺乏维护，发生了严重故障，导致停电。
投资者遭受了巨大的经济损失。
该案例突出了供应链风险的重要性。
2. 环境污染问题引发反对声浪某国石油行业投资了一座炼油厂，由于没有有效的环境治理措施，导致严重的环境污染问题，并引发了当地居民的反对。
投资者面临严峻的舆论压力和可能的政府行动。
该案例凸显了环境风险对投资的影响。
五、风险评估方法1. 概率与影响评估通过对各类风险发生的概率和其对投资产生的影响进行评估，可以得出较为全面的风险评估结果。
能源紧缺问题与解决方案
能源紧缺问题与解决方案能源是现代社会发展的基础，而能源紧缺问题已成为全球面临的严峻挑战。
随着全球经济的快速增长和人口的不断增加，对能源的需求也不断增加。
然而，目前世界上的能源资源并不足以满足人类的需求，导致了能源紧缺问题的出现。
本文将从能源紧缺问题的原因、影响及解决方案等方面进行探讨。
一、能源紧缺问题的原因1.能源资源有限全球主要的能源资源包括石油、天然气、煤炭和核能等，然而这些资源都存在着有限的特点。
特别是石油和天然气等化石能源，随着勘探难度的增加和资源开采的逐渐减少，使得其资源量面临枯竭的风险。
此外，化石能源的开采和使用也会造成环境污染和气候变化等问题，使得人们对可再生能源的需求不断增加。
2.能源消费不可持续随着工业化和城市化进程的加快，人们对能源的需求也逐渐增加。
尤其是发达国家和新兴国家的经济快速增长，使得对能源的需求增长速度更快。
与此同时，能源资源的高消耗也使得能源紧缺问题日益突出。
根据国际能源署的数据显示，如果按照目前的发展速度继续消耗能源，那么全球的能源资源将在不久的将来面临枯竭的危险。
3.能源供需矛盾目前全球能源供需矛盾也是造成能源紧缺的重要原因之一。
一方面，发展中国家和地区的能源需求不断增加，而能源资源主要集中在发达国家和地区。
另一方面，能源供给结构也存在着不均衡的情况，使得一些地区能源资源过剩而另一些地区却面临着严重的短缺。
二、能源紧缺问题的影响1.经济发展受阻能源紧缺问题对世界各国的经济发展产生了深远的影响。
一方面，能源紧缺导致了能源价格的上涨，使得企业生产成本增加，降低了企业的竞争力。
另一方面，能源短缺也影响了国家的经济发展战略和规划，加剧了经济发展的不确定性，使得一些国家难以实现可持续发展。
2.社会稳定受影响能源紧缺问题也对社会稳定产生了不利影响。
能源短缺导致居民生活水平下降，生活成本增加，给社会带来了不利影响。
特别是在一些能源短缺的地区，能源供应不足甚至会对社会的正常运行产生影响，进而对社会稳定造成威胁。
能源行业风险评估与市场预测方案
能源行业风险评估与市场预测方案能源作为现代社会发展的基石，其行业的稳定与发展对经济增长、社会进步以及环境保护都具有至关重要的意义。
然而，能源行业面临着诸多复杂的风险和不确定性，同时市场动态也在不断变化。
因此，进行准确的风险评估和有效的市场预测对于能源企业制定合理的战略规划、优化资源配置以及提高竞争力具有不可忽视的作用。
一、能源行业风险评估（一）政策风险能源行业受到国家和地区政策的高度影响。
政策的调整，如能源补贴政策的变化、环保法规的加强、能源进出口政策的变动等，都可能直接影响能源企业的运营和盈利状况。
例如，对可再生能源的补贴减少可能会降低相关企业的投资积极性；而严格的碳排放法规则可能增加传统能源企业的成本。
（二）市场风险能源市场的供求关系变化频繁，价格波动剧烈。
国际能源价格的变动、国内能源消费结构的调整、新兴能源技术的发展等因素都可能导致能源市场的不稳定。
以石油市场为例，全球政治局势的紧张、主要产油国的产量调整等都会引发油价的大幅波动，给相关企业带来巨大的市场风险。
（三）技术风险随着科技的不断进步，能源行业的技术更新换代速度加快。
新能源技术的突破、传统能源开采和利用技术的改进等都可能改变能源市场的竞争格局。
如果企业不能及时跟上技术发展的步伐，投入研发并应用新技术，就可能在市场竞争中处于劣势。
（四）环境风险能源开发和利用过程中可能对环境造成破坏，如煤炭开采导致的土地沉陷、石油泄漏造成的海洋污染等。
随着社会对环境保护的重视程度不断提高，能源企业可能面临着高额的环境治理成本和法律责任。
（五）资源风险对于不可再生能源，如石油、煤炭等，资源的储量有限，开采难度逐渐增大，成本不断上升。
而对于可再生能源，如风能、太阳能等，其资源的分布和稳定性也存在一定的不确定性。
二、能源行业市场预测（一）需求预测准确预测能源需求是进行市场分析的基础。
影响能源需求的因素众多，包括经济增长速度、人口增长、产业结构调整、能源价格水平等。
新能源技术的风险评估与管理
新能源技术的风险评估与管理随着全球能源需求不断增长，新能源技术在解决能源短缺和环境污染问题上扮演越来越重要的角色。
然而，新能源技术的开发和应用也伴随着一定的风险。
为了确保新能源技术的可持续发展和安全应用，风险评估与管理显得尤为重要。
本文将探讨新能源技术的风险评估与管理的方法和策略。
一、风险评估1.技术风险评估新能源技术在研发和应用过程中面临着一定的技术风险，如技术可行性、稳定性和效率等问题。
评估新能源技术的技术风险需要综合考虑技术背景、现有研究成果和实际应用经验等因素，采用定量分析和定性分析相结合的方法，评估技术成熟度、技术可靠性和技术创新等方面的风险。
2.环境风险评估新能源技术的开发和应用对环境产生影响，如电池回收和储能技术的环境影响、太阳能光伏发电对土地利用和生物多样性的影响等。
评估新能源技术的环境风险需要考虑生命周期分析、环境影响评估和风险管控等方法，全面评估新能源技术对环境的正面效应和潜在风险。
3.市场风险评估新能源技术的市场应用面临着市场需求、竞争格局和政策支持等多种风险。
评估新能源技术的市场风险需要进行市场需求分析、竞争分析和政策评估等方面的研究，以综合评估新能源技术的商业前景和市场竞争优势。
二、风险管理1.技术风险管理通过技术研发和创新来降低技术风险是有效的管理策略。
加强基础研究、提高核心技术的自主创新能力，以及建立完善的技术质量控制体系，都有助于降低新能源技术的技术风险。
2.环境风险管理在新能源技术的开发和应用过程中，应提前进行环境影响评估，采用环境友好型的材料和技术，合理规划和管理项目，确保环境风险得到有效控制和处理。
同时也需要建立监测体系，对环境影响进行动态监测和评估，及时采取风险控制措施。
3.市场风险管理通过市场调研和分析，合理制定市场推广策略，提前预测和评估市场风险，调整市场定位和经营战略。
加强市场竞争意识，提高产品和服务的质量，不断完善售后服务等，都有助于降低新能源技术的市场风险。
能源安全风险评估与防范
能源安全风险评估与防范能源安全是国家和地区经济发展的重要基石，而能源安全风险则是实现能源安全的主要挑战之一。
能源安全风险评估和防范工作的重要性日益凸显。
本文将探讨能源安全风险评估的方法和防范措施，以期为相关领域的决策者提供参考。
一、能源安全风险评估方法1.定性评估方法定性评估方法主要基于专家经验和知识，从政治、经济、技术等多个角度对能源安全风险进行主观评估。
这种方法的优点是简单、易行，能够迅速揭示潜在的问题和风险，但缺点是评估结果受到主观因素的影响，缺乏科学性和客观性。
2.定量评估方法定量评估方法通过建立数学模型，借助数据和指标，对能源安全风险进行客观、科学的评估。
常用的定量评估方法包括风险指数法、层次分析法等。
这些方法能够较为准确地量化风险程度，但也存在数据收集和处理难度较大的问题。
二、能源安全风险防范措施1.多元化能源供应多元化能源供应是降低能源安全风险的关键措施之一。
通过减少对某一能源的依赖，增加多种能源的使用比例，可以降低因某一能源供应中断而造成的风险。
同时，积极推动清洁能源的开发和利用，也能够提高能源供应的可持续性和安全性。
2.提高能源供应链的安全性能源供应链的安全性直接关系到能源的稳定供应。
加强对能源供应链中各环节的监管和管理，确保供应链的可靠性和安全性，是防范能源安全风险的重要手段。
同时，加强能源供应链的国际合作和信息共享，可以加大对潜在风险的掌控和防范。
3.加强能源储备建设充足的能源储备是应对能源安全风险的重要保障。
建设稳定可靠的能源储备系统，包括战略石油储备、战略天然气储备等，可以在能源供应中断时提供后备能源，保障国家和地区的能源供应安全。
4.推动能源技术创新能源技术的创新和发展是解决能源安全风险的长期之策。
加大对清洁能源技术的研发与应用，提高能源利用效率和环境友好性，能够降低对传统能源的依赖，减少能源安全风险。
同时，积极探索新能源技术，如核能、太阳能等，也能够为能源安全提供新的选择和保障。
能源行业风险评估与管理方案
能源行业风险评估与管理方案能源行业作为现代社会的基石，对于经济发展和人们的生活至关重要。
然而，该行业也面临着诸多风险，如市场波动、政策变化、技术创新、环境压力等。
有效的风险评估与管理是确保能源企业可持续发展和能源供应稳定的关键。
一、能源行业风险的类型1、市场风险能源市场价格的波动是常见的市场风险之一。
石油、天然气、煤炭等传统能源的价格受到全球供求关系、地缘政治、经济形势等多种因素的影响。
此外，新能源的发展和市场份额的变化也会对传统能源市场造成冲击。
2、政策风险能源政策的调整和变化对能源行业影响巨大。
政府可能会出台新的能源法规、税收政策、补贴政策等，以推动能源转型、提高能源效率、减少环境污染。
这些政策的变化可能会影响能源企业的投资决策、成本结构和盈利能力。
3、技术风险技术创新是能源行业发展的重要驱动力，但也带来了风险。
例如，新能源技术的突破可能会使传统能源技术面临淘汰的风险；能源开采和利用过程中的技术故障可能导致生产中断、安全事故和环境破坏。
4、环境风险随着环保意识的增强，能源行业面临着越来越严格的环境法规和排放标准。
能源企业需要投入大量资金用于减少碳排放、治理污染等，否则可能面临罚款、诉讼和声誉损害。
5、供应链风险能源行业的供应链通常较为复杂，涉及到原材料采购、运输、加工、销售等多个环节。
供应链中的任何一个环节出现问题，如原材料短缺、运输中断、供应商破产等，都可能影响能源企业的正常生产和运营。
6、自然灾害风险能源设施容易受到自然灾害的影响，如地震、洪水、飓风等。
这些灾害可能导致能源生产设施损坏、电力中断、油气管道破裂等，给能源供应带来严重影响。
二、能源行业风险评估的方法1、定性评估方法通过专家判断、小组讨论、案例分析等方式，对风险发生的可能性和影响程度进行主观评估。
这种方法适用于难以量化的风险，但评估结果可能受到评估者经验和主观因素的影响。
2、定量评估方法运用数学模型和统计分析，对风险进行量化评估。
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能源短缺风险综合评价及控制预测摘要能源亦称能量资源或能源资源。
能源是为人类的生产和生活提供各种能力和动力的物质资源，是国民经济的重要物质基础，未来国家命运取决于能源的掌控。
能源的开发和有效利用程度以及人均消费量是生产技术和生活水平的重要标志。
近几年来，我国能源短缺情况越来越严重，能源浪费情况十分严重，能源问题成为焦点问题。
因此，我们建立数学模型确定能源问题的主要风险因子和对能源短缺风险进行等级划分综合评价，以及控制预测。
对于问题一中的风险因子的确定，我们利用降维的思想，通过建立层次分析模型，由《中国统计年鉴》中1993年—2002年有关能源统计资料来进行各因子的对比，由此模型使用MATLAB软件计算出了各个因子的权重，从而确定了主要风险因子。
对于问题二的能源短缺风险综合评价等级划分，我们参考文献选取了五个指标即风险率、脆弱性、重现期、恢复度和风险度，每个评价指标都有5级划分标准呢。
对于问题三对于问题四，我们通过对得出的数据进行分析，写了一份建议报告给中国能源局相关部门。
关键词：能源，层次分析模型，能源短缺风险评价指标，能源短缺风险评价模型,灰色预测模型目录一、问题重述§1.1 背景§1.2 问题二、问题分析§2.1 能源短缺主要风险因子的确定§2.2 能源短缺风险进行等级划分§2.3 根据灰色模型对未来10年能源短缺进行预测§2.4 提交报告三、模型的假设四、符号说明五、模型的建立与求解§5.1对问题一的分析及求解§5.2 对问题二的分析及求解§5.3 对问题三的分析及求解§5.4 给国家能源局有关部门的报告六、模型的评价与推广七、参考文献一、问题重述1.1背景我国能源总生产量仅次于美国和俄罗斯，居世界第三位；基本能源消费占世界总消费量的1/10，仅次于美国，居世界第二位。
中国又是一个以煤炭为主要能源的国家，发展经济与环境污染的矛盾比较突出。
近年来能源安全问题也日益成为国家生活乃至全社会关注的焦点，日日益曾为中国战略安全的隐患和制约经济社会可持续发展的瓶颈。
上个世纪九十年代以来中国经济的持续高速发展带动了能源消费量的急剧上升。
自1993年起，中国由能源净出口国变成了能源净进口国，能源总消费已大于能源总供给，能源需求的对外总依存度迅速增大。
煤炭、电力、石油和天然气等能源在中国都存在缺口，其中石油需求的大增以及尤其引起的结构性矛盾日益成为中国能源安全所面临的最大难题。
1.2问题（1）评判我国能源短缺的主要风险因子进行评判；（2）建立一个数学模型对能源短缺的风险进行综合评价，作出风险等级划分并说明理。
如何使风险减低？（3）对未来10年能源短缺风险进行预测，并给出应对措施；（4）给国家能源局相关部门写一份建议报告。
二、问题分析2.1能源短缺主要风险因子的确定能源缺主要受能源总量与能源需求量两方面的影响，而这两方面都具有随机性与不确定性。
因此能源短缺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和资源短缺系统的复杂性。
通过对《中国统计年鉴》中能源生产总量及构成和能源消费总量及构成，我们发现影响我国能源的主要构成是，原煤，石油，天然气和水电。
所以我们可以由能源生产总量、能源消费总量、原煤消费总量、石油消费总量、天然气消费总量和水电消费总量这五项的权重来比较得出主要的风险因子。
根据层次分析法，以各个能源作为准则层利用降维的思想通过比较权重即可得到主要的风险因子。
2.2能源短缺风险进行等级划分在问题二中我们要对能源短缺风险进行综合分析评价，并作出风险等级划分。
根据问题一说得的结果，我们忽虑其他因素对水资源短缺的影响，集中考虑风险因子。
通过计算2.3根据灰色模型对未来10年能源短缺进行预测2.4我们结合已经计算得到的数据，写了一份建议报告。
三、模型的假设1、假设工业生产决定着能源消耗总量，我国的煤炭储存量和进口量决定着煤炭消耗，净进口量决定着能源生产总量。
2、假设数据来源可靠。
3假设能源短缺风险评价级别如下：风险等级U1(风险性) U2（脆弱性）U3(重现期、年)U4（可恢复性）U5（风险度）V1（低）<=0.200 <=0.200 >=0.800 >=9.000 <=0.200V2（较低）0.200~0.400.200~0.400.600~0.8006.000~9.000.200~0.60V3（中等）0.400~0.600.400~0.600 0.400~0.6003.000~6.000.600~1.00V4（较高）0.600~0.800.600~0.800.200~0.4001.000~3.001.000~2.00V5(高) 0.0800~1.00.0800~1.0<=0.200 <=1.000 >=2.000四、符号说明符号说明a1993--a2002 各年的矩阵a 各年的平均矩阵a1 成对比较矩阵b1 a1的列向量归一化的矩阵b2 b1的行向量求和的矩阵b3 b2的归一化矩阵b4 b4=a1*b3c 特征根值CI 一致性指标RI 随机一致性指标CR 一致性比率a` 风险率b` 脆弱性C` 时间间隔d 可恢复性m 方差w 各项权重五、模型建立与求解5.1对问题一的求解对于问题一的主要风险因子的确定，我们组用的是层次分析模型。
尽量避开主管人为因素的干扰，以实际数据为基础，这样很大程度上消除了人为主观偏差因素。
下面介绍该模型的的具体使用。
将表中的能源总消费量，煤炭，石油，天然气，水电和能源总生产作为六个因素，根据数据来确定他们的权重，以权重作为参数确定主要的风险因子。
而我们组的方法就是最后的特征向量即是最后各个对应因素的权重。
因此在此过程有大量的矩阵运算：先求出每年的核心矩阵，进而求出所有年的平均矩阵，再经过运算，得出权重。
以下为各年的核心矩阵：a1993=[1,115993/(115993*0.747),115993/(115993*0.182),115993/(115993*0 .019),115993/(115993*0.052),115993/111059;0,1,115993*0.747/(115993*0. 182),115993*0.747/(115993*0.019),115993*0.747/(115993*0.052),115993*0 .747/111059;0,0,1,1115993*0.182/(115993*0.019),115993*0.182/(115993*0 .052),115993*0.182/111059;0,0,0,1,115993*0.019/(115993*0.052),115993* 0.019/111059;0,0,0,0,1,115993*0.052/111059;0,0,0,0,0,1]a1993 =1.0000 1.3387 5.4945 52.6316 19.2308 1.04440 1.0000 4.1044 39.3158 14.3654 0.78020 0 1.0000 92.1611 3.5000 0.19010 0 0 1.0000 0.3654 0.01980 0 0 0 1.0000 0.05430 0 0 0 0 1.0000a1994=[1,122737/(122737*0.75),122737/(122737*0.174),122737/(122737*0. 019),122737/(122737*0.057),122737/118729;0,1,122737*0.75/(122737*0.17 4),122737*0.75/(122737*0.019),122737*0.75/(122737*0.057),122737*0.75/ 118729;0,0,1,122737*0.174/(122737*0.019),122737*0.174/(122737*0.057), 122737*0.174/118729;0,0,0,1,122737*0.019/(122737*0.057),122737*0.019/ 118729;0,0,0,0,1,122737*0.057/118729;0,0,0,0,0,1]a1994 =1.0000 1.3333 5.7471 52.6316 17.5439 1.03380 1.0000 4.3103 39.4737 13.1579 0.77530 0 1.0000 9.1579 3.0526 0.17990 0 0 1.0000 0.3333 0.01960 0 0 0 1.0000 0.05890 0 0 0 0 1.0000a1995=[1,131176/(131176*0.746),131176/(131176*0.175),131176/(131176*0 .018),131176/(131176*0.061),131176/129034;0,1,131176*0.746/(131176*0. 175),131176*0.746/(131176*0.018),131176*0.746/(131176*0.061),131176*0 .746/129034;0,0,1,131176*0.175/(131176*0.018),131176*0.175/(131176*0. 061),131176*0.175/129034;0,0,0,1,131176*0.018/(131176*0.061),131176*0 .018/129034;0,0,0,0,1,131176*0.061/129034;0,0,0,0,0,1]1.0000 1.3405 5.7143 55.5556 16.3934 1.01660 1.0000 4.2629 41.4444 12.2295 0.75840 0 1.0000 9.7222 2.8689 0.17790 0 0 1.0000 0.2951 0.01830 0 0 0 1.0000 0.06200 0 0 0 0 1.0000a1996=[1,138948/(138948*0.747),138948/(138948*0.180),138948/(138948*0 .018),138948/(138948*0.055),138948/132616;0,1,138948*0.747/(138948*0. 180),138948*0.747/(138948*0.018),138948*0.747/(138948*0.055),138948*0 .747/132616;0,0,1,138948*0.180/(138948*0.018),138948*0.180/(138948*0. 055),138948*0.180/132616;0,0,0,1,138948*0.018/(138948*0.055),138948*0 .018/132616;0,0,0,0,1,138948*0.055/132616;0,0,0,0,0,1]a1996 =1.0000 1.3387 5.5556 55.5556 18.1818 1.04770 1.0000 4.1500 41.5000 13.5818 0.78270 0 1.0000 10.0000 3.2727 0.18860 0 0 1.0000 0.3273 0.01890 0 0 0 1.0000 0.05760 0 0 0 0 1.0000a1997=[1,137798/(137798*0.715),137798/(137798*0.204),137798/(137798*0 .017),137798/(137798*0.062),137798/132410;0,1,137798*0.715/(137798*0. 204),137798*0.715/(137798*0.017),137798*0.715/(137798*0.062),137798*0 .715/132410;0,0,1,137798*0.204/(132214*0.017),137798*0.204/(132214*0. 062),137798*0.204/132410;0,0,0,1,132214*0.017/(132214*0.062),132214*0 .017/132410;0,0,0,0,1,132214*0.062/132410;0,0,0,0,0,1]a1997 =1.0000 1.3986 4.9020 58.8235 16.1290 1.04070 1.0000 3.5049 42.0588 11.5323 0.74410 0 1.0000 12.5068 3.4293 0.21230 0 0 1.0000 0.2742 0.01700 0 0 0 1.0000 0.06190 0 0 0 0 1.0000a1998=[1,132214/(132214*0.696),132214/(132214*0.215),132214/(132214*0 .022),132214/(132214*0.067),132214/124250;0,1,132214*0.696/(132214*0. 215),132214*0.696/(132214*0.022),132214*0.696/(132214*0.067),132214*0 .696/124250;0,0,1,132214*0.215/(132214*0.022),132214*0.215/(132214*0. 067),132214*0.215/124250;0,0,0,1,132214*0.022/(132214*0.067),132214/1 24250;0,0,0,0,1,132214*0.067/124250;0,0,0,0,0,1]1.0000 1.4368 4.6512 45.4545 14.9254 1.06410 1.0000 3.2372 31.6364 10.3881 0.74060 0 1.0000 9.7727 3.2090 0.22880 0 0 1.0000 0.3284 1.06410 0 0 0 1.0000 0.07130 0 0 0 0 1.0000a1999=[1,130119/(130119*0.680),130119/(130119*0.232),130119/(130119*0 .022),130119/(130119*0.066),130119/109126;0,1,130119*0.680/(130119*0. 232),130119*0.680/(130119*0.022),130119*0.680/(130119*0.066),130119*0 .680/109126;0,0,1,130119*0.232/(130119*0.022),130119*0.232/(130119*0. 066),130119*0.232/109126;0,0,0,1,130119*0.022/(130119*0.066),130119*0 .022/109216;0,0,0,0,1,130119*0.066/109126;0,0,0,0,0,1]a1999 =1.0000 1.4706 4.3103 45.4545 15.1515 1.19240 1.0000 2.9310 30.9091 10.3030 0.81080 0 1.0000 10.5455 3.5152 0.27660 0 0 1.0000 0.3333 0.02620 0 0 0 1.0000 0.07870 0 0 0 0 1.0000a2000=[1,130297/(130297*0.661),130297/(130297*0.246),130297/(130297*0 .025),130297/(130297*0.068),130297/106988;0,1,130297*0.661/(130297*0. 246),130297*0.661/(130297*0.025),130297*0.661/(130297*0.068),130297*0 .661/106988;0,0,1,130297*0.246/(130297*0.025),130297*0.246/(130297*0. 068),130297*0.246/106988;0,0,0,1,130297*0.025/(130297*0.068),130297*0 .025/106988;0,0,0,0,1,130297*0.068/106988;0,0,0,0,0,1]a2000 =1.0000 1.5129 4.0650 40.0000 14.7059 1.21790 1.0000 2.6870 26.4400 9.7206 0.80500 0 1.0000 9.8400 3.6176 0.29960 0 0 1.0000 0.3676 0.03040 0 0 0 1.0000 0.08280 0 0 0 0 1.0000a2001=[1,134934/(134934*0.653),134934/(134934*0.243),134934/(134934*0 .027),134934/(134934*0.077),134934/120900;0,1,134934*0.653/(134934*0. 243),134934*0.653/(134934*0.027),134934*0.653/(134934*0.077),134934*0 .653/120900;0,0,1,134934*0.243/(134934*0.027),134934*0.243/(134934*0. 077),134934*0.243/120900;0,0,0,1,134934*0.027/(134934*0.077),134934*0 .027/120900;0,0,0,0,1,134934*0.077/120900;0,0,0,0,0,1]1.0000 1.5314 4.1152 37.0370 12.9870 1.11610 1.0000 2.6872 24.1852 8.4805 0.72880 0 1.0000 9.0000 3.1558 0.27120 0 0 1.0000 0.3506 0.03010 0 0 0 1.0000 0.08590 0 0 0 0 1.0000a2002=[1,148000/(148000*0.661),148000/(148000*0.234),148000/(148000*0 .027),148000/(148000*0.078),148000/139000;0,1,148000*0.661/(148000*0. 234),148000*0.661/(148000*0.027),148000*0.661/(148000*0.078),148000*0 .661/139000;0,0,1,148000*0.234/(148000*0.027),148000*0.234/(148000*0. 078),148000*0.234/139000;0,0,0,1,148000*0.027/(148000*0.078),148000*0 .027/139000;0,0,0,0,1,148000*0.078/139000;0,0,0,0,0,1]a2002 =1.0000 1.5129 4.2735 37.0370 12.8205 1.06470 1.0000 2.8248 24.4815 8.4744 0.70380 0 1.0000 8.6667 3.0000 0.24920 0 0 1.0000 0.3462 0.02870 0 0 0 1.0000 0.08310 0 0 0 0 1.0000近十年的平均矩阵：a=(1/10)*(a1993+a1994+a1995+a1996+a1997+a1998+a1999+a2000+a2001+a2002 )a =1.0000 1.4214 4.8829 48.0181 15.8069 1.08380 1.0000 3.4700 34.1445 11.2233 0.76300 0 1.0000 18.1373 3.2621 0.22740 0 0 1.0000 0.3321 0.12730 0 0 0 1.0000 0.06970 0 0 0 0 1.0000成对比矩阵：b=[1,1.4214,4.8829,48.0181,15.8069,1.0838;1/1.4214,1,3.4700,34.1445,1 1.2233,0.7630;1/4.8829,1/3.4700,1,18.1373,3.2621,0.2274;1/48.0181,1/3 4.1445,1/18.1373,1,0.3321,0.1273;1/15.8069,1/11.2233,1/3.2621,1/0.332 1,1,0.0697;1/1.0838,1/0.7630,1/0.2274,1/0.1273,1/0.0697,1]b =1.0000 1.4214 4.8829 48.0181 15.8069 1.08380.7035 1.0000 3.4700 34.1445 11.2233 0.76300.2048 0.2882 1.0000 18.1373 3.2621 0.22740.0208 0.0293 0.0551 1.0000 0.3321 0.12730.0633 0.0891 0.3066 3.0111 1.0000 0.06970.9227 1.3106 4.3975 7.8555 14.3472 1.0000按列求和归一化：b1=[1/2.9251,1.4214/4.1386,4.8829/14.1121,48.0181/112.1665,15.8069/45 .9716,1.0838/3.2712;0.7035/2.9151,1/4.1386,3.4700/14.1121,34.1445/112 .1665,11.2233/45.9716,0.7630/1.0838;0.2048/2.9151,0.2882/4.1386,1.000 0/14.1121,18.1373/112.1665,3.2621/45.9716,0.2274/3.2712;0.0208/2.9151 ,0.0293/4.1386,0.0551/14.1121,1.0000/112.1665,0.3321/45.9716,0.1273/3 .2712;0.0633/2.9151,0.0891/4.1386,0.3066/14.1121,3.0111/112.1665,1.00 00/45.9716,0.0697/3.2712;0.9227/2.9151,1.3106/4.1386,4.3975/14.1121,7.8555/112.1665,14.3472/45 .9716,1.0000/3.2712]b1 =0.3419 0.3434 0.3460 0.4281 0.3438 0.33130.2413 0.2416 0.2459 0.3044 0.2441 0.70400.0703 0.0696 0.0709 0.1617 0.0710 0.06950.0071 0.0071 0.0039 0.0089 0.0072 0.03890.0217 0.0215 0.0217 0.0268 0.0218 0.02130.3165 0.3167 0.3116 0.0700 0.3121 0.3057按行求和归一化：b2=[0.3419/2.1346,0.3434/2.1346,0.3460/2.1346,0.4281/2.1346,0.3438/2. 1346,0.3313/2.1346;0.2413/1.9814,0.2416/1.9814,0.2459/1.9814,0.3044/1 .9814,0.2441/1.9814,0.7040/1.9814;0.0703/0.5129,0.0696/0.5129,0.0709/ 0.5129,0.1617/0.5129,0.0710/0.5129,0.0695/0.5129;0.0071/0.0732,0.0071 /0.0732,0.0039/0.0732,0.0089/0.0732,0.0072/0.0732,0.0389/0.0732;0.021 7/0.1349,0.0215/0.1349,0.0217/0.1349,0.0268/0.1349,0.0218/0.1349,0.02 13/0.1349;0.3165/1.6326,0.3167/1.6326,0.3116/1.6326,0.0700/1.6326,0.3 121/1.6326,0.3057/1.6326]b2 =0.1602 0.1609 0.1621 0.2006 0.1611 0.15520.1218 0.1219 0.1241 0.1536 0.1232 0.35530.1371 0.1357 0.1382 0.3153 0.1384 0.13550.0970 0.0970 0.0533 0.1216 0.0984 0.53140.1609 0.1594 0.1609 0.1987 0.1616 0.15790.1939 0.1940 0.1909 0.0429 0.1912 0.1872cc =2.1346 1.9814 0.5129 0.0732 0.1349 1.6326b3=[2.1346/6.4696,1.9814/6.4696,0.5129/6.4696,0.0732/6.4696,0.1349/6.4696,1.6326/6.4696]{{特征向量b3 =0.3299 0.3063 0.0793 0.0113 0.0209 0.2523}}b4=b*b3’b4 =2.29881.62640.56570.07060.14501.6948C=(2.2988/0.3299+1.6264/0.3063+0.5657/0.0793+0.0706/0.0113+0.1450/0.0209+1.6948/0.2523)/6特征根值：C=6.5524一致性检验：一致性指标CI=(C-6)/(6-1)CI =0.1105一致性比率CR=CI/1.24CR =0.0891CR<0.1，认为不一致程度在允许范围内，用特征向量b3=[0.3299 0.3063 0.0793 0.0113 0.0209 0.2523]作为权重。