Simone
水资源短缺风险综合评价轿和摘要水资源，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。它是关系到人类生存和经济可持续发展的基础资源。目前，水资源问题，特别是水资源短缺严重制约着我国的经济发展，是我们所要解决的问题之一。水资源是人类生产生活的最关键资源，可是如今，生态环境遭到严重破坏，水体污染严重，水资源的保护和水污染的治理成为现代社会最关注的问题。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。本文以北京地区水资源短缺风险问题及北京市水资源短缺情况数据来进行综合评价，通过建立模糊概率模型和熵权模糊综合评价模型对北京市水资源短缺的只要风险因子进行分析，并给出解决方案，人口增长过快、工农业发展迅速、生态环境恶化等加剧了水资源紧张程度。(1) 模糊概率模型：首先构造隶属函数以评价水资源系统的模糊性；其次利用Logistic回归模型模拟和预测水资源短缺风险发生的概率；而后建立了基于模糊概率的水资源短缺风险评价模型；最后利用判别分析识别出水资源短缺风险敏感因子。(2)熵权模糊综合评价模型：针对水资源短缺风险评价中各指标的模糊性和不确定性，将信息论中的熵值理论应用于水资源短缺风险评价中，建立了基于熵权的水资源短缺风险模糊综合评价模型。采用悉败风险率、脆弱性、可恢复性、事故周期和风险度作为区域水资源短缺风险的评价指标，建立了综合评价指标体系。运用信息熵所反映数据本身的效用值来计算评价指标的权重系数，有效地解决了权重分配困难的问题，并使得权重的确定有了一定的理论依据。实际应用结果表明，此方法简便可行、科学可靠，结果相对客观可信。关键字：水资源；短缺风险；模糊概率模型；熵权模糊综合评价模型1 问题重述1.1 背景近年来，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。所以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有必要进行分析，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。1.2 问题本题首先要求对北京市水资源短缺风险的主要风险因子进行评价判定，通过对水资源短缺风险因子的评价进而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，并作出风险等级划分，这样对主要风险因子进行调控来使得风险值降低，对社会经济的稳定、可持续发展战略的实施具有重要意义。其次通过对北京市的水资源短缺风险评价后，对其未来两年水资源的短缺风险进行预测，并提出应对措施降低风险度。最后根据自己论文对水资源短缺的评价结果，以北京市水行政主管部门为报告对象，写一份建议报告。2 问题分析2.1水资源短缺风险评价指标水资源的短缺取决于供水和需水两方面影响，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、风险造成的损失有多少、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；(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，选取了水资源风险率、脆弱性、可恢复性、事故周期、风险度作为水资源系统水资源短缺风险的评价指标。2.2北京市水资源短缺因子睁帆颤（1）我国水资源时空分布不均是导致北京以及华北地区水资源紧张的主要原因。（2）北京人口增长过快，工农业发展迅速，加剧了水资源紧张程度。（3）华北地区生态环境恶化，干旱频率加大。（4）居民生活用水的污染和地表水资源急剧减少。3 基本假设（1）假设题中所给数据基本真实有效；（2）假设没有重大的自然灾害发生如干旱等；（3）假设北京地区人口流动正常；（4）假设南水北调及其它工程正常运行；4 符号说明序号 符号 意义1： V 评语论域2： W 各因素对水资源短缺风险指标的权重3： U 评价对象的因素论域4： x 缺水量5： 需水量6： 供水量7： R 模糊关系矩阵8： rmax 同一评价指标下不同对象中最满意者9： rmin 同一评价指标下不同对象中最不满意者10： 评价指标i的主观权重
