数学建模竞赛论文基于模糊概率的水资源短缺风险评价.doc
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1、基于模糊概率的水资源短缺风险评估摘要本文针对北京市水资源短缺风险问题进行了建模分析,得出了较为合理的风险预测并提出了相应的建议。对于问题一,首先通过相关资料总结出了十三个基本风险因子,再利用逐步回归方法筛选出了五个对水资源短缺影响显著的风险因子:农业用水、工业用水、第三产业用水及生活等用水、水资源总量和绿地面积。对于问题二,鉴于水资源短缺风险随机性与模糊性,我们首先利用Logistic回归方法求出缺水量的概率密度函数,再结合隶属函数,借助模糊概率理论得出了各年水资源短缺风险。接着使用快速聚类分析方法得出风险等级,并对各主要风险因子提出了调控措施。对于问题三,通过分析对比发现灰色预测法较为合理与
2、准确。我们先预测出2009与2010年的供水量与缺水量,进而分别得出其缺水量,再用题二中的方法求得其风险分别为0.4563和0.463,使用判别分析得知其属于中风险,并对其有针对性地提出了应对措施。最后,我们基于以上得出的结果,综合各种相关资料,以降低北京市水资源短缺风险为目的,向北京市水行政主管部门写了一份建议报告。关键词:风险 逐步回归 Logistic回归 隶属函数 灰色预测 判别分析一、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
3、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。根据相关资料回答以下问题: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?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
4、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。二、基本假设1.各基本风险因子之间互不影响。2.计算缺水量的过程中忽略少量的循环用水。3.在计算各年短缺风险时,负数近似于0,大于1的整数近似于1。三、符号说明:第i个基本风险因子:模糊集X:缺水量:水资源总量:需水总量:缺水量在模糊集上的隶属函数:缺水系统中最小缺水量:缺水系统中最大缺水量p:大于1的正整数:自变量的系数:自变量的常数:缺水概率函数:模糊概率P:概率测定:模糊事件的隶属函数注:没有出现的符号均在文中有介绍四、问题分析及解答4.1 问题一分析及解答4.1.1基本风险因
5、子本文通过文献查找,先把风险因素划分为自然和社会两大类,再分别找出这两类中的十三个基本风险因子:降水量、平均气温、水资源总量、农业用水、工业用水、第三产业及生活等用水、常住人口、污水处理率、GDP、人均收入、耕地面积、绿地面积、污水年产量,如图4.1.1。图4.1.1 基本风险因子结构图我们从北京2009统计年鉴及市政统计资料得到1979年到2008年这些基本风险因子的具体数据,如表4.1.1。表4.1.1 基本风险因子的具体数据年份农业用水(亿立方米)工业用水(亿立方米)第三产业及生活等用水(亿立方米)水资源总量(亿方)污水年产量(亿立方米)常住人口(万人)197924.1814.374.3
6、738.230.057874897.1198031.8313.774.94260.056624904.3198131.612.214.3240.056389919.2198228.8113.894.5236.60.055689935198331.611.244.7234.70.054692950198421.8414.3764.01739.310.05352965198510.1217.24.39380.047093981198619.469.917.1827.030.042411102819879.6814.017.2638.660.0427371047198821.9914.046.439
7、.180.037271061198924.4213.776.4521.550.0218681075199021.7412.347.0435.860.0212021086199122.711.97.4342.290.0350581094199219.9415.5110.9822.440.0354341102199320.3515.289.5919.670.0332861112199420.9314.5710.3745.420.0281041125199519.3313.7811.7730.340.0286651251.1199618.9511.769.345.870.0243951259.419
8、9718.1211.111.122.250.0230821240199817.3910.8412.237.70.0195981245.6199918.4510.5612.714.220.0191061257.2200016.4910.5213.3916.860.0168191363.6200117.49.212.319.20.0141091385.1200215.587.511.616.10.0126941423.2200313.88.413.618.40.0104111456.4200413.57.713.421.40.0082461492.7200513.26.814.523.20.007
9、4831538200612.86.215.324.50.0072151581200712.45.816.623.80.00699816332008125.217.934.20.0068761695年份污水处理率GDP(亿元)人均收入(元)耕地面积(万公顷)绿地面积(公顷)降水量(毫米)平均气温()197910.2120.1491.542.72693718.411.119809.4139.1599.442.62746380.711198110.8139.2619.642.52751393.212.3198210.9154.9668.142.42779544.412.8198310.2183.17
10、16.642.32823489.913198410216.6837.742.22878488.811.9198510257.11158.842.1326372111.519868.9284.91317.341.93606665.312.119877.7326.81413.241.83570683.912.319887.4410.21767.741.64074673.312.719896.64561899.641.46910442.213.219907.3500.82067.341.37110697.312.719916.6598.92359.941.14279747.912.519921.27
11、09.12813.140.94213541.512.819933.1886.23935.440.64452506.71319949.61145.35585.940.25221813.213.7199519.41507.76748.739.45017572.513.3199621.21789.27945.834.45147700.912.71997222075.68741.734.25408430.913.1199822.5237610098.234.16351731.713.11999252677.610654.833.86457266.913.1200039.4316112560.332.9
12、7140371.112.82001423710.513768.829.27554338.912.92002454330.413253.327.57907370.413.2200350.15023.814959.3269115444.912.9200453.96060.317116.523.610446483.513.5200562.46886.319533.323.311365410.713.2200673.878612241723.31178831813.4200776.29353.32457623.212101483.914200878.9104882767823.212316626.31
13、3.44.1.2逐步回归方法问题一要求判定北京市水资源短缺风险的主要风险因子,通过分析发现,主成分分析与逐步回归方法1均能解决该问题,而逐步回归更为合适。逐步回归是建立模型过程中对变量进行逐个筛选的回归方法,其基本思想是:在建立回归模型时,逐个引入自变量,每次引入的自变量都经过检验对因变量的影响是显著的,同时对已有的变量也进行检验,将不显著的变量剔除。这样得到的回归方程中,所有变量都是显著的。我们正利用这原理,通过逐步回归筛选出对缺水量影响显著的风险因子(MATLAB程序见附录一)。主要步骤:1.统计19792008年各年的缺水量,标记为因变量。2.分别标记以上十三个基本风险因子为,=1,2,
14、.,29,30,组合成矩阵=。3.依照逐步回归的命令是:stepwise(,inmodel,alpha),运行得出结果如图4.1.2。图4.1.2 逐步回归运行结果通过试调并整理得出主要风险因子如表4.1.2。表4.1.2 主要风险因子农业用水(亿立方米)工业用水(亿立方米)第三产业及生活等用水(亿立方米)水资源总量(亿方)绿地面积(公顷)因此,影响水资源短缺风险的主要风险因子为:农业用水、工业用水、第三产业用水及生活等用水、水资源总量和绿地面积。5.2问题二分析及解答5.2.1模糊概率理论问题二中要求建立一个数学模型,对北京市水资源短缺风险进行综合评价。经查阅相关文献15,发现已有大量学者、
15、专家致力于对水资源短缺风险的研究,并且提出了各自的见解和方法。而在文献6中,作者分析了极值风险模型、概率风险模型、人工神经网络模型( ANN)和灰色风险分析等方法,应用于水资源短缺风险评价时的优缺点。本文认为水资源短缺风险是指在特定的环境条件下,由于来水和用水存在模糊与随机不确定性,使区域水资源系统发生供水短缺的概率以及相应的缺水影响程度。因此设计了基于模糊概率的水资源短缺风险评价模型。就风险的含义来说,应包括以下两个方面:第一,指事故发生的可能性;第二,指事故本身的破坏性。因此对风险的度量有两个方法:一是以风险率度量,即系统实施的可能性;二是衡量风险破坏深度、历时等的指标,即系统失事的后果。
16、因此风险R不仅是风险事件发生的概率P的函数,而且是风险发生事件所产生的后果的函数。一个事故发生风险的概率可能很高,但产生的后果损失很小的风险事件其风险不一定很高;相反,虽然某一个风险发生的概率不是很高,但是它的损失可能很大。同理,水资源系统是一个复杂的大系统,广泛存在着随机性和模糊性1,由于随机性是因果律的破缺、模糊性是排中率的破缺,所以应在水资源短缺风险评价模型的设计中同时考虑这两种因素的影响。以下我们就这两个方面进行讨论。5.2.1.1.水资源短缺风险的模糊性对于水资源系统来说,所谓的风险就是供水量小于需水量,从而使得整个水资源系统处于水资源短缺状态,即发生了水资源短缺风险。基于水资源的模
17、糊不确定性,构造一个合适的隶属函数来描述水资源短缺带来的损失。定义模糊集如下:=式中:x为缺水量,x=,为缺水量在模糊集上的隶属函数,构造如下: 0, , (5.2.1) 1, 式中:、分别为水资源总量和需水总量;为缺水系统中最小缺水量;为缺水系统中最大缺水量;p为大于1的正整数。通过北京1979-2009年数据可知,为0.45,为27.49,而此时的根据实际情况取介于2至50的不同整数。 5.2.1.2水资源短缺风险的模拟概率分布因Logistic回归方法具有对因变量数据要求低、计算结果唯一、模型精度高等优点,所以在此采用Logistic回归模型来模拟缺水量系列的概率分布。则关于缺水量的Lo
18、gistic回归模型可写为: (5.2.2)式中:分别为自变量的系数和常数,此时的称为Logistic回归系数;e为自然对数。用SAS软件进行Logistic回归分析得出自变量系数为230.37,常数为0.389。即b0=230.37, b1=0.389。(程序见附录二)则用Logistic回归模型求出的缺水概率函数为 (5.2.3)5.2.1.3水资源短缺风险的综合评价 将水资源短缺风险定义为模糊事件发生的概率1,及模糊概率为 (5.2.4)式中: 为模糊事件的隶属函数;P为概率测定。如果,则 (5.2.5)其中是随机变量y的概率密度函数。水资源短缺风险的定义可表示为 (5.2.6)从式(4
19、)(6)可知:上述风险定义将水资源短缺风险存在的模糊性和随机性联系在一起,其中,随机不确定性体现了水资源短缺风险发生的概率,而模糊不确定性则体现了水资源短缺风险的影响程度。根据式(1)、(3)、(6)建立的水资源短缺风险评价模型,得到北京市19792009年的水资源短缺风险,如表5.2.1,水资源短缺风险曲线如图5.2.1。表5.2.1 19792009年的水资源短缺风险年份风险年份风险年份风险19790.104319890.77521999019800.752919900.152220000.981219810.839919910.018620010.904219820.028819920.
20、845320020.711619830.550619930.880420030.644619840.00311994020040.630319850.104419950.541320050.281319860.34231996020060.386619870.224319970.572820070.626619880.0319980.192220080.0075图5.2.1 19792009年的水资源短缺风险曲线5.2.2基于聚类分析的水资源短缺风险分类5.2.2.1风险等级划分为了直观的说明水资源短缺风险程度,利用Quick Cluster过程(快速样本聚类) 对风险进行聚类。快速样本聚类需
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