水资源短缺风险综合评价模型(2025)水资源短缺风险综合评价模型 （） 摘要 本文对北京市水资源短缺风险进行了全面的分析和预测，通过主成分分析、灰色关联度、基于熵权的模糊综合评价、BP 人工神经网络以及灰色预测模型进行分析计算，得出了较为清楚的结论。 针对问题一，本文首先对影响水资源短缺的因素进行定性的分析，并用主成分分析法与灰色关联度的方法，定量的建模，选出主要的风险因子。我们以北京市为例，通过分析，将影响北京市水资源短缺的风险因子分为四类：自然因素、技术工程因素、社会经济因素、水资源管理因素。计算可得单个风险因子对水资源短缺风险的影响由大到小依次为水资源总量、降水量、平均气温、生活用水、工业用水。 针对问题二，本文将问题一中的主要风险因子转换成风险率、脆弱性、恢复性、重现期和风险度五个评价指标，并且将风险等级划分为五个等级：低、较低、中、较高、高。应用基于熵值取权法的模糊评价方法对北京市 1978-1998年水资源短缺风险进行综合评价，计算出每五年水资源短缺的风险等级依次为高、较高、中、中、高、高。同时，本文还采纳了 BP 神经网络进行风险评估，证明了模型的合理性。此外，本文定义了两个模型的适用范围，分析了两个模型各自的优缺点，并对模型进行了灵敏度分析。最后还为第一问中指定的主要风险因子制定了相应的调控措施，以求降低北京水资源短缺的风险。 针对问题三，本文首先对主要风险因子进行了灰色预测，计算出未来几年水资源总量、降水量、平均气温、生活用水量、工业用水量。然后采纳问题二中的 BP 神经网络预测每年的缺水量。最后通过整合往年的数据，运用问题二中的熵值取权的模糊评价模型预测出未来几年内水资源短缺的风险等级。由于考虑到降水量和地下储水相关系数高，我们依据历年的降水量估测出平水年，偏枯年，枯水年三种不同年份的水资源总量，并应用问题二的风险评价模型进行评估，得到三种不同年份水资源短缺风险等级依次为高，较高，较低。最后我们分析了南水北调工程对北京市未来两年水资源短缺的风险等级影响，风险等级依次变为低，偏低，无。 针对问题四，我们从北京市水资源现状及分析、北京市严重缺水的原因探究、北京市水资源开发利用对策三个层面对相关行政主管部门提交建议报告，以求帮助其合理规避水资源短缺风险。 关键字：水资源短缺风险、灰色关联度分析、主成分分析，模糊综合评价、 BP 神经网络、熵值取权 0 一、问题重述 1.1 问...
