北京水资源短缺风险综合评价

1、2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛承 诺 书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，

2、在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： B 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）： 所属学校（请填写完整的全名）： 数学科学学院（洛阳） 参赛队员 (打印并签名) ：1. * 2. * 3. * 指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名)： 日期： 2013 年 8 月 23 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛编 号 专 用 页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：评阅人评分备注全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅

3、编号（由全国组委会评阅前进行编号）：水资源短缺风险综合评价摘要水资源是自然界的重要组成部分，水循环系统是一个庞大的自然水资源系统。近年来，我国、特别是北方地区水资源短缺问题日趋严重。政府虽然采取了一系列的措施，但是水资源短缺风险始终存在。本文以北京市为例，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，并对不同的风险因子采取相应的有效地措施规避风险或减少其造成的危害。并对未来两年的短缺风险进行预测。针对问题一，根据日常生活的观察以及网络搜索，我们初步选定降水量、生活用水量、植被覆盖率等等11个因子作为估计水资源短缺风险的指标，然后运用主成分分析原理，借助Spss软件，根据表2解释

4、的总方差，我们提取两个主成分，然后再由表3主因子载荷矩阵，比较各载荷值，得出人口数量、人均GDP、植被覆盖率、生活用总水量、污水处理率和农业部灌溉定额、降雨量为主要风险因子的结论。针对问题二，基于模糊概率理论建立了水资源短缺风险评价模型，可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。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模型；最后利用k-中心点聚类法对风险值进行聚类，求出类中心，划分出风险等级。针对问题三，运用基本预测模型，借助Matlab软件，对北京市未来几年的需水量和供水

5、量进行预测，并结合问题二得出北京市未来几年的水资源短缺的风险值，从而得出风险等级对北京市未来几年水资源短缺进行预测。关键词；主成分分析；k-中心点聚类法；模糊数学；logistic回归；GM(1,1)一、问题重述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。1评价

6、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、问题分析针对问题一，一般情况下，当研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性，为了达到变量个数较少而得到的信息较多的目的，我们大都采用主成分分析法来简化问题。而对于水资源的短缺风险问题，由生活经验和学习我们可以知道它是受多个变量影响的，若把所有影响因素考虑在内，势必非常麻烦，因而我们同样采用主成

7、分分析法，借助spss软件提取出了两个主成分，并判定出人口数量、人均GDP、污水处理率、生活用水量、农业用水总量、降雨量为主要风险因子。针对问题二，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模型，最后利用k类快速聚类法划分风险等级针对问题三，对北京市未来水资源短缺风险进行预测，本题既含有已知信息，又含有未知信息，需要对供水量和需水量进行预测，但人口又对水资源用量具有很大的影响，因此，运用灰色系统GM(1,1)预测模型，从一个不甚明确的，整体信息不足的系统中抽象并建立起一个模型，发现并掌握系

8、统规律，对系统未来状态做出科学的定量预测，从而得出未来几年的供水量和需水量，对水资源短缺风险进行预测。 三、模型假设及符号说明3.1模型假设1.假设除了降雨量、平均气温、植被覆盖率、水资源总量、人口总数、人均GDP、污水处理率、生活用水总量、农业用水总量、工业用水总量、农业灌溉定额等风险因子之外没有其他的水资源短缺风险因子且数据大致准确；2.假设在未来的两年中不会发生重大自然灾害，如洪水、地震等；3.假设北京地区人口流动正常；4.假设用近十年的风险值来估计未来五年的风险值；5.假设南水北调及其他工程正常运行。3.2符号说明：降水量； ：平均气温； ：植被覆盖率；：水资源总量； ：人口数量； ：

9、人均GDP；：污水处理率； ：生活用水总量； ：农业用水总量；：农业部灌溉定额； ：工业用水总量；：原始灰色序列；：原始灰色序列经过一次累加的生成序列：级比；：模型预测值；：平均精度；：数据进行平移变换时的平移量；：数据进行平移后生成的新的灰色序列；四、模型的建立与求解4.1问题一模型的建立与求解所谓的水资源短缺风险是指在特定的环境条件下，由于供水与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。北京市水资源开发利用中存在的问题主要有上游来水衰减趋势十分明显，长期超采地下水导致地下水位下降，水污染加重了水危机，人口膨胀和城市化发展加大了生活用水需求等。因此，导致北

10、京水资源短缺的主要原因有资源型缺水和水质性缺水等。则影响北京水资源短缺风险的因素可归纳为以下11种：降水量(mm)、平均气温()、植被覆盖率(%)、水资源总量（亿立方米）、人口数量(万人)、人均GDP（元/人）、污水处理率（%）、生活用水总量（亿立方米）、农业用水总量（亿立方米）、农业部灌溉定额（千公顷）、 工业用水总量（亿立方米），将以上11个风险因子依次记为： 、 通过以上分析，我们就降雨量、平均气候、植被覆盖率、水资源总量、人口数量、人均GDP、污水处理率、生活用水总量、农业用水总量、农业部灌溉定额、工业用水总量等十一各风险因子进行个风险因子依据顺序分别记为分析，筛选出水资源短缺的主要风

11、险因子。 主成分分析法是指标筛选最常用的方法之一，它利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标，减少变量的个数，故这几个综合指数能包含原信息量的80%以上即可。同时客观的确定各个指标的权重，从而筛选出权重大的指标，确定主要风险因子。4.1.1主成分分析法的步骤：（1）将表一数据进行标准化处理，并求出数据的相关系数矩阵。 利用SPSS软件计算，将数据输入，并进行相关处理，则可得出相关系数矩阵R。相关系数矩阵R如下表1所示。 表1 北京水资源短缺风险因子的相关系数矩阵1-0.199-0.3330.844*-0.332-0.337-0.402*-0.306-0.0230.3000.413*-0.

12、19910.729*-0.2850.690*0.611*0.544*0.721*-0.374*-0.562*-0.555*-0.3330.729*1-00.477*0.960*0.890*0.853*0.964*-0.677*-0.833*-0.803*0.844*-0.285-0.477*1-0.432*-0.397*-0.408*-0.464*0.1840.374*0.435*-0.3320.690*.960*-0.432*10.968*0.944*0.960*-0.718*-0.903*-0.873*-0.3370.611*0.890*-0.397*0.968*10.981*0.914*

13、-0.653*-0.929*-0.894*-0.402*0.544*0.853*-0.408*0.944*0.981*10.860*-0.625*-0.927*-0.916*-0.3060.721*0.964*-0.464*0.960*0.914*0.860*1-0.693*-0.816*-0.791*-0.023-0.374*-0.677*0.184-0.718*-0.653*-0.625*-0.693*10.625*0.472*0.300-0.562*-0.833*0.374*-0.903*-0.929*-0.927*-0.816*0.625*10.844*0.413*-0.555*-0.

14、803*0.435*-0.873*-0.894*-0.916*-0.791*0.472*0.844*1（2）用SPSS计算风险因子的累计信息量，使得综合指数包含原信息量的80%以上，确定出综合指数的个数表2解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %17.70070.00470.0047.70070.00470.00421.57214.28984.2931.57214.28984.29330.6525.92590.21940.5605.09295.31050.1641.49396.80360.1331.21098.01370.1221.11099.123

15、80.0600.54899.67190.0210.18899.860100.0090.08099.940110.0070.060100.000提取方法：主成份分析。如表三所示，综合指数的个数为2时，所包含的信息量为原信息量的84.293%由此可以确定综合指数的个数为2（3）SPSS软件的主因子计算功能，可以得出主因子载荷矩阵表3。 表3 主因子载荷矩阵成份矩阵a成份12-0.4270.8710.6980.0950.9540.066-0.5250.7730.9880.1070.9690.0970.9520.0360.9530.092-0.685-0.398-0.918-0.106-0.8970.

16、048提取方法 :主成分分析法。a. 已提取了 2 个成份。如表三所示可知：主成分1中的各因子载荷值，从正方向看，比较大的是人口数量、人均GDP、植被覆盖率、生活用总水量和污水处理率，分别为0.988、0.969、0.954、0.953、0.952、。从负方向看，载荷较大的因子为农业部灌溉定额、工业用水总量，为-0.918、-0.897。主成分2中的各因子载荷值。从正方向看，比较大的是降雨量，为0.871。剩下其他值均非常小综上，可知在自然与社会经济的11个水资源短缺风险因子中，人口数量、人均GDP、植被覆盖率、生活用总水量、污水处理率、农业部灌溉定额、工业用水总量和降雨量为主要风险因子。4.

17、2 北京市水资源短缺风险综合评价数学模型的建立与求解就风险的含义来说，应包括以下两个方面：第一，指事故发生的可能性，或事故发生的不确定性；第二，只事故本身。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；而是衡量风险破坏深度、历时等的指标，即系统失事的结果。但风险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。这一点很容易理解，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，由于随机性是因果律的破

18、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。4.2.1.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， ， （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。4.2.2.水资源短缺风险的模拟概率分布因为

19、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Logistic回归模型可写为： （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。4.2.3利用模糊概率法评价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，及模糊概率为 （3）式中：为n维欧氏空间，为模糊事件的隶属函数；P为概率测定。如果,则 （4）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）4.2.4具体计算步骤根据观察缺水量数据，我们可以得到为0.

20、45，为27.49：然后利用附录一中的matlab程序，可以得到（2）中的的值，分别为-0.5195，-0.0794，并通过了检验；然后利用附录二的matlab得到1979-2009年北京市的水资源短缺风险值R，并绘出北京市1979-2009年的水资源短缺风险图，如图1所示。图1 1979-2009年北京市水资源短缺风险注：横坐标代表年份，纵坐标代表水资源短缺风险R值。4.2.5水资源短缺风险等级划分方法有两种方法一：K-中心点聚类法，首先，我们将风险化为可接受风险、约束性风险、损害性风险、严重破坏性、毁灭性破坏五个等级，利用上一问中的各年份的水资源短缺风险值R值（附录3），运用spss软件进

21、行快速聚类，然后由表4的最后聚类中心图中的数据，就可以得到划分风险等级的结果，即为表5。表4 最终聚类分类聚类12345综合风险0.34250.89910.03120.79440.5846表5 水资源段缺风险的分类等级类中心风险等级10.0312 可忽略风险20.3425可以接受的风险305846边缘风险40.7944比较严重的风险50.8991严重风险然后将各年份的水资源短缺综合风险与年份进行k-中心点聚类，就可以得出各年份的风险等级，结果如表6所示。表6 1979-2009北京市的水资源短缺风险情况年份水资源总量总用水量缺水量综合风险R值到类中心距离最初的分类风险等级197938.2342

22、.924.690.11120.080033119802650.5424.540.82130.026864419812448.1124.110.80440.0099644198236.647.2210.620.29950.0429612198334.747.5612.860.3780.0355412198439.3140.050.740.00690.024273119853831.71-6.29-0.01040.0415731198627.0336.559.520.26220.0802612198738.6630.95-7.71-0.01040.0415731198839.1842.433.25

23、0.07090.0397331198921.5544.6423.090.76460.0298444199035.8641.125.260.12780.0966331199142.2942.03-0.26-0.01040.0415731199222.4446.4323.990.79980.0053644199319.6745.2225.550.86090.0381525199445.4245.870.4500.0311731199530.3444.8814.540.43880.0963412199645.8740.01-5.86-0.01040.0415731199722.2540.3218.0

24、70.57080.013853199837.740.432.730.0570.0258331199914.2241.7127.490.93720.0381525200016.8640.423.540.78210.0123444200119.238.9319.730.63430.049753200216.134.6218.520.58790.003353200318.435.817.40.54540.039253200421.434.5513.150.38840.0459412200523.234.511.30.32290.0195612200624.534.39.80.27160.070861

25、2200723.834.8110.31250.0299612200834.235.10.90.01070.0204731200921.835.513.70.40820.0657412通过上面模型的分析我们可以知道：人口数量、人均GDP、植被覆盖率、生活用总水量、污水处理率、农业部灌溉定额、工业用水总量和降雨量为主要风险因子，对于农业部灌溉定额以及工业用水量，北京市政府应该加快调整第一第二产业的比重，发展第三产业，减少农业以及工业用水，但是由于受到基本农田保护制度的政策的制约，进一步大幅度压缩农业用水的可能性不大。对于人口数量以及人均GDP随着城市化进程的加快北京市的人口数量将会逐渐增加，人均G

26、DP也将增加，而且生活用水量随着人口的增加也将增加，因此北京市政府应该适度控制北京市人口，避免人口过多造成城市超负荷运作，减少生活用水量。北京应该增加绿化面积，控制水土流失。北京市在2007年污水处理率已经达到78.3%而且随着时间的推移，污水处理率也逐渐增加，北京应该立足现有资源条件，实施开源节流措施，大力利用非常规水资源，还要从外界调水入境，都能有效促进水资源保障程度，取得良好防范效果。还应增加高科技投入，从而加强应急能力与促进水资源恢复系统。4.3.1运用.灰色系统GM预测模型 灰色预测的主要步骤：如果假设1979年到2009年的需水量和供水量数据为原始灰色序列进行预测时，级比校验不合格

27、。而对水资源的预测和近几年的数据关系影响比较大，所以，我们选择2001年到2009年的需水量和供水量数据进行灰色预测。需水量预测设原始灰色序列为2001年到2009年的需水量，记为，则=(38.93,34.62,35.8,34.55,34.5,34.3,34.8,35.1,35.5)（1）求级比：级比校验时，当对原始灰色序列中得出的所有都较验合格后，即，则可作建模。由计算可知，=(1.124495,0.967039,1.036179,1.001499,1.005831,0.985632,0.991453,0.988732)且0.8187,1.2214,校验合格，可作建模。（2）经过一次累加生成

28、的序列=(38.93,73.55,109.35,143.9,178.4,212.7,247.5,282.6,318.1)预测模型：运用MATLAB程序计算（见附录3）可得，系数：=-0.0011 ，=34.6997由=38.93， 得=31584.111818-31545.181818（=1，2，3，4，5，6，7，8）求导还原得=34.7425 （=1，2，3，4，5，6，7，8）即求的基本预测模型且=（38.93，34.7618，34.8001，34.8385，34.8769，34.9154，34.9539，34.9924，35.031）模型检验见表表7 模型检验表序号残差相对误差（%）精

29、度（%）138.9338.9300100234.6234.7618-0.1418-0.40958983299.59041335.834.80010.99992.7930167697.20698434.5534.8385-0.2885-0.83502170899.16498534.534.8769-0.3769-1.09246376898.90754634.334.9154-0.6154-1.79416909698.20583734.834.9539-0.1539-0.44224137999.55776835.134.99240.10760.30655270799.69345935.535.03

30、10.4691.32112676198.67887平均精度 =99.00065% P=1.000小误差频率该模型精度较高，不需要修正，可进行预测和预报。表8 2010-2015年的需水量预测年份201020112012201320142015需水量35.069735.108335.147135.185835.224635.2635注：供水量单位为亿立方米。供水量预测设原始灰色序列为2001年到2009年的供水量，记为，则=（19.2,16.1,18.4,21.4,23.2,24.5,23.8,34.2,21.8）(1)求级比：=（1.192547,0.875,0.859813,0.922414

31、,0.946939,1.029412,0.695906,1.568807）其中 0.6959060.8187,1.2214 1.5688070.8187,1.2214，不能做建模。（2）对数据进行平移变换，得新的数据列平移量的确定界外的级比可分为两部分：一部分为，令其对应的原始数列为；另一部分为，令其对应的原始数列为。令原始数列的平移量为，原始数列的平移量为。由于可求得： （）对于，要满足平移后级比不小于，取其最小值代入（），可得=23.1732对于，要满足平移后级比不大于，取其最大追代入（），可得 =34.2066原始数列只能有一个平移量，平移量越大，越能满足级比的要求，所以取最小平移量为：

32、 ，即=34.2066这样选取的最小平移量，既能满足平移后的数据级比落在界区之内，又能保证值不至于过大而影响模型的可靠性。对数据作平移变换，取=34.2066，得新的数据列=(53.4066,50.3066,52.6066,55.6066,57.4066,58.7066,58.0066,68.4066,56.0066)对新的数列求级比：=(1.061622,0.956279,0.94605,0.968645,0.977856,1.012068,0.847968,1.221402)且0.8187,1.2214,校验合格，可作建模。(3) 经过一次累加生成的序列=(53.4066,103.7132

33、,156.3198,211.9264,269.333,328.0396,386.0462,454.4528,510.4594)(4) 预测模型： 运用MATLAB程序计算（见附录4）可得，系数： =-0.0259 ，=50.033由=53.4066，得=1985.201967 -1931.795367（=1，2，3，4，5，6，7，8）求导还原得=51.416731 （=1，2，3，4，5，6，7，8）即求的基本预测模型，=（53.4066,52.089,53.4562,54.8592,56.2991,57.7768,59.2933,60.8495,62.4466）(5) 模型检验见表10序号

34、残差相对误差（%）精度（%）153.406653.406600100%250.306652.089-1.7824-3.54307387196.45693352.606653.4562-0.8496-1.61500648298.38499455.606654.85920.74741.34408505598.65591557.406656.29911.10751.92922068298.07078658.706657.77680.92981.58380829498.41619758.006659.2933-1.2867-2.2181958697.7818868.406660.84957.55711

35、1.0473258488.95267956.006662.4466-6.44-11.498644888.50136平均精度 =96.13563% P=1.000小误差频率表9 模型检验表由误差计算结果可以看到，累加生成数列曲线拟合得很好，但对于还原数列在相对误差较大，最大达到11.04732584%，其原因是数据累加后，可将原始数据的随机性弱化，正负误差有的抵消。当在还原后，便有表现出来。由表也可看出，该模型的精度较高，对其进行平移取=-34.2066，可进行预测和预报。表10 依据该模型预测未来几年的供水量年份201020112012201320142015供水量29.879131.5611

36、33.287335.058836.876838.7425注：供水量单位为亿立方米。年份用水量供水量风险值风险等级201035.069729.87910.1737201135.108331.56110.1124201235.147133.28730.0559201335.185835.05880.0036201435.224636.8768-0.0448201535.263538.7425-0.0898表11 2010-2015水资源短缺风险等级水资源短缺风险的应对措施:基于上述判断，建议：（1）对北京市的水资源短缺风险必须进行调控，调控的基本措施主要有蓄水管理和供水管理。蓄水管理的核心是抑制水

37、资源需求的过度膨胀，促进水资源的可持续利用，节水防污型社会建设是需水管理中最重要的系统工程之一；供水管理措施主要有提高污水处理率、对当地水资源进行挖掘、增加雨洪利用、增加海水利用等；（2）南水北调工程是解决北京市水资源短缺的根本措施。所以目前最重要的工作保证南水北调东、中线工程按规划准时建成，保证首都的经济社会可持续发展；（3）加强节水宣传，提高人们的节水思想意识，强化公众珍惜保护水资源的意识，提高公民节水的自觉性，以取得良好的节水效果；（4）政策支持保护，建立相关法律法规，规范大量用水行为，加大治污的力度，以更有效节水。五、建议报告北京市水行政主管部门：北京位于全国严重缺水地区，按照联合国标

38、准，属于极度缺水地区。尤其是20世纪90年代以来，水资源缺乏更为严重，长期的水资源过度开发导致了地表、地下水环境恶化、战略储备水量减少、水资源供需矛盾加剧等问题。通过北京市近年来出台的一些节水政策，人均用水量呈现减少的趋势。但是随着经济的发展、人口的增加和宜居城市的建设，北京市水资源问题仍然迫在眉睫。传统的水资源管理可以统称为供水管理，其主要的特征是根据工农业供水求，建立大中型水利工程来实现水资源的供需平衡，它曾为缓解甚至彻底解决水资源供需矛盾发挥了重要作用，并且在今后相当长的一段时间内，仍将发挥重要的作用。随着水利工程不断兴建，工程难度愈来愈大，成本也不断增加，而且随着径流开发加大，带来了一

39、系列的生态环境问题，水资源供需矛盾也不断加剧。完全依靠增加工程解决水资源问题已成为不可能，运用综合手段缓解水资源供需矛盾成为一种必然。解决北京水资源问题的根本手段是提高水资源利用率和利用效率，通过的主要手段是将北京建设成节水型城市，这是最高的目标。为了实现这个目标，目前我们应该采取的主要途径包括以下几方面：继续加强用水需求管理。用水需求管理旨在提高水资源的利用效及效益，控制用水需求增长速度，通过市场机制和经济手段，促进用水主体节约用水，改变水资源管理模式，使水资源管理由以供给管理为主的节水效率型管理。管理的重点是：继续推行用水定额核算，严格控制用水指标，实行用水计量计划供水、定额核算、总量控制

40、、超计划加价；继续进行产业结构调整，限制高耗水产业发展；大力推广节水技术，改进用水工艺和流程，提高用水效率，减少用水无效损耗，社会单位做好“节水优先”的表率；建立健全合理的水价体系，用经济手段调动全社会的节水积极性。积极适度的开发各种水源。今后随着经济社会的发展，即使在加强用水需求管理的条件下，依靠当地现有的水源也难以满足当地用水需求，必须合理的开发新的途径。一是根据水资源的区域分布状况，积极实施跨流域和跨省区调水，弥补水资源不足;六、参考文献1阮本清，韩宇平，王浩，等.水资源短缺风险的模糊综合评价J.水利学报，2005,36（8）：906-914.2刘涛，邵东国.水资源系统风险评估方法研究J

41、.武汉大学学报（工学版），2005,38（6）：66-71.3邹志红，云逸，王惠文，等.基于logistic回归的水质预测研究J.数学的实践与认识，2008,38（1）：82-87.4王芳，杨久东，张岩军.简历GM（1,1）模型中原始数列平移变换的讨论J.山西建筑，2011,37(4):52-53.5谢翠娜，许世远，王军，刘耀龙，陈振楼.城市水资源综合风险评价指标体系与模型构建J.环境科学与管理，2008,33（5）：163-168.6卢纹岱.SPSS For Windows统计分析(第3版)M.北京:电子工业出版社,2006:315-476.7北京统计局，北京统计年鉴20

42、09，/2009-tjnj/，2011年5月7日.8姜启源，数学模型（第三版） M，北京：高等教育出版社， 2003.9王洪瑞，钱龙霞，许新宜，王岩.基于模糊概率的水资源都安全风险评价模型及其应用J.2009,40(7):813-820.10王颖，马莉媛，郁尧，王红瑞，刘福来.关于水资源风险评价模型的讨论J.南水北调与水利科技，2010,8（2）：69-72.附录附录1 1979-2009年北京市水资源短缺风险因子的各年数据年份降雨量（mm）平均气候 ()植被覆盖率（%）水资源总量（亿立方米）人口数量（万人）人均GDP（元/人）污水处理率（%）生活用水总量（亿立方米）农业用水总量（亿立方米）农

43、业部灌溉定额（千公顷）工业用水总量（亿立方米）1979718.411.122.338.23897.1135810.24.3724.18340.814.371980380.711.020.126904.315449.44.9431.83340.313.771981393.212.320.124919.2152610.84.331.6341.312.211982544.412.820.136.6935.0167110.94.5228.81339.413.891983489.913.020.134.7950.0194310.24.7231.6343.311.241984488.811.920.139

44、.31965.0226210.04.01721.84342.614.3761985721.011.520.138981.0264310.04.3910.12338.417.21986665.312.122.8627.03102828368.97.1819.46337.99.911987683.912.322.938.66104731507.77.269.68337.914.011988673.312.725.03946.421.99338.114.041989442.213.226.021.55107542696.66.4524.42338.413.771990697

45、.312.728.035.86108646357.37.0421.74335.112.341991747.912.528.4342.29109454946.67.4322.7328.711.91992541.512.830.3322.44110264581.210.9819.94331.115.511993506.713.031.3319.67111280063.19.5920.35314.715.281994813.213.732.3945.421125102409.610.3720.93323.414.571995572.513.332.6830.341251.11269019.411.7

46、719.33292.413.781996700.912.733.2445.871259.41425421.29.318.95301.911.761997430.913.134.2222.2512401662122.011.118.12323.311.11998731.713.135.637.71245.61912822.512.217.39323.710.841999266.913.136.314.221257.22140725.012.718.45322.110.562000371.112.836.516.861363.62412739.413.3916.49322.710.522001338.912.938.7819.21385.12698042.012.317.4322.79.22002370.413.240.5716.11423.23073045.011.615.5219.77.52003444.912.940.8718.41456.43477750.113.613.8178.98.42004483.513.541.9121.41492.74091653.913.413.5186.77.72005410.713.242.0023.215384599362.414.513.21