数学建模论文水资源短缺风险综合评价

2024年3月28日发(作者：方青卓)

封一：

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论文题目：B题：水资源短缺风险综合评价

组 别：本科生

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参赛队员1

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指导教师：王莉

参赛学校：沈阳航空航天大学

封二：

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B题：水资源短缺风险综合评价

摘 要

本问题主要讨论北京市水资源短缺风险，我们首先确定影响水资源短缺的主要风险因子，评价水资源短缺的风险等级,并对风险进行预测，最后为水利部门提出合理适当的解决方案，使风险降低，将可能的经济损失降到最低。

1.我们根据北京市的统计资料，分析了北京市自上个世纪8O年代以来水资源承载力变化的总体趋势和驱动因子．结果表明：人口和GDP是影响北京市水资源承载力变化的主要驱动因素．对于主要风险因子的确定，我们运用了主成分分析法，得到了水资源变化驱动力变量相关系数矩阵，并加以分析，得到主成分载荷矩阵，通过比较相关系数的大小，从而得出5个主要风险因子：“总人口数”“固定资产值”“目标国内生产总值GDP”“社会总产值”和“日生活用水量”。

2.在选出的几个主要风险因子中，我们运用层次分析法，以“北京市水资源”作为目标层，以“总人口数”“固定资产值”“目标国内生产总值GDP”“社会总产值”“日生活用水量”等五个因子作为准则层，以风险等级“轻度”，“中度”和“重度”作为方案层，得出北京市风险等级。结果表明，北京市水资源短缺情况属于重度缺水。

3.根据人口的GDP增长率，通过多元线性回归模型，预测出了2015年北京市水资源的供需状况，结果表明北京市水资源短缺呈愈加严重的态势：2015年北京市的供水量约为43.5423亿立方米，而需水量为48.6391亿立方米，缺水量达5.0968亿立方米，因此采取必要的措施刻不容缓。

4.最后我们在报告中，建议水利部门采取开源节流并重的政策：南水北调工程可以有效的缓解北京市水资源的短缺情况，而严格控制北京的流动人口，减少日生活用水和工业用水，可以减小水资源的消耗。

关键词：

主成分分析法 层次分析法 人口 国内生产总值GDP

1

一、 问题重述

本题目主要评价判定北京市水资源短缺风险的主要风险因子是什么，北京市风险等级的综合评定，对未来的预测以及应对风险的策略。

已知影响水资源的因素很多，如气候条件、水利工程设施、工业污染、农业用水、管理制度，人口规模等。但是由于因素过多，会对下面的风险估计及预测带来极大的不便，而且有些因素的影响效果不大，所以对所有因子分析没有必要。这就要首先应该找到主要影响因子，它们对风险的影响最大，而且避免了讨论的复杂性。确定主要风险因子后，分析各因子可能造成的风险大小（可通过专家建或运用实际数据刻画），最终确定风险的等级（轻度缺水、中度缺水、重度缺水）。根据得到的各主要风险因子的各项数据，运用回归分析，可以预测未来缺水程度。

既然已知的主要风险因子，便可以通过控制主要因子来减小风险程度，从而最大限度的避免水资源短缺造成的损害。

二、 模型假设

（1） 影响水资源短缺的因素有许多，通过查阅相关资料确定了10个比较重要的因素。

（2） 运用网络工具得到与10个因素相关的数据，即主成分分析数据。

（3） 应用matlab软件进行主成分分析，得到水资源变化驱动力变量的相关系数矩阵。

（4） 从系数矩阵中可以得出变量间的相关性，从而得到第一和第二主成分的贡献率，并可由此得出主成分的载荷矩阵。

（5） 从主成分载荷矩阵中可以找到相关性大的5个变量因子。

（6） 从网络上查找的数据皆为有效数据，与客观值相符合。

（7） 不考虑其他特殊因素，如洪水，台风等对降水量的影响。

（8） 国家对水利以及经济的政策在短期内不会发生巨大的变化。

三、 符号说明

x1 总人口数(万人)

x2 固定资产值(亿元)

x3 工业单位个数(个)

x4 国内生产总值GDP（亿元）

x5 社会总产值（亿元）

x6 居民消费水平（元）

2

x7 人均生活用水量（kg）

x8 日供水能力（万吨）

x9 工业用水量（亿m3）

x10 生活用水量（亿m3）

y 总用水量（亿m3）

四、 问题分析

根据题目可知，要找到影响北京市水资源的主要因子，并通过分析主要因子来确定北京市水资源短缺的风险大小，在此基础上预测北京市未来的水资源短缺情况，找到应对水资源短缺的措施。

我们建立模型的总体思路是：

（1） 主要风险因子模型------首先找到影响北京市水资源短缺的众多因子，从中筛选出主要的因子。既然涉及到筛选，就要有筛选的标准与方法。我们的筛选原则是该因子的变化与水资源消耗之间的关系，如果关系较弱表明此因素不是主要因子。我们的筛选的方法是将所有变量求出变量间的关系矩阵，通过矩阵中的系数可以比较出权重大的因子，这些因子便是主要因子。

（2） 风险综合评价模型-------运用层次分析法，从（1）中可得到的各主要因子对北京市水资源短缺的比例，以此作为比较判别矩阵的系数，这样可以通过matlab软件得到北京市水资源短缺的程度。

（3） 北京市未来水资源风险预测模型-------运用线性回归，通过已知的数据找到符合数据变化趋势的曲线方程，以此来预测未来水资源的短缺性。

（4） 既然得知影响北京市水资源的主要因子，便可直接控制主要因子，降低水资源风险对北京市经济与治安的影响。

（5）由表1可以看出，20世纪80年代以来，北京市日供水能力在不断的提高，2001年达370．7万吨/日，为1980年的2．27倍，其中1996～1997年增长幅度最大，为35.4万吨/日，虽然1997年的降水量比1996年少了270mm，1999年以后日供水能力趋于稳定．人均日可用水量则经历了从增加到减少的变化过程，1980～1999年人均日可用水量增加了109．1kg，但从1999年后开始呈减少趋势，至2001年为238．7 kg。在全市日供水能力不断增加的情况下，人均日可用水量却不断减少，这与全市总人口的不断增加和降水量的波动减少有关(表1)。

年份 1980 1985 1990 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001

163.0 165.0 215.1 263.6 266.4 301.8 330.2 356.6 367.1 370.7

日供水总量（万吨）

人均日可用水量（千克）

141.0 147.4 156.4 219.2 237.3 229.0 238.2 250.1 240.0 238.7

904.3 989.1 1103.5 1170.5 1184.0 1216.7 1223.4 1249.9 1278.0 1366.6

总人口数（万人）

380.7 574.2 697.3 572.5 700.9 430.9 731.7 266.9 371.1 338.9

年降水量（毫米）

表1 北京市供水总量、人均日生活可用水量、总人口数及各年降水量

3

五、 模型建立及求解

1. 北京市水资源短缺风险的主要风险因子分析

本题中所说的风险因子有很多，包括人口规模，生产总值GDP，生活用水，工业用水等，我们在众多因子中选择了十个比较重要的影响因子，包括：总人口数，固定资产值，工业单位个数，国内生产总值GDP，社会总产值，居民消费水平，人均生活用水量，日供水能力，工业用水量，生活用水量。然后着重收集关于这十个因素的数据，得到主成分分析表格。对表格中数据进行再加工，得到水资源变化驱动变量的系数矩阵及主成分贡献率和主成分载荷矩阵，从中选取系数较大的变量即为影响水资源短缺的主要风险因子。

1．1求解水资源承载力变化驱动力变量的相关系数矩阵

我们选取了比较重要的10个因子来讨论，分别是x1--总人口数，x2--固定资产值，x3--工业单位个数，x4--国内生产总值GDP ，x5--社会总产值，x6--居民消费水平x7--人均生活用水量，x8--日供水能力，x9--工业用水量，x10--生活用水量。用y来表示总用水量这样可以得到如下表格（表2）：

年份

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

𝒳1

904.3

919.1

928.6

954.1

966.6

989.1

1032

1067

1081

1086

1104

1116

1125

1140

1164

1171

1184

1217

1223

1250

1278

1367

𝒳2

33.17

36.62

38.67

51.35

66.29

93.95

106.23

136.24

162.96

139.49

135.6

144.4

201

318.2

567.9

841.5

876.9

961.2

1115.3

1170.6

1297.3

1530.5

𝒳3

3733

3778

3867

4011

4291

4458

5461

5746

5932

6175

6272

6344

6205

10320

10889

10712

16905

19387

19531

19682

20148

21457

𝒳4

137.9

151.6

165.7

183.5

214.4

257.1

284.8

326.8

410.2

455.9

500.8

558.7

709.1

863.5

1084

1394.9

1615.7

1810.1

2011.3

2174.5

2478.8

2845.7

𝒳5

275.8

285.2

304.2

344.6

397.1

482.2

525.9

625.9

818.2

972.1

1053.7

1201.4

1481

2543.2

3048.7

4073

5133.2

5839.2

6598.5

7088.8

8026.5

9608.8

𝒳6

481

496

508

589

699

835

907

1038

1249

1284

1548

1348

1513

1977

2505

3519

4208

4557

5178

5784

7326

8197

𝒳7

141

153

151

151

142.2

147.4

155.4

160.4

157.9

155.2

165.4

178.2

184.3

198.9

212.5

219.2

237.3

229

238.2

250.1

240.2

238.7

𝒳8

163

167

161

165.9

164.5

169.7

175.6

181.3

188.8

205.7

215.1

220.6

225.6

234.3

242

263.6

266.4

301.8

330.3

356.6

367.1

370.7

𝒳9

13.5

13.56

13.49

13.36

13.62

12.84

12.91

13.28

12.75

12.5

12.34

12.48

12.39

12.54

12.61

12.43

12.64

11.05

10.84

10.56

10.52

10.47

𝒳10

4.12

4.35

4.58

4.73

5.07

5.26

5.53

5.89

6.45

6.79

7.04

7.64

7.96

8.34

8.81

9.43

10.89

11.14

12.24

12.7

13.39

13.98

𝒴

42.08

42.67

41.23

42.19

41.74

42.36

44.98

42.76

41.54

41.33

41.12

41.38

41.76

42.09

42.56

42.89

43.21

44.26

44.47

41.71

44.43

41.01

数据来源于北京市统计年鉴（1980-2001）

表2主成分分析数据

4

1.2求解出水资源变化驱动变量相关系数矩阵

应用matlab软件对表2数据进行处理，得出水资源变化驱动力变量相关系数矩阵如表3，并由此可以求的特征值及主贡献率（表4）和主成分载荷矩阵（表5）。

𝒳1 𝒳2 𝒳3 𝒳4 𝒳5 𝒳6 𝒳7 𝒳8 𝒳9 𝒳10

𝒳1

𝒳2

𝒳3

𝒳4

𝒳5

𝒳6

𝒳7

𝒳8

𝒳9

𝒳10

1

0.975

0.738

0.805

0.407

0.78

0.462

0.641

0.327

0.728

1

0.968

0.679

0.581

0.326

0.734

0.768

0.549

0.619

1

0.805 1

0.591 0.937 1

0.463 0.582 0.619 1

0.584 0.813 0.539 0.645 1

0.837 0.426 0.718 0.639 0.958 1

0.617 0.827 0.426 0.379 0.716 0.845

0.824 0.674 0.549 0.671 0.584 0.864

表3水资源变化驱动力变量相关系数矩阵

1

0.634 1

主成分

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

特征值 贡献率（%）

5.9841 73.9

1.8562 20.1

0.4653 2.3

0.2589 1.6

0.0487 0.7

0.0238 0.4

0.0187 0.4

0.0095 0.3

0.0082 0.2

0.0043 0.1

表4征值及主成分贡献率

累计贡献率（%）

73.9

94.0

96.3

97.9

98.6

99.0

99.4

99.7

99.9

100

5

变量

𝒳1

𝒳2

𝒳3

𝒳4

𝒳5

𝒳6

𝒳7

𝒳8

𝒳9

𝒳10

第一主成分

-0.284

0.729

0.425

0.883

0.642

0.328

-0.421

0.294

0.367

0.464

表5 主成分载荷矩阵

第二主成分

0.816

-0.324

0.291

-0.337

0.392

0.376

0.715

-0.351

0.298

-0.358

由表3可以看出，在影响水资源数量的10个因子中存在着不同程度的相关，其中𝒳1 与𝒳2 、𝒳2 与𝒳3、𝒳4 与𝒳5 、

𝒳5与𝒳6 之间具有较大的相关性，其相关系数分别为0．975、0．968、0．937和0．958．由表4可知，第一和第二主成分的累计贡献率已达到94．0％ ，符合分析要求，由此进一步得出主成分载荷矩阵(表5)．主成分载荷是主成分与变量之间的相关系数。从第一主成分可以看出，𝒳2、𝒳4 和𝒳5 与之有很大的正相关，𝒳1，𝒳7和 与第二主成分具有较大的正相关．据此，北京市水资源承载力变化可以归纳为经济发展动态因素和社会系统压力因素两大类。

2.北京市水资源短缺主要因子的分析

2.1经济发展动态因素

从构成第一主成分的三个主要因子— — 固定资产值、GDP和社会总产值来看，经济系统中的动态因素对水资源承载力变化的影响尤为显著。北京市GDP历年变化呈现快速增长的势头，进入20世纪90年代以后，增长速度明显提高，由80年代初期的9．83％增长到l0.25％ ～l0.75％。全社会固定资产投资年递增率为l9.64％。另外，国家建设基金项目增加，外资企业、中外合资企业增长迅速，乡镇企业兴起，经济发展水平的提高，使得需水量大大增加。按照北京市发展规划，未来工业依然会保持较高的发展速度，而目前工业用水重复利用率已经达到了很高的水平，要进一步提高非常困难，未来工业用水继续保持负增长势态不太可能。但是根据首都经济的发展定位，即向结构优化、布局合理、技术密集、高度开放、资源节约、环境洁净发展的经济格局，未来产业结构的调整将进一步深化，从而促使工业综合用水定额大幅下降，同时随着市场机制的健全，对环境质量要求的提高，合理水价和更严格的环境标准也将限制工业取水量的增加。因此预计未来短时期内工业用水量仍将稳定在10×10 m3～12×l0 m 或在此基础上略有增加 。北京市农业用水利用率在国内是比较高的，灌溉水利用系数为0.5，但与发达国家的0.8甚至0.9相比，尚存在相当差距，预计未来农业节水仍然有相当大的潜力。同时北京市城市化仍旧处于加速时期，特别是获得2008年奥运会主办权为北京市带来了新的投资热潮，势必将进一步推动其城市化发展进程，造成灌溉面积的萎缩以及部分农业水源向城市供水的转移。

6

2.2社会系统的压力

构成第二主成分的主要因子之一是人口。人口作为一种持续的外界压力，对水资源承载力的变化起着重要作用。人口增长、人均生活用水量的提高，以及城市环境建设是带动生活用水迅速递增的主要驱动因素。由于城市化水平的不断提高，北京市人口从1980年的904.3万人增加到2000年的1278万人，年均增长率为1.7％ 。在北京市的固定居住人口持续增长的情况下，由于北京城市建设力度的加大和高等院校的扩招使得来京的务工人员和学生等外来人口不断增加，1997年北京市外来人口数为45．99万人，2001年增加到了65.32万人，增加了19.33万人，增长率为42.03％ 。另外随着北京旅游业和经济的迅速发展，国内外来京旅游和经商的流动人口也越来越多。人口的增多，生活水平的日益提高直接导致了生活用水量的迅速递增。北京市人均生活用水量已从1980年的141 kg/d增加到2000年240.2 kg/d，20年间增加了近一倍，年均递增3.27％ 。近年来北京市亦十分注重城市和环境保护建设，城市环境建设用水增长迅速，以城市绿地面积为例，北京市绿地面积已从1980年的4074.1 hnl2发展到2000年的7140h㎡，

人均绿地面积从5.14 h㎡增加到9.7 h㎡。此外，服务业的蓬勃发展也带动了公共服务设施公共用水的急速上升。随着人口的进一步增加，对水的需求总量将会随之大幅度增长，因此为满足人类生产和生活的需要，水资源承载力的压力会越来越大。

3.水资源风险综合评价

由上可知影响北京市水资源短缺的5个主要因子是总人口数，固定资产值，国内生产总值GDP，社会总产值，人均日生活用水量，现要对这5个主要因子进行综合分析，分析它们两两之间对水资源缺失的影响力，最终确定北京市水资源风险程度。因此，不难想到应用AHP层次分析法来进行处理。具体步骤如下：

3.1

应用AHP层次分析法软件构造目标层，准则层和方案层

构造目标层，准则层和方案层。其中目标层是北京市水资源风险；准则层包括总人口数，固定资产值，国内生产总值GDP，社会总产值，人均日生活用水量；方案层是轻度缺水，中度缺水，重度缺水。

7

图6

3.2构造判别矩阵

构造判别矩阵。分析各因素两两之间关于决策目标北京市水资源风险的重要性比较以及个因素关于决策目标的重要性比较，其间应考虑实际情况。因为人口是最主要因素，因此其相对于其它因素都应更加重要，其它因素以此类推。

（1） 关于决策目标北京市水资源风险的重要性比较（如图7所示）

总人口数

总人口数 1

固定资产值 1

国内生产总值GDP 1

社会总产值 1/2

固定资产值 国内生产总值GDP

1

1

1

1/2

图7

1

1

1

1

社会总产值

2

2

1

1

（2）关于决策目标总人口数的重要性比较（如图8所示）

轻度缺水

中度缺水

重度缺水

轻度缺水 中度缺水

1 1/6

6 1

9 4

图8

8

重度缺水

1/9

1/4

1

（3）关于决策目标固定资产值的重要性比较（如图9所示）

轻度缺水

中度缺水

重度缺水

轻度缺水 中度缺水

1 1/3

3 1

6 2

图9

重度缺水

1/6

1/2

1

（4）关于决策目标国内生产总值GDP的重要性比较（如图10所示）

轻度缺水

中度缺水

重度缺水

轻度缺水 中度缺水

1 1/2

2 1

3 1

图10

重度缺水

1/3

1

1

（5）关于决策目标社会总产值的重要性比较（如图11所示）

轻度缺水

中度缺水

重度缺水

轻度缺水 中度缺水

1 1

1 1

3 1

图11

重度缺水

1/3

1

1

（6）关于决策目标日生活用水量的重要性比较（如图12所示）

轻度缺水

中度缺水

重度缺水

轻度缺水

1

1

1/2

中度缺水

1

1

1

图12

重度缺水

1/2

1

1

输入比较判别矩阵的系数后得一致性为0.0025，说明一致性符合，这样便可得出结果。

3.3 计算结果如图13所示

由下图13可知，北京市水资源短缺程度属于重度缺水，而影响北京市水资源短缺的最主要因素是人口和生产总值GDP，因此要解决北京市水资源短缺问题的关键是严格控制北京人口及实现经济与水资源的协调，关于应对措施我们会在后面详细介绍。

9

图13

4水资源承载力变化趋势预测

水资源承载力变化趋势的预测可以用多元线性回归模型进行系统分析。该模型要求在某一地区、某一时段内的水资源量(因变量)与其驱动力(自变量)之间存在线性关系，通过可能引起水资源承载力变化的各种驱动力因子进行多变量分析而建立的一种数学模型，以便确定水资源承载力变化的原因。

多元线性回归分析的基本原理是：设随机变量y与m个自变量Y与m个自变量x1，x2，„xm之间存在线性关系，则其数学模型为：

YAB1x1B2x2...Bmxm

利用(I=1、2„n)组观测值(x1、x2„xm、Y)，根据最小乘法原理求出上式中的待定系数B1、B2„B3。通过主成分分析得知，所选取的10个影响因子中对水资源承载力变化相关性最为紧密的是人口和国内生产总值GDP两个因子，经计算得出北京市总用水量与其主要驱动因子的多元线性回归模型为：

Y69.34481162x12.887694543x4335226.491

式中Y—— 全市总用水量，万m；

3Y — — 城市非农业人口，万人；

x4— — 国内生产总值GDP，亿元。

从逻辑上看，北京市总用水量的增加主要由两部分引起：一是由于用水人口的增加导致

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用水规模的增加，引起用水量的增加；二是由于北京市经济的迅速发展，人民生活水平的提高，导致人均用水量的增加，从而导致总用水量的增加，所以在回归方程中能反映此两方面的因素是比较合理的。用以上公式可以对北京市水资源使用情况及短缺情况进行预测。

4.1 城市非农业人口增长率的预测

引起一个地区人口变化的因素主要有两个，即人口的自然增长和机械增长。对于相对封闭的地区，机械增长可以近似看作零，人口的增长主要由自然增长决定；而对于流动人口较大的地区，人口的机械变动不能忽略，甚至起着决定的作用。北京是人口高度流动的城市，人口的自然增长已经接近于零，随着计划生育政策的继续实行，人口老龄化的进一步发展，人口的自然增长率将继续下降，甚至出现负值，然而这与北京市城市非农业人口的变化情况是不一致的。北京市非农业人口的实际增长速度维持在2％左右 ，这主要是由于两方面的原因造成的：(1)北京吸引人才政策的落实及首都的吸引力，外地人口进京造成较大的机械增长；(2)随着城市化进程的加快，原来的农业人口转化为城市人口。

4.2 GDP增长率的预测

根据北京市“十二五”计划和2015年远景规划，GDP增长率有望保持在8．6％

左右。工业发展方面以高科技节能型和节水型产业为主来考虑，随经济的发展、科技的进步，工业节水水平将有进一步的提高，工业用水增长率采用0．5％ ；农业以发展两高一优农业为主，将进一步增加灌溉面积。灌溉发展方向以节水灌溉为主，为此，2010年灌溉水量可以保持在现有水平，新增加的灌溉面积的灌溉水约以1．12％ 的速度减少。根据上述人口增长率为2％ 和GDP增长率为8．6％ ，由多元线性回归模型，采用滑动平均法可以预测出2015年的北京市总用水量分别为46．5783亿m³ 和48．6391亿m³。根据统计资料中一日供水能力(表2)采用滑动平滑法，并考虑最大节水量，还可以预测出2010年和2015年北京市的当地可供水量分别为42．7856亿m³ 和43．5423亿m³。其中2015年得数组为预测数值，2010年的数值为检验数值。表14 北京市2010及2015年水资源供需平衡预测。其中2010年的实际水资源情况与预测相接近，因此预测具有可靠性。

供水量（亿）

需水量（亿）

缺水量（亿）

表14 北京市水资源供需平衡预测

2010年

42.7856

46.5753

3.7927

2015年

43.5423

48.6391

5.0968

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六、模型的检验

从逻辑看，北京市总用水量的增加主要是由两部分引起：一是由于用水人口的增加导致用水规模的增加，引起用水量的增加；二是由于北京市经济的迅速发展，人民生活水平的提高，导致人均用水量的增加，从而导致总用水量的增加，所以在回归方程中能反映此两方面的因素是比较合理的。通过模型估计的2010的供水量与需水量与实际值接近，因此模型合理。用层次分析法得到的比较判别矩阵的一致性是0.0025，说明模型数据合理。

七、模型优缺点分析

优点：

1. 在确定北京市水资源风险的主要因子时，我们采用了主层次分析法。因为影响水资源承载力的因子错综复杂，这些因素不仅与水资源量之间存在着相关关系，而且相互之间耦合关联。如果用单纯的相关分析，有可能存在一定的误差冗余，所以我们的模型没有单纯的提出主风险因子，而是运用主层次分析法即兼顾到所有比较重要的因子，又突出了主要因子，这样使数据利用程度最大化，更加科学。而且模型经过实际与理论的检验，均合理。

2. 在综合评价北京市水资源短缺情况时，我们运用了层次分析法，将第一问得出的5个主要风险因子进行比较，得出判别矩阵，从而得出北京市水资源短缺情况。如果单纯的用线性回归估计北京市水资源使用与短缺情况，一方面，不容易实现；令一方面，得到的数据因为数据不足而不可信，所以用层次分析法更加有说服力。

3. 在预测北京市水资源短缺状况时，我们运用了多元线性回归模型。因为影响因素之间不是完全互相独立的，可能两者之间有某种关联，多元线性回归可以避免变量独立带来的误差。

缺点：

对北京市水资源短缺的综合评价的各变量间的比较判别系数带有主观性。这些数据可以通过实际数据的比较或专家的建议更有客观性。但是由于时间的关系，我们没有在这里做太多的深入考虑。

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致北京市水利部门的一封信

北京市水利部门的各位领导：

您们好,我们团队参加了今年的数学建模比赛，做了对北京市水资源风险的综合评价。在这里我们通过对北京市近几年的各项有关水资源的数据分析，得出了人口增加和GDP的快速增加是影响北京市水资源的主要风险因子，并且得出北京市现在属于严重缺水。因此目前北京市最重要的是要找出最合理、最有经济效益，对环境影响最小的方案。对此，我们小组从两大部分给出了一些建议，希望能对北京市的水资源短缺有所帮助。

首先最主要的还是人口压力，根据相关数据可北京市的水资源量为近40亿m³，按联合国规定的人均水资源丰水线(3 000 m³/人)和警戒线(1 700 m³/人)，北京市水资源量的承载能力为：最佳人口规模133.33万人，最大人口规模235.29万人。而由于城市化水平的不断提高，北京市人口从1980年的904．3万人增加到2000年的1 278万人，年均增长率为1.7％ 。在北京市的固定居住人口持续增长的情况下，由于北京城市建设力度的加大和高等院校的扩招使得来京的务工人员和学生等外来人口不断增加，1997年北京市外来人口数为45.99万人，2001年增加到了65.32万人，增加了19.33万人，增长率为42.03％ 。另外随着北京旅游业和经济的迅速发展，国内外来京旅游和经商的流动人口也越来越多。仅2001年北京市人口总量已达1 367.78万人，为水资源最大承载人口的5.81倍。人口的增多，生活水平的日益提高直接导致了生活用水量的迅速递增。因此，要想缓解水资源压力就要解决好人口流动问题以及北京市计划生育问题，北京市在人口流动这方面应当加大管理措施，对进京务工的的工人、农民应当采取选择性吸收，要根据北京市现阶段所能提供的各种职位、工作所需要的工作人员做出准确的预测和估计。根据总人数对每年从外招收工人人数做出合理的安排，避免劳动力浪费的现象以及无业游民的出现。对这种预测做的越精准，对北京的水资源压力缓解将是巨大的帮助；例外，对于旅游业，北京市旅游局可以分时期对外开放一些旅游景点，避免短时期内人口过多的集中。在人口生育方面，政府应当严厉执行计划生育这一方针政策。有关部门要加大对生育这方面的监督，对违反者要给予适当的惩罚。同时宣传部门要对计划生育做出比较有影响的宣传，使这种观念深入民心。我相信通过对人口数量强有力的控制与监督，北京市的水将不再那么紧缺。

GDP的快速增长也是另一个主要风险因子。中国是一个每年以两位数的增长速度发展的国家，而北京市身为国都其增长速度也是非常的快。北京市GDP历年变化呈现快速增长的势头，进入20世纪90年代以后，增长速度明显提高，由80年代初期的9.83％增长到l0.25％ ～l0．75％ 。全社会固定资产投资年递增率为l9.64％ 。另外，国家建设基金项目增加，外资企业、中外合资企业增长迅速，乡镇企业兴起，经济发展水平的提高，使得用水量大大增加。GDP的发展主要体现在工业和农业方面，工业在近几年发展迅速，而他的耗水量也十分惊人，由于对水资源循环利用的技术欠缺以及这种意识的模糊，工业用水量大大超过其本身应需量，大量水资源白白浪费，同时，一些工业对污水的处理不当导致更多的水被污染，从而形成了恶性循环。目前工业用水重复利用率已经达到了很高的水平，要进一步提高非常困难，未来工业用水继续保持负增长势态不太可能．但是根据首都经济的发展定位，未来产业结构的调整将进一步深化，从而促使工业综合用水定额大幅下降，产业结构应当从经济效益、对环境的影响，对水资源的合理利用方面去发展，努力实现结构优化、布局合理、技术密集、高度开放、资源节约、环境洁净发展的产业结构，实现水资源最大利用率。这样对经济发展和水资源都有利处。

农业是用水的一个大户，北京市农业用水利用率在国内是比较高的，灌溉水利用系数为0.5，但与发达国家的0.8甚至0.9相比，尚存在相当差距，预计未来农业节水仍然有

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相当大的潜力。除了灌溉之外，农田中水渠的分布以及对河水的合理利用人仍有缺陷。我们团队建议相关部门可以通过推广滴灌、喷灌、低压管灌，取消大水漫灌，缩小耗水量较大的水稻种植面积等方法节约用水。此外水资源的短缺直接受影响的是当地居民。因此节约用水应当从个人做起，要养成节约用水的意识，提高北京市市民的节水意识，推广节水器具，降低北京市人口生活用水的综合定额；加大污水治理制度也是非常重要的，是废水重复利用的关键部分。在加大治污力度后，充分开发利用污水回用的再生水或中水系统。

以上是我们的一些建议。北京市的水资源的短缺情况已不容小觑，我们真切希望有关部门能够采取一切措施，实现人口，经济和水资源的协调，建设富强，安定，美丽，和谐的国际大都市。

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