郭嵐萍，余　湉，鳳飛翔

（安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)　統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院，安徽　蚌埠　233030）

基于組合預(yù)測的水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)評估

郭嵐萍，余湉，鳳飛翔

（安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院，安徽蚌埠233030）

近年來，水資源短缺問題日趨嚴(yán)重，如何正確評估水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)以及對未來水資源進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測成為亟待解決的問題.本文以北京市2000-2014年的數(shù)據(jù)為例，基于模糊綜合評價(jià)建立水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)評估模型，計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)評估值并劃分等級；基于數(shù)據(jù)挖掘建立組合預(yù)測模型，提高預(yù)測模型精度，得到未來10年北京市水資源的數(shù)據(jù)，并結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)評估模型計(jì)算得出了北京市未來10年的風(fēng)險(xiǎn)值和風(fēng)險(xiǎn)等級.

水資源短缺；風(fēng)險(xiǎn)評估；組合預(yù)測

水資源是人類及一切生物賴以生存不可缺少的重要資源，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人口的增加，我們對水資源的需求不斷增加，加之不合理的開發(fā)利用和浪費(fèi)，水資源短缺已成為世界面臨的難題.北京市作為我國政治和文化中心，人均水資源卻不足300m3，僅為全國的1/8，世界的1/30，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于國際公認(rèn)的1000m3的缺水警戒線，屬于嚴(yán)重缺水地區(qū)，也是世界上最嚴(yán)重缺水的大城市之一.水資源短缺已經(jīng)成為影響和制約北京市社會和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要因素，因此，本文通過建立水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)評估模型，劃分水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)等級，為緩解北京市水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)提供了客觀依據(jù).

1　基于模糊綜合評價(jià)的水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)評估模型

1.1模型的準(zhǔn)備

水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)的大小，主要取決于一個(gè)地區(qū)水資源的供給與需求的動態(tài)特性.本文基于水資源的供給與需求，從環(huán)境、社會、經(jīng)濟(jì)三個(gè)方面，選取了11個(gè)指標(biāo)［1］（其中效益型表示該指標(biāo)數(shù)值越大，水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)評估值越大），基于模糊綜合評價(jià)［2］建立水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)評估模型，見表1.

表1　水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)評估模型指標(biāo)的選取

1.2模型的建立

設(shè)U=｛u1，u2，…，un｝是待評估的某地區(qū)n個(gè)年份集合，V=｛v1，v2，…，vm｝是評價(jià)指標(biāo)集合，查閱資料獲得不同年份每個(gè)評價(jià)指標(biāo)的數(shù)據(jù)，得到一個(gè)觀測值矩陣：

第一步：建立理想方案u=｛u10，u20，…，un0｝，其中，

第二步：建立相對偏差模糊矩陣

其中Pj為水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)評估值，數(shù)值越大，說明該地區(qū)該年水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)大，水資源供求關(guān)系失衡，反之則說明該地區(qū)該年水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)小，水資源供求關(guān)系均衡.

第五步：將水資源風(fēng)險(xiǎn)評估進(jìn)行等級劃分［3］，見表2.

1.3實(shí)例分析

利用水資源短缺評估模型對2000-2014年北京市的水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估，得到近15年水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)值Pj和相對應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)等級，如圖1所示.

通過圖1可以發(fā)現(xiàn)，2000-2014年北京市水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)評估值位于［0.4369-0.7071］之間，除了2014年風(fēng)險(xiǎn)等級為B等之外，其余都屬于C或D等，屬于中低風(fēng)險(xiǎn).

表2　風(fēng)險(xiǎn)等級劃分規(guī)則

圖1　2000-2014年北京市的水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)評估

2　基于數(shù)據(jù)挖掘的組合預(yù)測模型

2.1建模思路

通過查閱北京市統(tǒng)計(jì)年鑒搜集2000-2014年北京市水資源11個(gè)指標(biāo)的相關(guān)數(shù)據(jù).利用SPSS Modeler軟件［4］進(jìn)行組合預(yù)測［5］，先分別建立線性模型、指數(shù)平滑模型、回歸模型和SVM模型，利用誤差總和進(jìn)行歸一化處理，分別得到四種模型對應(yīng)的權(quán)重，然后建立組合預(yù)測模型，預(yù)測北京地區(qū)未來10年的水資源短缺風(fēng)險(xiǎn).

2.2模型的建立

根據(jù)上述思路，以2000-2014年北京市的人均水資源指標(biāo)數(shù)據(jù)為例進(jìn)行模型的建立.

第一步：利用SPSS Modeler軟件中的建模功能分別建立線性模型、指數(shù)平滑模型、回歸模型和SVM模型，對人均水資源這一指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)展預(yù)測，每個(gè)模型得到25個(gè)（2000-2024年）預(yù)測值xi（i=1，2，…，25）.將每個(gè)模型得到的前15個(gè)預(yù)測值xi（i=1，2，…，15）與真實(shí)值Xi（i=1，2，…，15）進(jìn)行對比，并計(jì)算各自的誤差總和

第二步：將四種模型的誤差總和進(jìn)行歸一化處理，得到四種模型對應(yīng)的權(quán)重，見表3.

表3　模型權(quán)重表

第三步：將四種模型乘以對應(yīng)的權(quán)重建立組合預(yù)測模型，得到組合預(yù)測模型的組合預(yù)測值yi=（i=1，2，…，15），計(jì)算組合模型的誤差總和θ=250.72，組合預(yù)測模型的誤差總和小于任何一種模型的誤差總和，說明組合預(yù)測優(yōu)于上述四種模型，盡可能地減少誤差，提高預(yù)測模型的精度.

2.3實(shí)例分析

通過組合預(yù)測模型，我們得到北京市水資源11個(gè)指標(biāo)未來10年的預(yù)測值，再結(jié)合水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)評估模型，我們得到北京市未來10年（2015-2024年）的水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)值Pj和相對應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)等級，如圖2所示.

圖2　未來10年北京市的水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)評估

通過圖2可以發(fā)現(xiàn)，未來10年北京市水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)評估值位于［0.6444-0.8204］之間，明顯高于2000-2014年的風(fēng)險(xiǎn)評估值，水資源短缺等級逐漸從C等惡化到B等，說明倘若不及時(shí)采取措施加以控制，水資源短缺問題將會繼續(xù)惡化.

3　結(jié)論

1.運(yùn)用水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)評估模型，我們得到2000-2014年北京市水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)值位于［0.4369-0.7071］之間，風(fēng)險(xiǎn)等級幾乎都位于C等-D等之間，屬于中風(fēng)險(xiǎn)和較低風(fēng)險(xiǎn).

2.運(yùn)用組合預(yù)測模型得到未來10年北京市水資源的相關(guān)數(shù)據(jù)，并結(jié)合水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)評估模型，得到未來10年北京市水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)評估值位于［0.6444-0.8204］之間，明顯高于2000-2014年的風(fēng)險(xiǎn)評估值，水資源短缺等級逐漸從C等惡化到B等，從中風(fēng)險(xiǎn)向較高風(fēng)險(xiǎn)惡化.因此，應(yīng)及時(shí)采取有效措施，抑制水資源短缺的不斷惡化.

〔1〕魏歆.水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)因子的篩選模型［J］.數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識，2012，41（23）：143-145.

〔2〕楊桂元.數(shù)學(xué)建模［M］.上海：上海財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社，2015.2.

〔3〕阮本清，韓宇平，王浩，蔣任飛.水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)的模糊綜合評價(jià)［J］.水利學(xué)報(bào)，2005，36（8）：906-912.

〔4〕薛薇.基于SPSS Modeler的數(shù)據(jù)挖掘［M］.北京：中國人民大學(xué)出版社，2014.208-212.

〔5〕何裕.基于數(shù)據(jù)挖掘組合模型的股價(jià)預(yù)測研究［D］.成都：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)，2014.36-48.

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