基于多元线性回归模型的水资源短缺风险评价研究+源码(9)
时间:2016-11-15 14:45 来源:毕业论文 作者:毕业论文 点击:次
1998 17.39 10.84 22.5 1245.6 18.9425 12.5725 18.375 1215.425 1999 18.45 10.56 25 1257.2 18.3225 11.57 22.225 1248.475 2000 16.49 10.52 39.4 1363.6 17.6125 10.755 27.225 1276.6 2001 17.4 9.3 42 1385.1 17.57 10.464 30.18 1298.3 2002 15.5 7.5 45 1423.2 17.046 9.744 34.78 1334.94 2003 13.8 8.4 50.1 1456.4 16.328 9.256 40.3 1377.1 2004 13.5 7.7 53.9 1492.7 15.338 8.684 46.08 1424.2 2005 13.2 6.8 62.4 1538 14.68 7.94 50.68 1459.08 2006 12.8 6.2 73.8 1581 13.76 7.32 57.04 1498.26 2007 12.4 5.8 76.2 1633 13.14 6.98 63.28 1540.22 2008 12 5.2 78.9 1695 12.78 6.34 69.04 1587.94 采用的2-期简单平均滑动预测和5-期简单平均滑动预测的具体的图像如下：（图像具体程序见附录四） ——*——：原始数据与时间图像 ———— ：2-期简单滑动平均预测图像 ——o——：5-期简单滑动平均预测图像 图6农业用水影响 图7工业用水影响 图8污水处理率影响 图9常住人口影响 根据图像可知：农业用水、工业用水对未来两年的水资源短缺影响程度有所下降，但是影响还是显著的，污水处理率、常住人口对未来两年的水资源短缺影响程度有所增加.总的看来水资源短缺风险仍然存在，因此采取以下预防措施： 第一：加强控制工农业用水量，提高水资源利用率，大力推行节约用水，减少用水量.第二：实施技术改造以防治水污染.应通过技术改造和工艺改革，最大限度地提高资源（包括水资源）的利用率，减少资源的流失，把污染物排放量压缩到最低限度;提高污水处理设备，以提升污水处理率.第三：适当控制人口增长，以减少生活用水量. 3小结 多元线性回归对北京市水资源风险进行评价，运用时间序列分析的方法进行预测，是一个具有现实意义的课题，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.因此如何对北京市的水资源风险进行评价，预测并且给出合理的建议是必须解决的问题. 本文通过用水量与供水之差确定风险度量，从而判定北京从1979——2008年除1985、1987、1991、1996年外，其它年份都存在不同程度的水资源短缺现象.以农业用水、工业用水、第三产业及生活等其它用水、降雨量、城市绿化覆盖率、污水处理率、常住人口等因素作为影响水资源的因素.并通过计算各因素与风险度量之间的相关系数，进而确定农业用水、工业用水、降雨量、污水处理率、常住人口等因素为风险因子.再利用多元线性回归分析方法建立北京市水资源短缺风险的综合评价模型，利用上述已确定的风险因子及逐步回归方法建立以风险度为因变量，风险因子为自变量的多元线性回归模型.最终确定农业用水，工业用水，污水处理，常住人口为主要风险因子.从而可以采取积极有效的措施来降低缺水风险.根据风险度量的时间序列，采用建立风险度量的时间序列分析来预测农业用水、工业用水、污水处理、常住人口对水资源短缺风险的影响. 时间序列分析中由于数据较少 ，采用简单平均滑动的方法对未来二年进行预测，结果如下：农业用水、工业用水对未来两年的水资源短缺影响程度有所下降，但是影响还是显著的；污水处理、常住人口对未来两年的水资源短缺影响程度有所增加，总的看来水资源短缺风险仍然存在.根据这些影响因子而采取相应的措施. (责任编辑：qin) |