[发明专利]一种气候变化下水资源脆弱性的评价方法

说明书

(一)技术领域

本发明涉及水资源脆弱性的评价方法，尤其涉及一种气候变化下水资源脆弱性的评价方法。属于人工智能评价领域。

(二)背景技术

水资源脆弱性是水资源特性中一个独特性质，是水资源可持续开发利用的障碍，关系到社会经济和生态环境可持续发展。气候变化对水资源系统具有巨大的扰动作用，特别是极端气候事件的发生，改变了水资源系统内部的正常循环以及外部的供需状况，对水资源有着显著而广泛的影响。为应对气候变化对水资源脆弱性的影响，保护水资源安全和维持水资源可持续开发利用，开发一种气候变化下水资源脆弱性的评价方法显得十分必要。

综合目前水资源脆弱性的评价方法，从评价理论的角度分析主要分为两种：指数方法和综合评价方法。

指数方法主要是基于水资源脆弱性内涵，从所要研究角度相应地构造脆弱性指数。指数法简单、易操作，但存在筛选标准不准确、定量性差、精确度欠缺，评级结果依赖于一个指标，无法全面涵盖水资源脆弱性的内涵和综合反映区域水资源系统整体脆弱性情况。

综合评价方法主要有灰关联分析、模糊综合评价和神经网络等，其中灰关联分析法存在评价值趋于均化、分辨率不高的缺点，模糊综合评价隶属度的确定带有了主观随意性，而人工神经网络理论建模过程属于黑箱方法。

气候变化下水资源系统即高度复杂又相互联系，为了避免以上方法的局限性，有必要寻求一种水资源脆弱性评价的全面综合、相互联系的评价方法，对气候变化下水资源脆弱性评价提供一种合理的综合评价方法。

(三)发明内容

1、目的：本发明的目的是提供一种气候变化下水资源脆弱性的评价方法，它以集对分析联系数方法为基础，巧妙结合层次分析法和模糊评价法，提出一种新的联系智能综合评价方法。本发明首先根据建立的气候变化下水资源脆弱性的评价指标体系及标准，利用特征向量的方法确定出各指标的权值；然后构建评价地区与地区水资源脆弱性集对，引入联系数的概念将集对的同异反联系起来；进而利用联系数计算公式得到子系统和总系统的联系数；最后利用“均分原则”得到子系统和总系统联系数的值，确定评价的等级。

2、技术方案：本发明一种气候变化下水资源脆弱性的评价方法，它适用于在已建立合理公正的评价指标体系的前提下，可结合Matlab等数学软件进行运算，该方法具体步骤如下：

步骤一：利用特征向量方法确定评价指标权重

首先，基于建立的气候变化下水资源脆弱性评价的指标体系和等级标准(以s层指标体系和n级标准为例)，利用Satty9级分度见下列表1，分别建立同一层的目标重要性判断矩阵A_i(i为判断矩阵的个数，其中q_j为第j层的指标个数)；

表1  目标重要性判断矩阵中元素的取值

然后，根据公式(1)得出判断矩阵最大特征值λ_imax，再由公式(2)计算出最大特征值λ_imax对应的特征向量w_i；

Det(A_i-λE)＝0    (1)

A_iw_i＝λ_imaxw_i    (2)

最后，引入一致性指标CI和一致性比率CR，进行一致性检验：由CR用来判断矩阵A_i能否被接受，若CR＞0.1，说明判断矩阵中各元素估计的一致性太差，应重新估计；若CR＜0.1，则可认为判断矩阵中各元素估计基本一致，这时w_i即可作为各层指标权重。

CI＝(λ_max-n)/(n-1)    (3)

CR＝CI/RI              (4)

其中RI为同阶矩阵的随机指标，其值见下列表2

表2  n阶矩阵的随机指标指标RI