區(qū)域水資源承載力研究包括承載狀況評價、脆弱性指標(biāo)識別、調(diào)控和時空演變分析等內(nèi)容,在以集對分析為主的水資源承載力研究方法中,各專家學(xué)者由于集對模型的建立思路和側(cè)重各不相同,所建立的集對體系和標(biāo)準(zhǔn)集也不盡相同。為了在研究區(qū)域水資源承載狀況的同時考慮到上述不確定性因素,論文在將區(qū)域水資源承載力指標(biāo)體系劃分為水資源承載支撐力、壓力和調(diào)控力三個子系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,引入云模型分別改進(jìn)其評價標(biāo)準(zhǔn)集對和指標(biāo)聯(lián)系數(shù),并對區(qū)域水資源承載力進(jìn)行評價,推求評價結(jié)果分布特征,利用云模型和減法集對勢、效應(yīng)全偏聯(lián)系數(shù)進(jìn)行脆弱性指標(biāo)識別與調(diào)控。將上述思路應(yīng)用于安徽省2005～2015年和其地級市2011～2015年水資源承載力研究,取得如下結(jié)果:（1）基于云模型與集對分析耦合的區(qū)域水資源承載力評價模型,以量化評價標(biāo)準(zhǔn)的不確定性為思路,將區(qū)域水資源承載力的評價標(biāo)準(zhǔn)集對改進(jìn)為限制取值范圍的評價標(biāo)準(zhǔn)集對云,并結(jié)合聯(lián)系數(shù)計(jì)算公式,對安徽省歷年水資源承載力單指標(biāo)和綜合指標(biāo)進(jìn)行評價和分析,再利用減法集對勢識別脆弱性指標(biāo)。結(jié)果表明,安徽省水資源2005～2015年承載狀況大致呈波動改善趨勢,但總體承載狀況仍較差,其脆弱性指標(biāo)主要集中在... 

【文章來源】：合肥工業(yè)大學(xué)安徽省211工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

本文技術(shù)路線圖

合肥工業(yè)大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文14差的正態(tài)分布，x取到xi的概率為22"2exp"21EnExxEnPixi；（4）一維的正態(tài)云模型X分布任意一處云滴(xi,yi)的生成概率iiixxEynPPP",。以Ex=10，En=5，He=1的云模型為例，首先由正態(tài)云發(fā)生器[13]生成10000朵云滴，并以計(jì)算出每個云滴生成的概率，由(xi,yi,P(xi,yi))作出任意一云滴生成的概率密度示意圖：圖3.1云模型的云滴位置分布與概率分布圖Fig3.1Thedistributionofareaandprobabilityofclouddrop圖中所示的x軸表示云滴橫坐標(biāo)的取值范圍，y軸表示按步驟（1）計(jì)算得出的云滴縱坐標(biāo)取值范圍，z軸表示云滴落在點(diǎn)(xi,yi)處的概率。由圖可知，若將xi視為一個連續(xù)變量，則正態(tài)云模型的xi值、yi值和取到(xi,yi)的概率P(xi,yi)值均為連續(xù)變量，并且3者構(gòu)成可構(gòu)成曲面，可與圖中空間笛卡爾直角坐標(biāo)系的xOy面圍成一底部并未封閉，但總體積依然為1的三維圖形，而所有的云滴(xi,yi,P(xi,yi))均在該三維圖形的表面。若要求出正態(tài)云模型的X分布概率密度函數(shù)，即將上圖的三維圖形投影成二維圖形，則需從積分角度考慮，將上圖三維圖形將其投影到y(tǒng)Oz平面上，因此需要進(jìn)行一次積分。對此可做如下考慮：①xi是由x~N(Ex,|En’|2)所得，而其中的|En’|是由En’~N(En,He2)所得；②對于任意的|En’|，x~N(Ex,|En’|2)均有可能取到xi值。上述兩點(diǎn)聯(lián)立可得出推論：若求出X分布概率密度函數(shù)，則必須考慮在取到在所有|En’|的可能取值條件下，x再取到同一個xi值的情況，因此需要對|En’|進(jìn)行積分，由此引出步驟（5）：

第三章基于云模型X分布與集對分析的區(qū)域水資源承載力綜合評價15（5）在上述4個步驟中，存在2個變量：xi和En’。因此若要求出正態(tài)云X分布的概率密度，需要對變量En’進(jìn)行積分。由En’~N(En,He2)可知，En’的積分區(qū)間為(-∞,+∞)，因此|En’|積分區(qū)間為(0,+∞)。故根據(jù)條件密度函數(shù)公式，正態(tài)云模型的X分布概率密度函數(shù)為："2"2"exp"21"2"2"exp"21"022222222",dEnEnExxHeEnEneEnHEndEnExxHeEnEneEnHxEndPPEnxX(3.2)通過以上對En’進(jìn)行積分的步驟，得出的云模型X分布PX(x)的概率密度公式。該密度公式無解析形式，但可通過數(shù)值積分計(jì)算得到相應(yīng)的近似解和分布圖[13]。下圖列出在Ex=10，En=5的條件下，He分別等于2、1、0.5和0時，云模型X分布的概率密度分布圖：圖3.2He取不同數(shù)值時的云模型X分布密度函數(shù)示意圖Fig3.2TheschematicdiagramofcloudmodelXdistributiondensityfunctionatdifferentnumericalvalueofHe（備注：由于利用MATLAB軟件編程進(jìn)行X分布概率密度函數(shù)圖像模擬時，程序原理是將x從Ex-4En至Ex+4En按照0.1步長，連續(xù)等分為若干個點(diǎn)x1~xn，并分別計(jì)算出每個點(diǎn)對應(yīng)的PX(xi)值(i=1,2,...,n)，再利用直線將計(jì)算結(jié)果(xi,PX(xi))相連接，故所得圖像與真實(shí)分布圖像相比略有差異。尤其是在本圖中，當(dāng)He=2時，在Ex處及其附近的圖像最不接近真實(shí)的分布函數(shù)圖像。實(shí)際上由于X分布概率密度函數(shù)在定義域內(nèi)處處連續(xù)且可導(dǎo)，故圖像在點(diǎn)Ex處及附近應(yīng)為圓滑的曲線，而非圖中所示折線。）由上圖和云模型X分布概率密度函數(shù)可得，X分布具有以下性質(zhì)：（1）云模型X分布的密度函數(shù)雖然是一個沒有解析形式的隱函數(shù)，但由軟

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3616066