2011吉林省大学生数学建模竞赛论文(高天昊等).doc

2011年吉林省大学生数学建模竞赛承 诺 书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D/E/F中选择一项填写）： B 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）： 所属学校（请填写完整的全名）： 北华大学 参赛队员 (打印并签名) ：1. 董晓婉 2. 高天昊 3. 夏 欢 指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名)： 张丽春 日期： 2011 年 5 月 5 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：2011年吉林省大学生数学建模竞赛编 号 专 用 页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：评阅人评分备注全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：目录 目录 1 摘要 2 一 问题的重述3 二 问题分析3 三 基本假设5 四 定义符号说明6 五 模型的分析建立和求解6 问题一 主成分分析法6 问题二、三 层次分析法 7 模糊数学与logistic回归模型的建立9 问题四 建议18 六 结果分析19 七 模型推广19 八 模型的评价与改进19 九 参考文献21 十 附件22水资源短缺风险综合评价摘 要本文针对北京市水资源短缺的情况，对水资源短缺风险水平进行了评价，将造成水资源短缺的风险因子进行了分析；将风险因子归纳为一个主成分分析、logistic回归模型和层次分析模型的问题，同时运用了等软件，不仅对数据进行了分析，所画的图形也更清楚的说明了问题。通过分析，结果表明，北京市水资源短缺风险都处于高等风险水平，而本文采用这三个模型对该区域水资源短缺风险进行综合评价及预测具有一定的可操作性和实用性。针对问题一，综合考虑多方面的因素，采用主成分分析法找出了造成北京市水资源短缺的主要风险因子，并对它们各自对北京市的影响程度进行分析。针对问题二，建立层次分析数学模型，对造成北京市水资源短缺主要风险因子进行综合分析，做出风险等级划分并陈述理由，对主要风险因子进行调控，使得风险降低。针对问题三，根据建立的数学模型，利用logistic回归模型对北京市未来两年水资源的短缺风险进行预测，并提出了一些应对措施。针对问题四，综合以上分析，加上各方面的因素，对北京市的用水情况进行分析之后，提出了合理的建议。关键词：北京市、主成分分析法、模糊数学、层次分析、回归模型、水资源短缺风险、风险因子一、问题的重述近年来，我国，特别是北方地区水资源短缺问题日趋严重，水资源成为焦点话题。以北京市为例，北京是世界上水资源严重缺乏的大都市之一，其人均水资源占有量不足300m3，为全国人均的1/8，世界人均的1/30，属重度缺水地区。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。政府采取了一系列措施, 如南水北调工程建设, 建立污水处理厂,产业结构调等。但是，气候变化和经济社会不断发展，水资源短缺风险始终存在。如何对水资源风险的主要因子进行识别，对风险造成的危害等级进行划分，对不同风险因子采取相应的有效措施规避风险或减少其造成的危害，这对社会经济的稳定、可持续发展战略的实施具有重要的意义。问题一：评价北京市水资源短缺风险的主要风险因子是什么，并对他们进行排序。问题二：建立数学模型对北京市水资源短缺风险进行综合评价， 作出风险等级划分并陈述理由，对主要风险因子进行调控，使得风险降低。问题三：对北京市未来两年水资源的短缺风险进行预测，并提出应对措施。问题四：以北京市水行政主管部门为报告对象，写一份建议报告。二、问题的分析问题一：通过主成分分析法对北京市水资源短缺风险因子分析出影响的程度，划分出不同等级，能更好的采取不同的措施解决水资源短缺问题。问题二：通过对北京市水资源的分析，水资源符合层析分析模型，未来水资源发展符合logistic回归模型。水资源总量、工业用水量、农业用水量以及第三产业和生活用水量是北京市水资源短缺的主要风险因子，再生水利用和南水北调是北京地区水资源风险的有效途径之一。分析图：根据1979年至2008年北京市水资源短缺状况的表格，得到：总用水量与时间关系的柱形图农业用水量与时间关系的柱形图工业用水量与时间关系的柱形图第三产业及生活等其他用水量与时间关系的柱形图水资源总量与时间关系的柱形图从图中可以清楚的看出农业、工业、第三产业及生活等用水量和水资源总量对北京市水资源的影响。问题三：通过logistic模型，预测两年内北京市水资源风险情况。北京市未来两年水资源的短缺会进一步加深，甚至在一定程度上影响了北京经济的发展 。因此，再生水利用和南水北调是解决问题的有效途径。三、基本假设假设1题目给出的数据真实可靠，能反映北京市水资源情况。假设2 北京市水资源系统正常运行，不出现意外情况讨论影响北京市水资源风险因子。假设3 短期内对水的污染不出现剧增现象。假设4 短时间内没研制出彻底解决水资源短缺的的高新技术。 4、 定义符号说明 农业用水 工业用水 第三产业及生活等其他用水 水资源总量 风险因子的特征向量 重要性权数 随机性指标 标准差 期望值 标准差与期望值的比值 一致性指标 一致性比例 矩阵的最大特征值 矩阵的第个分量 综合评判的因素所组成的集合 评语所组成的集合 等级对综合评定所得模糊子集B的隶属度五、模型的分析、建立、求解问题一：主成分分析法将原来众多的具有一定相关性的指标重新组合成一组较少个数的互不相关的综合指标来代替原来指标。由计算的系数矩阵为1.00000.4348-0.67500.15910.43481.0000-0.75680.4156-0.6750-0.75681.0000-0.44880.15910.4156-0.44881.0000对于农业用水、工业用水、第三产业及生活等其他用水和水资源总量的指标为：样本指标特征值方差贡献率(% )累计贡献率(% )98.874664.5264.5242.888627.9992.51 8.98885.8798.382.49081.62100求出相关矩阵的特征根、特征向量及累计方差贡献E,取E 85%的作为主成分。经计算得出,E = 96.05% 85% ,故取k = 2,可得对应的特征向量,见下表:2.25370.56960.17670.0769由以上分析得，北京市水资源短缺风险因子主要是农业用水和工业用水，第三产业及生活等其他用水和水资源总量占的比重较小。问题二、三：模型一：层次分析法（简称AHP法） AHP法的基本原理，是把研究的复杂问题看作一个大系统，通过对系统的多个因素的分析，划出各因素间相互联系的有序层次；再请专家对每一层次的各因素进行客观的判断后，相应地给出重要性的定量表示，进而建立数学模型，计算出每一层次全部因素的相对重要性的权值，并加以排序，最后根据排序结果进行规划决策和选择解决问题的措施。 设水资源短缺风险因子为,其影响因素有 共n个，且的重要性权数分别为,其中，0, 即由于因素对目标X的影响程度即重要性权数不一样,将两两比较,可得到个因素对目标X重要性权数比(也就是相对重要性)构成的矩阵A,我们称A为判断矩阵,目标X的个因素的重要性权数,可通过对该矩阵解特征值问题求出,即由求出正规化特征向量而得到。通过对问题一的解答，可看出农业用水对北京市水资源风险因子的影响最大，即最大权数比，其次是工业用水、第三产业及生活用水，最后是水资源总量，可得 =0.0652，=0.2799，=0.0587 =0.0162根据专家给的重要性指标，得到下表为重要性指标含义1表示两个元素相比，具有同等重要性3表示两个元素相比，前者比后者稍重要5表示两个元素相比，前者比后者明显重要7表示两个元素相比，前者比后者强烈重要9表示两个元素相比，前者比后者极端重要2,4,6,8表示上述判断中间值倒数若元素与元素j的重要性之比为,则元素与元素的重要性之比为根据上表的判断尺度建立矩阵确定各要素的相对重要性（1）计算判断矩阵的特征向量W,然后将进行归一化处理即得到相对重要度。由求得 =(4.0906 1.3161 0.6148 0.3021) 求得=(0.6469 0.2081 0.0986 0.0464)（2）一致性判断。为了检验判断矩阵的一致性，根据AHP的原理，可以利用与n之差检验一致性，定义计算一致性指标为式中为判断矩阵A的最大特征值，由下式求出式中为矩阵的的第个分量，解得=4.2011 。（3）定义一致性比例为当一致时，C.I=0；当不一致时，一般有n,因此C.I0.一般情况下，当CR0.001。 检验通过，接受原假设，即建立的logistic回归模型对数据拟合良好。由表4可知，27个发生缺水的年份都被该模型正确估计出来，正确率为100%只有1个未缺水的年份被估计为缺水，那么总的正确判断率为96.7%。由此可知，所建立的回归方程可以付诸应用。根据表5中的系数,logistic回归模型如下：（1）其中：x为缺水量。水资源短缺风险评价过程：（1）水资源短缺风险计算分析。根据（1）式建立水资源短缺风险评价模型，得到北京市19792008年水资源短缺风险的计算结果如图3所示。其中缺水发生的概率，是由logistic回归模型计算得到，水资源短缺风险值是由基于模糊概率的水资源短缺风险评价模型计算出来的。图3 北京市19792008年的水资源短缺风险由图3可以看出，1997、1991和1996年均没有发生水资源短缺风险且水资源短缺风险模拟值均为0。其中1987、1996年风险发生的概率均不到70%，这和实际情形是吻合的，以1991年为例该年风险发生的计算概率为58%，这一年的实际情况是水资源总量仅为42.29亿 。但实际总用水量已达到42.03亿 。已处于风险的边缘状态。虽然，年等缺水计算概率较高，但由于其缺水影响程度较小，所以由模糊概率计算其相应的水资源短缺风险综合评价值较小，图3的进一步分析可知，只要真实风险存在（缺水发生）描述风险发生的概率均超过了70%,以1999年为例说明，1999年是枯水年，水资源短缺风险模拟计算值最大，描述风险发生的概率接近100%。以上分析说明模型的计算结果与实际情形是吻合的 可以付诸应用。（2）水资源短缺风险分类。利用Quick Cluster对1979-2008年北京市的水资源短缺风险进行聚类，各类风险最终的类中心和特征如表6所示。分类结果如图4所示，图4中横坐标表示年降雨量，纵坐标表示历年水资源短缺风险值，图中的虚线表示拟合线，5种标记表示5种风险等级。表6 水资源短缺风险类别与特性水资源短缺风险类别类中心风险特性低风险较低风险中风险高风险较高风险0.030.320.540.730.84可以忽略的风险可以接受的风险边缘风险比较严重的风险无法承受的风险由图4所示，高风险、较高风险以及中风险基本都集中发生在降雨量少的年份，较低风险以及低风险都集中在降雨量大的年份。以1999年和1994年为例，1999年的降雨量是历年中最少的，风险值也是最大的，属于高风险；1994年的降雨量是历年中最大的，风险值接近于0，属于低风险。进一步，从图4中的拟合线可以看出，水资源短缺风险与降雨量是高度负相关的。图4 北京市19792008年水资源短缺分类风险（3）水资源短缺影响因子分析。根据以上提出的水资源短缺风险影响因子，利用距离法筛选出水资源短缺风险敏感因子，为农业用水量、工业用水量、第三产业及生活等用水量，因此，这3个变量是影响北京地区水资源短缺风险的敏感因子。北京市2009、2010水平年水资源短缺风险评价，根据上述水资源短缺风险评价模型，对2009和2010水平年分3种情景讨论，分别是平水年（50%）、偏枯年（75%）、 枯水年（95%）， 得出2009、2010水平年北京市水资源短缺风险评价结果如表7所示。表7北京市 水平年水资源短缺风险评价结果规划水平年概率风险风险等级2009 50%75%95%0.990.990.990.440.640.73中风险较高风险较高风险2010 50%75%95%0.990.990.990.950.980.99高风险高风险高风险由表7可知，在3种情景下，2009水平年的水资源短缺风险处于中等以上风险水平，而2010水平年在3种情景下都处于高风险水平。近年来，北京市一直在加大再生水利用量，这在一定程度上缓解了北京市水资源短缺的紧张局面，北京市再生水利用和规划情况见图 5所示，其中2009和2010年再生水利用量是根据现有的趋势预测的。由此计算2009和2010年北京地区水资源短缺风险，结果如表8所示。图5 北京市逐年再生水利用量注释:1表示2004年;2表示2005年;3表示2006年;4表示2007年;5表2008年;6表示2009年;7表示2010年.由表8可以看出，再生水回用后，2009与2010不同规划水平年北京市水资源短缺风险呈现不同幅度的降低，个别规划年份的降低幅度可达43%，可见再生水回用不失为降低北京地区水资源风险的有效途径之一。但是即便如此 各规划水平年北京市水资源短缺风险仍均处于高风险水平。南水北调对北京市水资源保障的情景分析: 南水北调中线调水工程,是从资源性角度缓解北京市水资源不足的重大举措,目前京石段已通水,年调水量3亿。 在此设计3种情景：一是南水北调工程调水为零，即无南水北调工程条件；二是南水北调工程源水端汉江流域发生连续干旱 调水量为设计调水量的80%，即8.4亿。三是按南水北调工程规划调水，即2009年调水10.5亿。2011年来水14亿，见表8，2009、2010年分别调水10.5亿亿后北京市水资源短缺风险评价结果如表8所示 。表8再生水回用对北京市水资源短缺风险的情景分析规划水平年风险 风险降低百分率 风险等级再生水回用前再生水回用后再生水回用前再生水回用后2009 50%75%95%0.440.640.730.250.570.64431112中风险较高风险较高风险较低风险中风险较高风险201050%75%95%0.950.980.990.830.860.88131211高风险高风险高风险高风险高风险高风险表9南水北调中线调水量方案设置规划水平年无调水规划调水量80%规划调水量增加调水量2009201020110008.48.411.210.510.514.012.012.014.0表10南水北调对北京市水资源短缺风险的情景分析规划水平年风险风险降低百分率%风险等级调水前调水后调水前调水后2009 50%75%95%0.440.640.730.190.480.56572523中风险较高风险较高风险较低风险中风险中风险2010 50%75%95%0.950.980.990.790.820.94171615高风险高风险高风险较高风险高风险高风险由表10可以看出，调水10.5亿后,各规划水平年的风险均水平均有不同程度的降低，以50%的保证率为例,2009年北京市水资源短缺风险由调水前的0.44降低至0.19降低幅度达57%在75%和95%保证率下水资源短缺可降低至中等风险水平，缓解作用比较明显。但对2010各规划水平年，可能的风险虽有不同程度降低，但面临的风险仍处于很高的水平。同时采用利用再生水和外源水的措施后，规划水平年北京市水源短缺风险计算结果如表12所示。由表11可知，采取再生水回用和调水措施后，各种保证率下的2009和2010年北京市水资源短缺风险均由措施前的中高风险降至低风险水平，所以，再生水回用和南水北调是解决北京市水资源总量不足的根本措施。表11同时利用外源水和再生水后北京市水资源短缺风险的情景分析规划水平年风险风险等级措施前措施后措施前措施后200950%75%95%0.440.640.7300.040.10中风险较高风险较高风险低风险低风险低风险201050%75%95%0.9511000.01高风险 高风险 高风险 低风险低风险低风险讨论 由表5可知,水资源总量 污水排放总量、农业用水量、生活用水量是北京水资源短缺的主要致险因子，其中生活用水是不可压缩的，随着北京都市化进程的不断加快人口增长与人民生活水平的不断提高，生活用水量会进一步加大。2007年北京市污水处理率已达76.2%，2009、2010年的污水处理率会进一步增加，污水排放总量会进一步减少，扩大再生水利用和南水北调工程均扩大了北京地区的水资源总量。北京农业用水量占北京总用水量的40%左右，采用文献中提出的节水措施可进一步降低北京农业用水量，但由于受到基本农田保护制度的政策的制约，进一步大幅度压缩农业用水的可能性不大 ，近年来北京年均农产品虚拟水输入量为23.7亿, 这相当于北京市年产水资源总量的5.93%.虚拟水战略不失为间接缓解北京地区水资源短缺风险的途径，值得进一步探讨。问题四建议解决水资源短缺，是北京市更是我国目前和今后急待解决的一个重大问题。针对这次研究，我们提出了如下方法：一是优化农业产业结构，发展节水农业，由于农业耗水比较多，是最大用水户，所以要提高农业科技，特别是提高灌溉方式，并且可实行阶梯价格，可以考虑用水额度在60内的实行最低水价，用水额度超过80的，实行最高水价。同时实行按定额发水票供水办法，节约归己，节约水票可以作为商品出售。同时积极进行污水回收处理发展灌溉。二是对于耗水量大的铜铁、电力、石化等部门企业要加大管理，依靠科级进步，节约用水，加大节能减排力度，改善工艺流程，对污染严重的企业可加大税收，同时要完善企业用水制度。三是，用市场经济法则，调控水资源的使用。根据用水量和水质来确定水价。运用经济杠杆和政策调节水的供需关系，促进水资源的合理配置和高效利用的手段四是开发新的淡水资源，充分利用和保存降水资源，人工降雨和海洋冰块。搞好科研工作。要把新的滴灌、微灌技术、海水淡化、人工降雨、地下水回灌、空冷发电、空冷炼焦，植物节水，地球室温效应对降水的影响等，列入有关部门的科研规划。再生水回用和南水北调工程可使北京地区2009和2010年各类规划水平年的水资源短缺均降至低风险水平。所以，在加快南水北调进京工程的同时，大力发展再生水回用，是解决北京地区水资源短缺风险的根本措施五是，深入开展宣传教育工作。长期以来，人们对于珍惜水资源意识极为淡薄，认为水是取之不尽，用之不竭的天然物。要改变这种意识，必需要锲而不舍地坚持宣传教育工作。要不断通过报刊、电视、广播等新闻媒体宣传“水贵如油”的节水气氛。总之，要把善待水资源，养成良好节水习惯，蔚然成为我国大众文化。 六、结果分析(1)通过主成分分析，影响北京市水资源短缺风险的4个因子可归纳为总用水总量跟水资源总量两大类。从单个因子来看，农业用水量是影响水资源短缺风险变化的主要驱动因子。(2)通过建立logistic回归模型，预测出2009年和2010年的需水量分别为46.5783亿m3和48.6391亿m3，当地可供水量分别为42.7856亿m3和43.5423亿m3，水资源供需严重失衡。(3)北京市的水资源短缺是资源性的，单靠节约用水不能从根本上解决问题，所以要实行开源和节流并重的政策。南水北调进京后每年从长江引水12亿m3，可供水资源大大增加，将会使北京市水资源承载力得到缓解。七、模型推广通过主成分分析法、层次分析法、模糊数学与logistic回归模型的分析，在北京以外的城市仍然能采取同样的方法进行水资源短缺的控制，并且有比较好的效果。比如：节约用水、雨洪利用、地表水开源、水源保护及城乡水环境综合整治、地下热水和天然矿泉水资源、水资源联合调度（包括南水北调工程）、再生水回用等，都能起到一定的作用。但是如果想彻底解决北京水资源短缺问题，还必须依赖于高新技术的发展，例如海水淡化与最新研制的膜生物反应器能很好的解决水资源短缺问题。这都能使水资源再生应用，并且符合可持续发展策略。但是需要有较高的投入，更需要政府的强力支持。八、模型的评价与改进优点：（1）针对提出的问题，我们做了合理的假设，收集了比较全面的信息，建立的模型能够很好的反映实际情况，在解模过程中应用了等软件，的数据比较科学，可持续发展报告是基于模型建立和搜集大量各种情况处理方法信息上的得到的，与现实相符合。（2）本文基于模糊概率建立了水资源短缺风险评价模型，同时考虑到水资源系统的随机不确定性和模糊不确定性，可对水资源短缺风险发生的概率和影响程度给予综合评价，19792008年的北京市水资源短缺风险的实例分析表明了模型的适用性。(3)一般的水资源短缺风险评价仅是对水资源短缺风险率的统计，而本文则引用了多个评价指标对区域水资源短缺风险进行描述。(4)本文在对单个水资源短缺风险性能指标计算的基础上，更进一步采用综合评价方法对区域水资源短缺情况进行判别，基于多个指标评价的模糊综合评判方法用于区域水资源短缺情况评价具有一定的可操作性和实用性。缺点:（1）由于历史数据的局限，无法用统计分析方法筛选指标，指标的选取欠客观；主观的赋权方法比较粗糙，主观性较强；（2）由于影响水资源短缺的风险因子有很多，而我们只考虑了其中重要的几点，难以得到理想的全局最优解。参考文献：1黄强，苗隆德，王增发，水库调度中的风险分析及决策方法J，西安理工大学学报，1999，15(4): 6-10；2王红瑞，刘昌明，毛广全等，水资源短缺对北京市农业的影响与对策J，自然资源学报，2004,19（2）：160169.3王红瑞，王岩，王军红等，北京农业虚拟水结构变化及贸易研究J，环境科学,2007,28(12);28772884.4冯平，供水系统干旱期的水资源风险管理J.自然资源学报，1998，13(2): 139-144. 5苏金明，张莲花，刘波，MATLAB工具箱应用，北京：电子工业出版社，20046李海涛，邓樱，MATLAB程序设计教程，北京：高等教育出版社，20047何晓群等，应用回归分析，北京：中国人民大学出版社，20078金治明，李永乐，概率论与数理统计，北京：科学出版社，2007。9彭祖赠等，模糊数学及其应用，武汉：武汉大学出版社,2002年。10 雷功炎，数学模型讲义，北京：北京大学出版社，2004年。11王士香，精通MATLAB接口与编程，北京:电子工业出版社，2007。12陈杰，MATLAB宝典，北京：电子工业出版社，2007。附件年份总用水量(亿立方米)农业用水(亿立方米)工业用水(亿立方米)第三产业及生活等其它用水(亿立方米)水资源总量（亿方）197942.9224.1814.374.3738.23198050.5431.8313.774.9426198148.1131.612.214.324198247.2228.8113.894.5236.6198347.5631.611.244.7234.7198440.0521.8414.3764.01739.31198531.7110.1217.24.3938198636.5519.469.917.1827.03198730.959.6814.017.2638.66198842.4321.9914.046.439.18198944.6424.4213.776.4521.55199041.1221.7412.347.0435.86199142.0322.711.97.4342.29199246.4319.9415.5110.9822.44199345.2220.3515.289.5919.67199445.8720.9314.5710.3745.42199544.8819.3313.7811.7730.34199640.0118.9511.769.345.87199740.3218.1211.111.122.25199840.4317.3910.8412.237.7199941.7118.4510.5612.714.22200040.416.4910.5213.3916.86200138.9817.49.212.319.2200234.615.57.511.616.1200335.213.88.413.618.4200434.613.57.713.421.4200535.513.26.814.523.2200634.312.86.215.324.5200733.712.45.815.523.8200835.112.05.217.934.2程序1h=0 42.92 50.54 48.11 47.22 47.56 40.05 31.71 36.55 30.95 42.43 44.64 41.12 42.03 46.43 45.22 45.87 44.88 40.01 40.32 40.43 41.71 40.4 38.98 34.6 35.2 34.6 35.5 34.3 33.7 35.1;t=1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008;bar(t,h)xlabel(时间(年);ylabel(总用水量(亿立方米);title(水资源现状);2h=0 24.18 31.83 31.6 28.81 31.6 21.84 10.12 19.46 9.68 21.99 24.42 21.74 22.7 19.94 20.35 20.93 19.33 18.95 18.12 17.39 18.45 16.49 17.4 15.5 13.8 13.5 13.2 12.8 12.4 12.0;t=1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008;bar(t,h)xlabel(时间(年);ylabel(农业用水(亿立方米);title(水资源现状);3h=14.37 13.77 12.21 13.89 11.24 14.376 17.2 9.91 14.01 14.04 13.77 12.34 11.9 15.51 15.28 14.57 13.78 11.76 11.1 10.84 10.56 10.52 9.2 7.5 8.4 7.7 6.8 6.2 5.8 5.2;t=1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008;bar(t,h)xlabel(时间(年);ylabel(工业用水(亿立方米);title(水资源现状);4h=4.37 4.94 4.3 4.52 4.72 4.017 4.39 7.18 7.26 6.4 6.45 7.04 7.43 10.98 9.59 10.37 11.77 9.3 11.1 12.2 12.7 13.39 12.3 11.6 13.6 13.4 14.5 15.3 15.5 17.9;t=1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008;bar(t,h)xlabel(时间(年);ylabel(第三产业及生活等其它用水(亿立方米);title(水资源现状);5h=38.23 26 24 36.6 34.7 39.31 38 27.03 38.66 39.18 21.55 35.86 42.29 22.44 19.67 45.42 30.34 45.87 22.25 37.7 14.22 16.86 19.2 16.1 18.4 21.4 23.2 24.5 23.8 34.2;t=1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008;bar(t,h)xlabel(时间(年);ylabel(水资源总量（亿方米）);title(水资源现状);6x=1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008;y=42.92 24.18 14.37 4.37 38.23;50.54 31.83 13.77 4.94 62;48.11 31.6 12.21 4.3 24;47.22 28.81 13.89 4.52 36.6;47.75 31.6 11.24 4.72 34.7;40.05 21.84 14.376 4.017 39.31;31.71 10.12 17.2 4.39 38;36.55 19.46 9.91 7.18 27.03;30.95 9.68 14.01 7.26 38.66;42.43 21.99 14.04 6.4 39.18;44.64 24.42 13.77 6.45 21.55;41.12 21.74 12.34 7.04 35.86;42.03 22.7 11.9 7.43 42.29;46.43 19.94 15.51 10.98 22.44;45.22 20.35 15.28 9.59 19.67;45.87 20.93 14.57 10.37 45.42;44.88 19.33 13.78 11.77 30.34;40.01 18.95 11.76 9.3 45.87;40.32 18.12 11.1 11.1 22.25;40.43 17.39 10.84 12.2 37.7;41.71 18.45 10.56 12.7 14.22;40.4 16.49 10.52 13.39 16.86;38.98 17.4 9.2 12.3 19.2;34.6 15.5 7.5 11.6 16.1;35.2 13.8 8.4 13.6 18.4;34.6 13.5 7.7 13.4 21.4;35.5 13.2 6.8 14.5 23.2;34.3 12.8 6.2 15.3 24.5;33.7 12.4 5.8 15.5 23.8;35.1 12.0 5.2 17.9 34.2;xlabel(时间(年);bar(x,y)xlabel(时间(年)）);ylabel(水量(亿方米）);title(水资源现状);模型一:1 y=24.18 14.37 4.37 38.23;31.83 13.77 4.94 26;31.6 12.21 4.3 24;28.81 13.89 4.52 36.6;31.6 11.24 4.72 34.7;21.84 14.376