B题 基于模糊概率的水资源短缺风险评价

资 源 简 介

B题 基于模糊概率的水资源短缺风险评价

详 情 说 明

针对水资源短缺这一全球性挑战，"基于模糊概率的水资源短缺风险评价"提供了创新性的量化分析方法。该方法结合了模糊数学与概率统计的双重优势，有效解决了传统评估中不确定性因素的难题。

核心思路是通过模糊集理论处理水文数据中的边界不清晰问题，例如将降水量的"偏少""正常"等定性描述转化为隶属度函数。同时引入概率分布模型分析历史数据规律，计算各风险指标的发生概率。最终通过模糊概率合成运算，得到区域水资源短缺的综合风险等级。

典型应用场景包括：干旱地区供水系统脆弱性评估、气候变化背景下的水资源规划、以及跨境流域协同管理方案的决策支持。这种方法不仅提高了风险预警的准确性，其可视化输出（如风险等级地图）更便于政策制定者理解复杂的水文信息。

当前研究前沿正探索将机器学习算法与模糊概率模型结合，通过自动优化隶属函数参数来提升动态预测能力。这类模型的持续改进，对实现联合国可持续发展目标中的清洁饮水和卫生设施（SDG6）具有重要实践意义。