水安全评价是制定水安全保障体系和进行水安全决策的前提和依据。水安全的定量化评价可以准确判断出区域水安全所处的状态,从而采取相应的水安全决策方案以保障区域水安全的可持续发展,避免决策的盲目性,减少不必要的人员和资源浪费。论文针对目前水安全评价研究多为定性化研究的缺陷,在综合分析国内外水安全研究成果的基础上,研究了适于区域水安全评价的指标标准,建立了基于vague集的水安全综合评价模型,定量与定性相结合的分析了陕西关中地区的水安全状况,并构建了基于支持向量机的水安全预警模型,利用模型对陕西关中地区2009年、2015年及2020年的水安全进行预警,根据预警结果提出了相应的水安全保障措施。论文的主要研究成果如下:(1)分析界定了水安全的概念、内涵,以及水安全的外延性关系。以可持续发展理论、资源环境承载力理论及社会-经济-自然复合生态系统概念为基础,将水安全定义为:在一定的社会经济条件下,供给的水,在水质上应符合生活和生产用水标准及生态用水水质标准;在水量上,满足人类生活和生产需求的同时,又能保证社会经济和生态环境的可持续发展、保障水循环系统的健康运行,实现水资源的可持续开发利用。水安全的外延性是指由水安全问题引发的社会经济及国家安全等方面的问题,主要包括健康安全、粮食安全、生态环境安全、经济安全、社会安全和国家安全等。(2)建立区域水安全系统评价指标体系,制定相应的评价标准。借鉴可持续发展指标体系,论文建立了区域水安全系统评价指标体系,该指标体系共分3层,总目标层、准则层和指标层,其中总目标层为水安全度;准则层为水资源安全度、社会经济安全度、饮水安全度、粮食安全度、生态环境安全度、管理安全度等6个方面;指标层为准则层下的23个指标。并参考国内外相关标准及研究成果,结合研究区的水资源条件及社会经济发展状况制定了各指标的分级标准(阈值),与之相应,将每个指标划分为非常安全、安全、基本安全、不安全和危机等5个等级。(3)建立基于Vague集的区域水安全系统评价模型。Vague集可以同时表示决策者对某一事物支持、反对和弃权三方面的信息,在处理不确定信息时比传统的Fuzzy模糊集有更强的表达能力。而水安全系统具有复杂性、多层次性及模糊性等特点,因此,论文建立了基于Vague集的区域水安全系统综合评价模型。首先采用层次分析法确定各指标的权重值。其次,根据各指标对应的隶属度,聘请15位经验丰富的专家给出每个指标的满意度的下界和不满意度的上界。再者,将各指标的权重值与对应的满意度的下界和不满意度的上界相比较,经过相应的计算,确定每个评价对象的Vague估计值。最后,根据评价对象的Vague估计值计算相应的评分函数值。为了实现水安全系统的定量评价,取各指标同一等级的阈值组成4个评价对象,计算相应的Vague值及评分值,将评分值作为水安全状况的评价标准。将评价对象的评分函数值与评价等级的评分函数值相比较,就得到研究对象的水安全评价结果。(4)建立基于支持向量机(简称SVM)的区域水安全预警模型。SVM是在统计学习理论指导下发展起来的实现了结构风险最小化思想的新学习法,对于小样本条件下的模式识别和回归估计,与传统神经网络法相比,具有高精度地逼近函数的能力,并且可以避免维数灾难,从而能有效克服神经网络模型训练中“局部极值点”和网络结构需要试凑的问题。故论文建立了基于SVM的区域水安全预警模型,以径向基函数为模型的核函数,运用SVM模式识别与回归软件LS-SVMlab1.7进行模型求解。(5)区域水安全系统评价模型及预警模型的实例应用与分析应用区域水安全评价标准及基于Vague集的区域水安全系统综合评价模型对关中地区5个地市和1个示范区2004～2009年的水安全状况进行评价,从结果看,各地市的水安全处于基本安全的状态,但水安全状况的总体趋势是逐渐向安全状态靠近,这与关中各地近年来采取的一系列水资源和水环境改善措施的结果一致,说明基于Vague集的区域水安全综合评价模型是合理的、科学的和实用的,具有一定的实用价值。并应用基于SVM的区域水安全预警模型,以2009年为基准年,对关中地区各地市2015年及2020年的水安全状况进行预警,结果表明,关中地区各地市2009年的水安全为基本安全,与水安全评价的结果一致,2015年和2020年的水安全状况仍然处于基本安全状态,但水安全程度将会逐年有所好转,结果与实际情况相一致,说明基于支持向量机的区域水安全预警模型是合理的、科学的,且具有一定的实用价值。本文的创新点在于:(1)建立了水安全系统评价指标标准。(2)建立了基于Vague集的区域水安全系统综合评价模型,与评价指标标准结合,实现了定性与定量相结合的水安全系统评价。(3)应用支持向量机的分类算法理论,建立了基于支持向量机的区域水安全预警模型。