3种用水量预测方法在京津冀地区的适用性比较

本文比较了年增长率法、自回归模型法和灰色神经网络法3种常用的用水量预测方法在京津冀地区年用水量预测中的适用性,基于优选的方法对京津冀2019—2025年的年用水量进行了预测。结果表明,北京、天津和河北省1997—2018年的年用水量呈现不同的变化趋势:北京和天津的年用水量呈先减少后增加的非线性变化趋势,而河北省的年用水量呈波动递减的趋势。灰色神经网络法在京津冀3地均优于其他两个模型,被推荐为该地区年用水量预测的首选方法。基于灰色神经网络法的年用水量预测结果表明,2019—2025年北京市年用水量将趋于平稳,天津市的年用水量将缓慢增加,而河北省的年用水量则将继续下降。     

基于趋势及回归分析的珠三角城市群需水预测

对近10年珠三角城市群用水量进行了特征及结构分析,其中分析了总用水量和农业、工业、城镇公共、居民生活及生态环境用水量等与地区生产总值、年末人口数等参数的相关性,结果表明:与一般用水量随着经济与人口增长而增长的结论不同,近年来,珠三角地区城市总用水量与地区生产总值表现较强的负相关性,与年末人口数也呈一定程度负相关。基于相关性分析成果,构建基于经济、人口为自变量的二元回归模型及趋势模型,对城市群水资源需求进行了预测,并与常用的分项水量预测法进行对比,结果表明:趋势模型和二元回归模型预测精度良好,与实际值偏差在2%以内;趋势模型预测结果与实际值最为接近,二元回归模型预测结果偏小,而常用的分项水量预测法结果偏安全。相比分项水量预测法,趋势及二元回归预测方法具有较高精度和便利操作性,可供类似城市群需水预测研究参考。     

新疆人口、用水量与经济三者间关系研究与预测

人口、用水量与经济发展息息相关,为了解新疆地区的人口、用水量与经济之间的相互关系,本文采用SPSS18.0和EVIEWS8.0对数据进行因子分析、主成分分析和回归分析,通过建立VAR模型,得出新疆总人口数量和乌鲁木齐人口数量与工业用水之间存在显著的正相关关系,新疆人口数量正向影响农业与生态用水量、与人均用水量显著负相关,人口、农林牧渔产业、用水量均正向稳定促进生产总值等结论,并对新疆人口与用水量进行预测。该研究方法可为其他省份依据用水量预测可承载人口规模提供借鉴。     

基于SPSS多元线性回归模型在城市用水量的预测

应用多元线性回归分析原理及模型,以邯郸市为例,对城市用水量进行预测。采用逐步回归分析法,利用SPSS软件对影响城市用水量的因素进行多元线性回归分析,建立回归方程,分析城市用水量。该模型的最大误差值为0.378%,最小误差值为0.058%,平均误差值为0.241%,模型拟合情况良好,可以用来预测城市用水量。     

一体化进程中京津冀水资源利用与城市经济发展关系时空分析

京津冀位于中国的"首都圈",具有极其重要的战略地位,而水资源短缺已成为严重制约京津冀经济社会发展的因素之一。利用2000-2016年京津冀水资源利用与城市经济发展指标等数据,首先基于变异系数、锡尔系数对京津冀用水数量、用水结构与用水量效率进行时空分析;其次采用灰色关联法,探讨了水资源利用类型与城市经济发展指标之间的关联程度;在此基础上,利用二次回归模型分析了产业结构对农业、工业用水的影响,并且重点分析了城市经济发展与生活用水量之间的关系。结果表明:(1)京津冀地区受经济基础、发展条件等因素影响,各城市间用水类别空间差异较大,尤其是生活用水量与工业用水量空间不均衡度加剧,空间差异明显;(2)京津冀地区城市经济发展指标与水资源利用类型之间存在较高的关联度,产业结构对水资源利用量的关联度最大;北京市生活用水量受城市经济发展影响显著,天津市则为工业用水量,河北省为工业、农业用水量。(3)京津冀地区产业结构与各用水量之间存在较优的回归关系(p0.01),其中北京市、天津市生活用水量增速最快,而水价的提升并未起到对该地区生活用水量的抑制与减少作用。     

京津冀地区水-经济-生态耦合协调发展特征评价

运用耦合协调度模型评价了2006—2019年京津冀地区水资源-经济社会-生态环境的耦合协调发展状态,并利用灰色关联法分析了影响京津冀地区耦合协调发展的主要因素。结果表明:2006—2019年京津冀地区水资源-经济社会-生态环境耦合协调发展水平总体呈上升趋势;京津冀地区和北京水资源系统持续滞后,天津水资源和生态环境系统交互滞后,河北处于经济社会系统滞后的状态;北京始终处于耦合协调发展最好水平,天津其次,河北耦合协调发展缓慢;水资源总量和地下水储变量是影响京津冀地区耦合协调度最重要的因素,人口变化情况次之。     

基于DPSIR-TOPSIS模型的河北省水资源承载力评价及障碍因素研究

水资源承载力评价是了解水资源发展水平的关键,在水资源可持续发展中具有重要作用。基于DPSIR概念模型选取14个指标构成评价体系,采用熵权TOPSIS方法和障碍度模型对河北省2010-2017年水资源承载力进行分析研究。结果表明：2010-2017年河北省水资源承载力水平呈上升趋势;从分类指标来看,除影响子系统承载力水平下降外,其余子系统承载力水平都有不同程度的提升;从障碍度分析来看,影响水资源承载力发展的主要因素为压力子系统,就主要障碍因子而言,2010-2013年为工业用水量、人均用水量以及生态环境用水比重;2014-2017年为农业化肥施用量、人均水资源量、建成区绿化覆盖率。DPSIR-TOPSIS模型对河北省水资源承载力评价有较好的适用性,对该地区经济社会和生态环境的发展具有重要意义。     

ARIMA模型在人均生活用水量预测中的应用

随着生活用水量需求的日益增加,对于人均生活用水量的合理预测成为城市给水规划的关键。以上海市1949-2003年的人均生活用水量统计资料为依据,利用SPSS11．5软件的ARIMA模型功能对上海市短期人均生活用水量进行预测。该模型的缺点是只能对人均生活用水量数据做短期预测,对于长期预测,由于不确定性的增加,结果的偏差将有所增加。     

包头市市区居民生活用水量预测分析

用水量预测对区域水资源规划、利用和管理提供重要依据.运用灰色关联度分析法分析包头市市区居民生活用水量影响因素的基础上,分别建立多元线性回归模型、灰色GM(1,1)模型及灰色线性组合模型对该地区2009年和2010年的生活用水量进行预测分析,同时比较了三个模型的预测精度.结果表明:城市居民生活用水量与城市用水人口、人均居住面积和水价的关联度较高;2009年和2010年用水量的预测采用组合灰色模型精度最高,相对误差分别为13.6％％和6.5％,均方根相对误差为10.7％.组合预测模型的预测精度明显优于单一模型,使结果更加准确、合理,符合实际情况.     

基于BP网络的全国需水量预测研究

采用BP算法设计预测系统对1980年、1993年、1997～2003年全国生活用水量、农业用水量、工业用水量进行了预测,并与实际用水量数据比较,预测结果准确有效.用该系统预测了2010年、2030年、2050年全国用水量.结果表明,我国未来几十年用水总量不会有大的增长,在人口继续增加的情况下,将继续保持当前的水平.     

德州市节水量及其影响因子相关性分析

以德州市节水型社会建设为基础,结合农业、工业和城镇生活等行业用水特征,并采用SPSS17.0数理统计软件将节水量与各因子做相关性分析,得到了影响各行业节水量变化的主要因素.结果表明:节水量与GDP、人口、播种面积、用水量等因子存在一定的相关关系.     

石家庄市城市居民生活用水调查研究

通过对石家庄市典型小区居民生活用水现状调查,揭示了居民生活用水概率分布特征,即用水量集中在3～9t/月.明晰了影响居民用水行为各因素的影响度,以及用水量变化的一般规律.石家庄市居民用水节水潜力为36.9%,利用SPSS统计软件,预测2010年居民用水的节水潜力约为42.1%.     

基于神经网络的城市日用水量预测

分析了影响城镇日用水量的非线性因素,利用人工神经网络,选择影响城市日用水量的主要因素。建立城镇日用水量预测模型,并将该模型的预测效果与传统的日用水量模型预测效果进行比较,结果显示该模型的预测精度更高、所需时间更短、更适用于影响因素较多的城市日用水量的预测。     

汾河流域生态修复对策探讨

山西省汾河流域是山西目前经济总量最大、人口聚集最多、生态环境最弱的区域。随着经济社会的发展,流域内用水量持续增加,再加上煤炭开采,植被退化等因素影响,流域生态环境受到了严重破坏。阐述了汾河流域生态修复的重要性、近期和远期目标以及所采用的措施,为其他地区及流域管理机构提供借鉴。     

基于模糊综合评价的水环境安全评价——以南京市为例

水环境安全是区域社会经济健康发展的基础。针对南京市快速经济发展下的水环境安全问题,基于压力-状态-响应(P-S-R)概念模型构建的水环境安全评价指标体系,采用模糊综合评价模型对南京市2005-2014年水环境安全状况进行评价得出,南京市水环境基本安全,响应层安全性较好,压力层次之,状态层最弱。水环境安全状态平均安全度值高(3.16),不安全年份比例大(40%),且安全度值无明显下降趋势,存在不安全转变的风险。可通过适度控制人口规模和经济增长,从根本上降低城市用水压力和污染负荷。此外,加强城市节水建设和水土保持相关工作,如降低农田实灌亩均用水量、提高城市节约用水量、扩大建成区绿化覆盖率、森林覆盖率等,对于促进和保障南京市水环境安全也具有重要意义。     

基于ImPACT模型的虚拟水消费影响驱动分析

文章以京津冀地区为研究对象,应用ImPACT模型,建立居民虚拟水消费与水资源利用关系;通过层次分析法,确定人口、富裕程度、使用强度和效率各指标对水资源环境的影响权重,并通过库兹涅兹模型验证经济的增长与虚拟水的消费之间的关系。通过ImPACT模型分析可知,人口和富裕程度是当前京津冀地区虚拟水消费的两个主要驱动因子;经济增长1%,京津冀地区环境影响分别增加0.14%、0.21%和0.16%,所得结论可为实现可持续发展提供理论依据。     

基于PCA-RBF神经网络模型的城市用水量预测

针对城市用水量影响因素众多、关联性较强以及BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,采用组合主成分分析(PCA)与RBF神经网络的方法预测城市用水量。利用主成分分析对用水量影响因素进行降维,消除多重共线性,选取能够替代原用水量影响因素的前三个主成分作为输入因子,选用学习和收敛速度快、模式识别能力强的RBF神经网络进行预测。研究结果表明,该模型的相对误差平均值在训练和预测阶段均最小,分别为0.165 4%和0.677 5%,学习和预测能力均优于RBF和BP神经网络模型,提高了收敛速度和预测精度;主成分数量从3个增加到5个,信息量累积贡献率从93.09%增加到98.37%,平均相对误差从0.250 7%降至0.206 0%,预测精度略有提高。对2015—2020年枣庄市用水量进行预测,总用水量先有小幅上升,后又下降,呈现"倒U型"增长。该模型对城市区域水资源规划具有参考价值。     

基于SPSS多元回归分析的城市地下水用水量预测

以张家口市为例,基于SPSS软件,应用多元线性回归分析原理及模型,对张家口市地下水用水量预测进行研究。该模型的最大误差为1.91%,最小误差为0.22%,平均误差为0.57%,模拟情况良好。通过研究,对地下水资源的合理配置、有效利用意义重大。     

乌鲁木齐市城市化与水资源利用相关性研究

根据乌鲁木齐市2003年、2007—2010年共5 a的社会经济数据和水资源数据,分析了乌鲁木齐市城市化发展与水资源利用的一般特征,并通过回归和趋势分析方法,研究了城市扩张、经济发展、居民生活方式、城市环境与水资源利用的相关关系。研究结果表明:乌鲁木齐市建成区面积和人口增长迅速,经济发展增速明显,总用水量随之增加;乌鲁木齐市的城市化发展和水资源利用、城市扩张(面积和人口)和总用水量、经济发展指标和用水量、城镇居民可支配收入和人均用水量、建成区绿化覆盖面积和城镇人均生活用水量相关性都较强。提出在城市发展过程中要调整水资源的开发利用模式,充分考虑水资源短缺对城市快速发展的约束作用。     

基于粗集和改进BP网络的城镇日用水量预测模型

针对城镇日用水量受某些影响因素冗余性、非定量性、非线性的影响以及这些影响在预测模型中很难体现等问题,分析了影响城镇日用水量的因素,利用粗集知识约简方法去除冗余,选择影响城镇日用水量的主要因素,结合改进的BP网络建立城镇日用水量预测模型,并将该模型的预测效果与未采用粗集方法去除因素冗余的模型预测效果进行比较,结果显示该模型的预测精度更高、所需时间更短、更加适用于影响因素较多的城镇年、月用水量的预测。