水资源利用评价

水资源的开发利用评价是对如何合理进行水资源的综合开发利用和保护规划的基础性前期工作，其目的是增强在进行具体的流域或区域水资源规划时的全面观念和宏观指导思想，是水资源评价工作中的重要组成部分。利用我国二次水资源评价的成果，采用国内外水资源供需分析方法，介绍和论述了水资源可持续利用的评价方法，并以长江流域为例，预测结果平水年缺水25亿m^3，偏枯年缺水113亿m^3。     

基于AHP-BP模型的文山州水资源可持续利用评价分析

基于层次分析法和BP神经网络的基本原理和方法,结合区域实际,利用层次分析法构建了符合丰水地区水资源可持续利用指标体系和评价标准,从水资源条件、水资源开发利用效率、生态环境状况、水资源合理配置和水资源管理能力五个方面提出50个评价指标,运用双隐层BP神经网络,建立AHP-BP水资源可持续利用评价模型,对文山州不同规划水平年水资源可持续利用进行综合评价。结果表明:①不同规划水平年各评价区域水资源可持续利用评价为2～3级,即处于可持续与基本可持续之间,反映了文山州现状及中、长期水资源可持续利用状况,符合区域发展实际。②AHP-BP评价模型克服了层次分析法判断矩阵构造主观性强和一致性不易检验等缺点,满足客观评价要求,且双隐层BP神经网络具有比单隐层网络学习时间短,参数收敛迅速,自适应能力强等优点。     

等维新息水资源消费BP模型

水资源消费量的预测涉及许多因素和条件，根据城市水资源消费变化特点，选取能充分体现城市用水量变化规律的等维新息数据文件，建立城市水资源消费量预测的等维新息BP神经网络模型。经实例验证模型预测误差小，可满足水资源规划等工作需要。     

BP神经网络在水资源承载能力预测中的应用

采用三层的BP神经网络结构,选取与水资源承载力密切相关的6个社会经济指标,根据1995～2004年10年时间序列指标数据,运用MATLAB中改进的BP神经网络算法建立了长春市水资源需求量预测模型,通过预测值和检验值的误差比较,表明预测模型的精度较高。参考长春市“十一五”规划期间的社会和经济发展目标,预测得到“十一五”期间长春市水资源需求量,对比现有供水能力,“十一五”期间水资源承载能力无法满足社会和经济的发展要求,为实现资源、社会和经济的协调发展,从开源和节流两个方面提出了水资源的可持续利用对策。     

天津市水资源配置方案评价

基于水资源配置方案具有多目标性和模糊不相容性的特点，分别根据模糊集理论和人工神经网络原理建立水资源配置方案评价的模糊优选模型和BP神经网络模型。以天津市为例，结合实际情况从增加外调水量、节约用水、加大污水回用量、加大海水利用量4个方面设置水资源配置方案集，并从社会、经济、资源、效率4个方面建立评价指标体系，运用上述2种模型进行评价。结果表明，2种模型结合用于水资源配置方案评价是有效、合理的，并具有可推广性，为水资源配置方案评价提供了一种新的决策方法。     

K-L PPC模型在水资源可持续利用评价中的应用

基于水资源可持续利用的内涵和意义,从水资源、社会经济和生态环境3个子系统建立水资源可持续利用指标体系;针对水资源可持续利用评价中各指标的不确定性和模糊性,为提高评价模型的分辨率,引入基于实数编码的加速遗传算法的投影寻踪分类（K－L PPC）模型。以塔里木河源流区为例,通过优选指标、确立等级和构建模型,寻找最优的投影方向。评价结果基本符合当地实际情况,验证了K－L PPC模型在区域水资源可持续利用评价的实用性。     

基于BP神经网络的文山州水资源承载能力评价分析

基于人工神经网络模式识别理论和方法,依据水资源承载能力评价指标体系和标准,构建BP神经网络水资源承载能力评价模型,对区域不同规划水平年不同保证率情景下的水资源承载能力进行评价分析。结果表明：①文山州及各县级行政区域的水资源承载能力在不同水平年不同保证率情景下均未达到Ⅰ级标准,表明各评价区域水资源仍有一定的开发利用潜力。②BP神经网络模型的评价结果符合区域实际,且评价网络稳定,结果直观明了,是一种可以运用的区域水资源承载能力综合评价方法。     

双隐层BP神经网络模型在区域水安全评价中的应用

基于BP神经网络的基本原理和方法,构建双隐层BP神经网络水安全评价模型.以相关文献资料进行模型评价效果验证.验证表明:所建立的双隐层BP评价模型和评价方法是合理可行的,是一种可以运用的区域水安全评价方法.基于此模型,结合丰水地区区域实际,利用层次分析法构建了符合丰水地区水安全评价的指标体系和标准,以文山州区域水安全评价为例进行分析.结果表明:文山州各评价区域不同规划水平年水安全评价等级为Ⅳ～Ⅱ级,即处于不安全与安全之间,客观反映了文山州现状及中、长期水安全状况,符合区域实际,评价结果可作为研究区域水安全评价的参考依据.     

属性识别模型在水资源承载能力评价中的应用

以属性识别理论为基础,建立了水资源承载能力综合评价属性识别模型.结合淮河流域水资源承载能力的综合评价,并与其他评价方法的评价结果进行了比较.结果表明:①属性识别模型可以有效地解决水资源承载能力综合评价问题,且设计合理、计算简单;②淮河流域水资源开发已接近区域水资源承载力,因此开发潜力不大.     

BP神经网络在地下水水质评价中的应用

地下水污染是当前较为严峻的现实问题,地下水水质评价是开发和保护地下水资源的前提,将BP神经网络应用到地下水水质评价中,解决了以往评价方法人为性较大和隶属函数构建不合理等问题。应用实例表明,BP神经网络法训练速度快、精度高,能如实地评价地下水质情况。     

区域水资源可持续利用预警评价的理论框架探讨

为建立系统性和可操作性的区域水资源可持续利用预警评价的理论框架,从方法论的角度,阐述了区域水资源系统、区域水资源可持续利用和区域水资源可持续利用预警评价的基本概念,论述了区域水资源可持续利用系统的预警原理和调控原理,提出了区域水资源可持续利用预警评价方法论,上述理论框架在区域水安全管理中具有一定的参考应用价值。     

水资源可持续利用程度评价的投影寻踪模型

水资源可持续利用程度综合评价需要综合考虑区域的社会、经济、资源、环境等各方面因素,是一个典型的多目标、多层次、多属性决策问题。投影寻踪模型能够通过加速遗传算法来寻求最优投影方向,将多维数据指标转换成低维子空间上,因此便可以根据优化出的一维投影值来计算各地区的水资源可持续利用程度,另外可以避免权重确定主观性问题。其思路清晰,计算简单,结果合理,为水资源可持续利用程度综合评价提供了一条新的方法和思路。     

中国水资源的可持续利用

根据“国际人口行动”提出的“可持续水－人口和可更新水的供给”报告采用的人均水资源主人标准,对我国水资源进行总体评价,到２１世纪中叶,我国将接近用水紧张国家的边缘。我国要实现社会经济的可持续发展和现代化,庆从水资源的开发、利用、保护、管理的各个环节上,采取综合有效的对策措施,在全面节水的基础上,努力提高水的有效利用率。     

SFLA-PP模型在区域水资源利用效率综合评价中的应用

为验证混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)-投影寻踪(Projection Pursuit,PP)模型应用于区域水资源利用效率综合评价中的有效性和可行性。从综合、工业、农业、生活和生态环境5个方面遴选15个指标构建区域水资源利用效率评价指标体系,利用SFLA算法优化PP模型最佳投影方向,提出SFLA-PP水资源利用效率评价模型,与构建的入侵杂草优化(Invasive Weed Optimization,IWO)算法、粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法优化的PP模型作对比,并基于各模型投影系列均值及标准差σ构造4个等级的水资源利用效率评价标准,以文山州8县市水资源利用效率评价为例进行实例研究。结果表明:SFLA算法优化PP模型获得的适应度值为715.800 2,均优于IWO,PSO和CS算法PP模型,具有较好的求解精度和极值寻优能力;SFLA-PP模型对文山市、砚山县水资源利用效率评价为“高水平”,对麻栗坡县评价为“低水平”,其余5县评价为“中等水平”,全州水资源利用效率综合评价为“较高水平”;SFLA-PP模型对实例评价及排序结果与IWO-PP模型相同;与PSO-PP模型、CS-PP模型在评价结果及排序上均存在差异。实例验证了4种智能算法PP模型的求解精度对区域水资源利用效率的评价结果起到关键作用。     

BP神经网络用于水质评价的参数确定

水质评价是多变量的非线性系统,而神经网络解决非线性问题有其独到优势,其用于水质评价是较好的方法。在评价时,神经网络参数的确定直接影响到评价的精度。通过对输入输出数据的归一化、权和阈值的初始值以及网络隐层节点数确定方法进行探讨,优化了在水质评价时BP神经网络的参数,并在实际评价中应用,从而使评价结果更客观和符合实际。     

基于模糊识别的青海省水资源可持续利用评价

论述了区域水资源可持续利用与水资源承载力的关系,在相对隶属度概念和理论的框架下,采用7个有代表性的指标利用多级模糊识别理论模型对青海省各个地区的水资源可持续利用程度进行了评价,并且将评价结果与模糊综合评判的结果相比较,结果表明该方法理论严谨,方法更加简洁,具有广阔的应用前景。     

水资源可持续利用的宏观开发利用模型分析

水资源可持续利用问题越来越受到全社会关注。通过分析经典的控制理论和李嘉图资源模型,结合水资源本身的特点,给出了水资源的宏观开发利用模型,揭示水资源开发利用的一般规律。     

水资源可持续利用状态模糊评价模型研究

采用模糊模式识别模型研究水资源司持续利用的评价问题。详细阐述了模糊模式识别模型的建立过程及如何根据级别特征值对样本进行分级。最后以黑河流域中游地区为例,进行了水资源可持续利用状态模糊评价,说明其在水资源开发利用程度与潜力评价中的应用过程。