人口特征对中国经济社会需水影响及峰值预测

人口规模结构是决定水资源需求的关键因子,在人口总量负增长的重大变化背景下,中国经济社会需水如何演变直接关系到水资源管理宏观决策。本文通过分析中国人口城乡结构、年龄结构对经济社会需水的影响规律,构建了基于人口特征的需水变化曲线,并在此基础上预测了经济社会需水演变态势及峰值时点。研究结果表明:中国经济社会需水峰值可能出现在2042年,达峰规模约为7300亿m^(3);2050年之前,城镇地区需水总量将会持续增加,农村地区需水峰值将于2030年左右出现。经济社会需水规模是决定区域用水特征的边界条件,研究认为在中国经济社会需水还未到达拐点、国际贸易环境动荡加剧的背景下,未来中国供水保障还应该保持一定的弹性和韧性。

基于地块的城市绿地灌溉用水需求估算及影响因素分析

【目的】探析西北干旱区中小尺度城市绿地灌溉用水需求的时空变化特征,并分析其影响因素。【方法】根据气象数据、根区土壤湿度与地表遥感产品,将净灌溉用水量作为灌溉用水需求估算和影响因素分析的衡量指标,基于根区土壤水平衡原理,构建地块尺度的净灌溉用水量核算模型,并利用分位数随机森林和贝叶斯线性回归模型探讨灌溉用水需求的影响因素。【结果】2022年研究区绿地日平均净灌溉用水量介于0.45~0.85 mm,略低于实测值;在时间上,植被生长期间的灌溉用水需求更高;在空间上,植被更茂盛的绿地地块灌溉用水需求更高,呈显著的空间自相关性。【结论】灌溉用水需求的主要影响因素包括根区土壤湿度、地表温度、植被生长状况、日照时间、气温;气象参数和地表遥感产品分别解释了净灌溉用水量变化的61%和78%,灌溉用水需求受多方面因素的综合影响。基于地块的绿地灌溉用水需求估算和分析可为城市绿地水资源分配制度提供理论依据。

基于生物膜的城市水污染生物强化治理方法研究

为提升城市水污染治理效果,提出基于生物膜技术的生物强化治理方法。以山东省潍坊市弥河水水质为标准配制实验用水,对比不同接种泥和填料下生物膜的启动性能,并探讨DO、pH、水流速度、COD负荷和进水C/N比对生物膜效果的影响。经分析可知,接种活性污泥的弹性填料生物膜对NH_(4)^(+)-N和COD的去除率更高,治理效果更佳。同时,当DO浓度为3.5 mg/L、pH在7.0~7.8范围内、水流速度为8.0 L/min、COD负荷为25 g/m^(2)·d、进水C/N比为10.2时,生物膜的去污效果最佳。这一研究成果为城市水污染的生物强化治理提供了新思路和技术支持。

水量供需平衡视角下城市绿地布局优化研究进展

在城市绿地规模与品质需求提高、水资源短缺的背景下,基于水量供需平衡的城市绿地布局优化研究对缓解水绿矛盾具有重要意义。利用CiteSpace对国内外相关研究展开分析,阐明城市绿地水量供需平衡内涵与相关研究热点,对水量供需评价内容、方法和绿地布局优化方法进行综述。研究发现:城市绿地供需水量平衡识别、测度及空间化的系统性研究较少;研究内容聚焦在水量供给侧的雨水资源化利用,水量需求侧的植物和水景需水量评估较少;供需评估研究方法有生态模型法、参与调查法和经验统计法;绿地布局优化模型有概念模型、数学模型和计算机空间模型。未来研究应从构建完善城市绿地水量供需平衡评价体系和研究框架,厘清不同时间和空间尺度下绿地水量供需之间的关联和作用机制,加大园林用水管理方面监管力度3个方面进一步深入。

龙江河谷灌区需水预测分析

龙江河谷灌区开发任务为农业灌溉及城乡供水,打造龙江清水廊道,保障区域粮食生产安全和人饮供水安全,为少数民族地区巩固拓展脱贫攻坚成果、促进乡村振兴创造条件。本文对灌区内的农业灌溉、城区、村镇用水进行预测,预测成果可为灌区工程规模、水资源优化配置和供水决策提供依据。

供需平衡下的城市供水管网升级改造

随着城市化发展,城市供水管网作为城市基础设施的重要组成部分,在关埠镇等地区进行升级改造是当地城市发展与解决用水问题的必要举措。以关埠镇为例,从供需平衡的角度出发,全面分析城市供水管网升级改造的相关问题,旨在解决当地用水问题、完善供水设施、加快经济发展和提升居民生活质量。

灰色新陈代谢GM(1,1)模型在中长期城市需水量预测中的应用研究

研究了基于灰色系统理论的中长期城市需水量预测方法.针对常规GM(1,1)模型存在的不足,建立了灰色新陈代谢GM(1,1)需水量预测模型,并利用此模型对北方某缺水城市未来10年的需水量进行了预测.结果表明:模型精度较高,预测误差较小.

系统动力学模型用于城市需水量预测

将系统动力学方法运用于城市需水量预测,其建立的模型可以全面地考虑各种主要因素对城市需水量的影响,较好地解决社会及经济发展水平等影响城市需水量预测所产生的误差问题。结果表明,应用系统动力学模型预测城市需水量,系统性强,预测结果准确度高。

粒子群优化算法在城市需水量预测中的应用

在对天津市需水量现状进行调查的基础上,分析需水量与相关因素的变化规律,建立天津市需水量预测模型.应用粒子群优化算法(PSO)对神经网络权值进行优化,建立PSO-BP神经网络,应用于需水量预测模型的求解.将PSO-BP法与传统的BP神经网络法的计算结果进行对比,前者的预测平均相对误差比后者低500/.结果证明,该预测模型能够较好地拟合天津市需水量变化趋势,PSO-BP方法比BP方法具有更高的收敛速度和精度.

应用灰色新陈代谢GM(1,1)模型预测中长期城市需水量

研究了灰色系统理论在中长期城市需水量预测中的应用。由于常规GM(1,1)模型被用于预测时,精度较高的仅仅是最近的几个数据,越往未来发展,该模型的预测意义就越弱。针对常规GM(1,1)模型存在的不足,建立了灰色新陈代谢GM(1,1)需水量预测模型。并利用此模型对北方某缺水城市未来10年的需水量进行了预测。结果表明:模型精度较高,预测误差较小。对于中长期城市需水量预测这样复杂的问题,灰色新陈代谢预测模型具有预测精度高、简捷实用等优点,该方法可作为中长期城市需水量预测的工具之一。

基于加权灰色-马尔可夫链模型的城市需水预测

城市需水量预测是区域水资源规划及优化配置的基础内容。在基于灰色GM(1,1)模型预测城市需水量总体趋势的基础上,引入加权马尔可夫链预测理论,建立了加权灰色马尔可夫GM(1,1)预测模型。该模型既考虑了GM(1,1)模型较强的处理单调数列的特性,又考虑了通过相对误差的状态转移概率矩阵的变换提取数据随机波动响应的特点。成都市城市需水量预测结果表明:加权灰色马尔可夫GM(1,1)模型充分利用需水量数据给予的信息,实现了对相对误差的状态转移的预测,并提高了修正灰色模型预测值的精度;通过与其它2种灰色预测模型预测结果比较,加权灰色马尔可夫GM(1,1)模型精度更高,预测得到2012年和2013年成都市城市需水量分别为74 250.91万m3和79 818.34万m3,呈明显增长趋势。因此该模型提高了随机波动较大数据序列的预测精度,拓宽了传统灰色模型预测的应用范围,更具科学性。

城市需水量预测方法及应用研究——以哈尔滨需水量预测为例

通过几种常用需水量预测方法的分析研究,根据其各自特点得出在城市规划中通常采用人均综合用水量指标法、分类用水指标法和年增长率法进行需水量预测。并以哈尔滨需水量预测为例说明各种预测方法的应用,为其它城市进行城市需水量预测时提供参考。

备用水源地水量与城市需水量平衡分析

随着水资源的日益短缺和突发性水污染事故的频繁发生,在各大中型城市建设备用水源地,对保障城市饮用水安全和城市的建设发展具有重要的作用。本文将备用水源地分为发展预留水源地和应急水源地,探讨了备用水源地分别作为预留发展水源地、应急水源地、预留发展和应急同时兼顾水源地时对城市水量的要求以及与城市需水量间的平衡关系,并对城市生活需水量和工业需水量计算模型进行了修正;同时,将上述理论应用于扬州市区,通过城市需水量计算来论证备用水源地水量要求,并验证了拟将夹江河段作为扬州市备用水源地的可行性。该研究结果可为备用水源地的选址提供理论依据。

城市水生态足迹研究——以北京市为例

以“水”为要素评价城市资源利用的可持续性,并以水资源短缺的北京市为案例城市进行剖析.探讨了城市水生态足迹的内涵和4种典型城市水生态足迹的发展轨迹,提出了基于城市生态需水量的水生态足迹的核算方法.对案例城市北京的研究结果表明(1)北京城市河湖多年平均生态需水量为10.45×108m3,地下水多年平均生态需水量为26.34×108m3;(2)北京市多年平均的水生态足迹为1.42.以上结果表明北京的水资源利用是不可持续的.

城市需水量预测方法比较

为了提高城市需水量预测的精度,基于北京市2000—2011年的实际用水量数据,对比分析了BP神经网络预测模型、灰色GM(1,1)模型、非线性趋势模型和灰色-神经-趋势组合预测模型及其基于马尔科夫修正的各单项模型需水量预测结果。结果表明:组合预测模型优于各单项模型,基于马尔科夫修正的各模型优于各未修正预测模型。基于马尔科夫修正的灰色-神经-趋势组合预测模型预测精度最高、效果最好。

城市需水预测方法研究

详细阐述了采用BP神经网络和模糊神经网络进行城市需水预测的方法,并将这两种方法应用到天津市需水预测的实证研究中.通过对这两种方法进行比较.发现在相关因素数据比较齐全时,模糊神经网络有比较好的模拟结果.

中国城镇居民用水需求研究

中国超过60%的城市不同程度上存在水资源短缺问题,其中约一半的缺水城市严重缺水。城市水资源供给将成为制约部分城市人口承载力的重要因素。本文基于11万户中国城镇家庭调查(UHS)的微观数据对城镇居民家庭的用水需求进行实证分析。主要的研究发现如下:①城镇居民家庭用水的价格弹性在-0. 4～-0. 5之间,收入弹性大约为0. 2～0. 3之间,为缺乏价格弹性和收入弹性,意味着按照"拉姆齐"原理,开征水资源税是具有效率的。价格弹性的绝对值在总体上高于收入弹性,也意味着只要城镇用水价格的平均上调幅度不低于城镇居民家庭实际收入增长幅度,城市居民的平均直接用水量将不会提高。②城镇居民生活方式的转变也是家庭水消费的重要影响因素,外出就餐和服务类支出比重显著降低家庭的直接用水量,家庭外出就餐每增加1%,会减少直接用水0. 3%左右,而家庭购买服务会减少直接用水0. 2～0. 3个百分点,意味着存在"虚拟水"转移现象。③异质性分析方面,价格弹性和收入弹性在不同的收入阶层之间并无统计上的显著差异,这意味着不同收入家庭用水的不平等性不受收入弹性值的差异影响,因此旨在促进家庭用水节约的政策设计上,可以不把家庭收入作为政策设定的参考变量。④对上述结果进行了稳定性检验,通过逐步缩小样本范围,尽量确保进入回归的样本都是单一水价以及在当年未经历水价调整。其结果表明本文主要实证结果稳健可靠。本文的实证研究对未来城市居民家庭用水模式进行了定量评估,为未来城市水资源管理方面的政策制定提供了微观层面的理论依据。

偏最小二乘回归模型在城市需水预测中的应用

科学地预测城市需水量对城市的发展具有十分重要的意义。城市需水量受到多重因素的影响,各因素之间的相关性较大,从而导致一些预测计算结果失真,使一些公式的适用性不是很强。为此,采用偏最小二乘回归建模,借助主成分分析与典型相关分析的思路,采用成分提取的方法,有效地解决了各因子之间的相关问题,建立了城市生活用水量预报模型,并对模型进行了辅助分析,模型的拟合和预报精度均较好。

等维新息径向基神经网络模型在需水预测中的应用

针对现有需水预测模型进行多周期预测时存在误差随预测周期延长而累积、抗随机因素干扰能力不足等问题,提出动态等维新息径向基神经网络模型,采用聚类方法进行网络学习,并将其应用于东莞市年需水量预测中。结果表明:动态等维新息径向基神经网络模型相对于基本径向基神经网络模型具有更高的预测精度,并且预测误差不会随着预测周期的延长而累积。

神经网络方法在城市需水量预测中的应用

本文详细阐述了采用BP神经网络和模糊神经网络进行城市需水预测的方法,并将这两种方法和灰色预测模型应用到石河子市需水预测的实证研究中。通过对这三种方法进行比较研究,发现在相关因素数据比较齐全时,两种神经网络的模拟结果精度较高,模糊神经网络方法的模拟精度最高。