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。

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。

京津冀城市群需水量预测与供水工程建设措施研究

京津冀城市群属于严重缺水地区,对其需水量进行科学合理预测是水务部门规划建设未来供水工程项目的前提和基础。针对京津冀城市群需水量开展预测研究,确定与经济、社会、用水和资源可用性相关的解释变量,利用京津冀城市群2004~2020年数据,建立了6种机器学习需水量预测模型,构建预测情景以寻求最优预测模型;根据京津冀城市群可供水量数据,测算出2021~2025年供需差。结果表明:XGBoost模型性能最好,误差最低,预测准确率达99.98%;预测京津冀城市群2021~2025年年均需水量较往年略有下降,在250.6亿m 3左右波动;2021~2025年供水工程供需缺口总量预计约6亿m 3。针对京津冀城市群供水工程规划建设,建议从持续推进南水北调工程建设、统筹协调绿色节水型城市建设和不断优化城市群供水管网建设等方面开展。

基于LSTM-NeuralProphet模型的城市需水预测方法研究

城市水资源规划和管理是确保城市可持续发展和居民生活基本需求得到满足的关键环节,城市短期需水预测是城市水资源规划和管理的基础。由于气温、降水量和蒸发量等随季节变化明显,直接影响不同季节的用水峰值、高峰期,导致传统基于时间序列算法的固定时隙预测无法适应时隙的变化,从而不能保证预测精度。针对固定时隙预测精度低的问题,研究了基于四季24 h时间分辨率和夏季15 min时间分辨率的双时间尺度城市短期需水预测模型。该模型使用Anomaly-Transformer模型进行异常值检测,并通过分段曲线拟合对异常值校正,采用主成分分析法对城市短期需水影响因子进行分析提取主成分,在AutoML的标准模型分析中选取三个效果最好的模型作为Stacking模型的基学习器再结合长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和Optune框架超参数优化后的NeuralProphet模型对双时间尺度的城市短期需水量进行预测,同时加入安全网机制,以保证LSTM-NeuralProphet模型的精确度。与其他模型(LSTM模型、NeuralProphet模型、BP神经网络模型)相比,LSTM-NeuralProphet模型的平均绝对误差在四季24 h时间分辨率的数据集上降低了0.18%~1.96%,在夏季15 min时间分辨率的数据集上降低了0.45%~11.90%。实验结果表明,LSTM-NeuralProphet模型具有更好的拟合效果和更高的预测精度,能较准确地预测双时间尺度下的城市需水量,可以较好地应用于城市短期需水预测研究中。

灰狼优化算法在城市需水预测模型中的应用

城市需水预测是城市水资源规划、管理、决策的重要依据。为提升需水预测的准确性,提出一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的非线性预测模型。针对灰狼优化算法(GWO)寻优过程易陷入局部最优的问题,采用一般性反向学习与非线性控制参数对其进行改进,以提升全局优化性能。改进后的GWO算法更适合应用于非线性模型参数的拟合,因此将其引入LSSVM需水预测模型,用来拟合模型的超参数。采用上海市近年来城市供水数据来检验模型,仿真结果表明提出的城市需水预测模型平均相对误差为0.78%,最大相对误差为1.37%,具有良好的泛化能力,可作为需水预测的一种有效方法。

基于生物算法优化人工神经网络的城市需水预测模型构建

为得出城市需水量最优预测模型,缓解城市用水问题,本文以人工神经网络模型(ANN)为基础,基于哈里斯鹰算法(HHO)、蝙蝠算法(BA)和鸽群算法(PIO)共3种生物算法,构建了3种优化ANN模型,并将模型结果与实测值进行了对比,结果表明:HHO-ANN模型模拟值与实测值变化趋势最为接近,同时该模型模拟值的误差最低,一致性最高,可推荐用于估算城市需水量。

基于SCS模型的西安市主城区雨水资源化利用分析

雨水作为一种可收集利用的非常规水资源,其资源化利用可以缓解城市内涝与水资源短缺问题。通过综合分析1932—2020年降雨数据,结合土地利用、土壤类型和DEM数据构建的SCS模型,估算了西安市主城区在不同降雨频率下的雨水资源化潜力,分析了雨水潜在用户需水量,并量化雨水效益。结果表明:不同设计水平年雨水资源化潜力为0.91亿~2.09亿m^(3);雨水潜在用户需求量为8 237.9万m^(3);不同设计水平年效益为4.21亿~5.71亿元;建议在透水地面、水系、道路、建筑和小区等区域采取下凹式绿地、透水铺装、生态滞留池和绿色屋顶等工程措施,结合西安市出台的政策体系,合理利用雨水资源,推动西安市未来发展。

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。