基于主要驱动因子筛选法和深度学习算法的浙江省动态需水量预测

收集了浙江省2000—2020年各用水行业需水量数据,采用基于Spearman秩相关分析的主要驱动因子筛选法筛选了影响各行业需水量的主要驱动因子,进而构造了改进的长短时记忆(LSTM)神经网络需水量预测模型,对各行业需水量进行动态滚动预测,并将改进LSTM模型的预测结果与传统单变量LSTM预测模型、卷积神经网络模型、支持向量回归模型的预测结果进行了对比。结果表明,基于主要驱动因子筛选法改进的LSTM模型能实时动态滚动预测各行业每年需水量,且预测结果精度高于其他3种模型。

金华市用水量变化主要驱动力因子灰色关联度分析

通过灰色关联分析法分析了影响金华市工业、农业及生活三大用水部门的主要驱动力因子,着重分析人类活动对金华市水资源的利用情况,并针对主要驱动力因子所反映的问题提出了改进节水技术,提高水资源利用率;调整水价,强化居民节水意识;加强管理,制定相关规章制度等对策。

富阳市水资源承载能力综合评价

针对富阳市水资源状况,建立了反映富阳市水资源承载能力的评价指标体系,然后采用主成分分析法,对评价指标进行降维处理,寻找出影响水资源承载能力的自然支持力指标、社会经济技术水平指标和社会生活水平指标的主要驱动因子,建立了相应的水资源承载能力变化驱动因子的多元线形回归模型,最后对计算结果进行了综合分析评价。从评价结果可以看出:富阳市的水资源承载能力越来越弱。由此导致富阳市水资源承载能力的可持续发展度也是在逐年下降的。因此防治水污染,保护生态环境将是该地区加强水资源承载能力的重点。

富阳地区水资源自然支持力分析评价

以富阳地区为例,采用主成分分析法,寻找出影响水资源自然支持力的主要驱动因子;再根据富阳地区某一时段内的水资源量(因变量)与其驱动力(自变量)之间存在的线性关系,利用统计资料,对可能引起水资源自然支持力变化的各种驱动力因子进行多变量分析。得出,对富阳地区水资源自然支持力影响较大的指标是水资源可利用量、地表水资源量、地下水资源量、水资源的剩余开采程度和化学需氧量。从计算结果可以看出:富阳地区的水资源自然支持力总体来看在逐年减弱,原因在于近年来富阳地区造纸行业异军突起,用水量急剧加大,总污水排放量增多,使得水资源支持力系统变得越来越脆弱。最后,针对目前的水资源现况提出了一些提高富阳地区水资源自然支持力的措施。

干旱区生态脆弱性变化趋势及影响因素——以新疆为例

基于2001—2014年新疆统计年鉴数据,从自然因子、资源环境、经济发展、社会发展4个层面选取20个指标对新疆生态环境脆弱性进行评价。结果表明:近十几年来,新疆生态脆弱度年际变化有波动,整体呈显著下降趋势,生态环境质量有所好转。各指标与生态脆弱度的关联度由大到小依次为农业产值占GDP比重、人口自然增长率、环境污染投资总额占GDP比重、有效灌溉程度、年平均降水量、人均能源消耗量、农民人均纯收入。各年生态脆弱的主要贡献因子变化较大,因子贡献度也有所差异。由此提出加快新疆产业结构升级步伐、控制人口增长速度、加大环境污染投资力度、推广农业节水灌溉技术的对策建议。

富阳市水资源承载能力可持续发展分析

针对富阳市水资源状况,从水资源可持续发展出发,初步建立了可持续发展的指标体系。采用主成份分析法的筛选计算结果找出影响水资源承载能力可持续发展的主要驱动因子,然后利用层次分析法对影响富阳市水资源可持续发展的主要因素进行计算,分析水资源承载能力集合的合理性,建立多元线形回归模型进行多变量分析,从中选取了一个最优的经济发展方案,即为水资源承载能力所能承载的最大值。从结果可以看出:水资源承载能力必须满足水资源的可持续发展。因此防治水污染,保护生态环境,节水是富阳市未来经济发展的必由之路。