水資源短缺評價(jià)和預(yù)測(編輯修改稿)
2025-09-19 06:13 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 上自由地引入和移出變量，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。圖5逐步回歸的matlab實(shí)現(xiàn)圖從圖5中看到，含有模型的回歸系數(shù)置信區(qū)間遠(yuǎn)離零點(diǎn)，對應(yīng)變量Y的影響是顯著的，的回歸系數(shù)分別為，由于stepwise命令并未給出回歸模型的常數(shù)項(xiàng)，由以下方法計(jì)算得到：其中分別是的平均值。利用逐步回歸最終得到的模型為:該模型表明，每增加1，；每增加1，；每增加1，每增加1。即農(nóng)業(yè)用水、工業(yè)用水、第三產(chǎn)業(yè)以及生活用水每增加1單位的用水量，對缺水量的影響平均為1，而水資源總量每增加1，缺水量會(huì)減少1。在對主要因子進(jìn)行調(diào)控來降低水資源風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，應(yīng)著重考慮第三產(chǎn)業(yè)及生活用水和增加水資源總量方面，其次考慮農(nóng)業(yè)用水，最后考慮工業(yè)用水，在資金投入方面，依據(jù)三者對缺水量的不同影響，按比例投資，會(huì)得到更好的效果。 調(diào)控主要因子的措施： 控制北京地區(qū)人口數(shù)量，減少生活用水，即減少的支出，來緩解缺水風(fēng)險(xiǎn)； 增加廢水回收利用率，或者增加水資源來源，如調(diào)水工程，增加蓄水工程的數(shù)量等，增加的量，來緩解缺水風(fēng)險(xiǎn)； 農(nóng)業(yè)用水和工業(yè)用水，調(diào)控力度比較大，但效果反而比調(diào)控生活用水和調(diào)控資源總量小。水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測并提出應(yīng)對措施獲得的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)或觀測數(shù)據(jù),按照某一規(guī)則依次排列而構(gòu)成的一列有秩序的序列: ={(k)|k=1,2,}。將原始數(shù)據(jù)通過某種運(yùn)算變換為新數(shù)據(jù)，我們稱之為數(shù)據(jù)生成。數(shù)據(jù)生成有兩個(gè)目的Ll)為建模提供中間信息。(2)弱化原隨機(jī)序列的隨機(jī)性。 將同一序列中數(shù)據(jù)逐次相加生成新的數(shù)據(jù)。設(shè)初始數(shù)據(jù)序列為:：初始數(shù)據(jù)是0次累加數(shù)據(jù)。M次累加的定義為:(k)=(i) ( k=1,2,)一般地，對非負(fù)數(shù)列，累加次數(shù)越多，數(shù)列的隨機(jī)性就弱化得越多。但當(dāng)累加次數(shù)足夠大時(shí)，時(shí)間序列便由隨機(jī)轉(zhuǎn)化為非隨機(jī)了。它是累加生成的數(shù)據(jù)進(jìn)行還原，也即是累加生成的逆運(yùn)算，是對數(shù)據(jù)序列中前后兩個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行差值運(yùn)算。0次累減為原始數(shù)據(jù)，即(x(k))=x(k)。m次累減的定義為:（x(k)）=(x(k))—(x(k1))由所給數(shù)據(jù)繪制出了北京市1979年到2000年總用水量和水資源總量的原始時(shí)間序列數(shù)據(jù)，由圖6中的信息可知從該市的供求量變化特征可以看出，供水量在總體上具有下降趨勢，但其隨機(jī)性大且規(guī)律性不明顯，難以用現(xiàn)有的預(yù)測模型對其進(jìn)行擬合。必須對供水量的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)念A(yù)處理，才能使其潛在的變化規(guī)律呈現(xiàn)出來。圖6 1979—2000年總用水量和水資源總量的原始時(shí)間數(shù)據(jù)于是對圖6中年用水量數(shù)據(jù)進(jìn)行累加生成，得到圖7 曲線，可以看出，其一次累加生成的序列不僅波動(dòng)小，隨時(shí)間的增長十分平穩(wěn)，而且具有典型的增長趨勢，因此擬對一次累加的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析。根據(jù)擬加的數(shù)據(jù)采用擬合的方法進(jìn)行建模。并用灰色預(yù)測理論進(jìn)行預(yù)測。圖7 1979—2000年總用水量和水資源總量的累加和數(shù)據(jù)附錄1給出了該市1979到2008年各類年用水量原始數(shù)據(jù)，將該市年總用水量分為農(nóng)業(yè)用水，工業(yè)用水和生活用水三大部分進(jìn)行分類預(yù)測，其他用水量作為隨機(jī)因素處理。由于該市年用水量原始數(shù)據(jù)隨機(jī)變化大，而一次累加后具有明顯的規(guī)律性，因此擬采用一次累加對其進(jìn)行處理。為了便于分析比較分類預(yù)測與總體預(yù)測的效果，對該市年總用水量采用預(yù)測效果較好的灰色預(yù)測模型進(jìn)行預(yù)測。 工業(yè)用水預(yù)測對下圖中的數(shù)據(jù)進(jìn)行二次多項(xiàng)式擬合（程序見附錄）得到圖8工業(yè)用水累加和從附表一中可以看出該市工業(yè)用水量具有下降的趨勢，究其原因，一方面該市工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整、節(jié)水措施以及工業(yè)的搬遷等使工業(yè)用水量呈減少趨勢；另一方面工業(yè)的高速發(fā)展使用水量仍不斷增加，表現(xiàn)出極強(qiáng)的波動(dòng)性。因此，年工業(yè)用水量原始時(shí)間序列無一定的規(guī)律性。只寫出2001到2008年的誤差（表6），其具體誤差總表見附表表6 工業(yè)用水部分誤差年份誤差年份誤差20012005200220062003200720042008對下圖中的數(shù)據(jù)進(jìn)行二次多項(xiàng)式擬合（程序見附錄）得到=+圖9農(nóng)業(yè)用水累加和只寫出2001到2008年的誤差（表7），其具體誤差總表見附表表7 農(nóng)業(yè)用水部分誤差年份誤差年份誤差20012005200220062003200720042008從附表一中可以看出該市農(nóng)業(yè)用水量具有略下降的趨勢，究其原因，一方面北京市房地產(chǎn)事業(yè)所占用耕地有逐年遞增的趨勢，是耕地面積減少，北京實(shí)施多項(xiàng)合理灌溉的措施使用水量呈減少趨勢對下圖中的數(shù)據(jù)進(jìn)行二次多項(xiàng)式擬合（程序見附錄）+圖10第三產(chǎn)業(yè)用水累加和只寫出2001到2008年的誤差（見表8），其具體誤差總表見附表表8 第三產(chǎn)業(yè)用水部分誤差年份誤差年份誤差20012005200220062003200720042008從上圖中可以看出生活用水量處在逐年遞增的趨勢。究其原因，從1979年到2008年外地去北京人口增加較明顯，使得北京市人口劇增，生活用水量有所增加，但是由于近幾年實(shí)行定額用水、超用累進(jìn)加價(jià)收費(fèi)的階梯式供水制度，使得用水量呈較平緩的趨勢，兩者之和具有一定的穩(wěn)定性，同時(shí)由于氣象等其他因素的影響，又具有一定的隨機(jī)性。 預(yù)測未來五年內(nèi)各方面的用水量及建議采取的相應(yīng)措施由上面的分類預(yù)測得出下面的表9表9 2009年到2013年預(yù)測的用水量年份總用水量農(nóng)業(yè)用水工業(yè)用水第三生活用水水資源總量2009201020112012
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