城市水资源短缺风险评价数学模型

利用北京市历史水资源信息,以缺水量作为参考序列,其他可能风险因素作为参照序列,通过灰色关联理论中计算关联度的方法,识别出主要风险因子,并对识别出的主要风险因子进行排序.     

缺水型地区水资源供需风险评估研究

通过水资源支撑指数(WSPI)定量描述北京市水资源短缺程度,表征水资源条件对区域经济的支撑能力.计算了北京市五大流域及区县行政单元的WSPI,据此划分了水资源供需风险等级,并探讨了其与人口、GDP指标的关系.同时综合考虑北京市水资源供需风险因子,结合近十年来的北京市水资源条件数据,拟定水资源风险评估报告,为政府相关部门提供政策建议.     

区域工业用水量非线性预测模型的优选

针对BP神经网络在确定输入因子时的任意性,将相关性分析引入BP神经网络输入因子的选取中,通过计算输入因子和输出因子之间的相关系数,并根据相关程度来确定输入因子,同时利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值的方法,建立了改进BP神经网络模型.将该模型应用于永定河山区工业用水量预测中,通过和传统非线性回归法进行比较,结果表明改进BP神经网络拟合和预测精度均较高.改进BP神经网络法的平均相对误差达到1.4100/,预测的2010年和2030年工业用水量将分别达到3.63×108m3和4.46×108m3.预测结果可为水资源规划和管理提供依据.     

基于主成分分析的BP神经网络及其在需水预测中的应用

以甘肃省瓜州县为例,利用1988~2007年的总需水量数据,采用主成分分析法对影响水资源需求量的7个因子进行主要影响因子分析,根据确定的主要影响因子构造BP神经网络的输入样本,从而进行不同水平的年总需水量预测。结果表明:国内生产总值、工业总产值、农业总产值和大牲口数4个因子为影响研究区需水量的主要因子,将此作为主要因子构造BP神经网络的输入样本,确定网络输入节点数,建立瓜州县总需水量预测模型。模拟计算结果表明,基于主成分分析的BP神经网络模型取,预测结果的绝对误差小于±0.05×109m3。     

基于S-R模型对陕西省水资源短缺的定量分析

快速城市化和全球气候持续变化,导致区域水资源供需矛盾日益突出.文章以陕西省为研究对象.基于回归分析、灰色预测、最优分配、BP神经网络等方法,运用MATLAB、LINGO、EVIEWS等软件量化分析了水资源短缺与水资源调配问题,初步建立了反映缺水程度的S-R模型、水资源分配模型.研究结果可为该地区水资源可持续利用提供理论与实践的参考.     

我国水资源短缺风险评估及空间分析

水资源短缺风险评价是目前风险领域研究的热点.为分析中国水资源的短缺程度,根据水资源系统存在的风险构建了水资源短缺风险评价指标体系及可变模糊模型,基于熵权与层次分析法(AHP)确定了指标权重,对全国80个二级流域水资源风险开展评估.结果表明:1)水资源风险评价指标体系及模型可以解释各流域现状水资源短缺风险;2)熵权法与层次分析法(AHP)结合更为合理的确定指标权重;3)基于GIS的风险区划表明我国水资源短缺风险空间差异较大,存在不同程度的风险.研究结果为国家宏观水资源管理及风险应对提供决策参考.     

基于BP神经网络的水中双爆源爆炸冲击波峰值压力预测模型研究

为了获得水中等质量两爆源同步爆炸时冲击波耦合中心的峰值压力计算模型,利用Autodyn计算得到不同药量和爆距下的峰值压力数据.一方面根据量纲分析确定的函数形式拟合数据从而获得峰值压力的计算公式;另一方面对药量、爆距及峰值压力三类数据进行对数变换和归一化,并将其分为训练集和测试集,然后将训练集代入BP神经网络进行训练,得到结构相对简单、均方误差最小的BP神经网络预测模型.结果表明：公式计算结果和BP神经网络模型计算得到的峰值压力与实际值吻合较好,公式计算值与实际值的平均相对误差为1.08%,BP神经网络预测值与实际值的平均相对误差为0.52%,与公式计算相比,BP神经网络能够以更少的数据样本容量实现更高的精度预测.     

河北省水资源短缺预测研究——基于离散二阶差分方法分析

水资源短缺现象在当前全球很多区域日益凸显.国内外在水资源短缺方面的研究也日渐增多.系统梳理了国内外近几年水资源短缺的研究成果,分解造成地区水资源短缺的主要因素;论述当前国际国内水资源预测的研究状况,讨论当前比较成熟的预测方法.在此基础上,详细列出离散二阶差分方法(DDEPM)的推导过程,采用DDEPM方法,以2000—2011年的河北人口与供水量数据为基础数据,对河北2020年的人口数值、水资源总量与用水量进行预测,随后计算出河北人均缺水量,发现河北人均水资源的占有量随着人口的不断增多而出现小幅降低,河北省的水资源短缺情况在未来一段时间内如果没有良好的解决方案,可能会更加严重.     

水资源短缺风险评价与预测

通过对近年来北京市各年用水总量和水资源总量数据的统计与研究,阐述北京市水资源短缺现状,评价了北京市水资源短缺风险等级并且对北京市未来五年水资源的短缺风险进行预测。结合北京市的实际情况有针对性地提出了相关的防治措施,以期引起社会的关注。     

基于Elman神经网络的污染源数据预测

为了给环境保护决策提供有价值的预测数据,提出利用Elman神经网络建立污染源数据预测模型的方法,以大气中的主要污染物SO2为例,用预测模型表征SO2的浓度和气温、相对湿度、风速、时间等影响因子及其历史数据之间的复杂关系.使用训练后的模型对数据进行模拟仿真,结果表明所建立模型的计算输出值与实际样本数据有着较好的一致性,模型预测效果优于基于BP神经网络的预测模型.     

北京水资源短缺风险预测

应用灰色—指数平滑变权组合预测的方法,对2010年北京市缺水总量及水资源总量进行预测,并且计算了单项预测及组合预测的精度,通过比较得出组合预测的方法精确度较高,最后用组合预测的方法预测出2010年北京市缺水总量及水资源总量;对于2001年—2010年采用模糊概率的方法计算出各年缺水风险度,再用快速聚类分析的方法确定北京市2010年缺水等级为中级,必须采取措施降低风险。     

北京市民用水价变动模型及规律

北京地区水资源危机日益严重,民用水价调整取向是一个深受各界关注的问题.本文以北京市民用水价历史变化作为一个马尔可夫过程进行建模分析,对北京地区水价变动模式进行规律和走势进行预测,认为适度调整水价,加大水环境补偿力度是发展的必然趋势,但水价的变化不宜大起大落,应保持稳定和连续.     

北京市生活用水年预报模型

采用偏最小二乘回归方法建立了用水量与影响因子之间的回归方程,利用AR模型对各影响因子进行外延预测,将预测的因子值分别代入3个回归模型,通过比较分析挑选出了预报精度最高的回归模型,并利用此回归模型对2003~2010年的北京市年生活用水量进行了预测.结果表明:北京市年生活用水量和前3 a的各项影响因子所组成的回归方程,能够很好地预报出预留年份的年生活用水量;2003~2010年北京市年生活用水量呈明显增长趋势.     

基于生态足迹的北京市水资源生态承载力现状与预测分析

为对北京市水资源承载力进行分析和评估,建立了北京市水资源生态足迹模型,对北京市1990～2011年总的水资源生态足迹,农业、工业、生活和环境水资源足迹,水资源生态承载力进行评价,并对2015年和2020年水资源生态足迹和承载力进行预测.结果表明北京市生活用水和环境用水生态足迹呈增长趋势,而工业和农业用水生态足迹呈增长趋势.即使考虑南水北调工程会给北京带来水资源,但是在2020年仍有10⁹m³的水资源缺口,因此必须建立合理的管理政策缓解北京市水资源短缺现状,实现水资源可持续利用的有效途径.     

基于层次分析法的京津冀地区水资源承载能力评价

京津冀地区位于华北平原环渤海的核心地带。近年来,京津冀地区经济快速发展,成为华北经济规模最大、最具经济活力的地区,而水资源的短缺却成为制约该地区经济社会发展的重要因素。采用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP),通过指标体系的构建,对京津冀地区的水资源承载能力进行评价和分析。综合研究评价表明,京津冀地区的北京市、天津市、唐山市、沧州市、石家庄市和邯郸市属于严重过载级别;廊坊市、衡水市、邢台市属于过载级别;保定市、张家口市属于临界级别;只有承德市和秦皇岛市水资源承载能力较好,所以综合分析认为,京津冀地区水资源承载能力压力过大,整个地区水资源过载比例接近70%,水资源严重短缺,严重阻碍和制约了京津冀地区经济的可持续发展,形势堪忧。化学需氧量排放、工业用水总量、生活用水总量、农业用水总量、常住人口、城市人口密度、耕地面积、城镇化率被确认为造成京津冀地区水资源承载压力过大的重要指标。只有发展节水战略,提高水资源可持续利用水平,才能促进京津冀地区经济可持续发展。     

基于灰色定权聚类模型的公路边坡水毁风险等级评价

针对公路边坡水毁风险等级评价因素的灰色性和模糊性问题,提出一种基于灰色定权聚类模型的风险等级评价方法.以福建省泉州市德化县农村公路边坡水毁为例,基于现场调查和数据的统计分析,选取了10个主要影响因子,利用因子分析法计算每个水毁因子的权重;将公路边坡水毁风险划分为四个等级,构建三角白化权函数,建立评价指标体系,利用灰色定权聚类模型定量计算公路边坡水毁风险等级及抗水毁能力,计算结果与现场调查相符合.灰色定权聚类评价模型减少了风险评价过程中主观因素的影响,研究结果对类似的公路边坡水毁风险评估、提升农村公路抗水毁风险能力具有理论及实际意义.     

基于径向基函数的城市日用水量预测方法

结合城市日用水量影响因素的特点和变化规律，分析探讨了城市日用水量预测模型的求解方法．建立日用水量和其相关因素之间的预测模型，分别采用径向基函数（RBF）网络算法与支持向量机（SVM）回归法求解该预测模型．RBF网络具有结构自适应确定，输出不依赖初始权值的优良特性；SVM回归法采用结构风险最小化准则（SRM），以统计学习理论作为理论基础，运算速度快，泛化能力强，预测精度高．通过分析验证的结果，证明了该日用水量预测模型的可行性，采用RBF和SVM两种求解方法均能得到满意的结果．     

节约用水:水资源短缺的重要解决途径

水资源短缺问题已迫在眉睫 ,生命之源要断流 ,现在已到必须呵护水、珍惜水的时候了。本文在分析水资源短缺的主要原因的基础上阐述了节水的重要性和主要途径 ,实行限量定额用水 ,彻底改变农村用水粗放浪费、城市用水高消耗的传统模式 ,实现现有水资源的可持续利用     

区域供水系统供水短缺的风险分析

对区域供水系统供水短缺建立了风险分析模型，并以系统分析的思想为基础，从来水和用水的不确定性方面，利用优化调配数学模型和水资源系统模拟技术对供水系统的供水短缺风险进行了定量描述．在实例计算中，对一串联水库系统向一包含6个计算单元的用水区域的供水进行了风险分析．     

北京地区水资源特点及可持续利用对策

北京作为我国的首都,水资源短缺已成为北京城市发展的主要瓶颈.在城市化过程中,水资源的有限性和用水需求的不断增长成为无法回避的矛盾,如何协调城市化的加速发展和水资源短缺的矛盾,是实现北京可持续发展的关键所在.本文指出了北京水资源的特点,分析了北京水资源的变化动态,并对北京水资源的可持续发展提出一些对策.