山东省南四湖流域2020年需水预测研究.pdf

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1、第３８卷第３期人民黄河Ｖｏｌ．３８，Ｎｏ．３２０１６年３月ＹＥＬＬＯＷＲＩＶＥＲＭａｒ．，２０１６【水资源】山东省南四湖流域２０２０年需水预测研究１１１１２２３庞志平，董洁，刁艳芳，王刚，甘言文，杨承磊，李宗鹏（１．山东农业大学水利土木工程学院，山东泰安２７１０００；２．济南城建集团有限公司，山东济南２５００００；３．山东三箭置业集团有限公司，山东济南２５００００）摘要：利用灰色系统、多元线性回归分析和用水定额法对山东省南四湖流域２０２０年需水量进行了预测。结果表明：灰色系统预测模型预测需水量时误差较大，多元线性回归

2、分析和用水定额法预测结果精度较高。经过预测，山东省南四湖３流域２０２０年需水量为５５．９２４亿～６３．９３６亿ｍ。关键词：需水预测；灰色系统；多元线性回归；用水定额法；南四湖流域；山东省中图分类号：ＴＶ２１３．４文献标志码：Ａｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００⁃１３７９．２０１６．０３．０１４山东省南四湖流域水资源短缺，降雨分布不均，主增大，用水量又相应增大。要集中在汛期。对水资源进行优化配置是缓解水资源表１２００１—２０１０年山东省南四湖短缺的有效途径，而需水预测是对水资源进行供需平流域用水量及影响因子

3、衡分析及优化配置的基础。目前国内外所采用的需水年份用水量／ＧＤＰ／实际灌溉人口／３亿元２万人亿ｍ面积／万ｈｍ预测方法有很多，大体可分为定量预测法和定性预测２００１５４．７６１１２４．３９１．００２０１１．０２法两类。定量预测法就是根据用水历史过程建立预测２００２６１．１０１２７３．２３０．９８２０２３．４６模型或根据经验递推关系直接预测用水量的大小，常２００３５４．８３１５１０．８１０．９７２０３７．１２２００４５２．１１１９２５．８６０．９３２０４８．０７用方法有时间序列法、系统分析法和结构分析法；定性２００５４７

4、．２２２３４５．４１０．９４２０５８．８８预测法有用水机理预测法和用水定额法。笔者采用灰２００６４８．９５２７３９．２６０．９６２０８９．００色系统预测模型、多元回归分析和用水定额法对山东２００７５１．６４３３５２．９１０．９７２１１２．６６２００８５３．４５４０５１．９３０．９７２１３１．６８省南四湖流域２０２０年需水量进行预测，以期对水资源２００９５２．４０４４３２．５４０．９７２１５７．５４开发利用提供参考。２０１０５３．６５５１３１．９４０．９８２１４５．２９１研究区概况２灰色预测模型及预测结果南四湖是南阳湖

5、、独山湖、昭阳湖、微山湖四湖的灰色预测模型可利用非典型概率分布资料，通过［１］总称。南四湖流域位于山东省西南部，北起大汶河累加生成增强原始数据的规律性和稳定性，减少时间左岸，南至黄河南堤，东以泰沂山脉的尼山为分水岭，序列的随机性，其原理和计算方法简单、精度高。利用西至黄河右堤。南四湖流域属于淮河流域泗河水系，此模型把需水量看作是一个在一定区域内变化的、与２总面积约３．１７万ｋｍ，涉及山东、江苏、河南、安徽４省时间等各影响因子有关的灰色量，可以根据历史数据［２］３３个县（市、区），本研究的范围为山东省部分，包［３］对未

6、来用水量进行预测。含山东省济宁市、枣庄市、菏泽市、泰安市的２７个县在一般的灰色模型ＧＭ（ｈ，ｎ）中，只含有一个变量的（区）。［４］一阶灰色模型即ＧＭ（１，１）模型计算简单、适用面广，因２００１—２０１０年南四湖流域用水量及影响因子见收稿日期：２０１５０４２０表１。可以看出，２００１—２００５年用水量总体呈减小趋基金项目：国家自然科学基金资助项目（４１２０２１７４）；水利势，而２００６—２０１０年用水量总体呈增大趋势，原因是部公益性行业科研专项（２０１２０１０２２）；教育部博士点基金资助项目（２０１２３７０２１２１２０

7、０２０）。《国民经济和社会发展第十一个五年规划纲要》提出作者简介：庞志平（１９８９—），男，山东滨州人，硕士研究生，万元工业增加值取水量降低３０％的约束性目标，促进研究方向为水文水资源。通信作者：董洁（１９６７—），女，山东泰安人，副教授，研究方各地区大力开展了工业节水工作，因而用水量总体上向为水资源规划与管理。有所下降；但随着ＧＤＰ、实际灌溉面积、人口等因子的Ｅ⁃ｍａｉｌ：１２１０１４５１２２＠ｑｑ．ｃｏｍ·４８·人民黄河２０１６年第３期此得到了广泛的应用。ＧＭ（１，１）模型可以将无规则的历由表３可知，短序列模型拟

8、合结果相对误差较小，史需水量数据进行累加，生成一组呈指数变化的有规则仅有两年超过２％，平均误差为１．６１％。通过实测值与的数据，求出该组数据的指数微分方程便可建立预测模拟合值灰色相关分析，相关系数达到０．９５，精度为一［５］型。级，表明可以使用该模型进行需水量预测。经预测，山［６］３２．１模型构建东省南四湖流域２０２０年需水总量为６５．５６亿ｍ