河南省需水量预测方法研究与应用

河南省需水量预测方法研究与应用

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时间:2017-12-08

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1、安徽农业科学,JournalofAohuiAgri.Sci.2013,41(25):10392—10394责任编辑黄小燕责任校对卢瑶河南省需水量预测方法研究与应用罗清元(河南省水文水资源局,河南郑州450003)摘要针对目前众多需水量的预测方法,重点介绍了回归分析法和GM(1,1)方法的运用及存在的误差,并针对这些误差提出了用权重来修正2种模型预测结果,即对2种方法的预测结果进行加权计算,来进一步降低误差,提高预测精度。然后,对河南省需水量进行了实例计算,通过误差分析表明,加权之后的预测结果误差与2种方法相比大大降低,预测效果良好,最后对河南省未来年份2015、2020、2025年

2、各主要行业需水量进行了预测.关键词需水量预测;回归分析;灰色系统GM(1,1);加权修正;河南省;应用中图分类号sll7文献标识码A文章编号()517—6611(2013)25—10392—03ResearchandAppficafionofWaterDemandForecastingMethodofHenanProvinceLUoQing-yuan(HydrologyandWaterResourcesBureauofHenanProvince,Zhengzhou,Henan450003)AbstractAmongnmhiplewaterdemandtbreeastingmetho

3、ds,thispapergivesanintroductiontoregressionanalysisandGM(1,1)method,aswellastheexistingproblems.Aimingatthoseerrors.weightedcorrectionwasputforwardtocorrectforecastingresultsofthetwomodels.ThewaterdemandinHenanProvincewascalculated.througherroranalysis.itwasindicatedthattheerorofweightedforeca

4、stingresultsde—ereaseddramatieallycomparedwiththeabovetwomethods,theforecastingeffectwasgood.Finally,waterdemandofeachmainindust~in2015,2020and2025inHenanProvincewasforecasted.KeywordsWaterdemandforecasting;Regressionanalysis;GreysystemGM(1,1);Weightedcorection;HenanProvince;Application水资源短缺一直

5、是全球性问题。地球上97.5%的水资南省工业用水、农业用水、生活用水数据资料主要来源于河源是海水,淡水仅占2.5%,其中大部分还是冰川和地下水,南省统计年鉴1998~2012年(表1)。可用的仅为0.01%..2011年全国水资源总量为23256.7亿表11998~2011年河南省主要用水量亿m。m,按近年人口统计,人均水资源量不到2000ITI。按照国际惯例,人均水资源量少于l700m可看作用水紧张地区,2007年相关数据统计,国内660个城市中有4OO个正受到水资源缺乏的威胁,水资源供需矛盾日益加剧。河南省位于华北平原,地跨黄河、淮河、海河和长江四大流域,多年平均降水量为778

6、mm,白北向南由600mm递增至l200mm。属于湿润半干旱气候,正常年份全省缺水近50亿m。受特殊地理位置和气候条件的双重影响,降水分布不均全省多年平均水资源总量413.4亿ITI,居全国第l9位,人均水资源占有量不足420m,大大低于全国平均水平。随着社会经济和人口的不断发展,河南省水资源短缺问题越来越突出。当前,要解决好河南省水资源紧缺问题,必须从开源和节流2个方面进行研究,弄清未来水资源的需求量1.2预测方法研究目前,对需水量预测的方法较多,在模显得尤为重要,为节水规划提供必要的技术支撑,因此对未型方法应用上没有具体的要求,因此在选择预测方法时难免来需水量的预测成为水资源管

7、理、规划的重要研究课题之存在一些盲目性。一旦应用方法不当,将会产生较大误差。一.、针对目前应用较多的需水量预测模型,笔者重点介绍了笔者主要运用回归分析法、灰色系统法2种应用较好、适用回归分析法和GM(1,1)方法的运用及存在的误差,并针对这较广的预测方法,但2种方法也难免存在部分预测数据误差些误差提出了用权重来修正2种模型预测结果,同时,运用较大。在此运用加权方法对出现的误差进一步修正处理,尽此方法对河南省未来年份2015、2020、2025年各主要行业需量减小误差,

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