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城市水資源供需預測方法及應用研究

發(fā)布時間:2020-11-22 05:04
   隨著城市人口的持續(xù)增長和經(jīng)濟的快速發(fā)展,人們對水資源的需求量越來越大,導致城市缺水問題日益嚴重。科學而合理的水資源供需預測是進行城市水資源優(yōu)化配置的基礎和前提,同時也是解決城市水資源供需矛盾,實現(xiàn)水資源長期穩(wěn)定供給和高效利用的有效手段。 本文在分析國內(nèi)外水資源需水量預測研究進展的基礎上,對城市水資源供需預測方法進行深入探討。首先,針對傳統(tǒng)多變量灰色模型在預測城市需水量時不能充分利用新信息的缺點,根據(jù)灰色系統(tǒng)理論中的新信息優(yōu)先原理及等維灰數(shù)遞補動態(tài)思想,提出改進的多變量灰色模型,即IMGM(1,,1)模型。 其次,基于深圳市自然、社會經(jīng)濟以及水資源概況,分析預測了深圳市的主要需水量影響因素,并在此基礎上對深圳市在規(guī)劃水平年的生產(chǎn)、生活、生態(tài)環(huán)境需水進行預測計算;針對總需水量預測的復雜性,分別選用多元線性回歸模型、GM(1,1)模型及IMGM(1,,1)模型進行總需水量預測,并對預測結(jié)果進行對比分析,驗證了IMGM(1,,1)模型具有擬合性好,穩(wěn)定性強,預測精度高等特點,能夠為城市需水預測提供技術(shù)支持。 最后,進行深圳市總可供水量的預測,并結(jié)合相應的供需水預測結(jié)果,進行不同供水保證率下的供需平衡分析,給出不同水平年的供水方案,且分別從需求與供給,利用與保護等方面提出了水資源開發(fā)利用的建議與對策,以期能夠為緩和深圳市的水資源供需矛盾,實現(xiàn)水資源的可持續(xù)利用提供一定的參考。
【學位單位】:華北電力大學
【學位級別】:碩士
【學位年份】:2013
【中圖分類】:TV213.4
【文章目錄】:
摘要
Abstract
目錄
第1章 緒論
    1.1 選題背景及研究意義
        1.1.1 選題背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 需水量預測國內(nèi)外研究進展
        1.2.1 國外研究進展
        1.2.2 國內(nèi)研究進展
    1.3 論文的主要研究內(nèi)容與技術(shù)路線
        1.3.1 主要內(nèi)容
        1.3.2 技術(shù)路線
第2章 城市需水量預測方法研究
    2.1 城市需水量預測概述
        2.1.1 城市需水量預測分類
        2.1.2 城市需水量預測原則
        2.1.3 城市需水量預測步驟
    2.2 傳統(tǒng)預測模型
        2.2.1 多元線性回歸模型
        2.2.2 GM(1,1)預測模型
    2.3 改進多變量灰色模型
        2.3.1 模型的原理
        2.3.2 模型的建立
        2.3.3 模型的求解
        2.3.4 等維灰數(shù)遞補動態(tài)思想在IMGM(1,n)模型中的應用
    2.4 本章小結(jié)
第3章 城市需水量預測應用研究——以深圳市為例
    3.1 深圳市概況
        3.1.1 自然地理
        3.1.2 社會經(jīng)濟
        3.1.3 水資源及供用水情況
        3.1.4 深圳市水資源供需預測的必要性分析
    3.2 需水量分類預測
        3.2.1 主要發(fā)展指標預測
        3.2.2 生活需水預測
        3.2.3 生產(chǎn)需水預測
        3.2.4 生態(tài)環(huán)境需水預測
    3.3 總需水量預測
        3.3.1 多元線性回歸模型預測
        3.3.2 GM(1,1)模型預測
        3.3.3 IMGM(1,n)模型預測
    3.4 本章小結(jié)
第4章 深圳市供水預測及供需平衡分析
    4.1 供水預測
        4.1.1 供水預測概述
        4.1.2 地表水
        4.1.3 地下水
        4.1.4 其他水源
        4.1.5 總可供水量
    4.2 供需平衡分析
        4.2.1 供需預測分析
        4.2.2 供需平衡方案
    4.3 對策與建議
    4.4 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 研究展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝

【參考文獻】

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本文編號:2894169

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