【摘? 要】? 水量預(yù)測(cè)的核心問(wèn)題是預(yù)測(cè)的技術(shù)方法，或者說(shuō)是預(yù)測(cè)的數(shù)學(xué)模型。隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，各種各樣的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法不斷涌現(xiàn)，從經(jīng)典的指標(biāo)法、年增長(zhǎng)率法、回歸分析法、時(shí)間序列法，到目前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、灰色預(yù)測(cè)法等，它們都有各自的特點(diǎn)和適用范圍，本文將對(duì)現(xiàn)有的這幾種方法作一個(gè)簡(jiǎn)單的介紹，并結(jié)合武漢市農(nóng)村飲用水的現(xiàn)狀，對(duì)需水量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

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【關(guān)鍵詞】? 農(nóng)村?? 飲水安全?? 需水量預(yù)測(cè)?? 計(jì)算方法

解決農(nóng)村飲水問(wèn)題，可以減少疾病，解放農(nóng)村勞動(dòng)力，有利于發(fā)展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，有利于提高農(nóng)民的生活水平。實(shí)施農(nóng)村供水、環(huán)境衛(wèi)生和健康教育“三位一體”，安全供水、節(jié)水、生活污水排放處理“三結(jié)合”等綜合措施，有利于改善農(nóng)村的整體面貌，形成良好的人居環(huán)境。用水量預(yù)測(cè)是農(nóng)村飲水安全工程規(guī)劃的基礎(chǔ)，通過(guò)合理的預(yù)測(cè)，既能保障規(guī)劃期內(nèi)近遠(yuǎn)期合適的用水量，又能最大限度地節(jié)約用水；準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)能使供水的投資更趨合理，有利于搞好給水工程規(guī)劃及管網(wǎng)的優(yōu)化、改造、擴(kuò)建等，同時(shí)也有利于合理地分配不同區(qū)域的用水量、為各個(gè)水廠的產(chǎn)水量提供依據(jù)，最大限度地降低供水成本；合理的水量預(yù)測(cè)也可指導(dǎo)城市的整體規(guī)劃布局，對(duì)水污染的防御和控制也有一定的作用。

1. 需水量預(yù)測(cè)的意義

可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略是21世紀(jì)當(dāng)今世界發(fā)展的需要和必然選擇，為了滿(mǎn)足可持續(xù)發(fā)展對(duì)水資源的需求，需要制訂科學(xué)的水資源長(zhǎng)期供求計(jì)劃，這就需要對(duì)社會(huì)發(fā)展的長(zhǎng)期需水量做出合理的預(yù)測(cè)。通過(guò)預(yù)測(cè)，可以了解城市規(guī)劃期的用水量規(guī)模及用水量發(fā)展趨勢(shì)，進(jìn)而合理計(jì)劃、開(kāi)發(fā)和利用水資源，做到既能保障規(guī)劃期內(nèi)有合適的用水量，又能最大限度地節(jié)約用水；準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)能使供水的投資更趨合理，有利于搞好城市給水工程規(guī)劃及管網(wǎng)的優(yōu)化、改造、擴(kuò)建等，同時(shí)也有利于合理地分配不同區(qū)域的用水量，并為各個(gè)水廠產(chǎn)水量提供依據(jù)和最大限度地降低供水成本；合理地水量預(yù)測(cè)可指導(dǎo)城市的整體規(guī)劃布局，預(yù)防和控制水污染。城市用水預(yù)測(cè)也是供水規(guī)劃、多部門(mén)配水決策和制訂水價(jià)的重要基礎(chǔ)。

2. 水量預(yù)測(cè)的計(jì)算方法

按預(yù)測(cè)方法的特征可分為：定性預(yù)測(cè)、定量預(yù)測(cè)和綜合預(yù)測(cè)。

定性預(yù)測(cè)一般都以專(zhuān)家為索取信息的對(duì)象，組織各方面的專(zhuān)家運(yùn)用專(zhuān)業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)直觀方法進(jìn)行綜合分析，從中找出規(guī)律，對(duì)今后的發(fā)展趨勢(shì)和前景做出主觀推測(cè)。其缺點(diǎn)是預(yù)測(cè)誤差依賴(lài)于專(zhuān)家的選取，一般精度不是很高。對(duì)于用水量的預(yù)測(cè)，由于對(duì)預(yù)測(cè)精度的要求比較高，所以對(duì)此類(lèi)方法不做深入討論。

定量預(yù)測(cè)是用數(shù)學(xué)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)或智能的方法對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，分為兩大類(lèi)進(jìn)行討論：一是統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)，它是基于數(shù)學(xué)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法，認(rèn)為將來(lái)是過(guò)去和現(xiàn)在的自然延伸，常用的方法有時(shí)間序列法、回歸分析法、灰色預(yù)測(cè)法等；二是智能預(yù)測(cè)，它是將現(xiàn)代智能方法運(yùn)用于預(yù)測(cè)領(lǐng)域的結(jié)果，主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。

不同的定性預(yù)測(cè)模型方法和定量預(yù)測(cè)模型方法各有其優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，它們之間并不是相互排斥的，而是相互聯(lián)系、相互補(bǔ)充的。由于每種預(yù)測(cè)方法利用的數(shù)據(jù)不盡相同，不同的數(shù)據(jù)都是從不同的角度提供各方面有用的信息。在綜合考慮各單項(xiàng)預(yù)測(cè)方法的特點(diǎn)之后，將不同的單項(xiàng)預(yù)測(cè)方法進(jìn)行組合，提出組合預(yù)測(cè)方法的概念。即設(shè)法把不同的預(yù)測(cè)模型組合起來(lái)，綜合利用各種預(yù)測(cè)方法所提供的信息，以適當(dāng)?shù)募訖?quán)平均形式得出組合預(yù)測(cè)模型。

2.1? 指標(biāo)法

本文介紹規(guī)劃中常用的單位建設(shè)用地綜合指標(biāo)法、單位分項(xiàng)建設(shè)用地指標(biāo)法和人均綜合指標(biāo)法。

（1）單位建設(shè)用地綜合指標(biāo)法

根據(jù)規(guī)劃地區(qū)的城市用地規(guī)模及當(dāng)?shù)氐膶?shí)際情況，并結(jié)合國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)《城市給水工程規(guī)劃規(guī)范》(GBSO282－98)(以下簡(jiǎn)稱(chēng)“給水規(guī)范”)確定城市單位建設(shè)用地綜合用水量指標(biāo)，推算出城市規(guī)劃期用水總量。

（2）單位分項(xiàng)建設(shè)用地指標(biāo)法

根據(jù)規(guī)劃確定的近遠(yuǎn)期不同性質(zhì)用地（居住用地、公建用地、工業(yè)用地及其他用地）面積，結(jié)合當(dāng)?shù)貙?shí)際情況和“給水規(guī)范”確定不同性質(zhì)用地的用水量指標(biāo)，推算出城市規(guī)劃期用水總量。

（3）人均綜合指標(biāo)法

根據(jù)總規(guī)確定的城市近遠(yuǎn)期人口數(shù)及該地區(qū)歷年人均綜合用水量，參照同類(lèi)城市人均綜合用水量指標(biāo)，結(jié)合“給水規(guī)范”確定規(guī)劃區(qū)內(nèi)近遠(yuǎn)期人均綜合用水量指標(biāo)，進(jìn)而推算出城市近遠(yuǎn)期的用水總量。

2.2? 年增長(zhǎng)率法

根據(jù)歷年來(lái)用水量的年增長(zhǎng)率，考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展的速度和節(jié)制用水，確定規(guī)劃期內(nèi)的年增長(zhǎng)率γ（假定每年的增長(zhǎng)率相同），再由現(xiàn)狀用水量Q₀推算出n年后規(guī)劃用水量Q＝Q₀（1＋γ）ⁿ。

2.3? 回歸分析法

回歸分析預(yù)測(cè)法是因果關(guān)系方法的一種，是以相關(guān)原理為基礎(chǔ)來(lái)分析預(yù)測(cè)對(duì)象與有關(guān)因素的相關(guān)關(guān)系，并以此構(gòu)造模型來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。相關(guān)分析和回歸預(yù)測(cè)是相輔相成的，只有確定了相關(guān)關(guān)系，才能擬合回歸預(yù)測(cè)模型；反之，只有建立了回歸模型，才能確定相關(guān)關(guān)系的形式和性質(zhì)。

回歸預(yù)測(cè)是建立在嚴(yán)格的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法之上的預(yù)測(cè)方法。應(yīng)用回歸預(yù)測(cè)方法不僅可以得到較精確的預(yù)測(cè)結(jié)果，而且還可給出預(yù)測(cè)結(jié)果的可信度和置信區(qū)間，這在實(shí)際預(yù)測(cè)中是極有意義的。另外，由于相關(guān)關(guān)系是一種普遍的社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，因而回歸預(yù)測(cè)方法有很廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。

2.4? 指數(shù)平滑法

假設(shè)時(shí)間序列有著某種基本數(shù)據(jù)模式，而觀測(cè)值既體現(xiàn)著這種基本數(shù)據(jù)模式，又反映著隨機(jī)變動(dòng)。指數(shù)平滑法的目標(biāo)就是采用“修勻”歷史數(shù)據(jù)來(lái)區(qū)別基本數(shù)據(jù)模式和隨機(jī)變動(dòng)。這相當(dāng)于在歷史數(shù)據(jù)中消除極大值或極小值，獲得該時(shí)間序列的“平滑值”，并以它作為對(duì)未來(lái)時(shí)期的預(yù)測(cè)值。指數(shù)平滑法包括：移動(dòng)算術(shù)平均法、單指數(shù)平滑法、自動(dòng)調(diào)整平滑參數(shù)的單指數(shù)平滑法、線性指數(shù)平滑法、二次曲線指數(shù)平滑法等。

2.5? BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network-ANN)，是反映人腦結(jié)構(gòu)及功能的一種抽象數(shù)學(xué)模型。一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)互連而成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，用以模擬人類(lèi)進(jìn)行知識(shí)的表示與存儲(chǔ)以及利用知識(shí)進(jìn)行推理的行為。

BP網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最具代表性的模型，是對(duì)非線性可微分函數(shù)進(jìn)行權(quán)值訓(xùn)練的一種多層網(wǎng)絡(luò)。具有多個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸入層、隱含層和多個(gè)或一個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)的輸出層組成，相鄰兩層節(jié)點(diǎn)之間單向互聯(lián)，其學(xué)習(xí)過(guò)程由正向和反向傳播過(guò)程組成。BP算法本質(zhì)上是以網(wǎng)絡(luò)誤差之平方和為目標(biāo)函數(shù)，按梯度法求其目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最小值的算法，是非循環(huán)多級(jí)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法。

2.6? 灰色預(yù)測(cè)法

灰色預(yù)測(cè)是用灰色GM（1，1）模型、GM（1，n）模型及其改進(jìn)組合模型進(jìn)行的定量預(yù)測(cè)，它是一種不嚴(yán)格的系統(tǒng)方法，拋開(kāi)了系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析的環(huán)節(jié)，直接通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)的累加生成尋找系統(tǒng)的整體規(guī)律，構(gòu)建指數(shù)增長(zhǎng)模型。該方法能根據(jù)原始數(shù)據(jù)的不同特點(diǎn)，構(gòu)造出不同的預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)范圍很廣，對(duì)長(zhǎng)、短期預(yù)測(cè)均可，且所需數(shù)據(jù)量不大，在數(shù)據(jù)缺乏時(shí)十分有效。當(dāng)需水量發(fā)生零增長(zhǎng)或負(fù)增長(zhǎng)時(shí)，系統(tǒng)誤差嚴(yán)重，而且預(yù)測(cè)周期越多誤差越嚴(yán)重。

2.7? 優(yōu)化組合預(yù)測(cè)法

優(yōu)化組合預(yù)測(cè)方法是指將幾種預(yù)測(cè)方法所得的預(yù)測(cè)結(jié)果，選取適當(dāng)?shù)臋?quán)重進(jìn)行加權(quán)平均，使預(yù)測(cè)誤差平方和小于參加組合的各種方法的預(yù)測(cè)誤差平方和的一種預(yù)測(cè)方法。組合預(yù)測(cè)方法是建立在最大信息利用的基礎(chǔ)上，它集結(jié)多種單一模型所包含的信息，進(jìn)行最優(yōu)組合。因此，在大多數(shù)情況下，通過(guò)組合預(yù)測(cè)可以達(dá)到改善預(yù)測(cè)結(jié)果的目的。用水量預(yù)測(cè)中常見(jiàn)的組合預(yù)測(cè)模型是灰色－神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型。

目前，在組合預(yù)測(cè)方法的部分研究成果中，存在著一些問(wèn)題，主要表現(xiàn)在:預(yù)測(cè)、估計(jì)及平滑概念之間的區(qū)別；變權(quán)重的方法；權(quán)重的范圍；權(quán)重的最優(yōu)問(wèn)題；預(yù)測(cè)精度的求取等。

3. 武漢市農(nóng)村需水量預(yù)測(cè)

武漢市農(nóng)村飲用水安全工程規(guī)劃中擬采取簡(jiǎn)單易行，適應(yīng)遠(yuǎn)城區(qū)資料搜集現(xiàn)狀的指標(biāo)法對(duì)蔡甸、江夏、東西湖、漢南、黃陂、新洲以及洪山城郊部分七個(gè)區(qū)進(jìn)行水量的預(yù)測(cè)。

經(jīng)過(guò)4個(gè)月的調(diào)查和收集資料，在初步掌握了武漢市七個(gè)區(qū)的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、用水現(xiàn)狀等情況后，通過(guò)指標(biāo)法對(duì)七個(gè)區(qū)的用水量進(jìn)行預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)中以人口預(yù)測(cè)結(jié)果為基礎(chǔ)，按照《武漢市城市總體規(guī)劃》確定各區(qū)的不同層次的發(fā)展區(qū)域，劃定中心城關(guān)和中心鎮(zhèn)。根據(jù)各地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)情況、資源配置及政策導(dǎo)向等條件的不同，對(duì)預(yù)測(cè)的方法和指標(biāo)分為兩個(gè)層次：

（1）城關(guān)作為各區(qū)政治、經(jīng)濟(jì)、文化的中心，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)相對(duì)活躍，工農(nóng)業(yè)發(fā)展均衡，居民生活水平較高，市政建設(shè)發(fā)展全面。規(guī)劃中采用人均綜合指標(biāo)法進(jìn)行水量預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)用水總量Q＝人均綜合用水量指標(biāo)×預(yù)測(cè)人口數(shù)。

按照《城市給水工程規(guī)劃規(guī)范》（GB52282-98）中的劃定，各區(qū)城關(guān)屬一區(qū)小城市，人均綜合用水量指標(biāo)范圍為400-800L/cap.d，規(guī)劃中非農(nóng)業(yè)采用指標(biāo)為600 L/cap·d；農(nóng)業(yè)人口按《農(nóng)村生活飲用水量衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)》（GB11730-89）中Ⅲ區(qū)最高日生活用水量考慮，范圍為60-100L/人·日，規(guī)劃中城關(guān)周邊農(nóng)業(yè)人口采用指標(biāo)為100 L/人·日。

（2）中心鎮(zhèn)相比城關(guān)，其各項(xiàng)水平均較低，按照《村鎮(zhèn)供水工程技術(shù)規(guī)范》（SL310-2004）中的要求，本規(guī)劃中擬采用分項(xiàng)指標(biāo)法進(jìn)行鄉(xiāng)鎮(zhèn)需水量預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)用水總量Q＝生活用水量＋鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)用水量＋畜禽飼養(yǎng)用水量＋公共建筑用水量＋消防用水量＋其它用水量。

中心街鎮(zhèn)分項(xiàng)用水定額

依據(jù)以上計(jì)算方法和指標(biāo)，預(yù)測(cè)到2010年，武漢市七個(gè)區(qū)（洪山指城郊部分）總需水量為120.49×10⁴m³/d。

4. 結(jié)語(yǔ)

工作中應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況選用合適的用水量預(yù)測(cè)方法，指標(biāo)法是水量預(yù)測(cè)中較常用的方法之一，只有在基礎(chǔ)資料詳細(xì)、準(zhǔn)確，同時(shí)結(jié)合當(dāng)?shù)氐挠盟F(xiàn)狀，適當(dāng)考慮社會(huì)發(fā)展的趨勢(shì)，選擇合適的指標(biāo)值，才能保證預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

參考文獻(xiàn)

1. 肖語(yǔ)堂. 中國(guó)水資源與水工業(yè)的可持續(xù)發(fā)展.長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境.1999，8（1）：50～56
2. 中國(guó)可持續(xù)發(fā)展水資源戰(zhàn)略研究綜合報(bào)告.水利年鑒.水電知識(shí)網(wǎng).http：//www.waterpub.com.cn/slnj/DetailSlnj.asp？id＝65
3. 馬興冠，傅金祥，李勇. 水資源需求預(yù)測(cè)研究. 沈陽(yáng)建筑工程學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2002，18（2）：135～138
4. 劉俊良.城市節(jié)制用水規(guī)劃原理與技術(shù).化學(xué)工業(yè)出版社.2003，第1版
5. 姜仁鋒，盧兵.實(shí)用預(yù)測(cè)技術(shù).哈爾濱船舶工程學(xué)院出版社.1993，第1版
6. 王勇領(lǐng).預(yù)測(cè)計(jì)算方法.科學(xué)出版社.1986.
7. 張鈴，張鈸.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及應(yīng)用.浙江科學(xué)技術(shù)出版社. 1997年5月第1版
8. 楊建剛.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)用教程.浙江大學(xué)出版社.2001年1月第1版
9. 鄒廣宇，王洪峰.基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型的城市用水量預(yù)測(cè).信息與控制.2004，33（3）：364～368
10. 田一梅，汪泳，遲海燕.偏最小二乘與灰色模型組合預(yù)測(cè)城市生活需水量.天津大學(xué)學(xué)報(bào). 2004，37（4）：322～325
11. 唐紀(jì)，王景.組合預(yù)測(cè)方法評(píng)述預(yù)測(cè).1999，2：42～43

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