工業(yè)用水量測算方法及應(yīng)用

周申蓓,劉亞靈,鄭士鵬,2,3,孫淑云

(1.河海大學(xué)商學(xué)院,江蘇 南京 211100; 2.浙江省水利河口研究院,浙江 杭州 310020;3.臺州市水利水電勘測設(shè)計院,浙江 臺州 318000;4.水利部綜合事業(yè)局,北京 100053)

工業(yè)用水量測算方法及應(yīng)用

周申蓓1,劉亞靈1,鄭士鵬1,2,3,孫淑云4

(1.河海大學(xué)商學(xué)院,江蘇 南京 211100; 2.浙江省水利河口研究院,浙江 杭州 310020;3.臺州市水利水電勘測設(shè)計院,浙江 臺州 318000;4.水利部綜合事業(yè)局,北京 100053)

工業(yè)用水總量測算是我國實行最嚴(yán)格水資源管理制度的一項重要工作。為了利用現(xiàn)有水利統(tǒng)計成果對工業(yè)用水總量進(jìn)行測算,文章選取了基于歷史數(shù)據(jù)的預(yù)測方法和計量結(jié)合抽樣的統(tǒng)計方法測算工業(yè)用水量,提出了“以計量結(jié)合抽樣法為主,趨勢外推法進(jìn)行對比校核”的工業(yè)用水量測算方法。結(jié)果表明:對10萬m3以上規(guī)模的工業(yè)采用全樣本計量,對規(guī)模以下的工業(yè)按一定比例進(jìn)行抽樣計量,測算值的相對誤差可控制在10%左右。對于技術(shù)和統(tǒng)計投入受限的省份,可利用2011年水利普查數(shù)據(jù)和其他歷史數(shù)據(jù),適當(dāng)采用趨勢外推法對原有數(shù)據(jù)進(jìn)行修正。

工業(yè)用水量;統(tǒng)計;測算方法;水資源管理

長期以來,水資源利用方式粗放、利用效率不高和水資源供需矛盾突出是制約我國可持續(xù)發(fā)展的主要瓶頸之一[1]。為解決我國日趨復(fù)雜的水資源問題,使水資源得以高效利用和有效保護(hù),我國在2013年提出了最嚴(yán)格水資源管理制度,其中用水總量是考核該制度落實情況的重要標(biāo)準(zhǔn)之一。隨著經(jīng)濟的迅速發(fā)展,工業(yè)規(guī)模的逐漸擴大,工業(yè)用水占據(jù)總用水量比重逐步提升。在水資源消耗中,工業(yè)用水僅次于農(nóng)業(yè)用水,用水量居第二位[2]。工業(yè)用水量核算在水資源管理考核工作中起著舉足輕重的作用,因此掌握工業(yè)行業(yè)的用水狀況,加強對工業(yè)行業(yè)用水量測算和統(tǒng)計的研究非常必要。

為了應(yīng)對日益嚴(yán)重的水資源危機,人類在重視用水量統(tǒng)計的同時還開展了一系列用水量預(yù)測工作。美國在1956年首次進(jìn)行用水量預(yù)測,日本、英國、法國等國家也逐漸開展用水量預(yù)測工作。在預(yù)測方法上,可以分為兩大類：一類是基于工業(yè)用水歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,如徐洪福等[3]、黃勝[4]和郭法強[5]對灰色預(yù)測模型做了大量的研究,澳大利亞的Zhou等[6-7]利用時間序列預(yù)測模型分別預(yù)測了日用水量和時用水量,Levi等[8]建立了逐步回歸模型,向平等[9]建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;另一類是基于影響因子進(jìn)行預(yù)測,其前提是具備一些詳細(xì)真實的經(jīng)濟和用水統(tǒng)計等相關(guān)資料,包括從業(yè)人員數(shù)量、產(chǎn)值、資產(chǎn)余額、取用水量、重復(fù)利用率等,預(yù)測的結(jié)果精度相對較高,如徐得潛[10]和翟春健[11]將生產(chǎn)函數(shù)引入城市用水預(yù)測,Leonid等[12]于1993建立了模式識別模型。

在用水統(tǒng)計方面,相較于美國、加拿大以及歐盟等發(fā)達(dá)國家,我國水資源統(tǒng)計體系較為復(fù)雜,除了專門負(fù)責(zé)統(tǒng)計水利數(shù)據(jù)的統(tǒng)計部門外,還有在職責(zé)范圍內(nèi)進(jìn)行水利信息統(tǒng)計的其他部門,導(dǎo)致不同部門之間的信息不能進(jìn)行及時準(zhǔn)確地共享。當(dāng)前我國工業(yè)企業(yè)用水信息的獲取主要通過水利部水利綜合統(tǒng)計報表制度、工業(yè)統(tǒng)計報表制度以及水利普查3種途徑,統(tǒng)計口徑上往往存在不統(tǒng)一現(xiàn)象。目前,各省市及各行業(yè)一般依據(jù)典型企業(yè)用水平衡的數(shù)據(jù)進(jìn)行用水測算,但各省級行業(yè)的工作基礎(chǔ)和投入不同,導(dǎo)致行業(yè)用水統(tǒng)計數(shù)據(jù)存疑,需進(jìn)一步對相應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理、校核和評估。

筆者在不考慮利用其他經(jīng)濟統(tǒng)計資料的前提下,綜合考慮現(xiàn)有用水統(tǒng)計的工作基礎(chǔ)和數(shù)據(jù),討論了工業(yè)用水趨勢外推法與當(dāng)前計量及統(tǒng)計方法,提出了利用預(yù)測方法和計量結(jié)合抽樣的統(tǒng)計方法對工業(yè)用水進(jìn)行測算和校核的思路,以提高評估工業(yè)用水變化趨勢準(zhǔn)確率。以浙江省湖州市為例,利用一些常用的基于歷史數(shù)據(jù)法對用水量進(jìn)行預(yù)測并分析其適用性，為工業(yè)用水量測算提供依據(jù);然后利用計量結(jié)合抽樣的統(tǒng)計方法利用湖州市2011年水利普查數(shù)據(jù)對2011年工業(yè)用水總量進(jìn)行測算,并與利用2003—2010年數(shù)據(jù)預(yù)測的結(jié)果進(jìn)行比較分析。

1 基于歷史數(shù)據(jù)的工業(yè)用水量測算方法回顧和適應(yīng)性分析

1.1 方法回顧

依據(jù)歷史觀察數(shù)據(jù)進(jìn)行用水量預(yù)測的方法主要有解釋性預(yù)測法和時間序列分析法。解釋性預(yù)測法主要包括回歸分析等;時間序列分析方法主要包括灰色預(yù)測、趨勢外推、指數(shù)平滑、自回歸(AR)、移動平均(MA)、自回歸移動平均(ARMA)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法[13]。時間序列預(yù)測指利用按照時間順序進(jìn)行觀測或記錄的過去至現(xiàn)在的用水量數(shù)據(jù)排列起來,不考慮外部的影響因素,比如天氣、價格等,找到記錄或觀測的數(shù)據(jù)和時間變化之間的關(guān)系,并延展所呈現(xiàn)的變化趨勢,以預(yù)測未來的用水情況[14]。

趨勢外推法是基于歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù),根據(jù)過去和現(xiàn)在的發(fā)展趨勢得到系列變化規(guī)律,探索研究對象發(fā)展變化相對于時間的函數(shù)關(guān)系進(jìn)行擬合并預(yù)測長期的變化趨勢的一種方法,主要應(yīng)用在科技、經(jīng)濟和社會發(fā)展的預(yù)測。Wan等[15]提出了趨勢外推模型對居民年需水量進(jìn)行預(yù)測;Pradhan[16]對該法進(jìn)行定義并預(yù)測了生活用水趨勢;Grouillet等[17]認(rèn)為趨勢外推法預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性很大程度上是由原始數(shù)據(jù)決定的。

指數(shù)平滑法主要是通過對整個時間序列給予不同的權(quán)重而進(jìn)行加權(quán)平均的一種方法,在中期和短期預(yù)測中應(yīng)用較多。指數(shù)平滑法在商業(yè)、采礦業(yè)、水文學(xué)等方面都有廣泛應(yīng)用,適用于時間序列長期趨勢變動和水平變動實物的預(yù)測。Mun[18]認(rèn)為指數(shù)平滑法是一種比較簡單又比較重要的時間序列預(yù)測法,在預(yù)測方法中較為常用。在水文學(xué)方面,Aly等[19]和Caiado[20]利用季節(jié)性指數(shù)平滑法預(yù)測了城市用水量;姜彥立等[21]對季節(jié)性平滑指數(shù)法進(jìn)行了改進(jìn)處理并預(yù)測了北方地區(qū)的用水量;楊光燦等[22]在日用水量預(yù)測方面采用了改進(jìn)單指數(shù)平滑法;山紅翠等[23]采用該法預(yù)測了在規(guī)劃水平年的城鎮(zhèn)公共需水量;在采礦業(yè)方面,侯曉東等[24]為實現(xiàn)礦井防塵用水量的準(zhǔn)確預(yù)測,建立了自動調(diào)整平滑參數(shù)的單指數(shù)平滑法預(yù)測模型。

灰色系統(tǒng)是指信息不完全的系統(tǒng)?；疑A(yù)測就是對含有不確定因素的系統(tǒng),基于過去和現(xiàn)在已知的及不確定的信息建立一個從過去延伸至未來的GM模型,進(jìn)而預(yù)測系統(tǒng)未來發(fā)展情況的一種方法[25]。通過分析各類用水指標(biāo)的影響因素可知,部分指標(biāo)的影響機制仍不明確,存在部分信息已知、部分未知的現(xiàn)象,具有“灰色”特征。利用灰色預(yù)測模型,在用水量預(yù)測方面已有很多研究成果。利用傳統(tǒng)的灰色預(yù)測模型,徐洪福等[3]和張鑫等[26]對城市中長期用水量進(jìn)行了預(yù)測,預(yù)測結(jié)果精度較高；向宇等[27]短期預(yù)測了全國用水量,呈現(xiàn)了模型的實用價值;梁學(xué)玉[28]和王春超等[29]在模型改進(jìn)方面也進(jìn)行了研究,提出了組合灰色預(yù)測模型以及多變量灰色模型?；疑Ｐ妥钌賰H需4個數(shù)據(jù)就可以進(jìn)行預(yù)測,可應(yīng)用在數(shù)據(jù)收集難度大成本高,數(shù)據(jù)十分少的情況。

自回歸移動平均模型是在1976年由美國統(tǒng)計學(xué)家Box和英國統(tǒng)計學(xué)家Jenkins提出的,此后該模型在供、用水預(yù)測方面有著廣泛的應(yīng)用[30]。黃瀟瑩等[31]預(yù)測了成都市2009年各季度的城市供水量；孫平等[32]以深圳市水廠為例,提出了水廠逐日需水量過程預(yù)測方法；張忠國[33]提出了將ARIMA與ANN相結(jié)合的需水量預(yù)測模型,研究表明,組合模型預(yù)測精度更高。研究顯示,歷史數(shù)據(jù)越多,此法預(yù)測精度越高,但實際供用水量數(shù)據(jù)收集難度大,所得數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率低。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在用水量預(yù)測方面的應(yīng)用始于20世紀(jì)90年代,因其非線性逼近能力強、可以進(jìn)行大規(guī)模并行計算等特點受到學(xué)者的關(guān)注。周天佑等[34]利用反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測了日用水量；楊艷等[35]利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對城市用水量做了長期預(yù)測；孫月峰等[36]利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測了城市需水量；錢光興[37]利用RBP和泛化回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對城市供水量進(jìn)行了預(yù)測,預(yù)測效果較好。

1.2 各預(yù)測方法的適用性分析及方法選取

工業(yè)用水測算時需考慮測算成本和測算精度兩個基本因素。測算成本主要由數(shù)據(jù)的獲得方式及獲取難易程度決定。傳統(tǒng)的預(yù)測方法對于數(shù)據(jù)獲取的要求不高,通常只需綜合性的數(shù)據(jù),不會更多地考慮工業(yè)產(chǎn)值、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消耗等方面,因此測算成本較低。傳統(tǒng)預(yù)測方法的測算精度主要依賴于這些綜合性數(shù)據(jù)自身的趨勢變化,若在預(yù)測期間工業(yè)用水?dāng)?shù)據(jù)由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整或節(jié)水技術(shù)提升等方面的原因出現(xiàn)了較大波動,預(yù)測精度會受到較大的影響。因此,傳統(tǒng)預(yù)測方法只是按照歷史數(shù)據(jù)的變化規(guī)律進(jìn)行預(yù)判,并不能全面真實地測算工業(yè)用水情況。但許多學(xué)者的研究表明,一般情況下,測算精度不低于85%,或者說測算誤差小于等于15%,這樣的模型或方法都是可行的[38]。因此,在精度得到保障的前提下,筆者認(rèn)為傳統(tǒng)方法的測算是可行的。

表1詳細(xì)對比了5種傳統(tǒng)預(yù)測方法,這5種預(yù)測方法都可以對中短期用水進(jìn)行預(yù)測,但是各方法的適用條件和特點存在較大差異。首先,ARMA和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以較好地處理非線性關(guān)系,預(yù)測精確度較高,但是對歷史數(shù)據(jù)要求較高,需要較長的時間序列數(shù)據(jù)。而其他3種方法雖然在非線性關(guān)系處理和預(yù)測精確度上不如上述兩者,但可以在數(shù)據(jù)相對匱乏的狀況下實現(xiàn)預(yù)測。從實際角度出發(fā),目前我國工業(yè)用水統(tǒng)計方面仍然存在著統(tǒng)計不夠完善和數(shù)據(jù)不足的問題,因此趨勢外推、指數(shù)平滑和灰色預(yù)測方法相對更加適用于工業(yè)企業(yè)用水測算。隨著統(tǒng)計的規(guī)范化和數(shù)據(jù)的積累,ARMA、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法甚至大數(shù)據(jù)和云計算技術(shù)將更多地應(yīng)用在用水測算領(lǐng)域。對趨勢外推、指數(shù)平滑和灰色預(yù)測方法進(jìn)一步比較,我們發(fā)現(xiàn)趨勢外推法可以實現(xiàn)線性和非線性關(guān)系的處理,并能保證一定的精確度,實用性和靈活性更強,所以本文選取趨勢外推法作為工業(yè)用水量測算的傳統(tǒng)預(yù)測方法。

表1 幾種傳統(tǒng)預(yù)測方法適用性比較

2 計量結(jié)合抽樣的工業(yè)用水量測算方法

工業(yè)用水主要包括火(核)電工業(yè)用水及一般工業(yè)用水。在工業(yè)用水統(tǒng)計中,可以選擇將工業(yè)用水戶按規(guī)模以上和規(guī)模以下用水進(jìn)行分層計量和抽樣,即對規(guī)模以上用水戶采用完全計量的方法獲得用水?dāng)?shù)據(jù),對規(guī)模以下用水戶按統(tǒng)計精度要求進(jìn)行抽樣計量,使得工業(yè)用水統(tǒng)計結(jié)果的精度能夠滿足工業(yè)用水管理和評估所需。這種計量結(jié)合抽樣的方法的精度和成本取決于抽樣計量樣本數(shù)量和完全計量的用水戶規(guī)模。

2.1 抽樣計量樣本量的確定

由于企業(yè)工業(yè)用水量分布復(fù)雜,受行業(yè)結(jié)構(gòu)、規(guī)模特征和地域經(jīng)濟發(fā)展水平等因素的影響,無法預(yù)知工業(yè)企業(yè)用水總體的概率分布特征,因此可利用蒙特卡羅方法按不同樣本數(shù)量進(jìn)行隨機抽樣,從而確定較為經(jīng)濟可靠的計量樣本數(shù)量。

筆者以浙江省湖州市用水規(guī)模10萬m3以下工業(yè)企業(yè)為例,利用Bootstrap方法對不同量級的樣本進(jìn)行重復(fù)抽樣,并根據(jù)重復(fù)抽樣的平均誤差確定抽樣比。Bootstrap重復(fù)抽樣方法如下:

(1)以200為樣本量單位,抽取的樣本量分別為200,400,600,…,3 800,4 000,共20種不同類型的樣本量。

(2)每一種樣本量,按照簡單不重復(fù)隨機抽樣的方式,每種方案均模擬100次,以減少樣本隨機性偏差。

(3)每一種抽樣方式得到工業(yè)用水統(tǒng)計評估量、估計量方差和相對估計誤差,取平均值作為評估結(jié)果。

由簡單隨機抽樣方案的估計結(jié)果可得樣本量與誤差的關(guān)系及樣本量與估計量方差的關(guān)系,如圖1和圖2所示。

圖1 樣本量與誤差的關(guān)系

圖2 樣本量與估計量方差的關(guān)系

通過對圖1的樣本量和誤差的關(guān)系分析,不難發(fā)現(xiàn)隨著樣本量的增加,相對誤差逐步減少,但是減少的趨勢逐步放緩。具體來講,若用水量的測算精度要保證15%的精度要求,樣本量僅需要在400個左右,抽樣比不能低于7%；若測算精度要達(dá)到10%的精度要求,則樣本量規(guī)模要擴大4倍左右,即抽樣比不能低于27%。以上說明當(dāng)樣本量達(dá)到一定程度之后,樣本的規(guī)模對相對誤差的減少的貢獻(xiàn)并不顯著,然而樣本規(guī)模的增加意味著增加調(diào)查成本。從估計量方差也可以看出,當(dāng)樣本量達(dá)到400個左右的時候,其樣本波動性出現(xiàn)了大幅的降低。因此,考慮預(yù)測精度和調(diào)查成本之間的矛盾,7%的樣本抽樣比能夠滿足工業(yè)用水量的測算精度要求。

2.2 一般工業(yè)用水分層標(biāo)準(zhǔn)的確定

通常,工業(yè)用水大戶的數(shù)量不多,但其用水占比較大,對用水測量精度的影響十分明顯,所以為保障工業(yè)用水統(tǒng)計的精度,將規(guī)模以上用水工業(yè)企業(yè)全部納入用水監(jiān)控計量范圍是十分必要的。那么,工業(yè)企業(yè)用水分層標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)定也決定著工業(yè)用水測算精度的高低。以浙江省湖州市2011年的工業(yè)企業(yè)用水為例,年取水量50萬m3及以上的企業(yè)共44家,所計量水量為5 901.14萬m3,占到總用水量的18.59%;10萬m3以上的企業(yè)共有252家,計量水量為1 0744.75萬m3,占到總用水量的33.75%。

假設(shè)分別以用水量10萬m3和50萬m3作為工業(yè)用水分層標(biāo)準(zhǔn),根據(jù)Bootstrap重復(fù)抽樣的方法比較兩種不同分層標(biāo)準(zhǔn)條件下規(guī)模以下樣本量與誤差的關(guān)系,如下圖3所示。

圖3 規(guī)模以下樣本量與誤差的關(guān)系

通過對比發(fā)現(xiàn),年取水量10萬m3作為分層標(biāo)準(zhǔn)的計量精度要顯著高于年取水量50萬m3。所以,對于湖州市而言,將年取水量10萬m3及以上的工業(yè)企業(yè)全部納入用水監(jiān)控計量范圍,會有效地保障工業(yè)用水統(tǒng)計的精度。

通過對工業(yè)用水量分層標(biāo)準(zhǔn)的確定,分別對規(guī)模以上的和規(guī)模以下的工業(yè)企業(yè)采用直接計量和以一定抽樣比進(jìn)行隨機抽樣的方法測算工業(yè)用水量。這種分層計量和隨機抽樣調(diào)查相結(jié)合的方法可以綜合考慮工業(yè)用水統(tǒng)計的精度要求及統(tǒng)計成本;且較傳統(tǒng)預(yù)測方法可以更加全面地掌握工業(yè)企業(yè)用水動態(tài),特別是對用水大戶;同時,相較于全面普查,該方法的應(yīng)用成本更低,且簡單易操作。

2.3 對比分析兩類測算方法

為了更加準(zhǔn)確地判斷分層計量和隨機抽樣相結(jié)合測算方法的精確度,筆者將其與傳統(tǒng)預(yù)測方法相比較。在傳統(tǒng)方法中,選取上文中工業(yè)用水預(yù)測效果最好的趨勢外推法;以浙江湖州市工業(yè)用水為研究對象,以湖州市2005—2010年工業(yè)用水量數(shù)據(jù)及湖州市2011年水利普查信息作為湖州市2011年工業(yè)用水量測算的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。根據(jù)湖州市2012年水資源公報的內(nèi)容,全市規(guī)模以上工業(yè)和規(guī)模以下工業(yè)用水量分別為2.21億m3和0.96億m3,即一般工業(yè)用水量為3.17億m3,火(核)電年取水量為0.217億m3,則工業(yè)用水總量為3.387億m3。本文規(guī)定測算的精確度以相對誤差為標(biāo)準(zhǔn),標(biāo)準(zhǔn)誤差計算如下:

相對誤差

利用趨勢外推法對湖州市2005—2010年工業(yè)用水量數(shù)據(jù)進(jìn)行計算,得到了一般工業(yè)用水量線性變化趨勢y=-0.374 2t+5.486 6,t∈[0,7],2011年湖州市一般工業(yè)用水量的估計值為2.87億m3,一般工業(yè)用水預(yù)測相對誤差為9.5%。

同理,利用工業(yè)用水總量線性變化趨勢y=-0.366 1t+5.650 7,t∈[0,7],測算得到2011年湖州市工業(yè)用水總量的估計值為3.09億m3,那么相對誤差為8.8%。用水總量的估計值和其相對誤差作為比較分析的基準(zhǔn)值。將根據(jù)分層計量和隨機抽樣相結(jié)合測算方法對工業(yè)用水量再次核算,與基準(zhǔn)值相比較。

根據(jù)分層計量和隨機抽樣相結(jié)合的測算方法對2011年湖州市5809家工業(yè)企業(yè)的用水量進(jìn)行測算,其中規(guī)模以上有252家企業(yè),其用水量直接計量的結(jié)果為1.07億m3;采用隨機抽樣的方法估計得到規(guī)模以下工業(yè)企業(yè)平均用水量為3.31萬m3,則規(guī)模以下企業(yè)的用水量1.84億m3。因此,湖州市一般工業(yè)用水量的估計值為2.91億m3。一般工業(yè)用水相對誤差為8.2%。

直接計量2011年火(核)電年用水量為0.222億m3,則計量結(jié)合抽樣所得總用水量為3.132億m3?？傆盟肯鄬φ`差為7.6%。

表2描述和比較了上面兩種方法的測算結(jié)果。

表2 各測算方法相對誤差比較

從表2的結(jié)果比較可以看出,計量結(jié)合抽樣測算結(jié)果相對誤差更小,精度明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的趨勢外推法。這主要因為簡單隨機抽樣使得一定規(guī)模以上水量直接計量,從而不產(chǎn)生統(tǒng)計誤差,主要誤差來源于數(shù)量眾多且分散、用水比重相對較小的規(guī)模以下用水隨機抽樣統(tǒng)計部分,此法對有一定計量基礎(chǔ)的一般工業(yè)用水量的評估較為適宜。所以,為了更加準(zhǔn)確地了解一個地區(qū)的工業(yè)用水量,計量結(jié)合抽樣測算的方法可以更加積極地得到推廣。同時,由于當(dāng)前階段我國的工業(yè)用水計量規(guī)章制度仍不完善,全面的工業(yè)用水計量還無法實現(xiàn),因此重點監(jiān)控,適量抽樣調(diào)查的工業(yè)用水量測算方法不僅成本相對便宜,而且也更加簡化、合理、實用。

但是,應(yīng)該注意到,由于簡單隨機抽樣具有很大的隨機性,在實際操作過程中,通過反復(fù)地重復(fù)抽樣以消除偏差是很難操作的,因此還是需要采用傳統(tǒng)的預(yù)測方法校核計量結(jié)合抽樣測算的結(jié)果。如果這兩種方法計算的結(jié)果出現(xiàn)較大的差異,我們還需要進(jìn)一步考察和確定工業(yè)用水量的變化。

3 結(jié) 語

本文針對工業(yè)用水量測算問題進(jìn)行了初步的研究和探討,選取了基于歷史數(shù)據(jù)和計量結(jié)合抽樣的方法用于湖州市2011年的用水量測算。通過對比分析基于歷史數(shù)據(jù)的3種測算結(jié)果,指出3種預(yù)測方法的特點和適用性;并對比簡單隨機抽樣及分層抽樣的相對誤差和估計量方差,結(jié)果表明按取水量(10萬m3)分層抽樣方案能滿足測算要求。通過對工業(yè)用水量兩種測算方法的詳細(xì)研究,提出“以計量結(jié)合抽樣的工業(yè)用水量測算方法為主,趨勢外推法進(jìn)行對比校核”的工業(yè)用水量測算方法。測算結(jié)果表明兩種測算方法得到的一般工業(yè)用水量和工業(yè)用水總量非常相近,測算相對誤差均在10%以內(nèi),可達(dá)到精度要求。

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10.3880/j.issn.1003-9511.2017.01.010

周申蓓(1974—)，男，副教授，博士研究生，主要從事水資源管理研究。E-mail：shenbei@hhu.edu.cn

鄭士鵬(1991—),男,碩士研究生,主要從事水資源管理研究。E-mail：13777682662@163.com

TU991.31

A

1003-9511(2017)01-0040-05

2016-04-16 編輯：陳玉國)