Logistic-ARIMA預(yù)測模型在城市水資源需求導向及優(yōu)化配置中的應(yīng)用分析

李 楠

(遼寧省鐵嶺水文局，遼寧 鐵嶺 112000)

Logistic-ARIMA預(yù)測模型在城市水資源需求導向及優(yōu)化配置中的應(yīng)用分析

李 楠

(遼寧省鐵嶺水文局，遼寧 鐵嶺 112000)

為科學優(yōu)化配置城市水資源，應(yīng)對水資源需求進行預(yù)測分析，對城市水資源實現(xiàn)優(yōu)化配置，以我國北方某城市為研究對象，通過分析影響城市水資源需求量各因素之間的邏輯關(guān)系，遵循水資源利用發(fā)展演變趨勢，結(jié)合Logistic生長曲線模型及ARIMA模型，針對未來城市水資源需求量實施預(yù)測。同時，綜合考慮水資源利用的生態(tài)、社會及經(jīng)濟效益，基于多目標非線性優(yōu)化模型，針對城市水資源需求實施優(yōu)化配置。研究可為國內(nèi)其它城市水資源需求評估與優(yōu)化配置提供技術(shù)支撐。

城市水資源；需求導向；優(yōu)化配置

為科學優(yōu)化配置城市水資源，首先應(yīng)對其實施需求預(yù)測分析，并圍繞水資源利用及社會協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展的目標，對城市水資源實現(xiàn)優(yōu)化配置[1]。本文通過闡明城市水資源相關(guān)影響要素及其與需水量之間的關(guān)系，同時綜合考慮水資源的生態(tài)、社會及經(jīng)濟效益，探索了不同行業(yè)間城市水資源的優(yōu)化配置。

1 預(yù)測城市水資源需求

1.1 分析用水驅(qū)動因素

生產(chǎn)、生態(tài)以及生活用水作為城市水資源的主要用水需求，對城市用水情況起著重要驅(qū)動作用。

生產(chǎn)用水需求方面：工業(yè)用水主要影響因素包括用水重復率、管理水平以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例和增加值等；農(nóng)業(yè)用水的主要影響因素包括灌溉水利用率、灌溉面積和種植結(jié)構(gòu)等；公共用水的主要影響因素包括服務(wù)管理水平、政策節(jié)水情況以及用水有關(guān)固定資產(chǎn)投資等[2]。同時，工業(yè)增加用水量和工業(yè)產(chǎn)值是影響工業(yè)用水的主要因素，灌溉水利用率和灌溉面積成為影響農(nóng)業(yè)用水主要因素，而公共場所用水效率以及投資情況對公共用水有著顯著影響。

生態(tài)用水需求方面：影響城市生態(tài)用水的主要因素包括濕地保護、植被建設(shè)、城市綠化和環(huán)境衛(wèi)生以及城市生產(chǎn)和生活廢棄物和污染物的凈化等[3]。

生活用水需求方面：影響城市生活用水的主要因素包括人口科學文化水平、水價、人均收入水平以及城市人口總量等[4]。此外，對生活用水需求影響最顯著的是人均收入水平和用水人口總量。

1.2 預(yù)測用水發(fā)展趨勢

水資源需求預(yù)測模型分為兩項，即殘差項和趨勢項。其中用水需求趨勢項模型用Logistic 生長曲線來表示，可用該生長曲線來分析預(yù)測城市需水量中長期變化情況[5]，可將該模型曲線表示如下：

(1)

式中，Yt表示城市水資源需求量初步預(yù)測值；a、b、K均為模型參數(shù)。

用水需求殘差項可用ARI-MA模型進行分析求解，在實際過程中，擬合趨勢項后會有一定的誤差，所以當實際殘差時序接近零時需要用零均值對其進行處理[6]，公式如下：

(2)

將Logistic生長曲線分析預(yù)測值及ARI-MA模型分析預(yù)測值之和作為城市水資源需求量的預(yù)測值。另外還需要根據(jù)城市總體規(guī)劃、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃以及城市發(fā)展規(guī)劃的相關(guān)成果對城市水資源需求量預(yù)測值進行修正[7]，得到規(guī)劃水平年的最大、最小水資源需求量DWtmax和DWtmin以及正常需水量DWt。

2 優(yōu)化配置城市水資源

在進行城市水資源優(yōu)化配置分析時，需要綜合生態(tài)環(huán)境、社會以及經(jīng)濟等綜合效益目標，以保障社會經(jīng)濟和水資源需求之間的協(xié)調(diào)配置。

2.1 目標函數(shù)及其約束條件

(1)環(huán)境目標f1(W)。環(huán)境目標主要包括使地下水超采f11(W)和污染物排放f12(W)兩個方面都達到最小這兩個目標，可用公式如下表示：

f1(W)={minf11(W)，minf12(W)}

(3)

(4)

(2)經(jīng)濟目標f2(W)。經(jīng)濟目標包括使水利投資最小和供水凈效益最大兩個方面的目標，可用公式如下表示：

f2(W)={maxf21(W)，minf22(W)}

(5)

(6)

(3)社會目標f3(W)。社會目標主要包括用水系統(tǒng)供水量和缺水量最小這兩個方面的目標，可用公式表示如下：

f3(W)={minf31(W)，minf32(W)}

(7)

(8)

式中：DWi表示第i個用水單位的需水量大小。

(4)協(xié)調(diào)目標f4(W)。環(huán)境效益、經(jīng)濟效益以及社會效益三者之間保持相互協(xié)調(diào)的目標就稱為協(xié)調(diào)目標。可用公式表示如下：

(9)

(10)

2.2 分析模型參數(shù)

(1)供水情況約束。以年為時間點來預(yù)測需水量和分析供水能力。在分析計算供水能力時，來水保證率設(shè)計為96%，依據(jù)特枯來水分析供水量[8]。綜合考慮四個約束條件，以確定某時間可供給城市需水量情況和來水保證率。

(2)需水情況約束。結(jié)合Logistic-ARIMA模型并參照城市經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃要求可以分析計算出需水區(qū)間，包括最大和最小需水量、正常需水量大小。

(3)公平性約束。在進行水資源優(yōu)化配置時，為了保證水資源的合理開發(fā)利用和水資源管理的正常循環(huán)，需要對各個用水單位或部門進行協(xié)調(diào)，以平衡各方利益。經(jīng)過協(xié)商調(diào)查，公平性指數(shù)設(shè)置為0.2。

(4)主要污染物約束。目前城市中的用水量越來越大，這也導致了廢水排放量的增加，而河流或湖泊的自凈能力有限，所以在優(yōu)化配置模型中必須綜合考慮污染物的約束。

3 應(yīng)用實例

以我國北方某地區(qū)為例實施分析研究，該研究區(qū)是我國重要的工業(yè)基地，近年來隨著城市規(guī)模的逐步擴大，整個市區(qū)人均水資源量僅占全國的三分之一。此外行業(yè)用水矛盾也進一步突出。所以必須對該地區(qū)未來水資源利用情況和需求量進行預(yù)測并對2025年水資源情況進行優(yōu)化配置，來保障經(jīng)濟社會和水資源利用的協(xié)調(diào)發(fā)展。

3.1 預(yù)測用水需求

依據(jù)2005年到2014年該地區(qū)經(jīng)濟社會發(fā)展情況，得到數(shù)據(jù)統(tǒng)計資料如表1和表2所示。

表1 2005-2014年城區(qū)經(jīng)濟社會發(fā)展各個指標值

表2 2005-2014年城區(qū)居民用戶用水量情況 億m3

由圖1可知，ARIMA分析模型在擬合該城市水資源需求量的殘差量時，從2005年到2014年其變化情況出現(xiàn)了較大的波動，而2015到2025年則變化汪明顯。對圖1進行分析表明，該城區(qū)預(yù)測值與Logistic曲線變化趨勢基本符合，需水量情況還處于上升階段，也即從2015年到2025年該地區(qū)城市水資源總需水量還將繼續(xù)增大。殘差項和趨勢項相加，可以得到2025年該地區(qū)城市水資源需水總量約為21 460.2萬 m3。

結(jié)合該地區(qū)的城市發(fā)展規(guī)劃、經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃可以對該需水總量進行分析修正，最終預(yù)測到2025年該地區(qū)的公共需水量約為1 923萬 m3,工業(yè)需水量約為10 021萬 m3，生態(tài)需水量約為1 919萬 m3，生活需水量約為7 184萬 m3。表3中給出了規(guī)劃水平年該地區(qū)城市水資源需求量的綜合分析預(yù)測結(jié)果。

表3 規(guī)劃水平年該地區(qū)城市水資源需求量的綜合分析預(yù)測表 萬m3

圖1 研究區(qū)需水量殘差值變化趨勢

3.2 分析供水情況

按照該地區(qū)的水資源利用規(guī)劃、經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃，對潛在水源以及現(xiàn)狀水源的供水能力進行綜合分析，揭示經(jīng)過組合后得到三個不同的供水情形。各種供水情形需要包括水源地以及各個水源地相應(yīng)的供應(yīng)水量等信息，如表4所示。

表4 規(guī)劃水平年不同情形下各種水源地不同種類水量供應(yīng)情況表 萬m3

表5 2025年水資源需求優(yōu)化配置結(jié)果 萬m3

表6 2025年水資源需求優(yōu)化配置結(jié)果 萬m3

表7 2025年水資源需求優(yōu)化配置結(jié)果 萬m3

3.3 分析計算優(yōu)化配置情況

對需水情況通常采取最大最小需水量、正常需水量這三個點實施分析，進行組合處理可以對含有兩個約束區(qū)間的優(yōu)化問題進行轉(zhuǎn)化，采用免疫遺傳算法對這各模型進行優(yōu)化分析計算，這樣就能夠求出規(guī)劃水平年的水資源需求優(yōu)化配置結(jié)果，如表5～表7所示。

4 結(jié)語

通過闡明影響城市水資源需求要素，本文綜合采用Logistic生長曲線及ARIMA分析模型，對規(guī)劃水平年城市需水趨勢變化情況實施預(yù)測，并結(jié)合研究區(qū)綜合經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃實際，系統(tǒng)預(yù)測了研究區(qū)城區(qū)水資源需水量。針對研究區(qū)的三種供水情況，探索多目標非線性優(yōu)化配置分析模型，揭示多種供水情況下研究區(qū)的用水單位優(yōu)化配置結(jié)果，以期為城市水資源優(yōu)化配置提供有益借鑒。

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2017-02-24

李楠(1983-)，女，遼寧鐵嶺人，工程師，主要從事水文水資源勘測及評價、水質(zhì)分析與檢測等工作。

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