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    基于訓(xùn)練大數(shù)據(jù)的水資源動(dòng)態(tài)配置模型研究

    2021-09-05 22:59:34劉鑫韓宇平
    人民黃河 2021年8期
    關(guān)鍵詞:動(dòng)態(tài)平衡機(jī)器學(xué)習(xí)

    劉鑫 韓宇平

    摘 要:在傳統(tǒng)的水資源配置過程中,水庫水量平衡計(jì)算時(shí)水庫棄水量巨大,造成大量可利用的水資源被浪費(fèi)。系統(tǒng)梳理水資源配置模型,分析得到水庫棄水量大的主要原因是水資源配置模型存在“水源分割”現(xiàn)象。為了解決這個(gè)問題,對傳統(tǒng)的模型進(jìn)行改進(jìn),增強(qiáng)模型全局統(tǒng)籌能力,提出水資源動(dòng)態(tài)配置模型,建立區(qū)域水資源的全局理念,切實(shí)有效地做到區(qū)域水資源的統(tǒng)籌管理、統(tǒng)籌調(diào)度、統(tǒng)籌配置,實(shí)現(xiàn)水資源配置動(dòng)態(tài)平衡的目標(biāo)。使用機(jī)器學(xué)習(xí)的思想,通過訓(xùn)練大數(shù)據(jù)使模型自主學(xué)習(xí),通過交叉驗(yàn)證最終求解出模型的最佳參數(shù)組合。改進(jìn)湖北漳河水庫灌區(qū)的水資源合理配置模型,使24座大中型水庫年均棄水量減少1 080.54萬m3,研究區(qū)年均缺水量減少126.58萬m3。水資源動(dòng)態(tài)配置模型統(tǒng)籌考慮全部供水源的供水能力,減少了水庫的棄水量和區(qū)域的缺水量,提高了水資源的利用效率,對水資源高效合理利用具有重要意義。

    關(guān)鍵詞:水資源配置;水資源動(dòng)態(tài)配置模型;動(dòng)態(tài)平衡;機(jī)器學(xué)習(xí);訓(xùn)練大數(shù)據(jù);交叉驗(yàn)證

    中圖分類號:TV214 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    doi:10.3969/j.issn.1000-1379.2021.08.010

    引用格式:劉鑫,韓宇平.基于訓(xùn)練大數(shù)據(jù)的水資源動(dòng)態(tài)配置模型研究[J].人民黃河,2021,43(8):52-57.

    Abstract: In the traditional allocation process of water resources, the amount of abandoned water in the reservoir is huge when calculating the water balance of the reservoir and it causes a large amount of available water resources to be wasted. Through systematic research of water resources allocation model, we found that the main reason for the large amount of abandoned water in the reservoir was the phenomenon of “water source division” in the water resources allocation model. In order to solve this problem, the traditional model was improved to increase the overall planning ability of the model, we proposed a Dynamic Allocation Model of Water Resources that established a global concept of regional water resources and effectively achieved the overall management, overall scheduling and overall allocation of regional water resources. It realized dynamic allocation and achieved a dynamic balance. We used the idea of machine learning. The model could learn autonomously through training big data, we could finally solve the best parameter combination of the model through cross validation. We improved the rational allocation model of water resources in Zhanghe Reservoir irrigation area in Hubei Province, the model reduced the annually average abandoned water volume of 24 large and medium reservoirs by 10.805 4 million cubic meters and reduced the annually average water shortage in the research area by 1.265 8 million cubic meters. The dynamic allocation model of water resources considered the supply water capacity of all water sources as a whole, reduced the amount of abandoned water in the reservoir and the water shortage in the region, and improved the use efficiency of water resources. It was of great significance to the efficient and reasonable use of water resources.

    Key words: allocation of water resources; dynamic allocation model of water resources; dynamic balance; machine learning; training big data; cross validation

    隨著工業(yè)的飛速發(fā)展、人口的快速增長,水資源開發(fā)利用率高得驚人,水資源過度消耗,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量嚴(yán)重下降,使得我國水資源面臨空前嚴(yán)峻的形勢。因此,應(yīng)創(chuàng)新水資源配置方式,轉(zhuǎn)變水資源配置的傳統(tǒng)觀念,在水資源量不變的條件下減少水資源浪費(fèi)、提高水資源利用率,保證水資源合理高效可持續(xù)利用。

    近年來,很多學(xué)者在水資源配置方面進(jìn)行了大量且深入的研究,Abdulbaki等[1]提出將整數(shù)線性規(guī)劃決策支持模型用于水資源配置。齊學(xué)斌等[2]對灌區(qū)水資源管理政策、水資源循環(huán)轉(zhuǎn)化規(guī)律、水資源優(yōu)化配置模型與方法和水文生態(tài)4個(gè)方面的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了對比分析。Bekri等[3]基于不確定2階隨機(jī)規(guī)劃方法進(jìn)行了不確定條件下的水資源最優(yōu)分配。董曉知等[4]基于供需平衡分析構(gòu)建大系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型,使水資源優(yōu)化配置更加科學(xué)合理。單義明等[5]構(gòu)建區(qū)間兩階段隨機(jī)魯棒規(guī)劃模型,完成呂梁市的水資源優(yōu)化配置。吳云等[6]基于改進(jìn)NSGA-Ⅱ算法,搭建水資源多目標(biāo)優(yōu)化配置模型。趙燕等[7]基于改進(jìn)的螢火蟲算法求解水資源的優(yōu)化配置模型。Maiolo等[8]分析Crotone區(qū)域水資源分配后,考慮水資源可用性和未來氣候變化,提出了水資源優(yōu)化配制方案。

    在水庫水量平衡計(jì)算時(shí)仍存在水庫棄水量大的問題,水資源配置存在“水源分割”現(xiàn)象,沒有真正實(shí)現(xiàn)全部供水源統(tǒng)籌配置是水庫棄水量大的主要原因。因此,需要改進(jìn)水資源配置模型,在供水時(shí)統(tǒng)籌考慮全部水源的供水能力,實(shí)現(xiàn)水資源的統(tǒng)籌配置。當(dāng)供水順序靠后的大型水庫水位較高時(shí),應(yīng)適當(dāng)減少前置水源的供水量并適當(dāng)讓其多蓄水,讓后置水庫多供水,這樣在水量平衡計(jì)算時(shí),就可以減少一定量的棄水。當(dāng)該水庫水位降低到一定值時(shí),可以使前置水源以最大能力供水,供水量不足時(shí)再由該水庫補(bǔ)齊以實(shí)現(xiàn)水資源的動(dòng)態(tài)配置,強(qiáng)調(diào)從整個(gè)供水體系上進(jìn)行水資源配置,打破水資源配置中的“水源分割”現(xiàn)象,這樣就可以提高整個(gè)供水系統(tǒng)的整體性和協(xié)調(diào)性。筆者以漳河水庫灌區(qū)為研究對象,建立水資源動(dòng)態(tài)配置模型,采用訓(xùn)練大數(shù)據(jù)與交叉驗(yàn)證求解模型,計(jì)算得到最優(yōu)模型進(jìn)行測試,并與過去的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比來驗(yàn)證模型的有效性。

    1 研究區(qū)概況與問題描述

    1.1 研究區(qū)概況

    漳河水庫灌區(qū)面積為5 543.93 km2,灌區(qū)地跨荊州市的荊州區(qū)、宜昌市的當(dāng)陽市和荊門市的掇刀區(qū)、東寶區(qū)、沙洋縣、鐘祥市。

    所用數(shù)據(jù)來源于各市(縣)統(tǒng)計(jì)年鑒以及各地的農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)年報(bào),水庫用水量采用水庫水量平衡計(jì)算得到的數(shù)據(jù),降雨蒸發(fā)資料來源于研究區(qū)資料質(zhì)量較好的8個(gè)水文站和氣象站及18個(gè)雨量站。對于個(gè)別站缺測的月份,用該站前后幾年的平均值或氣候、地形較一致的相鄰站的平均值插補(bǔ)。

    1.2 問題描述

    由于存在“水源分割”現(xiàn)象,因此每個(gè)供水源都是單獨(dú)配置,前置水源每次供水都是最大能力供水,如果未來一段時(shí)間來水比較充足,前置水源可利用的水量較多,供水滿足情況較好,就會(huì)導(dǎo)致供水順序靠后的水庫尤其是大型水庫供水量少,水庫水位可能趨近棄水線。一旦有降水,水庫很可能要棄水。當(dāng)水庫棄掉大量的水之后,如果未來一段時(shí)間來水量較少,前置水源因無法充分蓄水導(dǎo)致可利用水量較少,巨大的缺水量必須由水庫來滿足,水庫的供水量勢必出現(xiàn)激增的現(xiàn)象,而水庫又會(huì)因蓄水不足導(dǎo)致水位下降速度較快。如果下降到死水位,則無法彌補(bǔ)巨大的缺水量,而全部供水源蓄水不足還可能導(dǎo)致本月甚至接下來的1~2個(gè)月出現(xiàn)嚴(yán)重缺水的現(xiàn)象。而對于整個(gè)供水體系來說,水庫在水資源配置中具有不可替代的作用,水庫的供水情況在一定程度上影響水資源配置的有效性。

    灌區(qū)內(nèi)水庫的供水總量占整個(gè)灌區(qū)供水總量的61.76%,其中漳河水庫是最大的水庫,漳河水庫的供水量占水庫供水總量的50.16%。在水庫的水量平衡計(jì)算中水庫棄水量巨大,漳河水庫月棄水量的最大值高達(dá)43 025.44萬m3,24座大中型水庫年最大棄水量為65 242.34萬m3,而年均生態(tài)需水量約2 600萬m3,水庫棄水量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了生態(tài)需水量。因此要科學(xué)地審視可持續(xù)發(fā)展與水資源配置的關(guān)系[9],遵循以水資源的可持續(xù)利用促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展理念[10]。

    灌區(qū)傳統(tǒng)的水資源配置模型按照塘堰(只供給農(nóng)業(yè))、小型水庫、中型水庫、引水工程、提水工程和漳河水庫的供水順序?yàn)楦饔盟畣卧母餍杷悇e進(jìn)行供水,包括城鎮(zhèn)生活用水、農(nóng)村生活用水、二三產(chǎn)業(yè)用水、農(nóng)業(yè)與生態(tài)用水的合理配置,水量在不同區(qū)域及不同用水單元的優(yōu)化配置。表1為研究區(qū)大中型水庫庫容特征參數(shù)與棄水量情況。

    由表1可見,有9座水庫沒有棄水現(xiàn)象,其他15座水庫都有棄水現(xiàn)象。對于這15座水庫,月最大棄水量之和高達(dá)54 512.66萬m3,最大的是漳河水庫,棄水量為43 025.44萬m3,占比78.93%;年均棄水量之和為16 484.07萬m3,最大的是漳河水庫,棄水量為10 430.63萬m3,占比63.28%。漳河水庫棄水量所占的比重非常大,且漳河水庫是最重要的供水源,如何在滿足供水的前提下減少漳河水庫的棄水量是該研究區(qū)水資源配置的關(guān)鍵問題。圖1是漳河水庫過去43 a供水過程中重要指標(biāo)的變化情況。

    由圖1可以發(fā)現(xiàn),漳河水庫時(shí)段蓄水量呈現(xiàn)一定規(guī)律性,棄水的月份相對比較集中,這是因?yàn)樨S水期雨水比較充足,前置水源供水滿足情況較好,漳河水庫供水量較小,時(shí)段蓄水量持續(xù)較大,從而導(dǎo)致棄水較多;而枯水期供水量激增,時(shí)段蓄水量減小趨近死蓄水量,棄水量為零,與問題描述中的現(xiàn)象完全吻合。表2是漳河水庫過去43 a供水過程中的棄水總量、年最大棄水量及年均棄水量與研究區(qū)對應(yīng)時(shí)間的缺水情況對比。

    由表2可知,漳河水庫棄水總量約為缺水總量的4倍,年最大棄水量約為研究區(qū)年最大缺水量的2倍,年均棄水量約為研究區(qū)年均缺水量的4倍,如果能減少一部分棄水并合理高效地供水,研究區(qū)的缺水情況將會(huì)得到緩解。因此,本文以減少漳河水庫棄水量、提高水資源的利用效率為目標(biāo),以滿足生活、生產(chǎn)及農(nóng)業(yè)需水為前提,以保障生態(tài)環(huán)境需水為出發(fā)點(diǎn),以統(tǒng)籌兼顧全部水源及其供水能力為重心,以期實(shí)現(xiàn)水資源的高效可持續(xù)利用。

    2 模型的思路與改進(jìn)

    2.1 模型思路

    陳太政等[11]檢索并分析中國知網(wǎng)中關(guān)于水資源優(yōu)化配置的文獻(xiàn),指出水資源配置的創(chuàng)新需要水資源優(yōu)化配置理論的進(jìn)一步突破和供水體系結(jié)構(gòu)與關(guān)系的深度挖掘。隨著大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)在水利行業(yè)的不斷應(yīng)用,極大地推動(dòng)了水利信息化建設(shè),運(yùn)用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù),通過大數(shù)據(jù)來進(jìn)行計(jì)算、分析和應(yīng)用,使水資源配置流程得到優(yōu)化。圖2是模型建立的思路。

    機(jī)器學(xué)習(xí)可以高效地從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到過去未知的有價(jià)值的知識,本文將這種手段用到水資源配置中為水資源配置提供服務(wù)。機(jī)器學(xué)習(xí)的思想主要分為訓(xùn)練和驗(yàn)證。將數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分,分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、驗(yàn)證數(shù)據(jù)集,分別用于訓(xùn)練模型和交叉驗(yàn)證。首先用同樣的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集分別訓(xùn)練每一種模型,然后將訓(xùn)練好的模型用驗(yàn)證數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗(yàn)證。驗(yàn)證數(shù)據(jù)集用于檢測構(gòu)建的模型,此數(shù)據(jù)集只在模型驗(yàn)證時(shí)使用,用于評估模型的滿意度,統(tǒng)計(jì)它們的誤差,找出數(shù)據(jù)中潛在的規(guī)律。而模型訓(xùn)練一直到結(jié)果不能更優(yōu)時(shí)停止。

    2.2 模型改進(jìn)

    水資源配置模型改進(jìn)后流程如圖3所示。

    農(nóng)業(yè)用水是保障糧食安全的重中之重,因此在模型構(gòu)建時(shí),塘堰供水只供給農(nóng)業(yè)不設(shè)模型參數(shù),每次供水都以最大能力供水。小型水庫、中型水庫和引提工程在供給農(nóng)業(yè)時(shí),基于同樣的考慮也不設(shè)置模型參數(shù),以最大能力供水。

    在模型改進(jìn)過程中,最關(guān)鍵的問題就是水庫的來水量是未知的,棄水量也只能在每次水量平衡計(jì)算后才能得到,且來水和棄水的多少只能根據(jù)過去的數(shù)據(jù)挖掘出一定規(guī)律,未來的數(shù)據(jù)都是不確定的。如果能將不確定的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為確定的數(shù)據(jù),則可以將不確定的問題轉(zhuǎn)化為確定的問題,從而可以進(jìn)行定量研究。模型在實(shí)際的應(yīng)用中能夠確切掌握的是水庫的水位,而實(shí)際上來水量和棄水量與水庫當(dāng)前水位是緊密相關(guān)的。例如當(dāng)漳河水庫的當(dāng)前蓄水量值較大時(shí),可以適當(dāng)減小前置水源的供水量,增加漳河水庫的供水量,這樣來水量較多時(shí),漳河水庫還可以充分蓄水減少棄水;當(dāng)來水量較少時(shí),漳河水庫的蓄水量會(huì)一直下降,模型控制到一定蓄水量閾值,就適當(dāng)增大前置水源的供水量,閾值越小前置水源供水量增加越多,一直增加到最大供水量以調(diào)節(jié)漳河水庫的當(dāng)前水位。如果來水量變多使漳河水庫的水位上升時(shí),再根據(jù)蓄水量閾值增大漳河水庫的供水量,減少前置水源的供水量從而實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)配置。這就不需要考慮不確定的來水與棄水,只要控制好漳河水庫的當(dāng)前蓄水量就相當(dāng)于控制好了來水和棄水,把不確定的問題轉(zhuǎn)化為確定的問題,只需要求解模型即可。而如何設(shè)置蓄水量閾值、如何根據(jù)閾值增大或減小各水源的供水量、增大或減小的比重是多少都可以從模型的訓(xùn)練中得到。

    3 模型的設(shè)計(jì)與構(gòu)建

    3.1 模型的設(shè)計(jì)

    3.1.1 目標(biāo)函數(shù)

    本文以減少水庫棄水量,提高水資源利用效率,供水量最大化為總目標(biāo),以減少區(qū)域缺水總量為核心,用編程語言Python實(shí)現(xiàn)模型并計(jì)算。除塘堰和漳河水庫外,給每一個(gè)供水源分配一個(gè)隨機(jī)的模型參數(shù),供水源的參數(shù)都是隨漳河水庫時(shí)段蓄水量動(dòng)態(tài)變化的,在供水時(shí)將全部水源進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)配,以大數(shù)據(jù)為依據(jù),求解水資源動(dòng)態(tài)配置的模型參數(shù)。漳河水庫的供水順序排在最后,漳河水庫的供水量必然要隨著前置水源供水量的增大而減小,隨著前置水源供水量的減小而增大,因此不設(shè)置模型參數(shù)依然可以運(yùn)行模型,還可以簡化計(jì)算。

    模型目標(biāo)函數(shù)如下:

    3.1.2 約束條件

    (1)用水總量約束條件:各單元各月用水總量不能超過該單元該月塘堰、小型水庫、中型水庫、引水工程、提水工程和漳河水庫的可利用量,引水工程的可利用量不能超過退水量。

    (2)生態(tài)需水約束條件:水庫棄水量要滿足生態(tài)環(huán)境需水量。

    (3)其他約束條件:主要包括水庫水量平衡約束、各類工程渠系水利用系數(shù)約束、水庫給各計(jì)算單元的分水比例約束及變量非負(fù)約束等。

    3.2 模型構(gòu)建

    3.2.1 模型訓(xùn)練

    本文在訓(xùn)練模型時(shí),利用43 a逐年逐月的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)常規(guī)的數(shù)據(jù)劃分比例6∶4,考慮到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集盡可能大的原則,將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和交叉驗(yàn)證數(shù)據(jù)集設(shè)置為27 a、16 a。驗(yàn)證時(shí)采用交叉驗(yàn)證的方式,將驗(yàn)證數(shù)據(jù)集分為兩個(gè)8 a分別作為第一次驗(yàn)證的驗(yàn)證數(shù)據(jù)集和第二次驗(yàn)證的驗(yàn)證數(shù)據(jù)集。圖4為模型建立的流程圖。

    首先將漳河水庫蓄水量閾值及對應(yīng)的模型參數(shù)輸入模型完成模型初始化,然后在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上進(jìn)行迭代訓(xùn)練,訓(xùn)練結(jié)束以后進(jìn)行交叉驗(yàn)證,根據(jù)結(jié)果調(diào)整輸入模型的蓄水量閾值與模型參數(shù)繼續(xù)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練,直到訓(xùn)練出每組在交叉驗(yàn)證過程中效果最好的模型,將兩個(gè)模型最后進(jìn)行一次聚合訓(xùn)練,最終得到最佳模型。

    水庫每個(gè)月的棄水線不是完全一樣的,漳河水庫最大棄水線是178 600萬m3,蓄水量閾值的設(shè)置與模型參數(shù)是成反比的,漳河水庫時(shí)段蓄水量越大模型參數(shù)越小,時(shí)段蓄水量越小模型參數(shù)越大。當(dāng)閾值的間隔增大時(shí),對應(yīng)參數(shù)的間隔也要成比例增大,這樣才能合理地供水。通過大量計(jì)算發(fā)現(xiàn),最佳的計(jì)算起點(diǎn)即蓄水量閾值的最大值設(shè)置為170 000萬m3,對應(yīng)的模型參數(shù)為0.1,然后將蓄水量閾值的步長設(shè)置為1 000萬m3,初始閾值間隔設(shè)置為5 000萬m3,對應(yīng)模型參數(shù)的步長設(shè)置為0.01,初始參數(shù)間隔設(shè)置為0.1。每次調(diào)整模型時(shí)閾值間隔增加1 000萬m3,對應(yīng)模型參數(shù)間隔增加0.01,步長保持不變。蓄水量閾值的下限不能設(shè)置為死庫容,要留一些余地,因此將下限設(shè)置為90 000萬m3。當(dāng)蓄水量間隔增加到16 000萬m3就不能再增大,對應(yīng)集合為{170 000,154 000,138 000,122 000,106 000,90 000},而參數(shù)的間隔增加到0.18時(shí)就不能再增大了,對應(yīng)的集合為{0.1,0.28,0.46,0.64,0.82,1.0},一共有108種排列組合。表3列舉了5個(gè)典型模型的相關(guān)數(shù)據(jù)。

    隨著閾值與參數(shù)間隔的不斷增大,候選的閾值與參數(shù)集合在不斷減小,因此訓(xùn)練次數(shù)也在不斷減小。表4是訓(xùn)練結(jié)果排名前三的模型數(shù)據(jù)。

    以閾值為5 000、參數(shù)間隔為0.1為例說明閾值與參數(shù)的關(guān)系,漳河水庫時(shí)段蓄水量大于135 000萬m3時(shí)參數(shù)設(shè)置為0.1,蓄水量在135 000萬~130 000萬m3時(shí)參數(shù)設(shè)置為0.2,以此類推,蓄水量小于110 000萬m3時(shí),參數(shù)設(shè)置為1。由表4可見,經(jīng)過訓(xùn)練之后,模型1年均缺水量最小,為3 638.38萬m3。

    3.2.2 交叉驗(yàn)證

    對模型進(jìn)行交叉驗(yàn)證,列舉交叉驗(yàn)證排名前九的模型驗(yàn)證結(jié)果見表5,驗(yàn)證結(jié)果全部采用年均缺水量來衡量。

    由表5可以看出,第一次驗(yàn)證與第二次驗(yàn)證的結(jié)果差別很大。這是因?yàn)榻邓兓^大,不同時(shí)段生活、生產(chǎn)及農(nóng)業(yè)的需水與水源供水等情況都存在較大變化,這也是采用交叉驗(yàn)證的一個(gè)原因。

    最后,將每組交叉驗(yàn)證表現(xiàn)最好的兩個(gè)模型進(jìn)行一次聚合訓(xùn)練,可以得到最佳模型,模型數(shù)據(jù)見表6。

    4 模型測試與結(jié)果對比

    將最終訓(xùn)練出來的最佳模型用于供水配制,并與過去的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比,結(jié)果見表7。

    由表7可知,漳河水庫月最大棄水量減少了2 059.82萬m3,漳河水庫年均棄水量減少了2 377.99萬m3,24座大中型水庫年均棄水量減少了1 080.54萬m3,研究區(qū)年均缺水量減少了126.58萬m3。水庫棄水量仍然可以滿足生態(tài)需水,在水資源量不變的條件下減少了研究區(qū)的缺水量。漳河水庫時(shí)段蓄水量與模型參數(shù)變化如圖5所示。

    由圖5可以看出,在供水過程中,漳河水庫的蓄水量與模型參數(shù)成反比關(guān)系,即:蓄水量較大(水位較高)時(shí)可以多供水,模型參數(shù)較小,即前置水源的供水系數(shù)較小,供水量將減少;當(dāng)漳河水庫的蓄水量呈上升趨勢時(shí),模型參數(shù)呈下降趨勢,這樣就減少前置水源的供水量,增大漳河水庫的供水量;當(dāng)漳河水庫蓄水量呈下降趨勢時(shí),模型參數(shù)呈上升趨勢,即增大前置水源的供水量,不足部分由漳河水庫補(bǔ)齊;當(dāng)漳河水庫蓄水量持續(xù)位于高位時(shí),對應(yīng)月的模型參數(shù)持續(xù)位于低位;當(dāng)漳河水庫蓄水量持續(xù)位于低位時(shí),對應(yīng)月的模型參數(shù)始終保持為1,即前置水源始終保持最大供水量。

    將本文與過去漳河水庫的年棄水量與年凈供水量進(jìn)行對比,如圖6和圖7所示。

    由圖6和圖7可以發(fā)現(xiàn),在供水過程中,本文模型的漳河水庫年棄水量只有3 a大于過去的值,有22 a和過去的值相等都為零,有18 a都小于過去的值,棄水減少量最小值是724.19萬m3,最大值是11 689.61萬m3;本文模型的凈供水量有12 a小于過去的值,有2 a和過去的值相等都為零,有29 a都大于過去的值,凈供水量增加值最小是84.85萬m3,最大是5 709.61萬m3。

    5 結(jié) 論

    為了減少漳河水庫棄水量,提高水資源利用效率,系統(tǒng)梳理了水資源配置規(guī)則,分析出水庫棄水量大的原因,進(jìn)而對傳統(tǒng)的模型進(jìn)行改進(jìn),提出了水資源動(dòng)態(tài)配置模型,融合大數(shù)據(jù)技術(shù),通過訓(xùn)練大數(shù)據(jù)與交叉驗(yàn)證來求解模型,并在計(jì)算中以水庫時(shí)段蓄水量代替不確定的來水和棄水?dāng)?shù)據(jù),避免了模型的不確定性,從而使模型更加合理,最后進(jìn)行了測試與對比分析。水資源動(dòng)態(tài)配置模型打破了“水源分割”的現(xiàn)象,統(tǒng)籌兼顧供水源的供水能力統(tǒng)一調(diào)配,在水資源量不變的情況下,減少了區(qū)域缺水量,提高了水資源利用效率,也給其他區(qū)域的水資源配置提供了參考。

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    【責(zé)任編輯 張 帥】

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