摘要：通過對(duì)國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有的水資源需求來展開具體的預(yù)測(cè)和分析發(fā)現(xiàn)：在研究方向上，近些年國(guó)外研究方向向城市、樓宇等小空間尺度轉(zhuǎn)移，國(guó)內(nèi)向生態(tài)等國(guó)人關(guān)注方向轉(zhuǎn)移;在研究方法上，都出現(xiàn)傳統(tǒng)方法和人工智能及大數(shù)據(jù)等技術(shù)相融合的特點(diǎn)。但也存在一些問題：所收集數(shù)據(jù)可靠性不足;對(duì)用水需求的多驅(qū)動(dòng)因子考慮不足;對(duì)實(shí)際生產(chǎn)中供水能力考慮不足。同時(shí)對(duì)未來相關(guān)研究趨勢(shì)進(jìn)行了預(yù)測(cè)：多學(xué)科融合更加深入;關(guān)于生態(tài)用水進(jìn)一步加大需求量;將采用大數(shù)據(jù)及人工智能兩者結(jié)合手段。

關(guān)鍵詞：水資源;需求預(yù)測(cè);生態(tài);城市化;人工智能

中圖分類號(hào)：S-1文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：ADOI：10.19754/j.nyyjs.20200115014

收稿日期：2019-11-11

作者簡(jiǎn)介：楊少康（1993-），男，碩士。研究方向：節(jié)水灌溉的理論與技術(shù)。

水是人們賴以生存的根本，同時(shí)也是自然界非常珍貴的資源。伴隨著世界人口的不斷增長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)的不斷飛躍發(fā)展，人們對(duì)于水的需求量也越來越大，造成了水資源的嚴(yán)重短缺和匱乏，這就導(dǎo)致水資源的供需矛盾越來越緊張。因此，對(duì)水資源的需求進(jìn)行預(yù)測(cè)已成為各個(gè)國(guó)家和地區(qū)進(jìn)行水資源規(guī)劃的主要任務(wù)之一?；诖朔N情況，筆者對(duì)歷史上有關(guān)國(guó)內(nèi)外的水資源文獻(xiàn)進(jìn)行了梳理和總結(jié)歸納，針對(duì)有關(guān)水資源需求的預(yù)測(cè)進(jìn)行了細(xì)致認(rèn)真的分析，得出了具體的結(jié)論。在研究的過程中發(fā)生了一些問題，筆者針對(duì)這些問題給出了具體的解決方案，并針對(duì)未來有關(guān)水資源的需求預(yù)測(cè)發(fā)表了自己的一些淺見。

1國(guó)內(nèi)外需水預(yù)測(cè)研究

1.1國(guó)外需水預(yù)測(cè)研究

世界上首次關(guān)于國(guó)家水資源的細(xì)分評(píng)估是在1968年的美國(guó)完成的，此次評(píng)估中進(jìn)行了美國(guó)水資源當(dāng)前狀況的相關(guān)研究和預(yù)測(cè)，并且做出了有關(guān)需水量的預(yù)估分析結(jié)果。結(jié)論提出，預(yù)計(jì)在2000年、2020年的總需水量會(huì)是1965年所有需水量的2倍和4.07倍。在1975年，美國(guó)考慮到如此大量的需水量已經(jīng)不能實(shí)現(xiàn)水資源的可持續(xù)利用，所以在接下來的研究結(jié)論中，融入了有關(guān)水污染和節(jié)約用水的相關(guān)報(bào)告，報(bào)告中得出的結(jié)論與實(shí)際的美國(guó)用水需求量十分接近。日本從1960年初，就已經(jīng)將水資源的預(yù)測(cè)列入國(guó)土規(guī)劃項(xiàng)目，并且10a做1次預(yù)測(cè)分析。蘇格蘭自20世紀(jì)70年代起，在1973、1984、1994年分別做了水資源的3次規(guī)劃工作，并且在最后1次的計(jì)劃實(shí)施中，將需水量的預(yù)測(cè)和實(shí)際數(shù)值進(jìn)行了分析和對(duì)比，結(jié)果與實(shí)際情況非常接近[1]。

2003年，Joseph等人建立了WaterGAP2用水模型，分別預(yù)測(cè)生活、農(nóng)業(yè)、工業(yè)需水量，將生活用水過程用Sigmoid曲線表示，工業(yè)用水過程用雙曲線表示[2]。2014年Ji Young Kim等人開發(fā)了一種需求預(yù)測(cè)模擬器，采用多層感知開發(fā)了1個(gè)需求預(yù)測(cè)模塊和1個(gè)供應(yīng)設(shè)施運(yùn)行仿真模塊來實(shí)施多種水資源的需求預(yù)測(cè)[3]。

2017年，K.Rathnayaka等人針對(duì)城市住宅需水提出了1種涵蓋多重時(shí)空尺度的隨機(jī)模型，該模型可對(duì)城市住宅最終用水需求進(jìn)行預(yù)測(cè)[4]。2018年P(guān)raveen Vijai等人集合了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù) （DNN）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、高斯過程回歸（GPR）、 隨機(jī)森林（RF）和多元回歸方法建立模型，并展現(xiàn)出了良好的性能[5]。Hui Wang等人將螢火蟲算法這一群體智能算法引入水資源預(yù)測(cè)實(shí)踐中，成功地解決了多種實(shí)際工程問題[6]。Salah L. Zubaidi等人針對(duì)市政水務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，通過評(píng)估氣候因素，結(jié)合預(yù)處理信號(hào)技術(shù)、混合粒子群優(yōu)化算法、奇異譜分析（SSA）技術(shù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PSO-ANN）等技術(shù)對(duì)6個(gè)氣象變量的耗水量進(jìn)行分解和重構(gòu)，得到了一種可靠的水資源需求預(yù)測(cè)模型，同時(shí)該模型也揭示了氣候變量是人類對(duì)水資源的需求變化的重要驅(qū)動(dòng)因子[7]。2019年Li Tianhong等人建立了城市水循環(huán)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，研究了整個(gè)水循環(huán)在社會(huì)-經(jīng)濟(jì)-生態(tài)系統(tǒng)中的相互作用，并對(duì)未來城市水需求進(jìn)行了模擬預(yù)測(cè)[8]。Rafael Gonzalez Perea等人針對(duì)農(nóng)業(yè)短期用水需求預(yù)測(cè)問題，結(jié)合大數(shù)據(jù)和信息通信技術(shù)（ICT）、貝葉斯框架與遺傳算法（GA）通過耦合動(dòng)態(tài)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）結(jié)構(gòu)開發(fā)了新的模型，并預(yù)估了日灌溉的供水?dāng)?shù)量[9]。

近些年國(guó)外水資源需求預(yù)測(cè)方面的相關(guān)研究主要有以下特點(diǎn)：針對(duì)城市、市政、樓宇住宅等小尺度范圍的研究成為熱點(diǎn)[4， 6-8];人工智能和大數(shù)據(jù)等技術(shù)充分融合，建立了性能更好、精度更高的數(shù)學(xué)模型[5-7， 9]。

1.2國(guó)內(nèi)需水預(yù)測(cè)研究

伴隨著我國(guó)水資源開發(fā)，我國(guó)需水預(yù)測(cè)研究大致分為以下幾個(gè)階段[10， 11]。

1.2.11950年之前

此時(shí)期的中國(guó)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面非常落后，工業(yè)等其它行業(yè)的底子十分淺薄，沒有雄厚的基礎(chǔ)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用水供應(yīng)不足，主要都采用天然降水的手段進(jìn)行生產(chǎn)，城市的供水也非常緊缺，國(guó)內(nèi)在供水預(yù)測(cè)方面的工作也一直沒有開展和推行。

1.2.220世紀(jì)60年代中后期

此時(shí)期處于新中國(guó)剛剛成立不久，基礎(chǔ)建設(shè)實(shí)力不強(qiáng)，農(nóng)業(yè)在大力發(fā)展的同時(shí)，需水量也在不斷增加，當(dāng)時(shí)的農(nóng)業(yè)需水量較之前增加了2倍多，其它行業(yè)的用水需求量不是十分明顯。因此，這一階段的用水預(yù)測(cè)主要還是集中在農(nóng)業(yè)灌溉方面的研究。

1.2.320世紀(jì)60年代中期—20世紀(jì)70年代后期

此時(shí)期農(nóng)業(yè)得到了廣泛的發(fā)展，土地的灌溉導(dǎo)致用水需求量急劇加大，工業(yè)建設(shè)也較為突出，城市居民的用水需求量也顯著提升，用水需求量較之以前有了明顯的增多，所以國(guó)家開始注重用水預(yù)測(cè)工作的推行，雖然已經(jīng)開始重視了預(yù)測(cè)的重要性，但是由于技術(shù)等其他原因，很多工作沒有深入的開展。除了在農(nóng)業(yè)用水方面進(jìn)行了預(yù)測(cè)以外，其它用水基本都采用的粗略預(yù)估。

1.2.420世紀(jì)80年代—2005年前后

此時(shí)期的中國(guó)已經(jīng)發(fā)生了翻天覆地的變化，農(nóng)業(yè)、工業(yè)、城市建設(shè)等都在不斷快速的發(fā)展，全國(guó)總用水量都在不斷的提升，水資源的供需矛盾也在不斷加劇，城市用水和工業(yè)發(fā)展用水形成了劍拔弩張的態(tài)勢(shì)，城市和工業(yè)發(fā)展都在搶占農(nóng)業(yè)的水資源，國(guó)家各個(gè)相關(guān)部門已經(jīng)開始關(guān)注水資源的預(yù)測(cè)問題，并在這一時(shí)期開始進(jìn)行大量的預(yù)測(cè)工作，并將預(yù)測(cè)的實(shí)際結(jié)果應(yīng)用到實(shí)際工作中[12-15]。

1.2.52005年至今

隨著人工智能和大數(shù)據(jù)等技術(shù)的應(yīng)用，一些人工智能的模型被應(yīng)用到水資源需求預(yù)測(cè)上面[16-19]。張靈等人[16]結(jié)合需水預(yù)測(cè)中的高維非線性和非正態(tài)問題，采用投影尋蹤技術(shù)設(shè)立搭建了需水預(yù)測(cè)模型，運(yùn)用免疫進(jìn)化算法進(jìn)行選取模型中的相關(guān)參數(shù)，這種方式方便于計(jì)算，預(yù)測(cè)的結(jié)果也較容易實(shí)現(xiàn)，同時(shí)表現(xiàn)出了較強(qiáng)適用性。符傳君等人[17]搭建了 GM灰色理論模型，展開了針對(duì)?？谑械墓I(yè)、農(nóng)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展及人口增長(zhǎng)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)分析，通過分析結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了灰色理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有機(jī)結(jié)合。王堅(jiān)[19]采用了模糊反饋法進(jìn)行直接改進(jìn)熵值法，通過此種方法來確定組合模型的加權(quán)系數(shù)，通過引進(jìn)反饋和演化機(jī)制手段，能夠讓使用者通過調(diào)整求解精度以控制算法的收斂速度。

同時(shí)，生態(tài)需水預(yù)測(cè)也越來越受到相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者的重視[20-26]。任麗軍等人[21]應(yīng)用了聯(lián)合國(guó)法和線性分析法來針對(duì)山東省的城市用水、生活用水、工業(yè)用水和生態(tài)用水等進(jìn)行了預(yù)測(cè)和研究，學(xué)者根據(jù)預(yù)測(cè)得到的相關(guān)結(jié)果，旨在給山東省的城市水資源可持續(xù)利用提供了一些解決策略和相應(yīng)的建議。王艷菊等人[22]研究了新鄭市當(dāng)?shù)氐囊恍┯盟匦?，選用了3種經(jīng)濟(jì)建設(shè)發(fā)展策略進(jìn)行分析，針對(duì)當(dāng)前的用水需求量和城市用水現(xiàn)狀，確定了一套切實(shí)可行的用水方案。王文君等人[24]研究了黃河三角洲生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)的用水現(xiàn)狀，結(jié)合相關(guān)結(jié)論分析的前提之上，結(jié)合生活用水、工業(yè)用水和生態(tài)用水3個(gè)方面展開三角洲城市用水的預(yù)測(cè)工作。

近些年國(guó)內(nèi)水資源需求預(yù)測(cè)方面的相關(guān)研究主要有以下2個(gè)特點(diǎn)：人工智能技術(shù)被逐步引入到預(yù)測(cè)模型建立中[16-19];生態(tài)需水預(yù)測(cè)成為熱點(diǎn)[20-26]。但是同國(guó)外研究相比，在人工智能和大數(shù)據(jù)融合以及城市、樓宇等小尺度研究等方面還存在差距。

2現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)外研究存在問題

水資源需求預(yù)測(cè)的各種方法都有優(yōu)缺點(diǎn)，但總的來說，研究的預(yù)測(cè)結(jié)果都會(huì)比實(shí)際的需水量值偏大，分析具體的原因，可以得出以下幾點(diǎn)因素。

2.1歷史數(shù)據(jù)存在偏差

預(yù)測(cè)所需要的基礎(chǔ)數(shù)值都來源于以往的歷史數(shù)據(jù)，因?yàn)檫^去的數(shù)據(jù)存在一定的偏差，與實(shí)際數(shù)值有較大出入，導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際有誤差。

2.2關(guān)于水資源需求量的增長(zhǎng)有一定的時(shí)期和階段性

用水需求也因?yàn)樗こ虠l件、水價(jià)以及節(jié)水方面因素的限制，存在浮動(dòng)，而且國(guó)外的一些地方用水零增長(zhǎng)、負(fù)增長(zhǎng)的實(shí)例已證實(shí)了這點(diǎn)。

2.3對(duì)水資源的供給能力約束力分析不足

考慮水資源的供需關(guān)系，應(yīng)該結(jié)合實(shí)際情況來綜合分析。國(guó)外許多地方就是在公開供水能力的前提下進(jìn)行需水預(yù)測(cè)。假如開展無(wú)約束的用水預(yù)估分析，就會(huì)導(dǎo)致預(yù)測(cè)的結(jié)果過大。

3水資源需求預(yù)測(cè)研究的發(fā)展趨勢(shì)

在進(jìn)行了具體的水資源用水預(yù)測(cè)研究之后，本文針對(duì)發(fā)現(xiàn)的問題給出了一定的分析意見和看法。

水資源的預(yù)測(cè)和分析涉及到的學(xué)科眾多，涵蓋的方面也較廣，雖然在部分領(lǐng)域獲得了一定的研究成果，但是作為一門完整的學(xué)科我國(guó)至今仍沒有建立成熟，水資源需求分析的理論體系與方法論研究仍待進(jìn)一步發(fā)展。

水資源需求預(yù)測(cè)受國(guó)家用水政策、節(jié)水型社會(huì)發(fā)展水平等影響，隨著節(jié)水技術(shù)的快速提高，其用水彈性很大，故需要在研究節(jié)水潛力和用水彈性的前提下進(jìn)一步進(jìn)行水資源需求預(yù)測(cè)研究，并得出二者之間的聯(lián)系。

生態(tài)需水在水資源規(guī)劃中的比重逐漸加強(qiáng)，而關(guān)于生態(tài)需水預(yù)測(cè)方法尚未有完善的理論，同時(shí)對(duì)生態(tài)需水的量化仍需進(jìn)一步研究。

如今人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用，人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)如何更好地服務(wù)于新形勢(shì)下水資源需求預(yù)測(cè)，也需要更深入探討。

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（責(zé)任編輯李媛媛）