李 楠

(辽宁省铁岭水文局，辽宁 铁岭 112000)

Logistic-ARIMA预测模型在城市水资源需求导向及优化配置中的应用分析

李 楠

(辽宁省铁岭水文局，辽宁 铁岭 112000)

为科学优化配置城市水资源，应对水资源需求进行预测分析，对城市水资源实现优化配置，以我国北方某城市为研究对象，通过分析影响城市水资源需求量各因素之间的逻辑关系，遵循水资源利用发展演变趋势，结合Logistic生长曲线模型及ARIMA模型，针对未来城市水资源需求量实施预测。同时，综合考虑水资源利用的生态、社会及经济效益，基于多目标非线性优化模型，针对城市水资源需求实施优化配置。研究可为国内其它城市水资源需求评估与优化配置提供技术支撑。

城市水资源；需求导向；优化配置

为科学优化配置城市水资源，首先应对其实施需求预测分析，并围绕水资源利用及社会协调可持续发展的目标，对城市水资源实现优化配置[1]。本文通过阐明城市水资源相关影响要素及其与需水量之间的关系，同时综合考虑水资源的生态、社会及经济效益，探索了不同行业间城市水资源的优化配置。

1 预测城市水资源需求

1.1 分析用水驱动因素

生产、生态以及生活用水作为城市水资源的主要用水需求，对城市用水情况起着重要驱动作用。

生产用水需求方面：工业用水主要影响因素包括用水重复率、管理水平以及产业结构比例和增加值等；农业用水的主要影响因素包括灌溉水利用率、灌溉面积和种植结构等；公共用水的主要影响因素包括服务管理水平、政策节水情况以及用水有关固定资产投资等[2]。同时，工业增加用水量和工业产值是影响工业用水的主要因素，灌溉水利用率和灌溉面积成为影响农业用水主要因素，而公共场所用水效率以及投资情况对公共用水有着显著影响。

生态用水需求方面：影响城市生态用水的主要因素包括湿地保护、植被建设、城市绿化和环境卫生以及城市生产和生活废弃物和污染物的净化等[3]。

生活用水需求方面：影响城市生活用水的主要因素包括人口科学文化水平、水价、人均收入水平以及城市人口总量等[4]。此外，对生活用水需求影响最显著的是人均收入水平和用水人口总量。

1.2 预测用水发展趋势

水资源需求预测模型分为两项，即残差项和趋势项。其中用水需求趋势项模型用Logistic 生长曲线来表示，可用该生长曲线来分析预测城市需水量中长期变化情况[5]，可将该模型曲线表示如下：

(1)

式中，Yt表示城市水资源需求量初步预测值；a、b、K均为模型参数。

用水需求残差项可用ARI-MA模型进行分析求解，在实际过程中，拟合趋势项后会有一定的误差，所以当实际残差时序接近零时需要用零均值对其进行处理[6]，公式如下：

(2)

将Logistic生长曲线分析预测值及ARI-MA模型分析预测值之和作为城市水资源需求量的预测值。另外还需要根据城市总体规划、产业规划以及城市发展规划的相关成果对城市水资源需求量预测值进行修正[7]，得到规划水平年的最大、最小水资源需求量DWtmax和DWtmin以及正常需水量DWt。

2 优化配置城市水资源

在进行城市水资源优化配置分析时，需要综合生态环境、社会以及经济等综合效益目标，以保障社会经济和水资源需求之间的协调配置。

2.1 目标函数及其约束条件

(1)环境目标f1(W)。环境目标主要包括使地下水超采f11(W)和污染物排放f12(W)两个方面都达到最小这两个目标，可用公式如下表示：

f1(W)={minf11(W)，minf12(W)}

(3)

(4)

(2)经济目标f2(W)。经济目标包括使水利投资最小和供水净效益最大两个方面的目标，可用公式如下表示：

f2(W)={maxf21(W)，minf22(W)}

(5)

(6)

(3)社会目标f3(W)。社会目标主要包括用水系统供水量和缺水量最小这两个方面的目标，可用公式表示如下：

f3(W)={minf31(W)，minf32(W)}

(7)

(8)

式中：DWi表示第i个用水单位的需水量大小。

(4)协调目标f4(W)。环境效益、经济效益以及社会效益三者之间保持相互协调的目标就称为协调目标。可用公式表示如下：

(9)

(10)

2.2 分析模型参数

(1)供水情况约束。以年为时间点来预测需水量和分析供水能力。在分析计算供水能力时，来水保证率设计为96%，依据特枯来水分析供水量[8]。综合考虑四个约束条件，以确定某时间可供给城市需水量情况和来水保证率。

(2)需水情况约束。结合Logistic-ARIMA模型并参照城市经济发展规划要求可以分析计算出需水区间，包括最大和最小需水量、正常需水量大小。

(3)公平性约束。在进行水资源优化配置时，为了保证水资源的合理开发利用和水资源管理的正常循环，需要对各个用水单位或部门进行协调，以平衡各方利益。经过协商调查，公平性指数设置为0.2。

(4)主要污染物约束。目前城市中的用水量越来越大，这也导致了废水排放量的增加，而河流或湖泊的自净能力有限，所以在优化配置模型中必须综合考虑污染物的约束。

3 应用实例

以我国北方某地区为例实施分析研究，该研究区是我国重要的工业基地，近年来随着城市规模的逐步扩大，整个市区人均水资源量仅占全国的三分之一。此外行业用水矛盾也进一步突出。所以必须对该地区未来水资源利用情况和需求量进行预测并对2025年水资源情况进行优化配置，来保障经济社会和水资源利用的协调发展。

3.1 预测用水需求

依据2005年到2014年该地区经济社会发展情况，得到数据统计资料如表1和表2所示。

表1 2005-2014年城区经济社会发展各个指标值

表2 2005-2014年城区居民用户用水量情况 亿m3

由图1可知，ARIMA分析模型在拟合该城市水资源需求量的残差量时，从2005年到2014年其变化情况出现了较大的波动，而2015到2025年则变化汪明显。对图1进行分析表明，该城区预测值与Logistic曲线变化趋势基本符合，需水量情况还处于上升阶段，也即从2015年到2025年该地区城市水资源总需水量还将继续增大。残差项和趋势项相加，可以得到2025年该地区城市水资源需水总量约为21 460.2万 m3。

结合该地区的城市发展规划、经济发展规划可以对该需水总量进行分析修正，最终预测到2025年该地区的公共需水量约为1 923万 m3,工业需水量约为10 021万 m3，生态需水量约为1 919万 m3，生活需水量约为7 184万 m3。表3中给出了规划水平年该地区城市水资源需求量的综合分析预测结果。

表3 规划水平年该地区城市水资源需求量的综合分析预测表 万m3

图1 研究区需水量残差值变化趋势

3.2 分析供水情况

按照该地区的水资源利用规划、经济发展规划，对潜在水源以及现状水源的供水能力进行综合分析，揭示经过组合后得到三个不同的供水情形。各种供水情形需要包括水源地以及各个水源地相应的供应水量等信息，如表4所示。

表4 规划水平年不同情形下各种水源地不同种类水量供应情况表 万m3

表5 2025年水资源需求优化配置结果 万m3

表6 2025年水资源需求优化配置结果 万m3

表7 2025年水资源需求优化配置结果 万m3

3.3 分析计算优化配置情况

对需水情况通常采取最大最小需水量、正常需水量这三个点实施分析，进行组合处理可以对含有两个约束区间的优化问题进行转化，采用免疫遗传算法对这各模型进行优化分析计算，这样就能够求出规划水平年的水资源需求优化配置结果，如表5～表7所示。

4 结语

通过阐明影响城市水资源需求要素，本文综合采用Logistic生长曲线及ARIMA分析模型，对规划水平年城市需水趋势变化情况实施预测，并结合研究区综合经济发展规划实际，系统预测了研究区城区水资源需水量。针对研究区的三种供水情况，探索多目标非线性优化配置分析模型，揭示多种供水情况下研究区的用水单位优化配置结果，以期为城市水资源优化配置提供有益借鉴。

[1]王浩,游进军.中国水资源配置30年[J].水利学报.2016.(3):265-271+282.

[2]解立强. 沈阳市浑南新区水资源配置规划研究[J].水利规划与设计.2016.(1):1-2+9.

[3]姬卿伟,孙建光. 绿洲城市水资源配置模拟和优化[J].人民黄河.2014.(7):65-68+72.

[4]包桂娟. 朝阳县水资源配置规划探析[J].水利规划与设计.2016.(1):15-16+108.

[5]叶健,刘洪波,闫静静. 不确定性模糊多目标模型在生态城市水资源配置中的应用[J].环境科学学报.2012.(4):1001-1007.

[6]董婷婷.辽宁省市际以上界河信息调查与成果分析[J].中国水能及电气化.2016.05:30-32.

[7]王海芝.石质山区坡改梯工程设计实施中的问题与思考[J].水利建设与管理.2014.(12):30-32.

[8]徐飞.沈阳地区水资源短缺原因分析及对策研究[J].水资源开发与管理.2015(01)：24-26.

2017-02-24

李楠(1983-)，女，辽宁铁岭人，工程师，主要从事水文水资源勘测及评价、水质分析与检测等工作。

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