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基于LSTM深度学习模型的重庆地区水资源潜力评估研究

2021-03-05柏平

水利规划与设计 2021年2期
关键词:深度区域模型

柏 平

(重庆市水利电力建筑勘测设计研究院有限公司,重庆 400020)

1 概述

水资源是国家经济发展和生态环境保护的重要战略性资源,国家经济想要持续发展,区域水资源的供应不可或缺[1- 4]。由于我国水资源缺乏的现象十分严重,导致在一定程度上限制了国内经济的发展[5- 6]。同时随着社会的不断发展,国内水资源开发利用程度已逼近极限水平,这种现象的严重程度使国内专家及研究部门不得不重视国内水资源问题[7- 8]。当前了解区域水资源潜力,找寻合理的方法进行区域水资源潜力评估成为了相关部门研究的热点。

截止到目前,模糊评价算法、TOPSIS模型、层次分析法等方法已逐渐应用于水资源评估中。王旋旋等[9]基于模糊评价算法对中亚地区水资源潜力进行了评估,选取水资源利用率、灌溉率、地表水控制率、生态环境用水率等8个重要指标构建了区域水资源潜力评价体系,指出中亚地区整体水资源开发利用处于中级阶段;郑欣等[10]基于TOPSIS模型对鄂尔多斯市水资源承载力进行了评估,指出鄂尔多斯市资源环境承载力指数在2008—2015年间整体呈上升趋势;李少朋等[11]基于层析分析法和TOPSIS模型的综合方法对江苏省2008—2017水资源承载力进行了评估,指出2008—2017年江苏省水资源承载力整体呈逐渐上升趋势。

相关研究指出,针对多因素的综合评价的方法采用机器学习模型精度更高[12]。崔东文[13]基于支持向量机模型构建了中国31个省份的水资源评估模型,评价结果较ANN模型更为客观科学;……

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