李树平，周艳春，赵子威，王磊新，陆纳新，高乃云

（1.同济大学环境科学与工程学院，上海 200092；2.无锡市自来水有限公司，江苏无锡 214031）

城市短期需水量预测是根据过去几天、几周的实际用水量记录，对未来几小时、一天或几天的需水量做出预测，以此作为水厂运行和管网系统调度的基本依据。如果实际用水量没有达到预测需水量，就会导致资源的浪费。如果实际用水量超过预测需水量，就会使供水系统难以满足实际需求［1］。城市需水量预测模型主要有回归分析模型、灰色预测模型、时间序列模型、神经网络模型等［2］。短期需水量预测的常规方法是：利用时间序列法预测日需水量，再结合时变模式分配到各个小时。时变模式常分为星期日、星期一、……、星期六的星期模式，并考虑需水量的月变化、季变化和节假日变化［3-5］。日需水量预测常考虑季节性、气候相关性和自相关性，时需水量常常提前一天（即提前24 h）预测［6］。

1 用水量变化特征

通常认为日用水量变化具有较强的周期性和随机扰动性。图1为一周内每日用水量变化，图2为7周内每星期二用水量变化。由图1a看出，晚上出现用水低谷，白天出现用水高峰，用水高峰和用水低谷在各日有前后移动；由图1b看出，一周内各日用水量具有变化性。由图2a看出，用水高峰和用水低谷在各周星期二基本处于同一时段；由图2b看出，由于相邻两周有7天的跨度，因此用水量出现明显的上升或下降。受降雨、相对湿度、特殊因素（如节假日、体育赛事活动等）等影响，用水量总会出现一定程度的扰动。