李 琳

（川北幼儿师范高等专科学校 初等教育系，四川 广元 628017）

近年来，校园用水占比逐年增加，同样，在水资源的浪费上也不可小觑.随着时间的增加，校园供水管网出现老化，会出现漏水情况，尤其是地下水管暗漏，是极其不容易被发现的[1].通过数据分析，了解各个时期，各个功能区用水情况，及时发现和解决智能供水系统中存在的问题[2]，减少不必要的人力、物力和财力，维护良好的公共供水网络，减少用水的漏损，并采用较为合理的方式进行漏损水表的维修.对于学校来说，修理老旧管网是一件耗时、耗力、耗钱的事情，经过数据分析和模型建立，可以及时发现管道漏水，同时能节省不必要的人工费和材料费.智能水表已在学校普遍使用，可以实时获得供水系统运行数据.根据某校区2019 年全年水表的层级关系，所有水表四个季度(以15 分钟为间隔)的读数，利用已知的数据，建立数学模型来解决以下问题:

问题1:统计并分析各个水表的变化规律.对校园进行功能分区，根据统计数据分析不同区域的用水特征.

问题2:按附件-水表层级图①把所有水表分为四个层级，利用spss 对各层级数据进行相关性分析，在此基础之上，建立线性回归模型并分析模型误差.

问题3:利用附件数据建立数学模型，计算该校区漏水率.若漏水率不大于5%，则该校区供水网络运行良好，反之该校区供水网络存在问题.

问题4:在问题3 的基础上，进一步定位发生漏损的水表位置，利……