刘 鑫，桑学锋，常家轩，李子恒

（1.华北水利水电大学水利学院，郑州450046；2.中国水利水电科学研究院，水资源管理研究室，北京100038）

作为粤港澳大湾区的核心引擎，深圳是一座充满活力和创新力的新型大都市，流动人口是深圳的显著特征。深圳也具有很好的营商环境，孕育出华为、平安、招商、腾讯等一批具有国际竞争力的企业，创业密度位于全国前列，吸引了很多人员来深圳就业。

但是深圳本地水资源匮乏，全市无大江大河。小河流虽然多分布广，但干流短，河流径流量小，导致水库自产水量少，因此，深圳供水主要依靠境外引水，每年境外引水量约为地表水供水量的85%。受年度引水指标限制，取水量有限，再加上广东省供水压力的逐年增长，深圳每年的引水指标一直受到广东省政府的限制。而水源单位在上报下一年度的用水计划时无法有效预测下一年的需水，导致上报数据质量较差，这也导致年度引水计划无法有效制定。因此，能够准确预测每个水厂及行政区的需水情况将对深圳制定年度引水计划具有重大意义。

目前，针对单变量的预测常用回归［1，2］与时间序列法［3-5］。吴泽宁等［6］采用回归分析法结合区间估计理论，改善了需水预测结果的偏差问题。VONK 等［7］建立基于气象参数和休假情况的支持向量回归模型进行日需水量的预测。李析男等［8］构建居民生活需水定额的时间序列模型，在交叉验证中都具有较高的Nash 效率系数。潘扎荣等［9］利用时间序列法及聚类分析等对河道内生态需水进行时空特征解析。……