【摘  要】  水量预测的核心问题是预测的技术方法，或者说是预测的数学模型。随着现代科学技术的快速发展，各种各样的负荷预测方法不断涌现，从经典的指标法、年增长率法、回归分析法、时间序列法，到目前的神经网络法、灰色预测法等，它们都有各自的特点和适用范围，本文将对现有的这几种方法作一个简单的介绍，并结合武汉市农村饮用水的现状，对需水量进行预测。

【关键词】  农村   饮水安全   需水量预测   计算方法

解决农村饮水问题，可以减少疾病，解放农村劳动力，有利于发展农业生产，有利于提高农民的生活水平。实施农村供水、环境卫生和健康教育“三位一体”，安全供水、节水、生活污水排放处理“三结合”等综合措施，有利于改善农村的整体面貌，形成良好的人居环境。用水量预测是农村饮水安全工程规划的基础，通过合理的预测，既能保障规划期内近远期合适的用水量，又能最大限度地节约用水；准确的预测能使供水的投资更趋合理，有利于搞好给水工程规划及管网的优化、改造、扩建等，同时也有利于合理地分配不同区域的用水量、为各个水厂的产水量提供依据，最大限度地降低供水成本；合理的水量预测也可指导城市的整体规划布局，对水污染的防御和控制也有一定的作用。

1. 需水量预测的意义

可持续发展战略是21世纪当今世界发展的需要和必然选择，为了满足可持续发展对水资源的需求，需要制订科学的水资源长期供求计划，这就需要对社会发展的长期需水量做出合理的预测。通过预测，可以了解城市规划期的用水量规模及用水量发展趋势，进而合理计划、开发和利用水资源，做到既能保障规划期内有合适的用水量，又能最大限度地节约用水；准确地预测能使供水的投资更趋合理，有利于搞好城市给水工程规划及管网的优化、改造、扩建等，同时也有利于合理地分配不同区域的用水量，并为各个水厂产水量提供依据和最大限度地降低供水成本；合理地水量预测可指导城市的整体规划布局，预防和控制水污染。城市用水预测也是供水规划、多部门配水决策和制订水价的重要基础。

2. 水量预测的计算方法

按预测方法的特征可分为：定性预测、定量预测和综合预测。

定性预测一般都以专家为索取信息的对象，组织各方面的专家运用专业知识和经验，通过直观方法进行综合分析，从中找出规律，对今后的发展趋势和前景做出主观推测。其缺点是预测误差依赖于专家的选取，一般精度不是很高。对于用水量的预测，由于对预测精度的要求比较高，所以对此类方法不做深入讨论。

定量预测是用数学、概率论与数理统计或智能的方法对历史数据进行处理，分为两大类进行讨论：一是统计预测，它是基于数学、概率论与数理统计的方法，认为将来是过去和现在的自然延伸，常用的方法有时间序列法、回归分析法、灰色预测法等；二是智能预测，它是将现代智能方法运用于预测领域的结果，主要有神经网络法等。

不同的定性预测模型方法和定量预测模型方法各有其优点和缺点，它们之间并不是相互排斥的，而是相互联系、相互补充的。由于每种预测方法利用的数据不尽相同，不同的数据都是从不同的角度提供各方面有用的信息。在综合考虑各单项预测方法的特点之后，将不同的单项预测方法进行组合，提出组合预测方法的概念。即设法把不同的预测模型组合起来，综合利用各种预测方法所提供的信息，以适当的加权平均形式得出组合预测模型。

2.1  指标法

本文介绍规划中常用的单位建设用地综合指标法、单位分项建设用地指标法和人均综合指标法。

（1）单位建设用地综合指标法

根据规划地区的城市用地规模及当地的实际情况，并结合国家标准《城市给水工程规划规范》(GBSO282－98)(以下简称“给水规范”)确定城市单位建设用地综合用水量指标，推算出城市规划期用水总量。

（2）单位分项建设用地指标法

根据规划确定的近远期不同性质用地（居住用地、公建用地、工业用地及其他用地）面积，结合当地实际情况和“给水规范”确定不同性质用地的用水量指标，推算出城市规划期用水总量。

（3）人均综合指标法

根据总规确定的城市近远期人口数及该地区历年人均综合用水量，参照同类城市人均综合用水量指标，结合“给水规范”确定规划区内近远期人均综合用水量指标，进而推算出城市近远期的用水总量。

2.2  年增长率法

根据历年来用水量的年增长率，考虑经济发展的速度和节制用水，确定规划期内的年增长率γ（假定每年的增长率相同），再由现状用水量Q₀推算出n年后规划用水量Q＝Q₀（1＋γ）ⁿ。

2.3  回归分析法

回归分析预测法是因果关系方法的一种，是以相关原理为基础来分析预测对象与有关因素的相关关系，并以此构造模型来进行预测。相关分析和回归预测是相辅相成的，只有确定了相关关系，才能拟合回归预测模型；反之，只有建立了回归模型，才能确定相关关系的形式和性质。

回归预测是建立在严格的数理统计方法之上的预测方法。应用回归预测方法不仅可以得到较精确的预测结果，而且还可给出预测结果的可信度和置信区间，这在实际预测中是极有意义的。另外，由于相关关系是一种普遍的社会经济现象，因而回归预测方法有很广泛的应用领域。

2.4  指数平滑法

假设时间序列有着某种基本数据模式，而观测值既体现着这种基本数据模式，又反映着随机变动。指数平滑法的目标就是采用“修匀”历史数据来区别基本数据模式和随机变动。这相当于在历史数据中消除极大值或极小值，获得该时间序列的“平滑值”，并以它作为对未来时期的预测值。指数平滑法包括：移动算术平均法、单指数平滑法、自动调整平滑参数的单指数平滑法、线性指数平滑法、二次曲线指数平滑法等。

2.5  BP神经网络法

人工神经网络(Artificial Neural Network-ANN)，是反映人脑结构及功能的一种抽象数学模型。一个人工神经网络是由大量神经元节点互连而成的复杂网络，用以模拟人类进行知识的表示与存储以及利用知识进行推理的行为。

BP网络是人工神经网络最具代表性的模型，是对非线性可微分函数进行权值训练的一种多层网络。具有多个节点的输入层、隐含层和多个或一个输出节点的输出层组成，相邻两层节点之间单向互联，其学习过程由正向和反向传播过程组成。BP算法本质上是以网络误差之平方和为目标函数，按梯度法求其目标函数达到最小值的算法，是非循环多级网络的训练算法。

2.6  灰色预测法

灰色预测是用灰色GM（1，1）模型、GM（1，n）模型及其改进组合模型进行的定量预测，它是一种不严格的系统方法，抛开了系统结构分析的环节，直接通过对原始数据的累加生成寻找系统的整体规律，构建指数增长模型。该方法能根据原始数据的不同特点，构造出不同的预测模型，预测范围很广，对长、短期预测均可，且所需数据量不大，在数据缺乏时十分有效。当需水量发生零增长或负增长时，系统误差严重，而且预测周期越多误差越严重。

2.7  优化组合预测法

优化组合预测方法是指将几种预测方法所得的预测结果，选取适当的权重进行加权平均，使预测误差平方和小于参加组合的各种方法的预测误差平方和的一种预测方法。组合预测方法是建立在最大信息利用的基础上，它集结多种单一模型所包含的信息，进行最优组合。因此，在大多数情况下，通过组合预测可以达到改善预测结果的目的。用水量预测中常见的组合预测模型是灰色－神经网络组合模型。

目前，在组合预测方法的部分研究成果中，存在着一些问题，主要表现在:预测、估计及平滑概念之间的区别；变权重的方法；权重的范围；权重的最优问题；预测精度的求取等。

3. 武汉市农村需水量预测

武汉市农村饮用水安全工程规划中拟采取简单易行，适应远城区资料搜集现状的指标法对蔡甸、江夏、东西湖、汉南、黄陂、新洲以及洪山城郊部分七个区进行水量的预测。

经过4个月的调查和收集资料，在初步掌握了武汉市七个区的社会、经济、用水现状等情况后，通过指标法对七个区的用水量进行预测。预测中以人口预测结果为基础，按照《武汉市城市总体规划》确定各区的不同层次的发展区域，划定中心城关和中心镇。根据各地区产业结构、经济情况、资源配置及政策导向等条件的不同，对预测的方法和指标分为两个层次：

（1）城关作为各区政治、经济、文化的中心，经济活动相对活跃，工农业发展均衡，居民生活水平较高，市政建设发展全面。规划中采用人均综合指标法进行水量预测：预测用水总量Q＝人均综合用水量指标×预测人口数。

按照《城市给水工程规划规范》（GB52282-98）中的划定，各区城关属一区小城市，人均综合用水量指标范围为400-800L/cap.d，规划中非农业采用指标为600 L/cap·d；农业人口按《农村生活饮用水量卫生标准》（GB11730-89）中Ⅲ区最高日生活用水量考虑，范围为60-100L/人·日，规划中城关周边农业人口采用指标为100 L/人·日。

（2）中心镇相比城关，其各项水平均较低，按照《村镇供水工程技术规范》（SL310-2004）中的要求，本规划中拟采用分项指标法进行乡镇需水量预测：预测用水总量Q＝生活用水量＋乡镇工业用水量＋畜禽饲养用水量＋公共建筑用水量＋消防用水量＋其它用水量。

中心街镇分项用水定额

依据以上计算方法和指标，预测到2010年，武汉市七个区（洪山指城郊部分）总需水量为120.49×10⁴m³/d。

4. 结语

工作中应根据实际情况选用合适的用水量预测方法，指标法是水量预测中较常用的方法之一，只有在基础资料详细、准确，同时结合当地的用水现状，适当考虑社会发展的趋势，选择合适的指标值，才能保证预测结果的准确性。

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