基于灰色系统的京津冀和长三角水资源利用对比分析
发布时间：2021-07-25 17:18
京津冀地区和长三角地区分别作为我国北方和南方具有代表性的经济增长极地区,由于自然条件和发展模式不同,导致两地区水资源总量、用水总量和影响用水量的因素截然不同。明确两地区的经济发展与水资源利用之间的关系,对两地区未来的用水量进行合理预测变得极为重要。在查阅了大量文献和数据有限的基础上,本文将用水结构划分为农业用水、工业用水、生活用水和生态用水,选定影响用水量的因素为有效灌溉而积、地表水总量、城市化率、总人口、三次产业GDP和三次产业GDP占总GDP的比重。在此基础上,运用灰色关联分析法分层次计算了两地区2005—2016年用水总量与各用水结构、各用水结构与影响因素之间的关联度,运用均值GM（1,1）模型分别预测了两地区未来5年的用水量,并将两地区以上研究内容进行了对比分析,结果如下:（1）对比分析了两地区水资源开发利用现状及其存在的问题。结果表明:京津冀地区由于降水少,人口资源压力大,水资源承载能力已经超过警戒线;长三角地区虽然降水多,但由于农业发达,城市众多,工业化和城市化迅猛发展,很多城市都面临着水资源短缺的压力。（2）对比分析了两地区用水总量、各用水结构、各影响因素的变化情况,并运...
【文章来源】：天津师范大学天津市
【文章页数】：46 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２论文的技术路线图??Ｆｉｇｕｒｅ?２?Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ?ｒｏａｄｍａｐ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｐａｐｅｒ??
序号?实际数据?模拟数据?残差?相对模拟误差??２?２６１．２６０?２５８．２８５?２．９７５?１．１３９％??３?２６０．６８０?２５７．４０５?３．２７５?１．２５６％??４?２５２．４３０?２５６．５２８?－４．０９８?１．６２３％??５?２５２．５９０?２５５．６５３?－３．０６３?１．２１３％??６?２５１．３７０?２５４．７８２?－３．４１２?１．３５７％??７?２５５．０２０?２５３．９１４?１．１０６?０．４３４％??８?２５４．３４０?２５３．０４９?１．２９１?０．５０８％??９?２５１．４３０?２５２．１８６?－０．７５６?０．３０１％??１０?２５４．４００?２５１．３２７?３．０７３?１．２０８％??１１?２５１．１００?２５０．４７０?０．６３０?０．２５１％??１２?２４８．６００?２４９．６１７?－１．０１７?０．４０９％??下图为实际数据和模拟数据图形：??２６２?￣—???＾？？＂＂＂一一—
２?８７３．２２０?８８５．１０１?－１１．８８１?１．３６１％??３?８８９．５１０?８８３．９４４?５．５６６?０．６２６％??４?８９４．７１０?８８２．７８８?１１．９２２?１．３３２％??５?８７２．１９０?８８１．６３４?－９．４４４?１．０８３％??６?８８１．５２０?８８０．４８１?１．０３９?０．１１８％??７?８７９．２１０?８７９．３３０?－０．１２０?０．０１４％??８?８６６．３４０?８７８．１８０?－１１．８４０１?１．３６７％??９?８９８．２３０?８７７．０３２?２１．１９８?２．３６０％??１０?８９０．０８０?８７５．８８５?１４．１９５?１．５９５％??１１?８６４．４００?８７４．７４０?－１０．３４０?１．１９６％??１２?８６３．３００?８７３．５９６?－１０．２９６?１．１９３％??实际数据和模拟数据图形如下：??９００??－???
【参考文献】：
期刊论文
[1]中国主要城市群水土资源条件与限制研究——以京津冀、长三角、珠三角为例[J]. 游珍,杨艳昭. 地域研究与开发. 2018(04)
[2]提升中国地区经济增长质量的主要问题及其路径研究——以长三角地区为例[J]. 范金,袁小慧,张晓兰. 南京社会科学. 2017(10)
[3]京津冀区域地下水资源利用与防治分析[J]. 胡琪. 中外企业家. 2017(18)
[4]变结构遗传最小二乘支持向量机法预测日用水量[J]. 陈磊,石也. 浙江工业大学学报. 2017(01)
[5]京津冀地区人口与经济协调发展关系研究[J]. 李国平,罗心然. 地理科学进展. 2017(01)
[6]基于均值GM（1,1）模型的避雷器带电检测数据预测[J]. 徐玉婷,郑钏. 延边大学学报(自然科学版). 2016(04)
[7]中国用水量变化的影响因素分析——基于LMDI方法[J]. 张陈俊,章恒全,陈其勇,张万力. 资源科学. 2016(07)
[8]长三角地区城市建设用地扩展的水资源约束[J]. 赵亚莉. 中国人口·资源与环境. 2016(05)
[9]我国用水量变动影响因素的结构分解分析[J]. 张标,刘秀丽. 管理评论. 2015(05)
[10]中国工业用水影响因素的长期动态作用机理[J]. 雷玉桃,黎锐锋. 中国人口·资源与环境. 2015(02)
硕士论文
[1]区域用水量驱动因子识别及其预测研究[D]. 周戎星.合肥工业大学 2014
本文编号：3302445
【文章来源】：天津师范大学天津市
【文章页数】：46 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２论文的技术路线图??Ｆｉｇｕｒｅ?２?Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ?ｒｏａｄｍａｐ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｐａｐｅｒ??
序号?实际数据?模拟数据?残差?相对模拟误差??２?２６１．２６０?２５８．２８５?２．９７５?１．１３９％??３?２６０．６８０?２５７．４０５?３．２７５?１．２５６％??４?２５２．４３０?２５６．５２８?－４．０９８?１．６２３％??５?２５２．５９０?２５５．６５３?－３．０６３?１．２１３％??６?２５１．３７０?２５４．７８２?－３．４１２?１．３５７％??７?２５５．０２０?２５３．９１４?１．１０６?０．４３４％??８?２５４．３４０?２５３．０４９?１．２９１?０．５０８％??９?２５１．４３０?２５２．１８６?－０．７５６?０．３０１％??１０?２５４．４００?２５１．３２７?３．０７３?１．２０８％??１１?２５１．１００?２５０．４７０?０．６３０?０．２５１％??１２?２４８．６００?２４９．６１７?－１．０１７?０．４０９％??下图为实际数据和模拟数据图形：??２６２?￣—???＾？？＂＂＂一一—
２?８７３．２２０?８８５．１０１?－１１．８８１?１．３６１％??３?８８９．５１０?８８３．９４４?５．５６６?０．６２６％??４?８９４．７１０?８８２．７８８?１１．９２２?１．３３２％??５?８７２．１９０?８８１．６３４?－９．４４４?１．０８３％??６?８８１．５２０?８８０．４８１?１．０３９?０．１１８％??７?８７９．２１０?８７９．３３０?－０．１２０?０．０１４％??８?８６６．３４０?８７８．１８０?－１１．８４０１?１．３６７％??９?８９８．２３０?８７７．０３２?２１．１９８?２．３６０％??１０?８９０．０８０?８７５．８８５?１４．１９５?１．５９５％??１１?８６４．４００?８７４．７４０?－１０．３４０?１．１９６％??１２?８６３．３００?８７３．５９６?－１０．２９６?１．１９３％??实际数据和模拟数据图形如下：??９００??－???
【参考文献】：
期刊论文
[1]中国主要城市群水土资源条件与限制研究——以京津冀、长三角、珠三角为例[J]. 游珍,杨艳昭. 地域研究与开发. 2018(04)
[2]提升中国地区经济增长质量的主要问题及其路径研究——以长三角地区为例[J]. 范金,袁小慧,张晓兰. 南京社会科学. 2017(10)
[3]京津冀区域地下水资源利用与防治分析[J]. 胡琪. 中外企业家. 2017(18)
[4]变结构遗传最小二乘支持向量机法预测日用水量[J]. 陈磊,石也. 浙江工业大学学报. 2017(01)
[5]京津冀地区人口与经济协调发展关系研究[J]. 李国平,罗心然. 地理科学进展. 2017(01)
[6]基于均值GM（1,1）模型的避雷器带电检测数据预测[J]. 徐玉婷,郑钏. 延边大学学报(自然科学版). 2016(04)
[7]中国用水量变化的影响因素分析——基于LMDI方法[J]. 张陈俊,章恒全,陈其勇,张万力. 资源科学. 2016(07)
[8]长三角地区城市建设用地扩展的水资源约束[J]. 赵亚莉. 中国人口·资源与环境. 2016(05)
[9]我国用水量变动影响因素的结构分解分析[J]. 张标,刘秀丽. 管理评论. 2015(05)
[10]中国工业用水影响因素的长期动态作用机理[J]. 雷玉桃,黎锐锋. 中国人口·资源与环境. 2015(02)
硕士论文
[1]区域用水量驱动因子识别及其预测研究[D]. 周戎星.合肥工业大学 2014
本文编号：3302445
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shuiwenshuili/3302445.html
