浙江省用水量变化研究

项目背景

准确把握区域用水量变化规律，为水资源规划与管理提供科学依据。本项目旨在分析浙江省用水量时空变化特征，构建高精度预测模型，为水资源可持续利用提供技术支撑。

项目时间： 2020-2021年
项目性质： 核心研究人员

具体工作内容

📊 时间序列趋势分析

• 负责用水量时间序列趋势分析，采用MannKendall与TheilSen方法
• 建立浙江省1997-2019年用水量时空变化数据库
• 分析不同地区、不同用水类型的变化趋势
• 识别用水量变化的时间节点和转折期

🤖 深度学习预测模型开发

• 开发基于LSTM深度学习的用水量预测模型
• 对比ARIMA、LSTM、Informer模型在日尺度用水量预测的表现
• 构建多因子用水量预测模型，提高预测精度
• 优化模型参数，实现长时间序列预测

🌡️ 影响因素分析

• 分析气候变化、社会经济等因素对用水量的影响
• 应用信息熵方法分析用水结构时空变化
• 识别主要驱动因子，建立影响因子体系
• 量化各因素对用水量变化的贡献度

📈 多情景预测方案

• 构建多情景下的用水量预测方案
• 考虑不同经济发展模式和气候变化情景
• 提供短期、中期、长期的用水量预测
• 为水资源配置优化提供决策支持

核心技术方法

📊 统计分析方法

• MannKendall检验：检测用水量变化趋势的显著性
• TheilSen方法：估算用水量变化的倾向率
• 信息熵方法：分析用水结构的复杂性和多样性

🤖 机器学习算法

• LSTM神经网络：处理长时间序列依赖关系
• ARIMA模型：传统时间序列分析方法
• Informer模型：新型Transformer架构用于长序列预测
• 多模型融合：集成多种算法提高预测精度

关键技术突破

📈 预测精度提升

• 开发的深度学习预测模型准确率达到92%以上
• LSTM模型在日尺度预测中表现优于传统ARIMA模型
• 多因子模型显著提高了中长期预测精度

🔍 规律发现

• 揭示了浙江省用水量的时空变化规律与影响机制
• 识别了用水结构变化的关键驱动因素
• 发现了不同地区用水量变化的差异性特征

项目成果与影响

📚 学术产出

• 研究成果发表于《水科学进展》等核心期刊
• 相关论文获得同行专家的高度认可
• 为用水量预测理论和方法发展做出贡献

🎯 应用价值

• 研究成果为浙江省水资源规划提供了科学依据
• 预测方法在多个地区得到推广应用
• 为水资源管理部门提供了决策支持工具

💻 技术贡献

• 开发的预测模型具有良好的通用性和可扩展性
• 建立的技术方法框架可应用于其他地区
• 推动了深度学习在水资源领域的应用发展

项目价值

• 科学性：建立了科学合理的用水量分析和预测方法体系
• 准确性：预测模型精度显著高于传统方法
• 实用性：研究成果具有良好的实际应用价值
• 创新性：在深度学习应用和多因子预测方面取得技术创新