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与影响因素，对水资源规划与管理至关重要。本研究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。

我的贡献

• 负责用水量时间序列趋势分析，采用MannKendall与TheilSen方法
• 开发基于LSTM、ARIMA、Informer的用水量预测模型
• 分析气候变化、社会经济等因素对用水量的影响
• 构建多情景下的用水量预测方案

项目成果

• 建立了浙江省1997-2019年用水量时空变化数据库
• 揭示了区域用水结构变化趋势与驱动因素
• 开发的深度学习预测模型准确率达到92%以上
• 研究成果为浙江省水资源规划提供了科学依据