基于回归神经网络的辽宁省水资源承载能力研究

文章依据水资源承载力基本内涵和最严格水资源管理制度,从用水效率、用水总量和限制纳污3个方面建立了承载力评价指标体系;以辽宁省为例,构建GRNN模型,并对比分析了模糊综合法与GRNN模型评价结果。研究表明:2种方法评价结果基本保持一致,所构建的指标体系能够更加系统、科学地反映区域水资源状况与社会发展需求;辽宁省2010年之前较低的承载力水平逐渐得到恢复,引起该变化的因素可能与辽宁省产业结构调整和经济增长转型相关。     

基于AHP的河北省水资源承载能力分析

水资源是人类赖以存在的自然资源,也是促进经济增长不可或缺的经济资源,随着社会发展,水资源越来越成为制约经济发展的重要因素.本文运用层次分析法,建立河北省水资源承载能力的指标体系,对水资源承载力进行分析.研究结果表明:河北省是一个缺水省份,水资源已经成为制约经济发展的瓶颈因素,要使经济保持又好又快发展,必须采取措施提高水资源保障能力.     

基于三次平衡法的水资源承载能力分析

为了提高朝阳县的水资源利用水平,减少水的浪费和污染等问题,根据朝阳县水资源的特点和开发利用现状,采用三次平衡法对本地区水资源的承载能力进行分析。结果表明:三次平衡后缺水量明显降低,但水资源未来依然存在一定的缺口,其供需矛盾依然存在,还要进一步研究解决。     

基于模糊集对评价模型的辽宁省水资源监测能力评价

水资源监测能力水平将直接影响到水资源管理制度的制定和执行能力,严重影响水资源的开采利用和整体把握情况。以模糊集对评价模型为基础,通过选择合理的评价指标建立了适用于辽宁省的水资源监测能力评价体系。采用层次分析法对评价指标进行权重计算,并结合评价等级标准对评价指标进行次序排列,然后分别对辽宁省14个市的水资源监测能力进行评价。结果表明:辽宁省对水资源的监测管理能力较好,各方面的综合监测能力属于中等水平,模糊集对评价模型理论清晰严谨,计算简单,可为辽宁省水资源的科学开采利用提供一定参考和理论支撑。     

辽宁省水资源空间配置分析

文章结合区域水资源分布和经济发展相关资料,分析了基尼系数计算理论和洛伦兹曲线模型,以辽宁省为例运用空间配置模型分析了其水资源空间分布状况,并验证了模型的有效性与适应性。研究表明:该区域水资源与人口数量、耕地面积、第2产业产值的基尼系数依次为0. 5337、0. 3427、0. 7082,分别为高度不平均、比较合理及高度不平均状态;结合评价结果和水资源规划相关资料提出了有效的建议对策,可为区域水资源的优化配置及其合理利用提供重要的参考。     

辽宁省水资源需求量预测分析

结合辽宁省水资源需求的总体变化趋势以及社会经济发展用水现状,详细分析了GM(1,1)、Logistic模型理论和参数特征后将上述2种模型有效结合构建了组合预测模型,对辽宁省水资源需求量进行预测分析并对预测结果采用ARIMA模型进行了一级修正;然后根据辽宁省综合节水潜力和节水规划总体目标对预测结果进行二级修正。研究表明:水资源需求量二级修正预测结果能够更加准确、客观地反映区域水资源需求现状,模型表现出较高的准确度与可靠性。     

基于辽宁省的水资源脆弱性评价研究

文章以辽宁省为例,综合考虑人水关系的复杂特征,科学评价该区域2004—2018年的水资源脆弱性状况,通过识别关键性主导因子为水资源脆弱性解决方案的优选决策提供科学指导。基于DPSIR框架模型筛选19个典型指标,然后对各指标权重采用耦合的组合赋权法计算,并对水资源脆弱性各项评价指标利用模糊综合法进行评价,其中综合得分与水资源脆弱性间的非线性关系借助S型曲线确立,在此基础上划分了脆弱性评价等级。研究表明:辽宁省水资源脆弱性呈明显的下降趋势,整体评价结果处于Ⅳ级,即严重脆弱水平;主导水资源脆弱性的关键因子为工业重复用水率和降水量,降低水资源脆弱性的有效措施是改善水资源管理模式。     

扬州市水资源承载能力评价研究

基于资源环境承载力理论,文章应用压力-状态-响应(PSR)概念构建水资源与环境载体、消费需求之间的关系反馈指标体系,建立了基于TOPSIS诊断模型,分析扬州市各县市区水资源承载力。结果表明:扬州市水资源承载力空间分布不均衡,邗江区和广陵区水资源承载力一般,仪征市和江都区次之,宝应县和高邮市相对较好。     

基于协同学理论的辽宁省水资源可持续利用评价

针对远离平衡状态的复杂系统,利用协同学理论并以辽宁省为例选取2015—2017年社会经济指标和水资源开发利用指标,对辽宁省水资源可持续利用采用协同学理论进行研究分析。结果表明:研究区域水资源可持续利用采用协同学理论评价具有较强的适用性与准确性,研究成果可为区域水资源承载力预测和可持续利用评价提供一定的决策依据和理论支持。     

辽宁省水资源可持续利用研究

结合辽宁省水资源利用现状,分别从水资源系统与环境、经济、社会系统的协调状况以及发展水平四方面内容构建了含有28个评价指标的水资源可持续利用评价指标体系,对各评价指标利用层次分析法进行权重的计算,利用模糊综合评价法定量地分析了辽宁省水资源可持续利用水平。研究表明:辽宁省水资源可持续利用水平在近20年来整体处于较低水平,但是仍具有较大的提升空间和发展潜力。研究成果可为辽宁省制定科学合理的水资源管理体制机制提供一定的决策依据和理论支持。     

辽宁省水资源优化配置研究

在萤火虫算法基础上建立了优化模型,利用熵权法对各指标的权重进行了计算,为避免人为主观因素对指标权重的影响,将主、客观相结合并应用于指标综合权重的计算。研究表明:萤火出算法表现出更高的寻优能力和较快的收敛速度,具有更好的适用性与可靠性,所提解决思路可为解决水资源优化问题提供一种新的方法。     

辽宁省最严格水资源管理评价

从责任考核、限制纳污、用水效率和用水总量4个方面建立了辽宁省最严格水资源管理评价体系与等级标准,通过分析RBF和SVR方法基本原理构建了最严格水资源管理评价模型;在各评价标准阀值之间构造小容量检验样本、容量样本,以实际案例验证了模型的可行性与可信度。研究表明:RBF与SVR模型具有较强的泛化能力与较高的评价精度;在2018、2025、2030、2035年辽宁省最严格水资源管理呈现出逐渐提升的变化趋势,可为该区域水资源的开发利用和管理规划控制提供一定理论支撑。     

辽宁省水资源可持续利用预警研究

分析了可持续利用预警内涵和特征,分别从水资源条件、开发、管理和环境4个方面构建了复合系统预警指标体系,基于辽宁省水资源概括和人工神经网络(ANN)预警模型,科学评价了其可持续利用风险程度,并利用AMM模型预测分析了可持续利用变化速度和发展趋势。结果表明:研究期间辽宁省水资源处于弱可持续利用状态,指数最大值为51. 38并属于中警程度;通过对比分析预警阀值和评价值,在时间尺度上为准确把握辽宁省水资源可持续利用未来变化趋势和演变规律提供一定决策依据。     

辽宁省水资源可持续利用综合评价

从区域水资源条件、供需水系统、社会经济以及环境等方面,研究分析了影响可持续利用的代表性指标,运用三标度法构造的拟优传递矩阵可不必进行一致性检验,并有效确定了评价对象受各指标的影响程度。以辽宁省为例,基于模糊数学法构建了评判模型,综合评判了辽宁省2016年水资源可持续状况。结果表明:研究期间该区域水资源整体处于"一般"的可持续利用水平,与专家意见和实际状况基本相符;基于三标度和模糊数学的评价方法,具有可操作性强、评价结果可靠的优点。     

基于多层次模糊评价模型的水资源承载力研究

海西州国土主体为柴达木盆地,由于自然环境禀赋,水资源承载力成为海西州社会经济发展的制约因素之一.文章通过层次分析法、熵权法确定权重,建立起水资源系统-经济系统-社会系统-生态系统耦合的多层次模糊评价模型.结果表明:海西州水资源承载力综合得分为0.4,水资源承载力介于较弱与一般等级之间;社会系统和生态系统评价等级为弱,是...     

基于AHP-TOPSIS模型的青岛市水资源承载力评价研究

为评价青岛市的水资源承载力,保障青岛市的水资源合理利用和发展,构建了青岛市水资源承载力评价指标体系。采用熵权法确定各评价指标的权重,运用层次分析法修正权重,构建组合权重,并利用TOPSIS模型,对2015—2021年青岛市的水资源承载力进行了评价。研究结果表明,近几年来,随着青岛市水资源保护力度的加大,水资源承载力呈上升趋势,但仍需加强水资源的保护和合理利用,提高水资源利用效率。     

基于SPA耦合模型的水资源承载力评价分析——以临沂市为例

以山东省临沂市为例,采用SPA-VFS耦合评价模型对该市10年来的水资源承载力进行了综合评价研究,结果表明:临沂市的水资源承载力呈逐年上升趋势,水资源配置日趋合理,利用效率有所提高,但经济发展与生态环境保护并重的措施并未有效执行。根据研究结果,有针对性地提出了提升该市水资源承载力的措施和对策。     

基于PSR 模型的我国城市创业环境评价——以4 个直辖市为例

本文基于PSR （压力— — —状态— — —响应） 模型构建了城市创业环境评价模型, 运用熵权法计算各指标权重, 以中国 4 个直辖市北京、 天津、 上海、 重庆为对象, 运用压力指数、 状态指数、 响应指数和综合指数对创业环境进行综合评价, 并提出优化创业环境的举措。 研究显示： 我国四大直辖市的创业环境排名为北京、 上海、 天津和重庆,2012 年以来各城市创业环境综合指数均有较大提升, 城市之间创业环境差距有增大趋势; 在压力指数上,4 个直辖市整体相差不大, 天津发展速度最快; 在状态指数上, 北京最好, 重庆最差, 上海和天津基本一致; 在响应指数上, 北京最好, 上海次之, 天津第 3, 重庆第 4,4 个直辖市均呈快速发展趋势。