[发明专利]基于RBF神经网络的经济用水数据空间离散化方法

权利要求书

1.一种基于RBF神经网络的经济用水数据空间离散化方法，其特征在于，包括：

将县级行政区与水资源三级区矢量图进行叠加嵌套，获得每个县级行政单元所属不同水资源三级区部分的基本空间单元，作为基本计算单元；

将各类土地利用数据和DEM数据统计到各基本计算单元和行政单元空间上，获得基本计算单元和行政单元空间要素数据集；

根据各级行政单元经济社会用水数据，对县级行政单元生活用水、工业用水和农业用水采用定额法补充，对生态环境用水量采用相关因子分摊法进行补充；

对生态环境用水量采用相关因子分摊法进行补充得到的计算公式中的权重系数采用组合赋权法确定；

基于RBF神经网络模型，利用数据指标间相关关系，经过模拟计算得到基本计算单元上离散预测值，从而将县级行政单元经济社会用水数据展布到基本计算单元上；

以各基本计算单元预测值作为权重由所属县级行政单元总值向下分摊进行结果修正；

将修正后的经济社会和用水数据值，按基本计算单元的水资源分区属性逐级汇总得到相应的用水数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将县级行政区与水资源三级区矢量图进行叠加嵌套，获得每个县级行政单元所属不同水资源三级区部分的基本空间单元，作为基本计算单元的步骤包括：

采用地理信息系统软件Arc GIS，对县级行政区与水资源三级区矢量图进行叠加嵌套，获得每个县级行政单元所属不同水资源三级区部分的基本空间单元，作为基本计算单元；

将小于所在县级行政区面积10%的基本计算单元向邻近面积最大的基本计算单元合并。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将各类土地利用数据和DEM数据统计到各基本计算单元和行政单元空间上，获得基本计算单元和行政单元空间要素数据集的步骤包括：

利用获得基本计算单元矢量图和包括各类土地利用数据和DEM数据的空间数据，基于Arc GIS区域统计（Zonal Statistics）模块，将各类土地利用数据和DEM数据统计到各基本计算单元上；

利用行政区单元矢量图统计获得各级行政单元各类土地利用和DEM数据；

获得基本计算单元和行政单元空间要素数据集，用于空间离散化分析。