[发明专利]一种水资源效率检测及预测方法

说明书

本发明公开了一种水资源效率检测及预测方法，其包括以下步骤：S1、获取水产生系统、水使用系统和污水处理系统的投入数据和污水处理系统的数据；S2、构建三阶段数据包络分析模型；S3、将水生产系统、水使用系统和污水处理系统中同一年份的数据输入三阶段数据包络分析模型，分别得到水生产系统、水使用系统和污水处理系统的水资源效率；S4、根据水生产系统、水使用系统和污水处理系统的数据及对应的水资源效率训练神经网络模型；S5、采用训练后的神经网络模型对水资源效率进行预测。本发明可以检测目标区域的水资源效率，并给出水资源效率低的环节，便于相关部门针对性改进。

技术领域

本发明涉及水资源监控领域，具体涉及一种水资源效率检测及预测方法。

背景技术

水资源是与经济、社会和生态发展息息相关的一种有限而特殊的自然资源，在人类文明和技术进步中发挥着重要作用。中国水资源总量居世界第五，但人均水资源仅为世界平均水平的四分之一；且南北地区间水资源分布明显不均衡，随着经济的快速发展及城市化的加速，用水量持续增加，节水问题也越来越受到人们的关注。

但是现有的水资源监控与使用规划基本通过控制水资源在全年的使用量来避免水资源的浪费，该方式并未关注水资源的使用效率，也无法给相关使用者提出对应的改进意见。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种水资源效率检测及预测方法可以检测目标区域的水资源效率，并给出水资源效率低的环节，便于相关部门针对性改进。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：

提供一种水资源效率检测及预测方法，其包括以下步骤：

S1、获取水产生系统的投入数据、水产生系统的产出数据、水使用系统的投入数据、水使用系统的产出数据、污水处理系统的投入数据和污水处理系统的产出数据；

S2、构建三阶段数据包络分析模型，其中第一阶段为水的生产阶段，第二阶段为水的使用阶段，第三阶段为污水处理阶段；

S3、将水生产系统、水使用系统和污水处理系统中同一年份的数据输入三阶段数据包络分析模型，分别得到水生产系统、水使用系统和污水处理系统的水资源效率；

S4、根据水生产系统、水使用系统和污水处理系统的数据及对应的水资源效率训练神经网络模型；

S5、采用训练后的神经网络模型对水资源效率进行预测。

进一步地，步骤S1中水产生系统的投入数据包括使用的雨水、地表水和地下水；水产生系统的产出数据包括产出的淡水；水使用系统的投入数据包括使用的淡水、可再使用的水和与水供给相关的劳动力投入；水使用系统的产出数据包括经济收益和排放污水；污水处理系统的投入数据包括所处理的污水数量和与污水处理相关的劳动力投入；污水处理系统的产出数据包括可再使用的水；其中水产生系统、水使用系统和污水处理系统均包括至少一个下属子单元。

进一步地，步骤S2中三阶段数据包络分析模型的第一阶段模型表达式为：

maxθ₁

其中max为取最大值函数；θ₁为水生产系统的效率值；为水生产系统中第j个生产单元的第i个直接投入，即雨水、地表水和地下水的投入；为水生产系统中第o个待评价生产单元的第i个直接投入，即雨水、地表水和地下水的投入；为水生产系统中第j个生产单元的第f个中间产出，即产出的淡水，其既是水生产系统的中间产出，又是水使用系统的中间投入；为水生产系统中第o个待评价生产单元的第f个中间产出，即产出的淡水；λ_j为水生产系统中第j个生产单元的权重；I为直接投入的指标总量；J为水生产系统中生产单元的总数；F为水生产系统中生产单元中间产出的指标总量，也为水使用系统中使用单元中间投入的指标总量；