灰色预测法在水资源管理中的应用综述_王玉亮.pdf

收稿日期:20221103基金项目:国家自然科学基金资助项目(71871084，U20A20316);河北省青年拔尖人才计划项目(3600803YBN7U2C);河北省教育厅人文社会科学研究重大课题(ZD202211);河北省自然科学基金资助项目(E2020402074);河北省研究生示范课程立项建设项目(KCJSX2022095)作者简介:王玉亮(1997)，男，河北邯郸人，硕士研究生，研究方向为水资源管理通信作者:吴利丰(1983)，男，河北邯郸人，教授，博士，博士生导师，研究方向为灰色系统理论E-mail:wlf6666 126com【水资源】灰色预测法在水资源管理中的应用综述王玉亮1，吴利丰1，2(1河北工程大学 管理工程与商学院，河北 邯郸 056038;2河北工程大学 河北省智慧水利重点实验室，河北 邯郸 056038)摘要:为总结灰色预测法在水资源管理中的应用，首先介绍了灰色预测法的基本内容，然后重点从水资源配置、水污染控制、水资源综合评价 3 个方面，梳理了灰色预测法的应用情况，分析了其各种改进形式的优缺点和适用性，总结了现有研究的不足之处:水量预测方面涉及再生水、外调水、淡化水以及第三产业用水的研究较少;水质预测方面的研究主要集中于化学类指标，其他类指标涉及较少;水资源评价相关研究中应用的模型相对单一。从模型方法改进及应用方向拓展两个角度，展望了灰色预测法在水资源管理中的应用前景。关键词:水资源管理;灰色预测法;水量预测;水质预测;水资源评价中图分类号:TV2134文献标志码:Adoi:103969/jissn10001379202307016引用格式:王玉亮，吴利丰灰色预测法在水资源管理中的应用综述 J 人民黄河，2023，45(7):8690eview on the Application of Grey Prediction Theory in Water esources ManagementWANG Yuliang1，WU Lifeng1，2(1School of Management Engineering and Business，Hebei University of Engineering，Handan 056038，China;2Hebei Key Laboratory of Intelligent Water Conservancy，Hebei University of Engineering，Handan 056038，China)Abstract:In order to summarize the application of grey forecasting method in water resources management，this paper firstly introduced thebasic content of grey forecasting method，then focused on three aspects of water resources allocation，water pollution control and comprehen-sive water resources assessment，sorted out the application of grey forecasting method and analyzed the advantages，disadvantages and appli-cability of various improvement forms The shortcomings of the existing research were summarized as follows:there are few studies on waterquantity forecasting in relation to recycled water，external water transfer，desalinated water and the tertiary industry water use;water qualityforecasting is mainly focused on chemical indicators，with few other indicators being covered;and the models used in water resources assess-ment are relatively homogeneous Finally，from the perspectives of both model improvement and application direction expansion，the develop-ment prospects of grey forecasting method in water resources management are presentedKey words:water resources management;grey prediction method;water volume prediction;water quality prediction;water resources as-sessment伴随区域经济的快速发展，人们生活水平普遍提高，我国用水需求量日益增加，水资源供需矛盾日益凸显，水资源相关指标的预测分析成为众多学者研究的重点。以水资源管理研究为例，对地表水、地下水、再生水等水源现状和未来发展趋势分析预测，并结合对农业、工业、生态等用水结构分析预测，可对现有水资源配置方案进行优化或调整地区水资源开发利用规划。目前，广泛应用于水资源管理的预测方法有神经网络法、回归分析法、遗传算法等，尽管这些方法在实际应用中能够取得一定成效，但水资源系统存在随机性、模糊性等特征，导致很多预测方法难以取得令人满意的效果。而灰色预测法能够在数据信息不确定、不完备的情况下，较好地预测事物未来发展趋势。以水文预测为例，有些偏远地区受经济发展、管理技术等因素限制，水文数据获取难度大、数据更新不及时，可收集到的数据量较少，造成一些预测方法难以使用，而灰色预测法仅使用 3 个水位观测值便能预测洪水水位的发展趋势，且预测精度基本满足要求1。灰色预测法在水资源相关领域的应用可追溯到 1992 年2，随着灰色预测法不断发展完善，其在各领域的应用越来越广泛。通过梳理文献发现，灰色预测法的应用在不同历68第 45 卷第 7 期人民黄河Vol45，No72023 年 7 月YELLOWIVEJul，2023史时期有不同的侧重点，2000 年以前应用在水资源管理方面的研究较少，主要与水文预测有关;2000 年以后的应用逐步拓展至水源储量预测、用水需求预测;2015 年左右，灰色预测法应用侧重于水污染方面的研究;近几年，在“双碳”目标背景下，灰色预测法的应用从单一水资源领域延伸至包含经济、生态环境等系统在内的综合评价研究中。本文以“中国知网”和“Web of Science”数据库中的相关文献为基础，对近 5 a 灰色预测法在水资源配置、水污染控制、水资源综合评价中的应用进行梳理，总结了灰色预测法在实际应用中存在的问题，并展望了应用前景，以期为后续相关研究提供参考。1灰色预测法概述灰色预测法属于邓聚龙教授提出的灰色系统理论中的重要内容，是在数据信息不确定、不完备情况下进行预测的一种方法，其主要原理是通过构造已知变量的回归方程并求解方程来计算预测变量的值3。在数据规模小且具有波动性、不确定性的情况下，适合采用灰色系统理论开展预测研究。根据邓聚龙教授在灰理论基础 中对灰色预测法的描述，可以从数据序列类型和变量个数两个角度对灰色预测法进行分类。从模型所适用的不同序列类型来看，灰色预测法可分为数列灰预测法、包络灰预测法、灾变灰预测法、拓扑灰预测法等，其中:最常用的是数列灰预测法，该方法适用于具有指数特征的序列，不需要对数据进行处理，适用范围较广;包络灰预测法适用于大幅摆动的离散序列，而灾变灰预测法对于异常值的预测表现更佳;拓扑灰预测法亦称波形预测法，适用于周期性变化的时间序列。从灰色模型所适用的变量个数来看，可分为以单变量一阶微分方程 GM(1，1)为代表的单变量灰色模型和以多变量一阶微分方程GM(1，N)为代表的多变量灰色模型4。GM(1，1)模型最为常用，该模型计算简便、易于实现;多变量灰色模型虽然建模过程相对复杂，但考虑了相关因子对系统内部的影响，因而更具科学性。传统的灰色系统模型在数据波动较大、异常值较多等情况下，预测精度会有所下降5。因此，针对传统灰色预测法的改进逐渐成为众多学者研究的方向，如 Wu Lifeng 等6 提出分数阶累加灰色预测模型 FGM(1，1)，考虑了信息优先级问题，通过改变传统模型的累加规则，提高了模型的预测精度。现有相关研究虽然对灰色系统模型进行了不同形式的改进，但并没有改变模型的指数特性。因此，在对大样本数据进行分析或进行中长期预测时，灰色系统理论会表现出一定的局限性。对此，可根据数据特征及研究目标，将灰色系统理论与其他理论方法相结合，从而弥补灰色系统理论的不足。在实际应用中，针对水资源系统数据序列的非平稳性和非线性特点，运用灰色预测法时可从以下几个方面着手:1)数据预处理。根据研究需要采用合适的实用缓冲算子来处理原始数据。例如，原始序列波动较大时，可采用弱化缓冲算子进行平滑处理。2)优选累加算子。根据数据特征选择合适的灰色序列累加生成算子，深入挖掘数据中隐藏的规律。例如，在数据规模较小时，可采用分数阶累加算子来减弱数据的波动性;在数据规模相对较大时，可选择邻域累加算子来提高模型对序列非线性趋势的捕捉能力7。3)参数优化。一方面可在模型构建阶段适当添加新的参数来提高模型的抗干扰能力，另一方面可在模型求解阶段利用粒子群或其他智能优化算法获得拟合误差最小的参数值。4)残差修正。采用残差修正法对预测序列进行修正，进而提高预测精度。2灰色预测法在水资源配置中的应用水资源优化配置是实现水资源供需相对平衡的重要手段，而水资源供给量与需求量的预测是水资源合理配置的前提。本文从淡水储量预测和用水需求预测两方面综述当前灰色预测法的应用情况。21淡水储量预测人类目前使用的淡水资源主要来自河流、湖泊以及浅层地下水，预测淡水资源储量能够为水资源的合理配置提供数据参考。灰色预测法在水资源配置中的应用主要集中于对地表水流量、地下水位等指标的预测8。学者们提出了不同形式的改进模型，如贾昊等9 采用时间序列累加方法，在数据处理方面进行了改进，对实测年径流量按不同频率进行处理，弱化了原始序列的随机性。较多学者将灰色理论与其他理论相结合，弥补了单一模型的不足。例如，任旺等10 针对白洋淀天然入淀水量在长时间序列上呈现丰水期与枯水期交替演化的特征，建立了遗传算法灰色波形组合预测模型，较为准确地预测了白洋淀天然入淀水量;陈建龙等11 将灰色模型与重标极差分析法相结合预测进入水库的径流量，减小了水文序列波动性影响，为相关研究提供了有效的非线性预测方法。在供水结构中除了天然地表水、地下水，还有再生水、外调水及淡化水。其中，再生水的处理成本较低，具有显著的利用价值，同时污废水再生利用有助于改善生态环境。目前，灰色预测法在再生水预测研究中的应用较少，需要进一步加强。另外，随着技术的发78人 民 黄 河2023 年第 7 期展，跨流域调水的效益将会不断提升，海水淡化的成本也会越来越低1213。未来外调水与淡化水方面的研究可为灰色预测法的应用提供新的方向。22用水需求预测可以将用水结构看作一个灰色系统，而灰色预测模型适合处理用水数据不足的复杂系统，从现有相关文献的数量可以看出，用水需求预测是灰色预测法在水资源管理领域应用非常广泛的一个方面，现有相关文献涵盖了农业、工业、生活、生态用水1417 等方面的预测研究，其中应用的模型丰富多样。用水量受经济发展水平、产业结构