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Updated: Jul 11, 2025

Watershed Planning within a Quantitative Scenario Analysis Framework
Published on: July 24, 2016
在共享的社会经济路径下研究水需求的演变,差异和水安全影响:在四川省应用的SEMs-bootstrap-ANN方法
Li Mo1, Sijing Lou1, Yongqiang Wang2
1School of Civil and Hydraulic Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, 430074, China; Hubei Key Laboratory of Digital Valley Science and Technology, Wuhan, 430074, China; Institute of Water Resources and Hydropower, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, 430074, China.
本研究引入了一种新的SEMs-bootstrap-ANN方法,用于预测共享社会经济途径 (SSP) 下的水需求. 该模型准确地预测了未来的水需求,并评估了不同情景的水安全影响.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 气候变化建模模型
- 水资源管理 水资源管理
背景情况:
- 准确的水需求预测对于可持续的资源管理至关重要,特别是在不同的社会经济未来的情况下.
- 共享社会经济路径 (SSP) 为未来发展提供了多种场景,影响了水资源的可用性和需求.
- 现有的方法可能缺乏捕捉社会经济因素和水需求之间的复杂相互作用所需的精度.
研究的目的:
- 开发和验证一种新的SEMs-bootstrap-ANN方法,用于构建不同SSP下的水需求预测间隔 (PI).
- 检查各种SSP的预计水需求的演变,差异和水安全影响.
- 量化水需求的差异,并使用间隔差异指数 (IDI) 和地表水勘探指数 (SWEI) 评估水安全.
主要方法:
- 引导算法与人工神经网络 (ANN) 结合,创建了一个引导-ANN模型,用于估计预测值和错误分布.
- 基于IIASA叙述的社会经济模型 (例如,Cobb-Douglas) 使用SSP的水需求因素进行了预测.
- 该模型的性能使用标准指数和交叉验证进行了评估,其中有一个在四川省的案例研究.
主要成果:
- 与其他方法相比,SEMs-bootstrap-ANN方法表现出更高的准确性 (PICP=0.985) 和整体性能,预测间隔宽度有轻微的权衡.
- 四川省的水需求预计将在所有SSP中增加,SSP5显示出最高的增长 (44-63%).
- 在SSP5和SSP3之间发现了水需求的显著差异 (高达32%),预计水安全将恶化,特别是在SSP3和SSP5.
结论:
- 拟议的SEMs-bootstrap-ANN方法为预测水需求和评估未来社会经济情景下的水安全提供了可靠的工具.
- 四川省的水安全预计将在所有SSP下恶化,SSP5构成了最重要的挑战.
- 政策干预可能是必要的,以减轻潜在的水压力,即使在最初没有预测到达到关键值的场景中.
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