2019, 17(5):29-36.
摘要:
为分析和评估区域水资源可持续发展状态,以水资源生态足迹系统的框架体系作为基础,引入水资源足迹广度与深度,区分水资源流量资本与存量资本,结合北京市实际情况,在现有人口和水资源条件下,计算水资源生态承载力的同时探讨改进的差分自回归移动平均模型ARIMA与广义神经网络GRNN的组合模型在水资源生态足迹中的拟合预测效果。结果显示:北京市长期处于水资源赤字这种不安全状态下,研究期内水资源足迹深度均大于1,平均水资源生态足迹为 0.169 hm2/cap,约是平均水资源生态承载力的2倍,万元工业增加值用水量、万元GDP用水量、万元农业增加值用水量三个指标是影响北京市水资源生态足迹的重要因素。ARIMA(3,2,1)与GRNN耦合模型对北京市水资源生态足迹的拟合及预测效果优于单纯的ARIMA模型,其预测结果可为北京市水资源更有效地进行保护和配置提供参考。