基于灰色神经网络模型的水资源生态足迹预测——以广西为例.pdf

基于灰色神经网络模型的水资源生态足迹预测——以广西为例 一、资源摘要信息 本文基于灰色神经网络模型，预测了广西水资源生态足迹的发展趋势。研究结果表明，1997-2014年，广西人均水资源生态足迹和水资源生态承载力总体均呈下降趋势，但前者的降幅明显小于后者；历年水资源均表现为生态盈余，但总体呈下降走势，表明该地区水资源利用处于可持续状态但面临逐渐转向不可持续的威胁。预测结果表明，2015-2019年，人均水资源生态足迹将维持在0.9-1.1 hm左右，其走向是先升后降；人均水资源生态承载力将保持在1.8-2.3 hm左右，波动明显；人均水资源生态盈余介于0.7-1.3 hm之间。水资源利用仍将处于可持续状态，但可持续发展利用空间相较之前明显缩小。 二、研究背景 生态足迹是用于衡量自然资产可持续利用的方法，由生态经济学家Rees和Wackemage于20世纪90年代提出。近年来，该方法在全球范围内得到了广泛应用，但仍然存在着诸多不足，例如，它对于水域仅考虑其渔业生产功能而忽略了其水资源的供给功能。 三、研究方法 本文采用灰色神经网络模型进行预测， Gray system theory is a method that can be used to deal with uncertain systems with partial information. It has been widely used in many fields, including economics, management, and engineering. However, traditional gray models have some limitations, such as the requirement of a large amount of data and the assumption of a uniform distribution of the data. To overcome these limitations, this study uses a gray neural network model, which combines the advantages of gray system theory and neural networks. The gray neural network model can handle uncertain systems with partial information and has a strong ability to learn and adapt. 四、研究结果 研究结果表明，基于灰色神经网络模型的预测结果优于传统灰色模型和ARIMA模型。灰色神经网络模型可以更好地模拟水资源生态足迹的发展趋势，并且具有较好的外推预测能力。 五、结论 本文基于灰色神经网络模型的水资源生态足迹预测结果表明，广西水资源利用处于可持续状态，但面临逐渐转向不可持续的威胁。因此，政府和企业应该采取有效措施，确保水资源的可持续利用和发展。 六、贡献 本文的贡献在于提出了一种新的预测方法，即基于灰色神经网络模型的水资源生态足迹预测方法。该方法可以更好地模拟水资源生态足迹的发展趋势，并且具有较好的外推预测能力。 七、未来研究方向 未来研究方向包括：1）进一步优化灰色神经网络模型的算法和参数_settings；2）应用灰色神经网络模型到其他环境和生态系统的研究中；3）与其他预测方法进行比较和验证。 八、结语 本文基于灰色神经网络模型的水资源生态足迹预测结果表明，广西水资源利用处于可持续状态，但面临逐渐转向不可持续的威胁。因此，政府和企业应该采取有效措施，确保水资源的可持续利用和发展。该研究结果对水资源管理和环境保护具有重要意义。