区域用水量驱动因子识别及其预测研究
| 致谢 | 第1-8页 |
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-18页 |
| 1 绪论 | 第18-24页 |
| ·研究的背景及意义 | 第18-19页 |
| ·研究背景 | 第18-19页 |
| ·研究意义 | 第19页 |
| ·国内外研究进展 | 第19-22页 |
| ·驱动因子识别研究进展 | 第19-20页 |
| ·用水量预测研究进展 | 第20-22页 |
| ·研究内容 | 第22-24页 |
| 2 研究区域概况分析 | 第24-32页 |
| ·山东省自然地理概况 | 第24页 |
| ·地理概况 | 第24页 |
| ·气象条件 | 第24页 |
| ·河流水系 | 第24页 |
| ·山东省社会经济概况 | 第24-27页 |
| ·行政区划和人口 | 第24-26页 |
| ·经济和社会发展 | 第26-27页 |
| ·山东省水资源现状 | 第27-28页 |
| ·山东省用水现状 | 第28-29页 |
| ·山东省水资源开发利用存在的问题 | 第29-30页 |
| ·小结 | 第30-32页 |
| 3 区域用水量驱动因子识别 | 第32-56页 |
| ·用水的组成 | 第32页 |
| ·驱动因子的选择原则 | 第32-33页 |
| ·科学性原则 | 第32页 |
| ·代表性原则 | 第32-33页 |
| ·可操作性原则 | 第33页 |
| ·动态性原则 | 第33页 |
| ·驱动因子分析 | 第33-47页 |
| ·生产用水驱动因子分析 | 第33-34页 |
| ·生活用水驱动因子分析 | 第34-35页 |
| ·生态用水驱动因子分析 | 第35-47页 |
| ·主要驱动因子识别方法 | 第47-54页 |
| ·常用的主要驱动因子的识别方法 | 第47-49页 |
| ·主要驱动因子识别方法与模型 | 第49-54页 |
| ·小结 | 第54-56页 |
| 4 山东省用水量主要驱动因子识别 | 第56-75页 |
| ·运用主成分分析法进行驱动因子识别 | 第56-61页 |
| ·生产用水 | 第56-59页 |
| ·生活用水 | 第59-61页 |
| ·生态用水 | 第61页 |
| ·运用灰色关联分析法进行驱动因子识别 | 第61-64页 |
| ·生产用水 | 第61-63页 |
| ·生活用水 | 第63页 |
| ·生态用水 | 第63-64页 |
| ·运用集对分析法进行驱动因子识别 | 第64-69页 |
| ·生产用水 | 第64-67页 |
| ·生活用水 | 第67-69页 |
| ·生态用水 | 第69页 |
| ·三种识别方法分析结果对比 | 第69-73页 |
| ·生产用水 | 第69-71页 |
| ·生活用水 | 第71-72页 |
| ·生态用水 | 第72-73页 |
| ·小结 | 第73-75页 |
| 5 基于主要驱动因子影响的区域用水量预测 | 第75-87页 |
| ·预测方法 | 第75-76页 |
| ·时间序列法 | 第75页 |
| ·回归分析法 | 第75页 |
| ·指标分析法 | 第75-76页 |
| ·灰色预测法 | 第76页 |
| ·人工神经网络法 | 第76页 |
| ·多元线性回归预测模型 | 第76-77页 |
| ·用水量预测 | 第77-80页 |
| ·生产用水量预测 | 第77-79页 |
| ·生活用水量预测 | 第79页 |
| ·生态用水量预测 | 第79-80页 |
| ·主要驱动因子预测分析 | 第80-85页 |
| ·GM(1,1)模型基本原理 | 第80-82页 |
| ·各主要驱动因子的预测结果 | 第82-85页 |
| ·预测结果分析 | 第85-86页 |
| ·小结 | 第86-87页 |
| 6 结论与展望 | 第87-90页 |
| ·结论 | 第87-88页 |
| ·展望 | 第88-90页 |
| 参考文献 | 第90-97页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第97-98页 |
