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题名基于极限学习机的成都市水生态足迹分析与预测
被引量：2
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作者
陈志豪
唐次来
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机构
三峡大学水利与环境学院
三峡大学三峡库区生态环境教育部工程研究中心
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出处
《水电能源科学》
北大核心
2022年第12期98-102,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(21876097)
国家自然科学基金国际合作与交流项目(41961144010)。
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文摘
鉴于水资源对城市发展至关重要,采用水生态足迹模型计算了2000~2019年成都市水生态足迹、生态承载力及生态压力指数;并运用IELM模型预测了2020年成都市水生态足迹、生态承载力及生态压力指数;分析了可能的影响因素和对策。研究表明,2000~2019年成都市水生态足迹总体介于685.50×10^(4)~1064.98×10^(4)hm^(2)之间,呈先上升后下降趋势。多年平均工业、农业、生活及生态水足迹分别占总水生态足迹的21.96%、52.49%、21.17%、5.64%。不同年份间的水生态承载能力差异显著,其中2018年的水生态承载力在20年内最高,为1656.48×10^(4)hm^(2);2015年最低,仅678.64×10^(4)hm^(2)。生态承载力受年降水量和自然灾害的影响较大。水生态压力指数介于0.56~1.28之间,部分年份大于1.1,说明水资源承载力在这20年内相对稳定。根据IELM模型,预计2020年的水资源生态足迹达897.10×10^(4)hm^(2),较2019年上升1.29%;承载力较2019年下降19.83%,降至1035.84×10^(4)hm^(2),压力指数较2019年上升26.56%,达0.867。该研究能对成都市水生态足迹作出合理预测,为政府部门制定水资源相关决策提供了参考。
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关键词
水资源足迹
水资源承载力
水资源压力指数
ielm模型
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Keywords
water footprint
water resources carrying capacity
water resources pressure index
ielm model
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分类号
TV211.1
[水利工程—水文学及水资源]
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