城市居民用水量影響因素分析與評價

孫紅 韓晶 張雪

摘 要:居民用水是城市生活用水的主要部分,就城市用水管理而言,分析研究居民用水量的影響因素,預(yù)測城市生活用水量的增長,對于制定城市用水規(guī)劃,控制產(chǎn)銷率具有積極與深遠(yuǎn)的影響。

關(guān)鍵詞:居民用水城市用水

中圖分類號:TV21 文獻標(biāo)識碼:A 文章編號:1674-098X(2012)05(b)-0254-02

城市居民用水(即居民住宅用水)是指城市居民在家中的日常生活用水,其中包括沖廁、洗浴、洗滌、飲用、烹調(diào)、清潔、庭院綠化、洗車等。從城市管網(wǎng)技術(shù)發(fā)展角度考慮,研究城市居民用水量影響因素,對于研究城市供水模式,提高城市管網(wǎng)模型精度,科學(xué)調(diào)度與分配各個水廠水量供給具有巨大的貢獻作用。為此筆者從城市居民用水出發(fā),以江南某市用水量為依托,研究居民用水量的影響因素,以期為水司的水量預(yù)測和管理提供一些思路,同時也為政府制定相關(guān)用水管理政策提供參考。

1 研究概況

該市為典型的水質(zhì)型缺水城市,日生產(chǎn)能力為90萬噸/天,日供水量為60萬噸/天左右,供水范圍集中在該市的市區(qū),供水用戶偏重居民為主,供水服務(wù)人口在200萬左右,供水服務(wù)面積約為570km2。

2 結(jié)果與討論

由于在不同時刻城市經(jīng)濟生產(chǎn)和居民生活情況的不斷變動,用水量會有一定的波動。在短期內(nèi),城市用水量的變化具有周期性,如月用水量的年周期性、時用水量的日周期性等;從較長時間來看,它又具有年增長的趨勢。這就使得城市用水量預(yù)測成為可能[2]。

目前預(yù)測模型中包含常規(guī)的預(yù)測方法,定額法、時間序列、回歸分析以及灰色預(yù)測等。還有些技術(shù)基于計算機技術(shù)的預(yù)測新方法,如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)、支持向量機(SVM)等[3]。相比而言,新方法具有良好的預(yù)測性能,在需水量預(yù)測中得到了廣泛應(yīng)用。特別是支持向量機(SVM),其具有收斂速度快、推廣能力強和全局最優(yōu)等特點,能更好地解決小樣本、非線性、高維和局部極小值等實際問題,其學(xué)習(xí)結(jié)果一般好于其他的模式識別和回歸預(yù)測方法。然而新方法分析前需要事先篩選出相關(guān)的影響因素,影響因素直接關(guān)系到模型的精準(zhǔn)度,為此筆者根據(jù)該市情況,從短期與長期兩個方面對水量的影響因素進行分析。

2.1 短期因素分析

2.1.1 天氣因素

水量隨著溫度變化較為明顯,溫度越高,水量相對越高。氣溫的升高,往往導(dǎo)致家庭洗澡用水、洗衣用水、園林綠化用水等居民用水量的大幅度增加。根據(jù)該市用水量數(shù)據(jù)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),該市夏季用水量約為冬季用水量的1.2倍,高溫時期的用水量同樣隨溫度變化而波動,從而反映出溫度對水量的巨大影響。

2.1.2 節(jié)假日因素

與很多經(jīng)濟較為發(fā)達城市類似,該市外來人口眾多,外來人口與本地居民比例已達到1:1,因節(jié)假日而導(dǎo)致的流動人口回鄉(xiāng),用水人口減少,用水量降低等現(xiàn)象明顯。統(tǒng)計分析其他黃金假日均出現(xiàn)類似的用水量變化規(guī)律,因此假期日均用水量會明顯低于前后的日均用水量。

2.2 長期因素

2.2.1 地區(qū)生產(chǎn)總值

城市經(jīng)濟的高速發(fā)展常常要消耗大量的水,年鑒統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,該地區(qū)的地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)一直保持高速增長態(tài)勢,但受全球金融危機影響,2009年全年經(jīng)濟放緩。用水統(tǒng)計資料表明,城市用水量隨地區(qū)生產(chǎn)總值的增速而變化:經(jīng)濟增長速度超過10%,用水量呈上升趨勢,經(jīng)濟增長速度低于10%,用水量則相應(yīng)下降。

2.2.2 人均年收入

居民用水量與收入呈正相關(guān)關(guān)系。當(dāng)居民收入不斷增加,人們有能力購買更多的家庭耗水器具及設(shè)備,比如淋浴器、抽水馬桶、熱水器、洗碗機、洗衣機等,耗水器具的大量使用必然造成耗水量的上升。又如收入水平提高會導(dǎo)致人們生活方式改變,如洗澡、洗衣次數(shù)增加等,往往導(dǎo)致家庭洗澡水、洗衣機用水的大幅度增加。

大量實證研究表明,居民用水收入彈性為正,即居民收入越高,用水量則越大。該市統(tǒng)計資料顯示:2006年-2010年,職工平均工資呈逐年上漲趨勢,上漲幅度與經(jīng)濟總體發(fā)展水平對應(yīng),同樣,2009受金融危機影響,職工平均工資漲幅與GDP增長同步放緩,受此影響,2009年用水量呈略降趨勢。

2.2.3 水價因素

水價對居民用水量的影響比較復(fù)雜。水價的制定方法、計收制度、水價結(jié)構(gòu)以及價格水平都會對用水量產(chǎn)生影響。

階梯式遞增的水價計收制度往往能夠促使人們節(jié)水。該市2007年9月起實行階梯式計量水價方案,按戶均用水量標(biāo)準(zhǔn),每月用水標(biāo)準(zhǔn)為25立方米;2009年12月調(diào)整計量基數(shù),按戶均用水量標(biāo)準(zhǔn),每月用水標(biāo)準(zhǔn)下降為20立方米。基數(shù)調(diào)整后,節(jié)水效果明顯,超額用水戶及應(yīng)繳超額水費大幅下降,詳見表2。

居民對水價的心理承受能力與家庭經(jīng)濟收入有關(guān)。建設(shè)部《城鄉(xiāng)缺水問題研究》課題的研究報告指出,水費支出占家庭收入的比例不同,對居民心理的影響不同:水費占家庭收入的1%時,對心理影響不大;水費占家庭收入的2%時,有一定影響,并開始關(guān)心用水量;水費占家庭收入的2.5%時,重視并注意節(jié)水;水費占家庭收入的5%時,對心理影響較大,并認(rèn)真節(jié)水;當(dāng)水費占家庭收入的10%時,影響很大,并考慮水的重復(fù)利用。水價價格水平對居民用水量影響的實證研究表明:現(xiàn)有水價條件下,居民用水需求的自價格彈性是負(fù)的,然而價格彈性很小,即居民用水量對水價的變動反應(yīng)較小;只有當(dāng)水價提高到一定水平,水費支出占人均收入的一定比例時,居民用水需求才會對水價表現(xiàn)出較大的反應(yīng)。

該市40余萬用戶的平均水費約為47.5元/月,僅占職工平均工資的1%,處于居民對水費不敏感區(qū)間,2006年以來,該市因制水成本上升,兩次調(diào)整水價,用水量依然處于上漲態(tài)勢,因此,對于該市而言,現(xiàn)水價段位的水價調(diào)整對用水量基本不會產(chǎn)生影響,價格杠桿的調(diào)節(jié)能力有限不突出。

2.2.4 人口數(shù)量及人口構(gòu)成

城市人口包括常住人口和流動人口,顯然,城市用水量隨人口的增加而增大。而人口構(gòu)成對用水量的影響,根據(jù)中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所于2005年以河南、河北2省的部分城市為例建立的城市居民用水量需求的計量模型,可以推斷,城市居民家庭用水存在規(guī)模效應(yīng)。家庭人均人口數(shù)的影響是負(fù)的,而且在未進行收入分組和進行收入分組的最小二乘估計法分析中在5%水平上顯著,說明城市居民用水存在規(guī)模效應(yīng),即:家庭人口越多,在一定程度上就會顯著減少人均用水量。城市用水人口素質(zhì)越高,人均年用水量越多。用水人口中受教育水平越高,則會明顯增加水的使用量。在固定效應(yīng)估計中,控制其他變量不變的情況下,受教育水平上升10%,期望增加的城市家庭人均年用水量約為7%。

根據(jù)第六次人口普查結(jié)果顯示,市區(qū)常住人口為207萬人,同第五次全國人口普查數(shù)據(jù)相比,十年增長2.5倍有余;平均每個家庭戶的人口為2.84人,比“五普”減少0.31人;同“五普”相比,每10萬人中具有大學(xué)文化程度的由4745人上升為13972人;人口總量增加、受教育程度提高、家庭規(guī)模的減小,都促成了該市居民用水量的大幅上升,表3為人口增長比例與用水總量增長的關(guān)系。

2.2.5 節(jié)水技術(shù)和器具的普及

我國水資源缺乏,節(jié)約用水最有效的途徑之一就是實施水的重復(fù)利用。提高工業(yè)用水重復(fù)利用率將對工業(yè)用水量產(chǎn)生較大的影響,同時,重視生活及公用事業(yè)等方面用水的重復(fù)利用率,也有很大意義。近些年來,隨著全民節(jié)約用水意識的提高,市場上出現(xiàn)了許多節(jié)水型的居民用水器具,包括低耗水的馬桶、節(jié)水水龍頭、節(jié)水洗衣機、節(jié)水淋浴器等,這些節(jié)水器具的使用使得居民的用水行為客觀上起到了節(jié)水的作用,不管居民在使用這些節(jié)水器具前是否意識到水資源的寶貴。可以說,居民用水量隨著水的重復(fù)利用率的增大而減少。

3結(jié)論

根據(jù)以上分析,城市居民用水量由多種因素綜合影響作用,它不僅受溫度、節(jié)假日等短期因素的影響,同時還受到地區(qū)生產(chǎn)總值、居民人均收入、水價、人口數(shù)量及構(gòu)成、節(jié)水技術(shù)和器具的普及等長期因素的影響。因此,供水單位在進行水量預(yù)測,水量管理、政府部門在制定節(jié)水政策等方面,均可參照這些因素進行考量。

參考文獻

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[2] 徐緯芳,劉成忠.基于GSM和SVM的區(qū)域年用水量回歸預(yù)測模型研究.沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報[J],2011.

[3] 劉衛(wèi)林.幾種需水量預(yù)測模型的比較研究.人民長江[J],2011.