2020年春節前后供水數據看用水行為變化

鄒 為，謝 競，張全會，洪家偉

（1.重慶市自來水公司，重慶400060；2.武漢市三環科普睿科技有限公司，湖北 武漢430070）

2020年春節是一個比較特殊的時段，在這個時段里面，水司抄表正常周期被打破導致該時段內用戶用水數據缺失。在這種情況下，如何了解并分區假期和特殊應急事件雙重作用下對居民、非居民、管網漏損、居民用戶用水行為等因素造成的影響以及各自影響有多大，是非常值得研究的，可為水司對于未來假期或者應急事件發生時如何加強管理有重要的指導作用

1 節假日期間對用戶用水進行評估的難度

如果對節假日期間用戶用水進行分類，對于用戶用水習慣進行分析，一般需要的條件是具備用戶端遠傳水表能夠實現實時數據傳送。但是目前國內很多城市遠傳智能戶表覆蓋率還很低，因此，這種手段目前還難以實現。2020年春節期間用水數據分析難度更大，因為2020年春節爆發了新冠疫情，屬于特殊時期。

在這種情況下，希望通過對比2019年春節與2020年春節供水數據以及大樣本（50 000 多戶）涵蓋的小區考核總表數據，消除節假日的影響因素，突出特殊時段的影響，同時，通過對大樣本用戶用水習慣的統計，了解非居民用戶在該特殊時期的影響究竟有多大。

在這個思路下，對于2019年春節及2020年春節對應時間節點進行標定，同時對同時間段的用水總量進行對比評估。時間線分區如圖1 所示。

圖1 時間線分區圖

如圖1 所示，2020年非常時期發生起始于春節前一天，為排除春節因素的影響，將進行對比分析的2019年春節，2020年春節前后時間段做了分段處理。以農歷除夕（含公歷01-24）為節點，將對比時段分割為“節前時段”“春節假期時段”與“節后時段”三個時段進行對比分析。

2019 和2020年春節前后供水數據如圖2 所示。

圖2 2019 和2020年春節前后供水數據對比圖（單位：萬t）

從圖2 中的數據可以看出，無論是C 市自來水公司還是下屬BB 區域，在兩個年度“節前時段”的供水量趨勢與增幅基本一致，BB 區域上升稍快些，約9.5%，絕對增量不大，僅23 萬t/月。

2020-02 供水量，無論是全司還是BB 區域相較2019年都出現更大降幅。降幅分別是2020年全水司-26.7%，BB區-24.1%，而2019年則是全水司-11.6%，BB 區域的-9.5%。考慮到2020年春節在1月份末，2019年春節在2月份初，春節對2019年影響理應更大，對于這個結果，更大可能歸因于非常時期影響。

結論：春節后時段，總供水量受非常時期影響出現大幅下降。

2 非常時期對日供水量的影響

2.1 節前時段與春節假期時段的變換規律

如圖3 和表1 所示，從2020年與2019年1、2月兩個月的日均供水數據分析。春節之前5 d 用水開始下降，初一到達最低值，相較初一之前20 d 均值，2020年初一日供水量減少了37 萬t，降幅約為38%；2019年初一供水量下降了34 萬t，下降幅度36%。2020年初二開始回升，到初六日供水量增加10 萬t，較初一增加16%；2019年供水量增加11 萬t，較初一增加18%。

從兩組對比數據與趨勢圖可以看出，兩個年度數據變化規律相似，在春節前與春節正常假期內出現的日供水量降低與小幅回升的主要原因還是受國內傳統春節假期習慣的影響，數字變化與非常時期無明顯關系。

結論：年三十與春節7 d 用水總量用戶規模基本不變，節前時段與春節假期，供水變化源于春節假期帶來的影響，非常時期影響不明顯，2019年與2020年用水規律變化不大。

圖3 2019年和2020年春節前后日供水量對比圖（單位：萬t）

表1 春節前及春節正常假期間日供水量變化對比表

2.2 節后時段的變化規律

如表2 所示，2020年初一后20 d，每日供水量增加11萬t，日供水量只出現18%的小幅的回升，20 d 總供水量為1 407 萬t。同期，2019年初一后日供水量出現大幅回升，20 天內增加34 萬t/日，增幅達56%，總供水量增至1 620萬t，完全恢復到節前水平（春節前每日供水量93.4 萬t，節后20 每日供水量93.3 萬t）。2020年相較2019年春節后同期每日供水量相差17 萬t，繼續維持在低位運行。

結論：春節正月初六以后日供水受非常時期影響較大，日用水增幅明顯不足。

表2 春節后20 d日供水量變化分析表（全司）

3 非常時期對區域非居民工商企事業用戶水量的影響評估

從如圖4 所示的2019-11—2020-02 的日供水量趨勢圖看，“節前時段”的11月和12月的日供水量基本保持穩定（保持在8 萬t 上下區間）。從01-20 起，區域的日供水量出現明顯下降（01-25 降到最小值5.6 萬t），02-04 后有緩慢回升。從節前時段與節后時段的數據對比來看最大差值2.2萬t/日，平均差值1.4 萬t/日），由此可推測，BB 區域的工商企事業用戶的日總供/用水量應在1.4 萬t 左右。

結論：春節后BB 區域供水受非常時期影響較大的是非居民工商企業用戶，居家封閉及停業造成大量企事業單位停工從而用水量大大減少。

圖4 2019-11—2020-02BB 區日供水量對比圖（單位：萬t）

4 非常時期對居民用戶的影響

4.1日用水習慣發生變化

如圖5 所示，根據對BB 區域DMA 小區/社區的小時用水量數據分析，非常時期期間居民用水的早高峰推遲2～3 h（疫前09：00—10：00，疫后12：00—13：00），晚高峰提前2～3 h（疫前21：00—22:00，疫后19：00—20：00）。

結論：居民用水規律發生變化，呈現早高峰推遲，晚高峰提前的變化態勢。

圖5 非常時期前后用戶小區24 h 流量曲線（單位：m3/h）

4.2 居民、非居民用水變化

根據對BB 區域DMA 小區/社區的小時用水量數據分析，可將DMA 分為兩類。第一類：DMA 非居民用水量占比低，不到10%；第二類：DMA 非居民用水量占比高，超過10%。（注：非居民用水量占比高低與非居民戶數占比沒有邏輯關系）。

第一類DMA 數據分析：如圖6 所示，從第一類典型DMA4 個月中每小時用水量的數據來看，其夜間用水量數據變化不大，特別是節前時段的2019-11 與節后時段的2020-02，數據基本重合。

圖6 兩類DMA 用戶月24 h 均值圖

而在日間，特別是每日的10：00—21：00 時間段，節后時段的2019-11 的小時用水量數據均高于節前時段的2020-02。由此可見，這一類DMA，因為非居民用水占比不高，整體用水高峰時段沒有下降，區域內居民用水受非常時期影響，日間居家時間更長，導致日間用水量增加。

第二類DMA 數據分析：如圖6 所示，第二類典型DMA 4 個月小時用水量的數據顯示。此類區域因為平時非居民用水占比高，受非常時期影響區域內日間用水整體下降較多。

結論：在C 市BB 區域日間居民用水量穩定略有增加，日間非居民用水量降低導致整體用水量降低。

5 結語

通過對物聯網在線遠傳水表的數據進行比較全面的分析，可以了解到，非常時期對于供水單位及居民用戶的用水影響是非常大的，給國民經濟造成了較大的影響。