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村域尺度上的农村用水量预测研究——以河南省镇平县为例
  • ISSN号:1003-2363
  • 期刊名称:《地域研究与开发》
  • 时间:0
  • 分类:P641[天文地球—地质矿产勘探;天文地球—地质学]
  • 作者机构:[1]河南大学环境与规划学院,河南开封475004, [2]河南财经学院可持续发展研究中心,郑州450002
  • 相关基金:国家自然科学基金重点资助项目(40535025);河南省高等学校创新人才基金资助项目(2004-2009年度)
中文摘要:

农村用水量预测是农村饮水工程规划的基础。而农村用水历史数据缺乏,人口流动大,农户饲养畜禽的种类和数量年际变化大等因素为建立农村用水量预测模型带来了困难。通过问卷调查获得第一手资料,根据生活用水量、畜禽饲养用水量、企业用水量、管网漏失和未预见水量4项指标建立农村用水量预测综合模型,并在软件ARCGIS9.0中实现此模型,分析了镇平县农村需水量和缺水严重程度的空间差异及其原因。研究发现,镇平县农村需水量南多北少,中南部缺水比较严重.最后,根据镇平县农村缺水严重程度确定了23个农村重点饮水工程规划村,从而为农村饮水工程规划提供了较为准确的空间决策支持。

英文摘要:

The prediction of water consumption is fundamental for drinking water planning in rural areas. However, due to the lack of historical consumption data, mass work force movement and yearly variation of live stock farming in rural China, it is difficult to predict the volume of water consumption using existing models. Conse- quently, the authors introduce a practical prediction model based on the questionnaire investigation of the water for living, the water for livestock, the water for enterprise and the leak of pipe network and unpredictable water. Using ArcGIS 9.0, the model is implemented, and the spatial variations and their reasons of village-level predictive water consumptions and of the supply gaps in Zhenping County are presented. It is found that the southern villages consume more water than the northern and the central-southern region has wide supply gaps. Based on the findings, 23 villages are identified having top priority in regional drinking water planning. The authors argue that GIS technology and the practical prediction model introduced in this paper have potentials in rural drinking water planning.

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期刊信息
  • 《地域研究与开发》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:河南省科学院
  • 主办单位:河南省科学院地理研究所 河南省发展计划委员会地理研究所
  • 主编:冯德显
  • 地址:郑州市陇海中路64号
  • 邮编:450052
  • 邮箱:yjkf@vip.sohu.com
  • 电话:0371-67939201
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-2363
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1085/P
  • 邮发代号:36-109
  • 获奖情况:
  • 全国优秀地理期刊,河南省优秀科技期刊20家提名候选期刊,2000荣获首届《CAJ-CA规范》执行优秀奖
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国人文社科核心期刊,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国国家哲学社会科学学术期刊数据库
  • 被引量:21587