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人工神经网络模型在区域水资源压力评价中的应用——以西安市为例
  • ISSN号:1001-4675
  • 期刊名称:《干旱区研究》
  • 时间:0
  • 分类:F323.213[经济管理—产业经济]
  • 作者机构:[1]陕西师范大学旅游与环境学院,陕西西安710062
  • 相关基金:国家自然科学基金(40771019);陕西师范大学人文社会科学研究基金项目
中文摘要:

基于GIS平台支持下,利用人工神经网络技术进行区域水资源压力评价的方法和思路探讨,完成了指标体系的构建、数据处理、评价模型的建立。将此方法应用到西安市水资源压力的评价,结果表明:该方法具有理论上的可行性和现实意义,西安市2000-2005年的水资源压力整体上呈增大趋势,存在巨大的水资源压力隐患,水资源与人类经济环境发展不协调。

英文摘要:

Xi'an City is a region with shortage of water resources, where the total annual volumes of precipitation and available water resources are 74.2 ×10^8 m3 and 26.66×10^8 m3, in which the volumes of surface water and groundwater are 21.78 ×10^8 m3 and 17.27×10^8 m3, respectively. Since recent years, exploitation and utilization of water resources in the city is uncoordinated, the exploitation degree of groundwater is high, but the utilization de- gree of surface water is low. In this paper, a new method and an idea of evaluating regional water resources stress is put forward based on GIS and artificial neural network, and a lot of work concerning development of the index system and the evaluation model as well as data processing. The method is applied to evaluate water resources stress in Xi'an City. The result proves that the method has theoretical feasibility and realistic significance, the water re- sources stress in Xi'an was generally in an increase trend during the period from 2000 to 2005, there is a serious hidden danger in water resources, and the economic and environmental development is uncoordinated with available water resources.

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期刊信息
  • 《干旱区研究》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:科学院新疆生态与地理研究所
  • 主编:李彦
  • 地址:乌鲁木齐北京南路818号
  • 邮编:830011
  • 邮箱:azr@ms.xjb.ac.cn
  • 电话:0991-7885364
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-4675
  • 国内统一刊号:ISSN:65-1095/X
  • 邮发代号:58-37
  • 获奖情况:
  • 2006-2007年度荣获新疆维吾尔自治区优秀科技期刊...
  • 国内外数据库收录:
  • 英国农业与生物科学研究中心文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,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)
  • 被引量:16862