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基于遗传算法的水库调度优化模型设计1. 引言水资源是人类生存和发展的基础，而水库是重要的水资源调度和管理工具。
为了实现水库的有效调度，提高水资源利用效率，许多学者和研究人员提出了各种各样的优化模型。
其中，基于遗传算法的水库调度优化模型因其优越的搜索能力和全局优化能力而备受关注。
本文旨在设计一种基于遗传算法的水库调度优化模型，以实现对水库运行规则进行有效优化。
2. 研究背景2.1 水库调度问题在实际生产中，由于气象、降雨等因素不确定性以及供需矛盾等问题，对于水库运行规则进行合理设计和优化是一项具有挑战性的任务。
传统的方法多以经验为基础，缺乏系统性和科学性。
2.2 遗传算法遗传算法是一种模拟自然进化过程中生物遗传机制而发展起来的一类搜索、优化方法。
其通过模拟自然选择、交叉、变异等过程来搜索最佳解决方案。
3. 研究方法3.1 问题建模首先需要将水库调度问题建立为数学模型。
考虑到水库调度问题的复杂性，本文将考虑多目标优化问题，包括最大化水库蓄水量、最小化泄洪量、最小化调度成本等。
同时，还需要考虑到供需平衡、洪水控制等约束条件。
3.2 遗传算法设计基于问题建模的基础上，设计遗传算法来求解优化问题。
遗传算法包括初始化种群、选择操作、交叉操作、变异操作和适应度评估等步骤。
其中，选择操作通过适应度函数来评估个体的适应度，并选择适应度较高的个体作为父代进行交叉和变异。
3.3 优化模型求解通过遗传算法求解优化模型，并得到一组较优的调度方案。
为了验证模型的有效性和鲁棒性，需要进行多次实验，并对实验结果进行统计分析。
4. 实验结果与分析通过对一实际水库进行调度方案设计并利用遗传算法求解得到了一组较优解。
与传统方法相比，基于遗传算法的水库调度优化模型在蓄水量和泄洪量方面均取得了显著改善。
同时，在供需平衡和洪水控制方面也取得了较好的效果。
5. 结论与展望本文设计了一种基于遗传算法的水库调度优化模型，并通过实验验证了模型的有效性和鲁棒性。
水资源智能调度模型研究及其应用随着人们对环境保护的意识不断提高，水资源的合理利用日益成为人们关注的焦点。
在人口增长和经济发展的背景下，水的需求量不断增加，同时水资源的供给却受到各种因素的影响，如气候变化、自然灾害等，这就需要我们进行更加有效的水资源管理。
水资源智能调度模型是一种基于数学模型和计算机技术的智能化决策方法，它可以实现对水资源的全面管理与调度。
该模型可以对水资源在输送、储存、分配等方面进行优化和控制，实现水资源的合理利用和节约。
目前，水资源智能调度模型已经在许多国家和地区得到了广泛的应用。
水资源智能调度模型的核心是建立合适的数学模型。
首先，需要获取水资源的相关数据，包括水文、水量和水质等方面的数据，以便对水的供需状况有全面的了解。
其次，需要建立数学模型，以描述水资源的动态变化过程。
这些模型可以采用各种方法建立，如时序模型、概率模型、神经网络模型等。
在建立了合适的数学模型之后，就可以利用计算机技术进行模拟和预测。
通过对模型的输入变量进行调整和优化，可以得到最佳的水资源调度方案。
模型可以帮助管理者快速对水资源进行分析、评估和决策，并及时进行调整，以达到最优的结果。
水资源智能调度模型不仅能够帮助我们更好地管理水资源，还可以为水的环保和生态建设提供支持。
例如，在洪涝灾害中，模型可以及时预警并调整水资源的分配，有效地减轻灾害的影响。
在城市绿化和农业灌溉等方面，模型可以根据不同的需求进行合理的水资源分配，使得水的利用率更高，且能够减少水污染和水资源浪费。
水资源智能调度模型虽然有着许多优点，但其应用也存在一些挑战和难点。
首先，数据的获取和处理是一个不容忽视的问题。
只有准确的数据才能保证模型的精确度和可靠性。
其次，模型的建立和运行也需要一定的技术和专业知识。
未经过深入的研究和测试就直接应用可能导致模型不稳定或失效。
最后，水资源的管理和调度还需要政策和法规的支持，以保持稳定和公正。
总之，水资源智能调度模型是一个非常值得研究和应用的领域。
水资源优化调度模型及算法研究一、绪论随着人口的不断增加和经济的不断发展，水资源的供需矛盾日益凸显。
为有效保障水资源的合理利用和管理，研究水资源优化调度模型及算法迫在眉睫。
本文旨在探讨水资源优化调度模型及算法的研究进展。
二、水资源优化调度模型1. 基于线性规划的水资源优化调度模型线性规划是一种常见的数学方法，可以用于优化许多实际问题，包括水资源优化调度。
该方法的优点在于能够快速得到一个最优解。
线性规划模型的数学形式如下：$$ Max \quad cx $$$$ s.t. \quad Ax \leq b $$其中，x是优化变量，c和A是常数矩阵，b是常数向量。
这个模型的含义是在满足约束条件Ax≤b的情况下，使目标函数cx最大化。
2. 基于动态规划的水资源优化调度模型括水资源优化调度。
该方法的优点在于可以考虑到历史时刻的决策对未来的影响。
动态规划模型的数学形式如下：$$ Max \quad \sum_{t=1}^{T}f_t(x_t,u_t) $$$$ s.t. \quad x_{t+1}=g_t(x_t,u_t) $$其中，x是状态变量，u是决策变量，f是收益函数，g是状态转移函数。
这个模型的含义是在满足状态转移方程x_{t+1}=g_t(x_t,u_t)的情况下，使收益函数f最大化。
3. 基于遗传算法的水资源优化调度模型遗传算法是一种常见的优化方法，可以用于许多实际问题，包括水资源优化调度。
该方法的优点在于可以在多个解空间中搜索最优解。
遗传算法模型的数学形式如下：$$ f(x_i),\quad 1 \leq i \leq N $$其中，x是优化变量，f是目标函数，N是种群数量。
这个模型的含义是在种群中搜索最优解x。
三、水资源优化调度算法1. 基于模拟退火的水资源优化调度算法括水资源优化调度。
该方法的优点在于可以在温度下降的过程中逐渐减小搜索范围。
模拟退火算法的数学形式如下：$$ f(x_i),\quad 1 \leq i \leq N $$其中，x是优化变量，f是目标函数，N是样本数量。
图３—１欢迎界面Ｆｉｇｕｒｅ３－１ＷｅｌｃｏｍｅＩｎｔｅｒｆａｃｅ图３－２计算主界面Ｆｉｇｕｒｅ３－２Ｃａｃｕｌａｔｉｖｅｉｎｔｅｒｆａｃｅ计算主界面如图３－２，主菜单有Ｋ文件目Ⅱ数据库日Ｋ实时调度ｌⅡ数据显示目Ⅱ图表显示目和Ⅱ帮助目六部分，其中Ⅱ文件∞菜单中包含有＆打开目Ⅱ编辑ｌⅡ保存日Ｋ关闭日等项，是数据文件的操作命令。
Ｋ数据库目下拉菜单中有Ｋ历年降雨资料目Ⅱ引黄水资料数据库日Ⅱ作物种植结构目Ｋ渠系情况目Ⅱ典型年作物灌溉制度日五个数据库，Ⅱ历年降雨资料Ｉ数据库中，有１９６１．２００１年共４１年降雨资料，根据它进行一２１．聚类识别，按Ⅱ读入降雨资料目按钮，则自动从文本文件中读取数据到数据库；Ｋ引黄水资料数据库日中是历年引黄水资料；Ⅱ作物种植结构日是各区的种植作物以及种植面积，在配水计算中用到；Ⅱ渠系情况日中是总干渠及干渠的资料；Ⅱ作物灌溉制度目内存有历年的灌溉制度计算成果。
图３－３降雨资料数据库Ｆｉｇｕｒｅ３－３ＤａｔａｂａｓｅｆｏｒＰｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎＤａｔａ＆实时调度目主菜单下，是Ｋ降雨聚类ａＫ引黄水聚类目Ⅱ灌溉制度计算ｌ及Ⅱ实时调水目四部分，也是本软件的核心部分，其中Ｋ降雨聚类ｌ和＆引黄水聚类目中，均由历史资料和指标数据库两部分，按＆聚类目按钮，则系统自动从历史资料中读入数据，计算当前指标，进行聚类分析，计算所得聚类中心、各年相对于各类的相对优属度以及所属类别均列于指标数据库中。
按《退出目返回计算主界面。
图３－４引黄水聚类Ｆｉｇｕｒｅ３－４ＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇｏｆＲｅｃｅｐｔｉｏｎｆｒｏｍＹｅｌｌｏｗＲｉｖｅｒ．２２．图３－５降雨聚类Ｆｉｇｕｒｅ３－５ＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇｏｆＰｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎＫ实时调水日中，按Ⅱ实时调水日按钮，则弹出对话框，询问是否已对上一阶段预测降雨量进行修正，询问所要调水的时段数，询问当前阶段预测降雨量ｆ可根据短期天气预报给出），然后根据已有信息，进行本阶段配水。
城市供水系统多水源联合调度模型及应用摘要：为了增加供水区水资源的承载能力，促进社会、经济、环境可持续发展，本文基于网络拓扑的多水源联合供水优化调度模型，并以某市供水系统为例，探讨了模型的应用。
关键词：水资源；联合调度；优化配置水资源是基础性的自然资源和战略性的经济资源，又是生态环境的控制性要素。
随着城市经济社会的发展，供水状况已经是城市发展水平和潜力的一个重要标志，研究城市水源优化调度对城市经济社会发展显得十分必要。
1基于网络拓扑的多水源联合供水优化调度模型1.1 网络拓扑结构分析为了将供水网络拓扑信息处理成调度模型可利用的形式，本文建立了节点间的拓扑关系矩阵：系统中有的水源(如地表水、外调水)通过水厂配置到分区用户，而有的水源(如拥有自身配套工程的再生水、海水淡化等)则可简化为直接配置到用户，故将进水厂水源与水厂间的拓扑关系矩阵定义为X，xi，j代表i水源与j水厂的连通供水关系，若连通则xi，j=1，否则xi，j=0;将水厂与分区用户间的拓扑关系矩阵定义为Y，yj，kl代表j水厂与k分区l用户的连通供水关系，若连通则yj，kl=1，否则yj，kl=0;将非进水厂水源与用户间的拓扑关系矩阵定义为Z，zn，kl代表n水源与k分区l用户的连通供水关系，若连通则zn，kl=1，否则zn，kl=0。
例如，图1的拓扑关系矩阵：（1）1.2 模型建立1.2.1目标函数(1)社会效益最大以系统缺水量(Slack)最小表征。
（2）式中Dkl，t为t时段k分区l用户需水量;Sj，kl，t为t时段j水厂供给k分区l用户的水量;W0n，kl，t为t时段n非进水厂水源供给k分区l用户的水量;L、K、J、N、T分别为用户、分区、水厂、非进水厂水源和时段的数目。
(2)系统的年供水成本(Ctotal)最小此处的供水成本价格是指原水价格，进水厂水源的成本计算节点为水厂，非进水厂水源的计算节点为分区用户，本研究从决策者的角度出发，在权衡社会效益的同时寻求相对较低的城市购水成本。
水资源的合理配置与优化调度引言水资源是人类生存和发展的基础，然而随着人口增加、经济发展和气候变化的影响，水资源的供需矛盾日益突出。
为了实现水资源的可持续利用，需要对水资源进行合理配置和优化调度。
水资源的重要性水是生命之源，对于人类及其他生物而言，水是基本的生存需求。
此外，水还是农业、工业和城市发展的重要支撑。
因此，合理配置和优化调度水资源对于实现经济可持续发展和改善人民生活质量至关重要。
水资源的供需矛盾近年来，随着人口的增加和经济的发展，水资源供需矛盾日益凸显。
许多地区面临着水资源不足以满足各个领域的需求的问题。
因此，合理配置和优化调度水资源成为当务之急。
基于水资源量化评价的合理配置合理配置水资源需要基于科学的水资源量化评价。
通过对水资源的定量评估，我们可以了解当前的水资源状况以及不同领域的水需求。
只有对水资源进行全面、客观的量化评价，才能制定合理的水资源配置计划。
水资源量化评价的指标水资源的量化评价需要借助一系列指标，包括水资源总量、可利用水资源量、水资源开采强度、水资源利用效率等。
通过对这些指标进行量化评估，可以更好地了解水资源的现状和潜在潜能。
水资源的分区配置根据不同地区的水资源状况和需求，可以对水资源进行分区配置。
在水资源丰富的地区，可以采取适度开发和利用水资源的方式，促进经济发展；在水资源紧缺的地区，可以采取水资源节约和合理利用的措施，加强水资源管理。
基于水资源模拟和调度的优化调度除了合理配置，优化调度水资源也是实现可持续利用的重要手段。
基于水资源模拟和调度的优化调度可以通过模拟和预测水资源的变化，制定合理的调度方案，提高水资源的利用效率。
水资源模拟和预测技术水资源模拟和预测技术可以通过建立水资源模型，模拟和预测水资源的变化趋势。
通过这些模型，可以了解不同情景下水资源的供应和需求，并制定相应的调度和管理措施。
水资源调度方案的制定根据水资源模拟和预测的结果，可以制定合理的水资源调度方案。
水库调度优化模型及应用研究一、引言水库调度是水资源管理的重要环节，其目的是在满足各种约束条件的前提下，实现水资源的高效利用和综合效益最大化。
随着社会经济的发展和水资源供需矛盾的日益突出，传统的水库调度方法已经难以满足实际需求，因此，研究和建立更加科学合理的水库调度优化模型具有重要的现实意义。
二、水库调度的基本概念和任务（一）水库调度的定义水库调度是指根据水库的来水、用水需求、水库特性以及其他相关因素，通过合理控制水库的蓄放水过程，以达到防洪、兴利、发电、灌溉、供水等目标的管理活动。
（二）水库调度的任务1、防洪调度确保水库在洪水期间能够有效地削减洪峰流量，保障下游地区的防洪安全。
2、兴利调度合理分配水资源，满足发电、灌溉、供水等兴利部门的用水需求，提高水资源的利用效率和经济效益。
3、生态调度考虑水库下游生态环境的需求，维持河流生态系统的稳定和健康。
三、水库调度优化模型的类型（一）确定性优化模型确定性优化模型基于确定性的来水和用水条件进行建模，常见的有线性规划模型、非线性规划模型和动态规划模型等。
1、线性规划模型通过建立线性目标函数和线性约束条件，求解最优调度方案。
但对于复杂的水库调度问题，可能存在线性化误差。
2、非线性规划模型能够处理目标函数和约束条件中的非线性关系，但计算复杂度较高。
3、动态规划模型将水库调度问题分解为多个阶段，通过递推求解最优决策序列，但可能存在“维数灾”问题。
（二）随机性优化模型考虑来水和用水的不确定性，采用随机变量来描述，如随机动态规划模型、蒙特卡罗模拟模型等。
1、随机动态规划模型在动态规划的基础上引入随机变量，能够更好地处理不确定性，但计算量较大。
2、蒙特卡罗模拟模型通过大量随机抽样来模拟水库调度过程，评估不同调度方案的效果，但结果的准确性依赖于抽样数量。
（三）智能优化算法模型如遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法等，具有较强的全局搜索能力和适应性。
1、遗传算法通过模拟生物进化过程中的遗传变异和自然选择来寻找最优解。
水资源调度与优化模型研究水资源是人类赖以生存和发展的重要基础资源，而由于人口增长、工业发展以及气候变化等因素的影响，全球水资源变得越来越紧张。
因此，对水资源的科学调度和优化利用成为了当今社会亟待解决的重要问题。
水资源调度与优化模型的研究，旨在通过建立一套科学合理的模型，实现对水资源的合理分配、保持生态平衡和促进可持续发展。
1. 模型的建立与参数选择为了建立合理的水资源调度与优化模型，关键在于确定合适的参数。
首先，需要收集水资源、气象、水质等相关数据，并进行统计分析。
其次，根据具体的地区特点、水资源供需状况和环境要求等因素，选择合适的指标和权重，以量化水资源调度目标。
然后，通过专业知识和经验，确定相应的模型形式，如线性模型、非线性模型或混合整数规划模型。
最后，利用适当的软件工具，进行模型参数的拟合和优化。
2. 模型的优化算法与求解针对建立的水资源调度与优化模型，需要运用适当的优化算法进行求解。
常见的优化算法包括线性规划、整数规划、动态规划、模拟退火算法、遗传算法等。
在选择具体的优化算法时，需要考虑参数的稳定性、算法的准确性和求解速度等因素。
同时，还需要基于实际情况对算法进行相应的改进和优化，以提高模型的求解效率和准确性。
3. 模型的应用与实践建立水资源调度与优化模型的目的在于指导实际工作，解决水资源管理中的实际问题。
因此，模型的应用与实践非常重要。
首先，需要将模型与现有的水资源管理系统相结合，实现模型与实际操作之间的有效对接。
其次，需要收集实时的水资源信息，不断更新模型的参数和数据。
第三，根据模型的优化结果，制定合理的水资源调度方案，并进行实际应用。
最后，还需要及时总结和评估调度方案的效果，并对模型进行进一步的改进和优化。
4. 模型的风险与不确定性分析在水资源调度与优化的过程中，存在着许多不确定因素和风险因素，如气候变化、水质污染、生态环境破坏等。
因此，在建立水资源调度与优化模型时，需要进行相应的风险与不确定性分析。
优化水资源调度模型摘要随着社会的发展水资源匮乏的问题越来越明显，人们也意识到合理利用水资源的重要性。
本文主要从水的供需量出发，提出了调水、海水淡化、污水处理三管齐下的水资源战略，并分析了其对社会经济和环境的影响。
由于中国疆域广阔且水资源地区分布不均，我们将之分为华东、华南、华中、华北、西北、西南和东北七个地区，并将得到的数据预处理，汇总整理分为该七个区域。
为了清楚2025年水资源的供需状况，我们分别对需水量和供水量按照划分的区域进行了预测。
对于需水量，我们先用灰色关联度分析法计算得到影响需水量最大的因素是人口数量和地区生产总值，并以此建立了计算需水量的多元回归线性模型。
我们用Logistic人口阻滞增长模型预测出2025年各地区人口数量，利用ARIMA模型得到2025年的各地区生产总值。
结合上述多元线性回归模型求得2025年各地区的需水量（见表6）。
对于供水量，作图分析2003年至2013年各地区需水量的变化规律，并根据规律建立了一元线性回归模型预测出2025年各地区的供水量（见表8）。
利用上述需水量和供水量求差值，从中国南水北调工程启发，建立最优的调水方案。
首先按照南水北调路线和大型水库之间的距离来确定各地区相互调水的距离，在保证各地需水量的前提下建立了投资金额最低的调水方案（见表10），利用Lingo 软件计算得出总投资为1949.947亿元。
但该投资方案工作内容大且远距离调水难以实现，于是建立了调水、海水淡化和污水处理三方面协同利用水资源的优化调水模型，调水方案见表11，总投资为1704.768亿元。
相对于原有调水方案可节约投资成本245.179亿元。
结合实施战略后的预测数据值来分析该战略对经济、环境的影响。
我们提出补给百分率的概念来反映供给情况，从GDP、人口、补给百分率和污水处理量等方面进行分析。
结合数据建立了TOPSIS评价模型，求得正理想解与负理想解的差值，并对之进行排序。
最后发现该水资源战略对西北环境和经济和综合影响最大，达到了0.6073，而对华东这类水资源丰富的地区影响不大，仅0.0761。
最后对模型进行分析评价后，做出了一份非专业性的政府报告。
关键词：线性回归模型优化水资源调度模型TOPSIS评价模型目录1问题简介 (3)1.1 问题重述 (3)1.2 问题分析 (3)2 问题假设 (4)3 符号定义 (4)4 模型建立 (4)4.1 2025年需水量预测模型 (4)4.1.1多元回归线性模型的建立 (5)4.1.2. 人口的预测 (7)4.1.3 地区生产总值的预测 (8)4.1.4 多元线性回归方程的求解 (9)4.22025年供水量预测模型 (10)4.2.1模型的假设数据预处理 (10)4.2.2模型的建立与求解 (11)4.3 水资源优化调度模型 (12)4.3.1数据分析与理论基础 (12)4.3.2 模型的建立 (14)4.3.3 模型的优化 (16)4.4问题二的评价模型 (18)4.4.1 问题分析 (18)4.4.2 模型的建立 (18)4.4.3 模型求解 (19)5 模型改进与评价 (20)5.1模型的改进 (20)5.2模型的评价 (20)6 立场报告 (21)7参考文献 (22)附录 (22)1问题简介1.1 问题重述淡水资源匮乏已经成了世界很多国家发展的瓶颈，人们也已经意识到了水资源对社会、经济、环境等方面的重要性。
现在需要从美国、中国、俄罗斯、埃及和阿拉伯之间任选一个国家，根据其2013年的水资源现状建立一个最佳的水资源战略，然后建立一个高效的、实际可行的、高效利用率成本的水资源模型来满足2025年的预期水资源需求。
这要求我们找到2013及以前水资源需求量，建立模型来预测2025年水资源的需求。
然后根据水资源供给量和水资源的调度、海水淡化以及水资源保护等方面的联系，建立战略模型求得2025年的供水量，求得与需求量误差最小时的最优解。
然后结合模型还要考虑该实施方案对经济、地理和环境方面的影响。
最重要的是要提供一份非技术性的政府立场报告，在报告中简要的介绍该方法，以及该方法的可行性和成本核算，并要说明该方案的优点和“最佳”的原因。
1.2 问题分析我们以中国为例，分析其水资源供需问题。
我们首先需要建立一个预测模型，由于整个国家水资源地理分布不均的问题，我们可以将之分为华东、华南、华中、华北、西北、西南和东北七个地区，分别从人口、地区生产总值、农业用水、工业用水、生活用水生态用水和人均用水量等方面上做相关性分析，确定关联度最大的因素为人口和地区生产总值。
根据ARIMA模型得到2025年的各地区生产总值，根据Logistic人口模型求得2025年的人口数量，然后建立多元回归线性预测模型，预测出各地区2025年的需水量。
我们假设在提供水资源战略方案模型前全国供水系统不会发生较大的变化，因此可以按照往年供水量直接预测2025年的供水量。
此处我们将得到的2003年~2013年的各地区供水量绘制成折线图，发现其变化规律，建立了线性回归模型，预测出2025年的实际供水量。
需水量与供水量之间存在一定的差值，而建立的水资源战略目的就是减小这些差值。
首先从人为调水方面解决水资源地区分布不均的问题。
以各地区大型水库为例，求得调水时的工程距离，然后将海水淡化和污水处理的费用转化成工程距离，在满足缺水地区供需量达到平衡时，求得的最小距离就是在水资源满足要求时经济可持续发展的最优解。
由于战略模型涉及调水工程、海水淡化以及污水处理，而且该模型考虑了人口因素和地区生产总值，因此该模型对地理条件、环境保护和经济发展会有一定的影响。
结合上文中分析计算的得到的数据，我们可以综合考虑GDP、人口、补给百分率和污水处理量等方面对环境和经济的影响。
可以建立TOPSIS评价模型，将各因素转换成各种解，求得正理想解与负理想解的差值，并对之进行排序，分析该战略对各地区的影响程度。
2 问题假设●除本文提供的水资源处理战略模型外，2025年以前国家不会实施任何其他新的水资源处理方案。
即水资源供给不会发生较大的变化；●不考虑港澳台地区的需水量和供水量问题；●不考虑大型洪涝或者干旱灾害的影响；●单位体积水资源调度、海水淡化和污水处理的价格在统计期间不会发生较大变化；●GDP、人口数量、污水处理量和水资源调度战略可以反映对一个地区的经济和环境的影响；●使用的统计数据真实可靠。
3 符号定义Symbol Meaningz ti t年第i个影响因素对应的统计值γti t年第i个影响因素对年供水量的关联度y t年需水量x 人口数量x m自然资源与环境条件所能容纳的最大人口数r 人口增长率G t t年地区生产总值S i i地区的供水量Q最小二乘时误差平方和P水资源处理方案全年总投资量a i A i地区水资源富余量b i A i地区水资源短缺量p ij从地区A i到地区A j的运输量d ij从地区A i到地区A j的距离c ij从地区A i到地区A j运输的单价4 模型建立4.1 2025年需水量预测模型中国是一个疆域辽阔的国家，但同时也是一个水资源分布十分不均匀的国家，我们预测2025年的用水需求量时，不能够将之一概而论，我们根据国家地理区域划分，将之划分为华东、华南、华中、华北、西北、西南和东北七个地区[1]，具体省份划分如下：图一中国地区划分图华东地区：包括山东、江苏、安徽、浙江、福建、上海；华南地区：包括广东、广西、海南；华中地区：包括湖北、湖南、河南、江西；华北地区：包括北京、天津、河北、山西、内蒙古；西北地区：包括宁夏、新疆、青海、陕西、甘肃；西南地区：包括四川、云南、贵州、西藏、重庆；东北地区：包括辽宁、吉林、黑龙江。
因为早期时间台湾、香港和澳门等地区的水资源未列入统计，此处我们忽略了对港澳台地区水资源的探讨。
并将得到的数据按上述七个地方划分。
4.1.1多元回归线性模型的建立Step one 定义与假设需水量是一个和生产生活息息相关的数据，我们在预测2025年的需水量时不能仅考虑往年数据而求变化规律，应考虑各种可能影响的因素，分析各自的影响程度和变化规律，从整体上来看需水量的变化。
对此我们假设需水量仅包括农业用水量、工业用水量、生活用水量和生态用水量，不考虑可能发生的大型洪涝或干旱灾害的情况，z ti为t年第i个影响因素对应的统计值，γti为t年第i个影响因素对年供水量的关联度，y t为年需水量的值，结合往年数据建立多元回归线性预测模型。
Step two 数据处理与关联性分析[2]结合实际分析影响需水量的因素，我们可以从人口、地区生产总值、农业用水、工业用水、生活用水生态用水和人均用水量等方面考虑，查找中国统计年鉴，可以得到2003至2013年的各因素的数据如下表：Sheet 1需水量与各因素统计值年份需水量（亿m³）人口（万人）地区生产总值（亿元）农业用水（亿m³）工业用水（亿m³）生活用水（亿m³）生态用水（亿m³）人均用水量（m³）2003 5320.40 129227 135822.76 3432.81 1177.20 630.89 79.47 412.95 2004 5547.80 129988 159878.34 3585.70 1228.90 651.20 82.00 428.00 2005 5632.98 130756 184937.37 3580.00 1285.20 675.10 92.68 432.07 2006 5794.97 131448 216314.43 3664.45 1343.76 693.76 93.00 442.02 2007 5818.67 132129 265810.31 3599.51 1403.04 710.39 105.73 441.52 2008 5909.95 132802 314045.43 3663.46 1397.08 729.25 120.16 446.15 2009 5965.15 133450 340902.81 3723.11 1390.90 748.17 102.96 448.04 2010 6021.99 134091 401512.80 3689.14 1447.30 765.83 119.77 450.17 2011 6107.20 134735 473104.05 3743.60 1461.80 789.90 111.90 454.40 2012 6141.80 135404 519470.10 3880.30 1423.88 728.82 108.77 454.71 2013 6183.40 136072 568845.21 3921.50 1406.40 750.10 105.40 454.42 上表是从国家统计局收录的数据，由数据可以看出需水量、人口数量和地区生产总值均成上升趋势，而农业用水、工业用水、生活用水、生态用水和人均用水量则在一定范围内摆动，增长趋势不明显。
