银川市城市供水与气象条件的相关关系分析

肖云清，杨 苑，任柏帆，翟颖佳，刘鹏兵

（1.中国气象局旱区特色农业气象灾害监测预警与风险管理重点实验室，宁夏银川 750002；2.银川市气象局，宁夏银川 750002；3.中卫市气象局，宁夏 中卫 755000；4.中国电信股份有限公司宁夏分公司，宁夏 银川 750002；5.宁夏气象台，宁夏 银川 750002）

在当前全球气候变暖背景下，供水行业在水资源跨时空调度等方面受气象条件的影响越来越明显。我国大城市的许多专家学者对供水量与气象要素的相关关系进行全方位的分析。魏静等[1]、宋永芳等[2]、孙东霞等[3]、李建科等[4]分别分析了武汉、石家庄、克拉玛依、西安市日供水量与当地气象要素的相关性，得到日供水量与温度、日照呈正相关，与降水量呈负相关，日供水量夏季最大等结论。常远勇等[5]、孙玫玲等[6]分析了上海、天津日供水量与气象要素的相关性，建立了日供水量预测模型，对当地城市用水规划、调度提供了参考依据。

通过实地调研，银川市气象部门了解到银川市每年的5 月22 日至8 月22 日为银川市用水高峰期。高温天气与供水量关系密切，每年夏季温度较高时，用水量明显增大；出现连续3 d 高温，用水量达到高峰，造成供水能力不能充分满足用水需求，部分老旧小区5 楼以上用水受到影响。调研还发现，若连续无降水日较长，出现高温天气时，小区内绿化用水，会对部分老旧小区的供水产生一定影响。因此，当高温天气出现时，水务部门会联系物业公司对小区绿化用水进行限量。

本文主要对该用水高峰时间段银川市日供水量与气象因子之间的相关性进行分析，为当地水资源的合理分配提供一定的气象依据，为银川市拓展专业气象服务业务建立一定的理论基础。

1 资料与方法

银川平原地下水资源量主要为引黄渠道渗漏和渠灌水的田间入渗[7]。根据银川市统计局公开的《银川统计年鉴2020》可知，截至2019 年末，全市常住人口229.31 万人，城镇人口181.28 万人，占总人口的比重为79.1%，中心城区人口146.89 万人，银川可饮用淡水资源约63.96 万m3/d。利用中心城区高峰期用水资料与银川市同期时段的气象要素进行相关性分析，确定相关系数较大的要素，通过回归计算，建立简易预测模型，为保障城市日常用水服务提供参考。

1.1 资料

本文所用逐日供水量资料由银川市中铁水务集团公司提供。气象观测资料来自于银川市气象观测站，包括逐日平均气压、平均风速、平均气温、最高气温、最低气温、相对湿度、蒸发量、降水量、日照时数和能见度等。时间序列为2016—2019 年的5 月22日—8 月22 日。

1.2 方法

（1）相关系数。相关分析是统计2 个或2 个以上的随机变量间相关程度的分析方法。本文采用Pearson 相关系数，对日供水量与气象因子进行相关性分析，相关系数越接近于1，相关性越好。相关系数为

式中：ρx，y为Pearson 相关系数；cov（x，y）为协方差；σx为标准差；X 为x1～xn的均值，Y 为y1～yn的均值；E[X]、E[Y]为期望值。

（2）线性回归方程的建立。一元回归方程如下：

式中：k 为斜率；b 为截距。

2 结果与分析

2.1 2016—2019 年银川市用水年高峰时段情况

气象部门与中铁水务公司通过共同调研、讨论、分析发现，每年5 月22 日至8 月22 日是银川市用水年高峰时段。调取现有银川城区用水资料及对应银川市气象要素，分析、交流和总结历史经验，并通过网络和文献调研分析，发现银川市连续3 d 出现高温天气后，第3 天起用水会出现阶段性高峰值。2016—2019 年银川市用水量分析见图1。

图1 2016—2019 年5 月22 日至8 月22 日银川市总供水量及最高、最低供水量

2016—2019 年5 月22 日至8 月22 日银川市总供水量、最高供水量、最低供水量均是稳中有升。由图1可知，银川市逐日平均供水量为（41.79～45.83）万m3。日供水量差异较大，最小日供水量为29.98 万m3，出现在2017 年6 月6 日，对应2017 年6 月4—6 日，银川市出现连阴雨，降水量为63.1 mm。2016—2019 年最大供水量为54.76 万m3，出现在2017 年7 月13 日。2019 年7 月9—13 日连续5 d 出现高温天气，11日、12 日最高温度分别为39.0 ℃、39.1 ℃，连续突破历年7 月份最高温度极值。

2.2 供水量与气象因子关系分析

2.2.1 相关性分析 将2016—2019 年5 月22 日至8 月22 日逐日供水量与气象因子进行皮尔逊相关系数分析（表1）。由表1 可知，日供水量主要与平均气温、最高气温、相对湿度、蒸发量、日照时数、能见度呈正相关，与相对湿度、降水量呈负相关，与平均风速为弱相关或无相关。说明在高温、干燥、晴天、日照充足或者出现雾、沙尘等能见度低的天气时，供水量需求大；而在阴雨天，日照时间短、温度低的情况下，日供水量会较少。其中，表征气温的3 个因子中，2016—2017 年，平均气温与日供水量的相关系数最大，与最高气温的相关系数次之；2018—2019 年，最高气温与日供水量的相关系数最大，与平均气温的相关系数次之，且均通过α=0.05 的显著性检验。最低气温与日供水量由正相关转为无相关关系。

表1 银川市2016—2019 年5 月22 日至8 月22 日逐日供水量与气象因子相关系数统计

2.2.2 回归方程建立 通过相关性分析，筛选出与日供水量相关性较好的气象因子，如平均气温、最高气温、相对湿度、蒸发量、降水量、日照时数和能见度。影响供水量的灾害性天气为高温天气和连阴雨天气。将上述气象要素与供水量之间建立线性回归方程，分析各个气象因子对供水量变化的贡献。

由表2 可知，日供水量与平均气温、最高气温、相对湿度、蒸发量、日照时数、能见度呈正相关，与相对湿度、降水量呈负相关，与前文不同年份的相关性保持一致。当其他条件保持不变，平均温度每上升1 ℃，日供水量大约增加0.91 万m3；最高温度每上升1 ℃，日供水量大约增加0.84 万m3；蒸发量每增加1 mm，日供水量大约增加2.45 万m3；日照时数每增加1 h，日供水量大约增加0.52 万m3；相对湿度每增加1%，日供水量大约减少0.26 万m3；降水量每增加1 mm，日供水量大约减少0.37 万m3。其中，蒸发量对日供水量变化的贡献最大。

综上可知，与日供水量相关关系较好的气象因子从大到小为相对湿度、蒸发量、最高气温等。由于蒸发量可预报性不高，相对湿度、最高气温预报结果可靠性强，故拟选取相对湿度、最高气温作为预报因子。日供水量的预报方程为

式中：WS 为日供水量，万m3；Tmax为日最高气温，℃；RH为日平均相对湿度，%。

3 供水气象风险预警指标的建立

通过调研和实地分析发现，对供水造成压力的最主要原因是35 ℃以上连续3 d 高温天气，因此把连续3 d 以上预报有高温天气作为气象风险指标。另外，大风、暴雨、低温等有造成供水设施被破坏的风险，或因雨污未分流，暴雨造成污水排水不畅，有影响供水的损耗风险。因此通过总结，初步确定了供水气象风险预警指标（表3），并开展业务试运行，服务效果反映良好。

表3 供水气象风险预警指标

另外，因日供水量与平均气温、最高气温、相对湿度、蒸发量、日照时数、能见度呈正相关，与相对湿度、降水量呈负相关，因此上述气象要素也可以是水务部门开展气象服务的参考要素。

4 结论

通过相关性分析，筛选出与供水量相关关系明显的气象要素作为日常气象服务的参考，同时把高温天气作为供水气象风险的指标。对比分析后得出以下结论：

（1）2016—2019 年5 月22 日至8 月22 日银川市总供水量、最高供水量、最低供水量均是稳中有升，日供水量差异较大，受温度和降水影响明显；出现连阴雨天气，日用水量减小；出现连续高温天气，用水量明显增加。

（2）日供水量与平均气温、最高气温、相对湿度、蒸发量、日照时数、能见度呈正相关，而与相对湿度、降水量呈负相关，即在高温、干燥、晴天、日照充足或者出现雾、沙尘等能见度低的天气时，供水量需求大，而在阴雨天，日照时间短、温度低的情况下，日供水量需求低。

（3）蒸发量对日供水量变化的贡献最大，蒸发量每增加1 mm，日供水量大约增加2.45 万m3，最高温度与日供水量呈正相关。

（4）连续3 d 以上预报有高温天气时，有可能造成供水风险，可作为气象风险指标。