F) từ 1977-1981 của thành phố Austin, Texas.
6.5.3.Ước tính các thông số cấu trúc
Chú ý rằng mục tiêu của việc ước tính là để thu được các thông số cấu trúc chưa biết và trong các phương trình cấu trúc ban đầu. Do độ chệch và tính không nhất quán khi ứng dụng trực tiếp phương pháp ước tính bình
phương nhỏ nhất nguyên thủy vào các phương trình cấu trúc ban đầu, nên việc giải dạng rút gọn của các phương trình được thay cho việc tìm các phương pháp ước tính không chệch và nhất quán. Khi các thông số chưa biết của dạng rút gọn của các phương trình được ước tính, các thông số cấu trúc chưa biết và , có thể được ước tính qua mối quan hệ . Như đã đề cập bên trên, nếu mỗi phương trình trong hệ phương trình được xác định chính xác, thì các thông số trong hệ phương trình ban đầu có thể được xác định duy nhất từ dạng rút gọn của các thông số. Một tiến trình như thế được gọi là phương pháp bình phương nhỏ nhất gián tiếp (ILS). Trong các điều kiện mà hệ phương trình không thể xác định được, các phương pháp phức tạp hơn như
phương pháp bình phương nhỏ nhất hai giai đoạn (2SLS) hoặc phương pháp bình phương nhỏ nhất 3 giai đoạn (3SLS)cần được sử dụng (Judge và các cộng sự, 1985). 0 1 1 ˆ ( ) ˆ( ) ˆ ... ( ) a q q Q y Z y Z y % % % 6 0 2 sin 12 2 cos 12 ˆ ( ) k k b k km b km a Q m % % 1 ˆ ( ) ˆ ( ) I i c i c Q t i Q t % 1 ˆ ( ) ˆ ( ) L l l l d X t Q t % à ( ) à ( , ) à ( ) à ( ) à ( ) à ( ). a b c d Q t Q m y Q y Q m Q t Q t ˆ1( ), ˆ2( ),..., ˆ ( ) q Z y Z y Z y 1 2 ˆ ( ), ˆ ( ),..., ˆ ( ). L X t X t X t Hình 6.4.9
ứng dụng mô hình bậc thang để dự báo sử dụng nước tháng.
Ví dụ 6.5.2.Xác định các thông số cấu trúc để hoàn thiện mô hình kinh tế thống kê cho dự báo nhu cầu nước của thành phố Austin, Texas (ví dụ 6.5.1) sử dụng các thông số rút gọn.
12 11 1221 21 22 21 21 22 21 12 11 21 12 22 1 2, 0305 0, 4178 ˆ 1 0, 0661 0, 0169 2, 0305 0, 4178 2, 0305 0, 4178 0 0, 0661 0, 0169 0, 0661 0, 0169 0
Để tính các thông số cấu trúc (ví dụ như 21và11) trong phương trình thứ nhất (a) của ví dụ 6.5.1, ta giải hệ phương trình sau
21 11 21 2,0305 0, 4178 0, 0661 0,0169 0
từ đó ˆ21 3, 9112và ˆ113, 6646. Tương tự như thế, các thông số cấu trúc của phương trình thứ hai (b) trong ví dụ 6.5.1 có thể tính bằng việc giải hệ
1212 22 12 22 2, 0305 0, 4178 0 0, 0661 0,0169
từ đó ˆ120, 2058và ˆ22 0, 0305. Hệ phương trình tìm được bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất gián tiếp (ILS) là
3, 9112 3, 66460, 2058 0, 0305 0, 2058 0, 0305 Q P POP Q P I
6.6. IWR – MAIN, Hệ THốNG Dự BáO Sử DụNG NƯớC
IWR – MAIN (Institute for Water Resources – Municipal and Industrial Needs, Viện tài nguyên nước – Nhu cầu nước đô thị và công nghiệp) - hệ thống dự báo sử dụng nước (Davis và các cộng sự, 1988) là một gói phần mềm cho máy tính cá nhân chứa một số mô hình dự báo, các tiến trình tạo thông số, và các kỹ thuật quản lý dữ liệu. Các thành phần chính của hệ thống được trình bày trong hình 6.6.1. Các sử dụng nước đô thị được chia thành bốn khu vực chính: dân sinh, thương mại/cơ quan, công nghiệp và công cộng/không tính được. Mỗi khu vực này lại được chia thành một số loại (bảng 6.6.1). Hầu hết các dự báo sẽ sử dụng xấp xỉ 130 loại sử dụng nước khác nhau, với con số tối đa là 284 loại sử dụng nước (Baumann, 1987).
Hình 6.6.1
Các thành phần chính của hệ thống IWR -- MAIN (Bauann, 1987).
Mô hình sử dụng cho một khu vực đô thị cho trước phụ thuộc vào sự hiệu chỉnh của các phương trình kinh nghiệm dùng để tính sử dụng nước. Các ước tính sử dụng nước của một hoặc nhiều năm lịch sử được sử dụng cho phép hiệu chỉnh, trong đó, năm đầu tiên của chuỗi số liệu các ước tính sử dụng nước là năm cơ sở và các năm sau đó là các năm dự báo. IWR – MAIN tạo ra các sử dụng nước ước tính cho năm cơ sở và tất cả những năm lịch sử trong dự báo, và sau đó so sánh với sử dụng nước đã ghi lại để xác định các điều chỉnh cần thiết cho mô hình sử dụng nước. Ba phương pháp (hình 6.6.1) được sử dụng để dự đoán số liệu của tất cả các năm cơ sở đến số liệu của tất cả các năm dự báo: (1) sử dụng các dự báo bên ngoài đưa vào bởi người dùng; (2) sử dụng các mô hình phát triển tích hợp trong hệ thống; và (3) ngoại suy dữ liệu lịch sử cung cấp bởi người sử dụng. Thường thì, cả ba phương pháp được sử dụng; tuy nhiên, các cực trị phải được cung cấp để mô hình tự thiết lập các thông số sử dụng nước.
Các yêu cầu dữ liệu đầu vào phụ thuộc vào phương pháp dự báo được lựa chọn, với đầu vào tối thiểu cho một dự báo sử dụng nước là tổng dân cư thường trú, tổng việc làm, thu nhập gia đình trung bình. Hình 6.6.2 trình bày các dữ liệu yêu cầu và các tiến trình để có được các ước tính sử dụng nước không tổng hợp.
Sử dụng nước được ước tính cho mỗi khu vực trong 4 khu vực chính: dân sinh, thương mại/cơ quan, công nghiệp và công cộng/không tính được. Sử dụng nước nhà riêng đầu tiên được phân chia thành 4 kiểu nhà được liệt trong bảng 6.6.1, sau đó mỗi kiểu nhà được chia thành 25 khoảng giá thị trường.
TíNH Sử DụNG nước cho dân sinh. IWR – MAIN tính sử dụng nước dân sinh bằng các mô hình kinh tế thống kê. Các mô hình này nối sử dụng nước với giá nước và thu nhập.
Các phương trình nhu cầu nước dân sinh được sử dụng để ước tính sử dụng nước cho mùa đông, mù hè, trung bình năm và lớn nhất ngày cho mỗi loại nhà. Dự báo sử dụng nước dân sinh được tính bằng cách dự báo số dưon vị nhà cho mỗi khoảng của mỗi laọi nhà. Số đơn vị trong mỗi khoảng và mỗi loại được nhân với sử dụng nước trung bình của mỗi đơn vị nhà. Các phương trình kinh tế thống kê được sử dụng khi không đưa vào các dự báo nhà ở theo kiểu và khoảng giá trị từ bên ngoài.
sử dụng nước NGOạI sinh hoạt. IWR – MAIN có thể
nghiên cứu tới 280 loại sử dụng nước khác theo ba khu vực chính, đó là, công nghiệp, thương mại/cơ quan, và công cộng/không tính được. Sử dụng nước cho mỗi loại được dự báo bằng cách nhân số người lao động của loại đó với sử dụng nước bình quân mỗi người lao động trong một ngày. SIC trong hình 6.6.2 nghĩa là chuẩn phân loại công nghiệp. Sự phân loại của sử dụng nước thương mại và cơ quan, trong loại sử dụng nước công cộng/không tính được là các tổn thất của sự phân phối và của dịch vụ. Sử dụng nước dịch vụ được ước tính bằng cách sử dụng dân số thường trú như là thông số sử dụng nước với giá trị mặc định là 5.2 gallon/người/ngày. Các tổn thất của hệ thống phân phối có thể được ước tính bằng cách sử dụng dân số thường trú và giả thiết tổn thất 14.9 gallon/người/ngày hoặc tính như là phần trăm của tổng sử dụng nước dân sinh.
Các dự báo sử dụng nước cho các ngành khác yêu cầu phải có số liệu về người lao động cho mỗi năm dựa báo. Số người lao động có thể được: (a) dự báo trước bên ngoài sau đó được đưa vào hệ thống IWR – MAIN; (b) tạo ra bằng hệ thống IWR – MAIN dựa trên xu thế lịch sử của mỗi loại người lao động; hoặc (c) tính từ các dự báo tổng số người lao động được cung cấp cho năm cơ sở và tất cả các năm dự báo. Hình 6.6.3 là biểu đồ so sánh giữa phương pháp bình quân đầu người với phương pháp IWR – MAIN áp dụng cho Anaheim, California. Cả hai dự báo được trình bày với trường hợp có và trường hợp không có sự bảo toàn.
Hình 6.6.2
Qúa trình IWR -- MAIN để ước tính sử dụng nước (Dziegielewski, 1987).
Bảng 6.6.1
Khu vực Loại sử dụng nước Phương pháp dự báo
Dân có đồng hồ đo nước và cống thoát
Các mô hình nhu cầu kinh tế thống kê
Dân sử dụng theo một tỉ lệ cố
định và có cống thoát Các mô hình yêu cầu đa hệ số
Dân sử dụng theo một tỉ lệ cố
định và không có cống thoát Các mô hình yêu cầu đa hệ số Dân sinh
Các căn hộ có đồng hồ tổng Các mô hình yêu cầu đa hệ số
Thương mại/cơ quan
Có tới 50 loại sử dụng nước, xác định bằng các nhóm có mã SIC 4 chữ số
Phương pháp hệ số đơn vị sử dụng ( bình quân người lao động)
Công nghiệp
Có tới 200 loại sử dụng nước, hiện tại bao gồm 198 loại sản xuất, xác định bằng mã SIC 3 và 4 chữ số
Phương pháp hệ số đơn vị sử dụng ( bình quân người lao động)
Công cộng/không tính được
Có tới 30 loại sử dụng nước, ví dụ các tổn thất của hệ thống phân phối và các dịch vụ miễn phí.
Hệ số đơn vị sử dụng hoặc yêu cầu bình quân đầu người
Hình 6.6.3
Sự so sánh giữa phương pháp bình quân đầu người và phương pháp IWR -- MAIN áp dụng cho Anaheim, California (Dziegielewski và Boland, 1989).
Tài liệu tham khảo
Baumann, D. D.: “Demand Management and Urban Water Supply Planning.” Proc. Am. Soc. Civ. Eng. Conf., the Role of Social and Behavioral Sciences in Water Resources Planning and Management,
D. D. Baumann and Y. Y. Haimes, eds., May 1987.
Boland. J. J., Baumann, D. D., and B. Dziegielewski: An Assessment of Municipal and Industrial Water Use Forecasting Approaches,
Contract Report 81-C05, U.S. Army Engineer Institute for Water Resources, Fort Belvoir, Va., 1981.
Boland, J. J., W, –S, Moy, R, C. Steiner, and J. L. Pacey: Forecasting Municipal and Industrial Water Use: A Handbook of Methods,
Contract Report 83C-0l. U.S. Army Engineer Institute for Water Resources, Fort Belvoir. Va., July 1983.
Daniel, C, and F. S. Wood: Fitting Equations to Data, 2d ed., Wiley, New York. 1980,
Davis, W. U., D. Rodrigo, E, Opitz, B. Dziegielewski, D. D. Baumann, and J. Boland: IWR-Main Water Use Forecasting System, Version
5.1: User’s Manual and System Description, IWR — Report 88-R- 6. U.S. Army Corps of Engineers Institute for Water Resources, Fort Belvoir, Va., 1988.
Draper, N. R., and H. Smith: Applied Regression Analysis, Wiley, New York, 1981.
Dziegielewski, B.: “The IWR - MAIN Disaggregate Water Use Model.”
Proceedings of the 1987 UCOWR Annual Meeting, UCOWR Executive Director’s Office, Carbondale. Ill., August 1987.
Dziegielewski, B., and J. J. Boland: “Forecasting Urban Water Use: The IWR - MAIN model.” Water Resources Bulletin, American Water Resources Association, vol. 25, no. I, pp. 101—109, February 1989. Dzurick, A. A.: “Water Use and Public Policy.” in Civil Engineering
Practice 5/Water Resources/Environmental, P. N. Cheremisinoff, N.
P. Cheremisinoff, and S. L. Cheng. eds., Technomics Publishing Co., Inc., Lancaster, Pa, 1988.
Encel, S., P. K. Pauline, and W. Page, ed.: The Art of Anticipation: Values and Methods in Forecasting, Pica Press, New York, 1976.
Fomhy, T. B., R. C. Hill, and S. R. Johnson: Advanrced Econometric Methods, Springer—Verlag, New York, 1988.
Intriligator, M. D.: Econometric Models, Techniques, and Applications,
Judge, G. G., R. C. Hill, W. E. Griffths, H. Lutkepohl, and T. C. Lee:
introduction to the Theory and Practices Econometrics, Wiley, New
York, 1982.
Judge, G. G., W. E. Griffths, R. C. Hill, H. Lutkepohl, and T. C. Lee: The
Theory and Practices Econometrics, Wiley, New York, 1985.
Maidment, D. R. and E. Parzen: A Cascade Model of Monthly Municipal
Water Use, Texas Engineering Experiment Station, Texas A&M University, College Station, 1981.
Maidment, D. R. and E. Parzen: “Time Patterns of Water Use in Six Texas Cities.” Journal of Water Resources Planning and Management, ASCE, vol. 110, no. 1, pp. 90—106, January 1984a.
Maidment. D. R. and E. Parzen: “Cascade Model of Monthly Municipal Water Use.” Water Resources Research, vol. 20, no. 1, pp. 15—23, 1984b.
Maidment, D. R., S.-P. Miaou, D. N. Nvule, and S. G. Buchberger:
Analysis of Daily Water Use in Nine Cities, Technical Report 201,
Center for Research in Water Resources, The University of Texas, Austin, Tex., February 1985.
Montgomery, D. C., and E. A. Peck: Introduction to Linear Regression Analysis. Wiley, New York, 1982.
Neter, J., W. Wasserman, and M. H. Kutner: Applied Linear Regression
Models, Irwin, Homewood, III., 1983.
Salas, J. D., J. W. Delleur, V. Yevjevich, and W. L. Lane: Applied Modeling of Hydrologic Time Series, Water Resources Publication, Littleton, Colo, 1980,
SAS Institute Inc.: SAS/STAT User’s Guide, Release 6.03 edition, Cary.
N.C. SPPS. Inc., SPPS* User’s Guide, 2d ed., Chicago, 1986.
U.S. Water Resources Council: Economic and Environmental Prenciples
and Guidelines for Water and Related Land Resources Implementation Studies, Washington, D.C., U.S. Government Printing Office, March 1983.
BàI TậP