郝 震，蔣云鐘，趙紅莉，王海寧

（1. 蘭州交通大學(xué)測(cè)繪與地理信息學(xué)院，甘肅 蘭州 730000；2. 中國水利水電科學(xué)研究院，北京 100089）

取水監(jiān)測(cè)優(yōu)化布局技術(shù)研究

郝 震1，2，蔣云鐘2，趙紅莉2，王海寧2

（1. 蘭州交通大學(xué)測(cè)繪與地理信息學(xué)院，甘肅 蘭州 730000；2. 中國水利水電科學(xué)研究院，北京 100089）

我國自 2012 年開始實(shí)施國家水資源監(jiān)控能力建設(shè)項(xiàng)目，依據(jù)取水許可證登記的取水許可量，對(duì)規(guī)模以上的 10 000 多戶取用水進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)，但對(duì)于規(guī)模以下的取用水戶由于量多面廣投資巨大而缺乏監(jiān)測(cè)。針對(duì)規(guī)模以下的取用水監(jiān)測(cè)布局進(jìn)行優(yōu)化技術(shù)研究，在遵循科學(xué)經(jīng)濟(jì)的前提下，構(gòu)建基于抽樣效應(yīng)的復(fù)雜抽樣樣本量計(jì)算模型，進(jìn)行樣本分配方式的優(yōu)化選擇和誤差估計(jì)，并以典型省份的工業(yè)用水為例進(jìn)行取水監(jiān)測(cè)優(yōu)化布局技術(shù)應(yīng)用驗(yàn)證。結(jié)果表明：采用分層抽樣技術(shù)不僅可以有效減少取水監(jiān)測(cè)點(diǎn)的布局?jǐn)?shù)量，降低取水監(jiān)測(cè)成本，還有利于得到更優(yōu)化的取水總量推算結(jié)果，研究對(duì)于全國各省份開展取水監(jiān)測(cè)優(yōu)化布設(shè)工作具有重要參考價(jià)值。

取水監(jiān)測(cè)；優(yōu)化布局；抽樣技術(shù)；取水總量預(yù)估

0　引言

取水監(jiān)測(cè)是掌握區(qū)域取用水狀況的重要基礎(chǔ)，也是實(shí)行水資源開發(fā)利用控制紅線管理的重要信息來源。2012 年始，水利部和財(cái)政部共同組織實(shí)施國家水資源監(jiān)控能力建設(shè)項(xiàng)目，重點(diǎn)對(duì)河道外地表取水年許可取水量在 300 萬m3以上和地下取水年許可取水量在 100 萬m3以上的 10 000 多戶規(guī)模以上的頒證取用水戶進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)［1］，基本可以監(jiān)測(cè)全國年許可河道外取水總量的 70%，約占全國總用水量的1/3。但對(duì)于規(guī)模以下的數(shù)十萬取用水戶，由于量多面廣投資巨大而缺乏監(jiān)測(cè)。取水監(jiān)測(cè)范圍不完善，將會(huì)影響取水監(jiān)測(cè)的效果，進(jìn)而影響對(duì)全國取水總量信息的全面掌握程度。

通過分析全國取水許可臺(tái)賬數(shù)據(jù)可知，河道外年許可取水量 100 萬m3以上與 100 萬m3以下的取水用戶基本呈現(xiàn)“一九”規(guī)律分布，即前者數(shù)量?jī)H占全國總?cè)∷畱魯?shù)的 10%，但其許可取水量之和占全國總許可取水量的 90% 左右，而后者剛好相反。因此，國家水資源監(jiān)控能力建設(shè)項(xiàng)目重點(diǎn)針對(duì)規(guī)模以上取用水進(jìn)行監(jiān)測(cè)是行之有效的，但對(duì)于未納入項(xiàng)目監(jiān)控范圍的大量規(guī)模以下取用水也需要掌握取用水特點(diǎn)，以更全面掌握全國取水總量信息［2-4］。由于規(guī)模以下的用水戶具有數(shù)量龐大的特點(diǎn)，要全面掌握這一取水區(qū)間的實(shí)際用水情況，需進(jìn)行取水戶取水量的監(jiān)測(cè)，若全部進(jìn)行監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)難度高且投資效益低。為此對(duì)規(guī)模以下的用水戶進(jìn)行抽樣監(jiān)測(cè)，研究重點(diǎn)是在科學(xué)經(jīng)濟(jì)的原則下對(duì)規(guī)模以下取水監(jiān)測(cè)進(jìn)行優(yōu)化布局研究。

關(guān)于抽樣方法及應(yīng)用研究，部分學(xué)者已經(jīng)開展了探索。金勇進(jìn)在抽樣技術(shù)中對(duì)分層抽樣方法及方法選擇進(jìn)行了描述［5］；劉建平對(duì)分層抽樣的分層層界劃分進(jìn)行了研究［6］；袁建文對(duì)分層隨機(jī)、整群、二階段等抽樣樣本量確定公式進(jìn)行了推導(dǎo)，并給出了樣本量經(jīng)驗(yàn)判斷參考［7］；張勇用實(shí)例對(duì)抽樣樣本量的多少進(jìn)行了驗(yàn)證，得出樣本并非越多越好的結(jié)論［8］。這些研究只是對(duì)抽樣方法進(jìn)行了研究，并沒有應(yīng)用在用水戶與取水量的調(diào)查中。何小菊對(duì)工業(yè)行業(yè)供用水統(tǒng)計(jì)抽樣方案進(jìn)行了探討，采用簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣方法確定抽樣樣本量，再根據(jù)以往統(tǒng)計(jì)調(diào)查方法確定樣本分配數(shù)量，并對(duì)比了簡(jiǎn)單隨機(jī)與分層 2 種抽樣在工業(yè)行業(yè)中抽樣結(jié)果的優(yōu)劣，提出分區(qū)制定對(duì)全國工業(yè)行業(yè)樣本量的指導(dǎo)意見。在現(xiàn)有的取水監(jiān)測(cè)布局研究中，何小菊已經(jīng)對(duì)全國各省工業(yè)行業(yè)取水監(jiān)測(cè)布局技術(shù)進(jìn)行了探討，并對(duì)各省工業(yè)行業(yè)取水許可總量進(jìn)行了聚類分析，將全國省份按取水許可總量分為 3 類，對(duì)每一類省份給出了合適的抽樣樣本經(jīng)驗(yàn)值［9］。但此方法并沒有準(zhǔn)確地分析各省工業(yè)行業(yè)取水用戶的取水特點(diǎn)，導(dǎo)致各省在實(shí)際監(jiān)測(cè)選點(diǎn)過程中出現(xiàn)樣本選取重點(diǎn)不明確的問題。因此需要具體分析用水戶在各個(gè)許可取水量區(qū)間的分布特點(diǎn)，對(duì)樣本選取重點(diǎn)進(jìn)行分析，從而得到更加具體，目的更明確的取水監(jiān)測(cè)布局優(yōu)化方向。

為此在相關(guān)研究基礎(chǔ)上，提出采用統(tǒng)計(jì)學(xué)的相關(guān)理論方法開展取水監(jiān)測(cè)優(yōu)化布局研究。具體來說，以全國取水許可臺(tái)賬數(shù)據(jù)為抓手，采用復(fù)雜抽樣技術(shù)對(duì)規(guī)模以下的取水戶進(jìn)行抽樣監(jiān)測(cè)研究，即在遵循科學(xué)合理、經(jīng)濟(jì)可行的前提之下，研究取水監(jiān)測(cè)抽樣設(shè)計(jì)的思路和方法，并選取典型地區(qū)和行業(yè)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，以期為推進(jìn)實(shí)施國家水資源監(jiān)控能力建設(shè)項(xiàng)目提供理論參考依據(jù)。

1　取水監(jiān)測(cè)優(yōu)化布局技術(shù)研究

取水監(jiān)測(cè)優(yōu)化布局的思路是，從整體用水量角度出發(fā)，以全國取水許可臺(tái)賬作為數(shù)據(jù)源，首先采用分層抽樣方法調(diào)查全國取水戶，較為真實(shí)地反映規(guī)模以下的取水戶情況和各區(qū)間的取水許可量；其次考慮取水監(jiān)測(cè)的抽樣成本和精度，合理劃分抽樣區(qū)間，確定層數(shù)、各區(qū)間內(nèi)的方差和離散程度，用于輔助進(jìn)行抽樣監(jiān)測(cè)；再次構(gòu)建基于抽樣效應(yīng)的復(fù)雜抽樣方案樣本量計(jì)算模型，進(jìn)行樣本分配方式選取和誤差估計(jì)。該研究方法能夠滿足省級(jí)尺度下的樣本選點(diǎn)與實(shí)際用水量預(yù)估，各省可以依據(jù)取水監(jiān)測(cè)優(yōu)化布局研究方法結(jié)合本省取水許可臺(tái)賬數(shù)據(jù)，按照一定步驟完成對(duì)取水戶的樣本量確定及各省實(shí)際用水量預(yù)估工作。

1.1分層抽樣區(qū)間的劃分

本研究采用累積平方根法作為分層抽樣區(qū)間劃分的方法，核心思想是將分層變量（例如 Xi）分布的累積平方根進(jìn)行等分獲得最優(yōu)分層。該方法是由戴倫紐斯（Dalenius）與霍捷斯（Hodges）提出的，優(yōu)點(diǎn)是合理地對(duì)調(diào)查目標(biāo)進(jìn)行分層，可以提高抽樣效率。對(duì)全國取水許可臺(tái)賬數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，提取出取水量 100 萬m3以下的取水戶作為抽樣總體進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，對(duì)許可水量劃分區(qū)間，分別統(tǒng)計(jì)各區(qū)間內(nèi)取水戶數(shù)量，對(duì)各區(qū)間內(nèi)用水戶數(shù)量 ? 進(jìn)行開方處理，累加各區(qū)間用水戶數(shù)量開方結(jié)果。

1.2分層抽樣層數(shù)的確定

若分層抽樣按自然層或單元類型劃分，則層數(shù)是自然的；如運(yùn)用累積平方根法進(jìn)行分層，則會(huì)存在確定層數(shù)的問題。分析分層與簡(jiǎn)單隨機(jī) 2 種抽樣方式，分層抽樣的精度要高于簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣。是否層數(shù)劃分的越多，分層抽樣得到的結(jié)果越好，需要分析涉及層數(shù)增加時(shí)估計(jì)量方差的下降速度。

首先考慮以目標(biāo)量本身作為分層指標(biāo)。以最簡(jiǎn)單的情形為例，Yi（研究整體的樣本值）是區(qū)間 d 上的均勻分布，則總體方差，樣本量為 n 的簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣估計(jì)量的方差為

將總體分成大小相同的 L 層，并按比例分配樣本量，即 Wh= 1/L，nh= n/L，則總體均值誤差的無偏估計(jì)為

式中：Wh與 nh分別為第 h 層的層權(quán)與樣本量個(gè)數(shù)；為 h 層的方差；為樣本量為 n 的樣本均值。由此可見，層數(shù)的增加確實(shí)能提高估計(jì)精度。

分層工作中，Yi本身未知，只能通過與 Yi高度相關(guān)的輔助指標(biāo) Xi進(jìn)行計(jì)算。這時(shí)估計(jì)量的方差可以分為 2 部分，一部分與層數(shù)有關(guān)，另一部分與層數(shù)無關(guān)，用模型表示即 R2/L2+（1- R2），其中 R2是方差中受層數(shù)影響的部分，（1-R2）是不受層數(shù)影響的部分。因此，當(dāng)層數(shù)增加到一定的時(shí)候，在精度上的收益將非常小。根據(jù)研究，除非 Y 與 X 的相關(guān)系數(shù) p ＞ 0.95，層數(shù)一般以不超過 6 層為宜。

對(duì)比層數(shù)分別為 4，5，6 時(shí)劃分的分層界限結(jié)果，當(dāng)層數(shù)為 4 時(shí)，區(qū)間邊界的劃分與累積平方根對(duì)應(yīng)結(jié)果出入較大，影響區(qū)間邊界的確定，增加分層誤差；層數(shù)為 6 時(shí)，分層區(qū)間邊界劃分過細(xì)，不僅增加了樣本計(jì)算難度，增加了抽樣成本，還對(duì)抽樣結(jié)果的精度無較大影響。因此選定分層層數(shù)為 5，利用累積平方根結(jié)果與層數(shù)劃分層界，取層數(shù) 5 與累積平方根結(jié)果 1 843.37，則應(yīng)每間隔 1 843.37/5 = 368.67 分 1 層。由此得到的較為合理的分層為 100≥x＞35，35≥x＞15，15≥x＞5，5≥x＞1，1≥x＞0。

1.3復(fù)雜抽樣方案樣本量的計(jì)算方法

復(fù)雜方案的樣本容量計(jì)算公式為 n = n*×deff，n* 為簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣的樣本容量，deff 為設(shè)計(jì)效應(yīng)，即相同樣本量下復(fù)雜方案與簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本下估計(jì)量方差的比率［5］。給定誤差限和置信度的簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣樣本量，則簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣的總體均值誤差公式為

式中：uα/2為雙側(cè)百分位點(diǎn)，依據(jù)置信度求得。

依據(jù)累積平方根的方法將用水戶分為 h 層，按Neyman 法則進(jìn)行分配的分層抽樣中，總體均值誤差的一個(gè)無偏估計(jì)為如下形式：

式中：Wh為第 h 層的層權(quán)。

相同樣本量下的簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣對(duì)總體均值估計(jì)量方差的一個(gè)無偏估計(jì)為如下形式：

運(yùn)用樣本量確定方法處理全國取用水許可臺(tái)賬數(shù)據(jù)，可估算全國所需抽樣的監(jiān)測(cè)點(diǎn)個(gè)數(shù)，通過研究估算全國抽樣監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)量可以為各省選取監(jiān)測(cè)樣本點(diǎn)提供參考。在省級(jí)尺度上，各省可以依據(jù)該研究方法，結(jié)合本省各取水行業(yè)的取水特點(diǎn)，計(jì)算本省的抽樣監(jiān)測(cè)點(diǎn)個(gè)數(shù)。在不分取水行業(yè)的條件下，分別統(tǒng)計(jì)全國已劃分取水量區(qū)間的用水戶數(shù)量 n，層權(quán) W，區(qū)間方差 S，均值 y，結(jié)果如表 1 所示。

表1　分層區(qū)間信息統(tǒng)計(jì)表

取水臺(tái)賬數(shù)據(jù)百萬以下用水戶的取水量總方差為 262.93，要求在 95% 置信度下，相對(duì)誤差 10% 以內(nèi)的條件下，計(jì)算分層抽樣總樣本量，計(jì)算結(jié)果如表 2 所示。表 2 中的 n 即為與簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣相同精度和置信度條件下分層隨機(jī)抽樣的樣本量。

表2　復(fù)雜抽樣樣本量計(jì)算結(jié)果統(tǒng)計(jì)表

1.4樣本的分配方式與預(yù)估誤差

依據(jù)分層抽樣樣本預(yù)估總量 y 為

式中：Nx代表 x 層的用戶總量；nx代表 x 層樣本數(shù)量。

預(yù)估誤差 p = y/Y×100%。

根據(jù)總樣本量，按研究方法中的 2 種分配方法，同時(shí)將樣本量進(jìn)行分配，分配結(jié)果如表 3 所示。

表3 結(jié)果表明，2 種分配方式下，各層所分樣本量差距較大，為驗(yàn)證 2 種不同分配方式在用水總量方面的預(yù)估精度，對(duì) 2 種方式分別進(jìn)行了 10 次隨機(jī)數(shù)檢驗(yàn)，對(duì)比 2 種方式在用水總量預(yù)估問題中的適用性。同時(shí)在相同樣本量情況下，得到簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣預(yù)估結(jié)果。匯總 3 個(gè)實(shí)驗(yàn)的預(yù)估總量與統(tǒng)計(jì)總量百分比結(jié)果，繪制成如圖 1 所示的預(yù)估精度匯總圖。從圖 1 可以得出在相同樣本量的條件下，隨機(jī)實(shí)驗(yàn) 10 次，分層抽樣的 2 種分配方式預(yù)估精度普遍要高于簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣結(jié)果。分層抽樣 2 種分配方式的預(yù)估結(jié)果精度都在 98% 以上，這樣的總量預(yù)估結(jié)果能滿足實(shí)際項(xiàng)目的需求。需要說明的是由于采用的是隨機(jī)數(shù)模擬預(yù)估結(jié)果，隨機(jī)數(shù)是在取水許可證中的取水許可量上抽取得到的，與實(shí)際取水量無關(guān)。但 Neyman 分配的結(jié)果精度方差要小于按比例分配的結(jié)果，所以在本研究條件下選取 Neyman 分配方式更優(yōu)。

圖1　預(yù)估精度匯總圖

2　取水監(jiān)測(cè)優(yōu)化布局技術(shù)應(yīng)用實(shí)例

2.1實(shí)驗(yàn)省份選取

我國各省份因地理位置不同，取用水結(jié)構(gòu)也不盡相同，對(duì)我國各省份的工業(yè)行業(yè)用水情況進(jìn)行聚類分析，在 SPSS（統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案）軟件中輸入取水臺(tái)賬數(shù)據(jù)中的全國各省份工業(yè)行業(yè)的用水戶與取水量數(shù)據(jù)，對(duì)各省份工業(yè)用水情況進(jìn)行聚類，結(jié)果如表 4 所示。

表4 中，第 1 類為高工業(yè)用水省份，第 2 類為較高工業(yè)用水省份，第 3 類為中等工業(yè)用水省份，第 4 類為低工業(yè)用水省份，前 2 類省份中主要為東部和南部省份。本研究提到的樣本量確定方法適用于第 1 和 2 類省份，而第 3 和 4 類省份，工業(yè)用水戶少，取水量低，運(yùn)用分層抽樣進(jìn)行優(yōu)化抽樣結(jié)果不明顯，為此實(shí)例分析選取第 1 和 2 類省份。

表4　聚類分析結(jié)果統(tǒng)計(jì)表

2.2實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

選取東部省 A 與南部省 B 工業(yè)用水作為實(shí)例進(jìn)行抽樣模擬。首先分別對(duì) A 與 B 省按照樣本量確定方法與分配方案進(jìn)行樣本量計(jì)算，得到樣本量與分層分配方案；然后運(yùn)用累積抽樣的方法對(duì)每個(gè)抽樣方案分別進(jìn)行 250，500，…，3 000 次抽樣模擬；最后對(duì)每個(gè)抽樣方案的精度進(jìn)行分析與對(duì)比。在給定相同絕對(duì)誤差限與置信度的條件下，計(jì)算得出 A 省樣本總量為 2 045 個(gè)，B 省樣本總量為 1 722 個(gè)。根據(jù)分層抽樣樣本分配方式分配的樣本量如表 5 和 6所示。

表5　A 省樣本量確定與層間樣本分配表

表6　B 省樣本量確定與層間樣本分配表

得到 2 省的樣本層間分配量，即可預(yù)估臺(tái)賬數(shù)據(jù)中的許可總量，統(tǒng)計(jì)許可總量并與 2 省的預(yù)估總量進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果如圖 2 和 3 所示。

分析 2 個(gè)精度對(duì)比圖，可以得出在分省分行業(yè)尺度條件下，研究的樣本量確定方法能夠較快地計(jì)算出適宜的樣本量個(gè)數(shù)。A 省樣本量計(jì)算結(jié)果為2 045 個(gè)，結(jié)合圖 2 中的簡(jiǎn)單隨機(jī)與分層抽樣 2 種分配方式折線分析，在樣本量為 2 000 次時(shí)，分層Neyman 分配抽樣精度已經(jīng)明顯高于簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣折線，Neyman 分配的抽樣精度也要優(yōu)于比例分配；B省樣本量計(jì)算結(jié)果為 1 722 個(gè)，圖 3 表明，3 條折線在樣本量為 1 750 個(gè)時(shí)趨于穩(wěn)定，雖然簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣折線的精度接近于比例分配折線，但簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣存在影響離散度的不穩(wěn)定因素。由實(shí)例分析可以得出 Neyman 分配在相同樣本量的情況下，精度要高于簡(jiǎn)單隨機(jī)與分層比例分配樣本量 2 種抽樣方式，并且抽樣精度穩(wěn)定性較強(qiáng)的結(jié)論。

圖2　A 省抽樣精度對(duì)比圖

圖3　B 省抽樣精度對(duì)比圖

3　結(jié)語

通過對(duì)我國許可取水分布特點(diǎn)的分析，對(duì)規(guī)模以下取水監(jiān)測(cè)布局方式進(jìn)行了優(yōu)化研究，提出了抽樣監(jiān)測(cè)方式，對(duì)通過樣本監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)推算取水總量進(jìn)行了說明，并從實(shí)例的層面上對(duì)研究方法進(jìn)行了驗(yàn)證。研究結(jié)果表明，該抽樣方法能夠起到優(yōu)化樣本量選擇與總量推算結(jié)果的作用。本研究所選用的抽樣方法不僅能夠合理計(jì)算抽樣樣本量，而且能在實(shí)際分析中起到優(yōu)化樣本分配，減少抽樣成本并提高預(yù)估精度的效果。該方法還可以運(yùn)用到取用水監(jiān)測(cè)的公共供水與其他用水行業(yè)的取水量預(yù)估中。但在農(nóng)業(yè)取水量預(yù)估方向中，選取樣本并不能充分考慮灌區(qū)種植結(jié)構(gòu)與用水量之間的關(guān)系，所以此方法并不完全適用于農(nóng)業(yè)樣本量選取與取水總量預(yù)估，仍需統(tǒng)籌考慮該抽樣方法與農(nóng)業(yè)灌區(qū)取水特點(diǎn)預(yù)估農(nóng)業(yè)取水總量。

［1］ 中華人民共和國水利部，財(cái)政部. 國家水資源監(jiān)控能力建設(shè)項(xiàng)目實(shí)施方案（2012—2014 年）（水資源［2012］ 411 號(hào)）［A］. 北京：中華人民共和國水利部，2012: 1-23.

［2］ 蔣云鐘，萬毅. 水資源監(jiān)控能力建設(shè)功能需求及實(shí)施策略［J］. 中國水利，2012 （7）: 26-30.

［3］ 金喜來，甘治國，陸旭. 國家水資源監(jiān)控能力建設(shè)項(xiàng)目建設(shè)與管理［J］. 中國水利，2015 （11）: 24-25.

［4］ 蔡陽. 國家水資源監(jiān)控能力建設(shè)項(xiàng)目及其進(jìn)展［J］. 水利信息化，2013 （6）: 5-10.

［5］ 金勇進(jìn)，蔣妍，李序穎. 抽樣技術(shù)［M］. 北京：中國人民大學(xué)出版社，2002: 40-63.

［6］ 劉建平，方越巒. 分層抽樣層界限確定方法研究［J］. 統(tǒng)計(jì)與決策，2012 （3）: 9-11.

［7］ 袁建文，李科研. 關(guān)于樣本量計(jì)算方法的比較研究［J］. 統(tǒng)計(jì)與決策，2013 （1）: 22-25.

［8］ 張勇. 樣本量并非“多多益善”——談抽樣調(diào)查中科學(xué)確定樣本量［J］. 中國統(tǒng)計(jì)，2008 （5）: 45-47.

［9］ 何小菊. 工業(yè)行業(yè)供用水統(tǒng)計(jì)抽樣方案的研究與探討［D］.北京：中國人民大學(xué)，2013: 36-43.

Research on Technology of Water Monitoring Layout Optimization

HAO Zhen1，2，JIANG Yunzhong2， ZHAO Hongli2， WANG Haining2
（1.College of Geomatics of Lanzhou Jiaotong University， Lanzhou 730000， China；2. China Institute of Water Resources and Hydropower Research， Beijing 100089， China）

The national water resources monitoring capacity building project has been implemented since 2012 in our country. On the basis of the water intake permit scales which is registered， it has already monitored more than 10000 water users above the scales. There are more water intake users without water intake monitoring due to huge quantities and investment. Based on the no monitoring water layout optimization technology research， on the premise of following the science and economy， the article builds the complex sampling sample size calculation model based on the sampling effect， carries out allocation optimization and error estimate of mode of samples distribution selection，and using industrial water in typical provinces as an example for layout optimization technology applied for water monitoring. The results show that the stratified sampling technology can not only effectively reduce the number of layout of water monitoring， reduce costs of water monitoring， and get better prediction results also. The research has important reference value for the national each province to carry out the water monitoring optimization deployment.

water monitoring； optimized layout； sampling techniques； water consumption forecast

TU991.1

A

1674-9405（2016）04-0026-06

10.19364/j.1674-9405.2016.04.006

2016-04-13

郝 震（1991-），男，陜西西安人，碩士研究生，主要從事水文遙感方面的研究。