水是生命的源泉,也是生态环境系统中最活跃,影响最广泛的要素之一。而我国水资源人均占有量只有2220 m3/a,仅居世界第110位,被列入世界12个贫水国家名单。另一方面,我国80%的水域、45%的地下水受到污染,90%以上的城市水源严重污染,同时,近年如广东北江水污染这类事件的发生,不仅对城市供水造成了严重危害,还严重影响到人民群众的饮水安全和生命健康。因此,合理应用水资源显得非常重要,对原水系统水资源配置提出了更高地要求。论文在简述需水量预测方法的发展,以及分析需水量预测方法的分类和影响因素的基础上,详细评述了需水量预测的常用方法,建立了基于GM(1,1)模型和BP神经网络的最优权组合模型,对其在区域总需水量预测中的应用进行了研究,经精度检验,验证了该模型合理、可行。论文概述了大系统理论和多目标问题理论,详细介绍了现有的水资源优化配置模型并建立了以输配水年运行费用最低为目标的水厂布局优化模型,最后结合水量优化和水厂布局优化建立了原水系统优化总体模型,并可通过遗传算法求解模型。论文以经济、社会、环境等综合效益最大化为目标,对深圳市大鹏半岛原水系统规划进行了实例研究。根据当地统计数据,结合大鹏半岛的自然经济社会概况和水资源利用现状,运用GM(1,1)—BP神经网络最优权组合模型预测出2010年、2020年区域总需水量分别是3215万m3/a、6881万m3/a,采用了基于人口和用地性质的用水标准法预测各用户水量;确定了研究区的供水水源、用户构成和用水关系、优化目标和约束条件、模型参数等,使用Matlab工具箱求解模型,得到在供水保证率97%下2010年、2020年的水量分配,结果表明各用水部门水量基本满足;并对水厂布局方案进行比较,给出了较优的水厂布局方案。