摘要：【目的】 为了探索重庆主城区气象要素对日供水量的影响，通过智慧气象服务缓解城市供水压力，为超大城市治理中的合理供水调度提供气象方法。【方法】 以2020年1月—2023年4月重庆主城区逐日供水资料和对应时间的气象观测资料为研究对象，从年、季、月、节假日等方面分析日供水量的变化特征，并对长节假日受影响的日期进行日供水量误差补偿，利用相关系数进行P=0.01和P=0.05水平显著性检验，确定敏感气象要素，采用多元线性逐步回归的方法建立了日供水量预测模型。【结果】 重庆主城区日供水量夏季最大、秋季次之、冬季最低，每年日供水量呈现单峰单谷的变化特征，8月达到最大，2月降至最低，并且存在着明显的节假日效应，特别是春节和国庆长假时，节假日效应尤为明显;夏半年日供水量与气象要素的相关性系数均高于冬半年，且与气温相关的气象要素相关性更强。结合上述分析结果，分别建立夏半年和冬半年日供水量预测模型，得出夏半年和冬半年日供水量预测模型的平均绝对百分比误差分别为2.69%和1.72%。【结论】 建立的预测模型拟合度较高，可以作为日供水量预测方程使用，为城市供水合理调度提供技术支撑。

关键词：日供水量；气象要素；相关性分析；逐步回归；预测模型

基金资助：重庆市气象部门青年基金项目(QNJJ-202302)

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