我们还开发了自动化技术，以帮助使用土地使用数据和人口密度数据来估算需水量。这些技术与流量分配方法相似，不同之处在于，用于与服务层相交的基本层可能包含流量以外的信息，例如土地使用数据或人口。

这种需水量估计可用于预测未来需水量。在这种情况下，需水量分配依赖包含有关预期未来条件的多边形层。各种数据类型可用于此技术，包括未来土地使用、预测人口或需水量密度（形式为多边形），其中多边形基于流量分析分区、人口普查区、规划区或其他分类。请注意，这些数据源还可用于分配当前需水量。两者之间的区别是源中包含的数据。如果数据与预测值相关，则可用于预测需水量。

许多这些数据类型不包含需水量信息，因此需要进一步转换数据，以将未来条件多边形中包含的信息转换为预测的需水量值。这使得必须将数据源中包含的数据转换为流量，然后使用负荷计算工具来应用流量。

实施适当的转换方法后，包含服务区域和需求节点的服务层将叠加未来条件多边形层。然后可以确定每个服务区域的预测需水量，并将其分配给与每个服务多边形关联的需求节点。所需执行的转换取决于要使用的源数据。您可能需要将源中包含的数据（例如人口和土地面积等）转换为流量，以便负荷计算工具使用流量来分配需水量。

根据各个层的相交方式，服务区域可能包含已添加并应用到该服务多边形的需求节点的多种需水量类型（土地使用）。