基于BP网络的承压水漏斗动态规律研究

为了研究区域地下水的变化规律,结合沧州1989～2007年72眼观测井的水位、区域开采量和补给量等资料,研制了该区域承压水漏斗水位的BP网络模型。该模型具有分布参数模型的特征,对水位拟合与检验的合格率均大于70%,符合相关规程要求。应用所建模型,对5个不同开采与补给方案下,研究区未来10 a承压水漏斗的动态变化进行了模拟,模拟结果合理、可靠。     

四平市区地下水流场时空演变规律研究

基于四平市区地下水近11年的水位动态观测数据,研究了在人工开采情况下承压含水层的水位的时空变化规律。结果表明,在时间R度上,市区中心位置承压水中的水位动态变化形式主要为波动中逐渐上升,而周边地区水位则表现为持续下降;空间尺度上,地下水降落漏斗呈现由中心向四周偏移的趋势。通过对29口承压含水层水位动态观测井的水位变化数据表明,水位上升的井数占总观测井数的65.5%。表明该区域承压含水层地下水位整体呈上升的演变特征,局部地下水超采有所缓解,降落漏斗范围逐渐缩减。本研究成果对摸清四平市区地下水变化规律和现状特征奠定了基础,为该区域地下水开发利用提供了技术支持。     

超采区地下水位控制和考核指标确定方法

为了有效管控地下水超采区,从区域控制和漏斗区控制两个角度考虑,提出一种选取地下水控制井以及确定控制水位和考核水位指标的方法。对于整个超采区,采用泰森多边形法划定每口控制井的控制面积,将每口控制井的控制面积占区域面积的比例作为权重,计算出区域面积加权平均水位,进而根据与该平均水位的接近程度,选出一口区域水位控制井,并将其最近平水年年末的水位作为今后的控制和考核水位。但是,当评价年为枯水年时,需要在控制水位的基础上减去松弛量确定考核水位。对于地下水漏斗区,利用水位等值线图,判断漏斗分布情况,进而从漏斗中心附近选取一口控制井,同样也将其最近平水年年末的水位作为控制和考核水位。以河北省馆陶县为例,选取的区域和漏斗控制井分别为监测井W16和W17;当政府未制定水位恢复规划时,区域控制水位确定为17.13 m;当政府制定了水位恢复规划时,比如5 a内水位恢复0.5 m,那么区域控制水位需要在17.13 m的基础上每年增加0.1 m;丰水年、平水年考核水位等于控制水位,枯水年考核水位等于控制水位减去0.93 m(松弛量);漏斗区控制和考核水位均确定为12.19 m。     

基于变密度地下水流模型分析预测沿海地区海水入侵

辽宁大清河发生的海水入侵一方面是由于潮汐作用下的海水沿河道上溯,并向四周补给低水位地下水所产生的入侵;另一方面是由于地下水的大量开采形成降落漏斗,降落漏斗中心水位远低于海平面,海水沿水力坡降方向入侵。本文采用变密度地下水流动数学模型模拟该区域海水入侵过程,从监测井数据与模拟数据对比分析来看,该模型识别所得参数基本符合该区域的海水入侵的实际情况,效果较好。     

受潮浪、径流和越流影响滨海承压层抽水数学模型及解析解

为研究滨海承压含水层地下水在潮浪、抽水井流扰动及径流和越流补给综合影响下的渗流和水位变化，建立了滨海承压水抽水不稳定流的数学模型，并得到其解析解。通过实例计算和分析可知：潮浪的波动作用与抽水的井流作用将相互影响，潮位升高时承压水水位上升，减缓了抽水引起的水位下降量，而潮位降低时承压水水位下降，将加剧抽水引起的水位下降；越流和径流作用可以减缓承压水水位下降；当承压水径流朝向海洋时，径流作用使水位降“漏斗中心”逆着水流而朝远离海岸线方向移动，并且承压水径流补给对减缓地下水水位下降的作用随时间越来越明显，因此径流作用可以减轻井水受潮浪和海水入侵的影响程度；如井设置在距海岸较远处，潮浪对抽水水位降“漏斗”形状改变不明显；受潮浪和抽水共同作用时的地下水水位-时间曲线围绕仅受抽水作用时的地下水水位-时间曲线上下波动。     

刘家峡水电站大坝坝基承压水异常分析

2003年某水电站坝基承压水水压发生十分罕见的大范围、大幅度异常突降，一夜之间承压水水位下降23.8 m，自动化监测系统记录了突变全过程。文中根据自动化观测数据，分析异常期间大坝变形、扬压力、渗流量的变化以及对大坝安全的影响;并根据形变场与渗流场相互作用，提出坝基承压水水压与基岩岩块变形位移相互作用的机理关系，得到了实测数据的支持和验证。坝基承压水异常后，承压水水位与库水位的相关关系甚好，其相关系数大于0.997，标准差小于0.07 m，回归方程满足真值方程的条件，对形变场与渗流场耦合作用和短时间形变回弹     

受潮浪和径流影响滨海承压层抽水数学模型及其解析解

为研究滨海承压含水层地下水在潮浪、抽水井流扰动及径流和越流补给综合影响下的渗流和水位变化,建立了滨海承压水抽水不稳定流的数学模型,并得到其解析解。通过实例计算和分析可知：潮浪的波动作用与抽水的井流作用将相互影响,潮位升高时承压水水位上升,减缓了抽水引起的水位下降量,而潮位降低时承压水水位下降,将加剧抽水引起的水位下降;越流和径流作用可以减缓承压水水位下降;当承压水径流朝向海洋时,径流作用使水位降“漏斗中心”逆着水流而朝远离海岸线方向移动,并且承压水径流补给对减缓地下水水位下降的作用随时间越来越明显,因此径流作用可以减轻井水受潮浪和海水入侵的影响程度;如井设置在距海岸较远处,潮浪对抽水水位降“漏斗”形状改变不明显;受潮浪和抽水共同作用时的地下水水位-时间曲线围绕仅受抽水作用时的地下水水位-时间曲线上下波动。     

双向差分灰色模型及其在水文预报中的应用

采用双向差分建立一种水文预报模型。该模型与传统GM(1，1)模型的不同之处在于如何推求GM(1，1)模型的参数.本文是在某一预报量的前后差预报误差之和趋于最小时求出模型的参数。该模型用于宣城站年最高水位预报的结果表明，通过残差、后验差检验，模型达到了灰色模型所规定的精度等级(一级)。     

基于数据同化技术的地质参数反演分析研究

通过数据同化技术用卡尔曼滤波算法对观测井所得水位监测资料进行同化计算,在得到较为精确水位观测值的基础上对主要取水层的渗透系数进行参数反演,并与前期室内试验获得的渗透系数对比,表明通过数据同化过滤之后进行的参数反演更精确有效。     

滨海地区潮汐对地下水位变化影响的统计学分析—以中山大学珠海校区为例

摘要：本文采用互相关分析、谱分析、Mallat分解重构算法等理论与方法，利用实测的潮汐资料和观测井水位资料，并结合实测的电导数据，从统计学上分析计算了广东省珠海市唐家镇附近，滨海含水层地下水水位波动的原因以及波动的位相、周期、振幅对海潮潮汐的响应。结果表明，微承压水和基岩裂隙水水位波动的原因均是含水层承受的质量负荷随潮汐的变化而变化；微承压水水位波动相对海潮潮汐的位相延迟时间约为7.0h，基岩裂隙水约为1.5h；微承压水水位波动的周期组成成份比海潮潮汐略少，基岩裂隙水水位波动的周期组成成份与海潮潮汐基本相同；微承压水水位波动的振幅约为海潮潮汐的1/100左右，基岩裂隙水为1/3左右；本研究区域海潮潮汐对浅层基岩裂隙水水位波动的水平影响范围在1000m之内。     

降雨空间分布模式识别

以广东省内186个站点的年降雨量分布为基础，把模式识别的聚类分析理论方法引入降雨空间特征分类研究中，进行降雨特征空间分布模式识别，以预测无雨量站点的降雨模式，从而分析水资源的空间分布模式，以便制订有效的水资源利用方案。结果表明，广东省年降雨量在空间上的分布可划分为6类模式；同时基于BP人工神经网络算法，建立了以高程、气温、蒸发量为主要参数的可判别和预测无雨量测站区域的降雨空间分布模式所属类别的模型，经过模型的学习和验证，效果较好。     

吉林市平原区地下水水质评价及成因分析

为进行吉林市平原区水质评价和水质成因分析,从该市平原区34个水质监测井的监测数据中选取铁、锰、氨氮等8项指标,运用BP神经网络法进行评价,并将评价结果与《地下水质量标准GBT14848-93》中的加附注评分法进行对比分析。评价结果基本一致,表明BP神经网络方法的评价结果可信,能够对地下水水质进行综合评价。该评价方法不需要确定权值,避免了赋予权值时主观误差的产生。所绘制的吉林市平原区地下水水质分区图表明,平原区地下水Ⅳ、Ⅴ级别水质区占较大面积,而Ⅱ、Ⅲ级别水质区分布较少。公因子空间分布图表明,平原区地下水水质的主要人为影响因素是化工企业的工业废水、烟尘等的不当排放,排污管道的渗漏,工业废弃物和生活垃圾的堆放以及农业中化肥农药的过量使用等。     

DESIGN OF GROUNDWATER LEVEL MONITORING NETWORK WITH ORDINARY KRIGING

The primary network of groundwater level observation wells aims at realizing a regional groundwater management policy. It may give a regional picture of groundwater level with emphasis on the natural situation. Observation data from the primary network can be used to estimate the actual state of groundwater system. Since the cost of the installation and maintenance of a groundwater monitoring network is extremely high, the assessment of effectiveness of the network becomes very necessary. Groundwater level monitoring networks are the examples of discontinuous sampling on variables presenting spatial continuity and highly skewed frequency distributions. Anywhere in the aquifer, ordinary kriging provides estimates of the variable sampled and a standard error of the estimate. In this article, the average Kriging standard deviation was used as a criterion for the determination of network density,and the GIS-based approach was analysized. A case study of groundwater level network simulation in the Chaiwopu Basin, Xinjiang Uygur Autonomous Region, China, was presented. In the case study, the initial phreatic water observation wells were 18, a comparison of the three variogram parameters of the three defferent variogram models shows that the Gaussian model is the best. Finally, a network with 55 wells was constructed.     

岩溶地区径流预报中BP网络的改进

岩溶地区下垫面复杂,各种岩溶管道、裂隙、溶洞发育使得流域不闭合,地下暗河存在水量交换,而地下水库的调蓄作用,使得流域出口断面总流量与降雨量不成绝对的线性关系。为了克服上述问题带来的岩溶地区降雨径流预报精度低问题,提出了改进的BP网络方法,并通过实例验证了此方法的可行性。以六冲河七星关站断面以上流域的平均日降水量、平均日蒸发量、前期流量作为影响因子,建立了2种预报模型：①传统BP网络模型;②运用SPASS软件筛选BP的影响因子数和调整输入层初始权值,并对逐日径流量资料进行对数处理建立改进的BP网络模型。通过实例分析发现改进的BP网络模型预报效果更好,可以有效地提高大洪峰和小洪峰的预报精度。     

梯级-关联算法在多泥沙河流含沙量预报中的应用

本文借助历史加成法处理样本数据，并分别利用梯级-关联算法(CC)和误差反馈传播算法(BP)建立模型对黄河下游夹河滩水文站汛期含沙量进行预报。传统BP网络需要预先设定网络结构，预报过程虽利用了神经网络的内插特性，但其样本的处理方式和网络构建方式使得运算效率较低；CC算法仅要求初始网络含有输入层和输出层，通过运算不断向网络增加隐含节点，从而最大限度的减少了在网络构建过程中的主观因素。本文比较了当预报的峰值超出训练样本取值范围时两种算法的表现，结果显示：当预报的峰值为训练样本峰值的2.45倍时，二者均能实现较为准确的预报，BP网络在预报精度上要略高于CC网络，但CC网络在运算速度上要明显快于BP网络。     

大安市地下水时空动态变化分析及预测

为掌握大安市地下水的动态变化规律,更好地为社会经济服务,本文利用2000—2013年现有21口承压井水位埋深数据资料,采用ArcGIS空间分析及主成分分析法对研究区地下水动态变化规律进行分析,运用BP神经网络对地下水位进行预测。结果表明:大安市动态类型为入渗—蒸发型和入渗—开采型; 2000—2010年枯水期水位变幅较小,丰水期前五年的变幅小,后五年北部和南部部分地区的水位下降变幅较大,这表明近些年以来,大安市大规模地开采地下水,导致地下水位逐年下降且变幅较大,局部已形成较明显的降落漏斗。通过主成分分析法得到的地下水驱动力最大为农业灌溉开采,采用BP神经网络预测得出地下水水位仍然呈现一定的下降趋势,因此在农作物灌溉时期要发展地下水灌溉与地表水渠灌相结合的方式,提高水资源综合利用效率,严格控制地下水超采的行为,合理开发地下水资源。     

Groundwater Level Forecast Via a Discrete Space-State Modelling Approach as a Surrogate to Complex Groundwater Simulation Modelling

Reliable and precise forecasts of future groundwater level fluctuations are crucial constituents of sustainable management of scarce water resources and design of remediation plans. Groundwater simulations and predictions are often performed by employing physically based models, which are not applicable in a majority of water scarce areas around the globe, particularly in the developing countries like Bangladesh due to data limitations. On the other hand, data-driven statistical forecast models have demonstrated their suitability to model nonlinear and complex hydrogeological processes to forecast short- and long-term groundwater level fluctuations. The purpose of this effort is to propose a non-physical based approach by utilizing a discrete Space-State model as a prediction tool to forecast future scenarios of groundwater level fluctuations. The present study utilizes the prediction focused approach of the system identification process in which the overall objective is to develop a pragmatic dynamic system model. The performance of the proposed approach is evaluated for groundwater level data at three observation wells of Tanore upazilla in Rajshahi district, Bangladesh. Historical weekly time series data of groundwater level fluctuations from the three observation wells for 39 (1980–2018) years is used to develop the time series model, which is used for future groundwater level predictions for a period of next 22 years (up to 2040). The findings demonstrate the conceivable applicability of the proposed discrete Space-State modelling approach in forecasting future scenarios of groundwater level fluctuations in the selected observation wells.

     

Multilayer Feed Forward Models in Groundwater Level Forecasting Using Meteorological Data in Public Management

Managing the groundwater resources is very vital for human life. This research proposes a methodology for predicting the groundwater levels which can be very valuable in water resources management. This study investigates the application of multilayer feed forward network models for forecasting the groundwater values in the region of Montgomery country in Pennsylvania. Multiple training algorithms and network structures were investigated to develop the best model in order to forecast the groundwater levels. Several multilayer feed forward models were created in order to be tested for their performance by changing the network topology parameters so as to find the optimal prediction model. The forecasting models were developed by applying different structures regarding the number of the neurons in every hidden layer and the number of the hidden network layers. The final results have shown a very good forecasting accuracy of the predicted groundwater levels. This research can be very valuable in water resources and environmental management.     

基于 k-means 聚类与泰森去丛聚的 代表性地下水位计算方法

在总结前人常用的区域水位变化值计算方法的基础上,结合 k-means 聚类分析、泰森多边形去丛聚和水均 衡法等方法,提出一种基于群井多年连续观测水位数据和储变量数据求解代表性地下水位的新方法,并在数值模 拟算例与实例研究区分别进行了计算和验证。结果表明：在算例中使用本方法得到的代表性地下水位结果与传 统水均衡法计算结果相比准确度可达 90.5%;在实例计算中使用定兴县 8 口井连续 5 年水位数据和储变量数据计 算得到定兴县 2019 年代表性地下水位变化值为 0.16?m,相较水均衡法计算结果新方法的准确度达到 93.3%,算例 与实例结果均较为准确,计算结果可用于代表性地下水位变化值快速、科学表征,在实际工作中能够有效简化代 表性地下水位变化的计算工作并为结果提供科学依据。     

皮墨垦区地下水矿化度时空变异及水化学特征

基于皮墨垦区80眼观测井的观测资料,运用地统计学方法分析研究区2010年3个不同季节地下水矿化度的时空变异特征及地下水水化学特征,并对实测数据进行了半变异函数分析。结果表明:①地下水矿化度空间相关性较强;②3个不同季节的地下水矿化度变异曲线分别属于球状模型和指数模型;③地下水化学类型变化复杂,主要由SO4-Cl-Ca-Na型、HCO3-Cl-SO4-Na型向Cl-SO4-Na型、Cl-Na型演化。