地下水动态预测的探讨 |
文件大小:1.49MB格式:pdf发布时间:2013-10-18浏览次数:次
【中文关键词】 | 下水数学模型 神经网络模型   |
【摘要】 | 简要介绍地下水数学模型的原理和应用实例,着重介绍在河北省大清河地下水系统的大沙河-磁河冲洪积扇孔隙地下水区,尝试建立地下水埋深变幅预测的统计相关方法和神经网络模型取得的良好效果。 |
【部分正文预览】 | 科学合理地开发利用地下水资源,应以及时、准确的地下水动态信息为科学依据, 目前地下水动态信息多以实测信息为主, 对地下水动态的预测预报能力不足, 全国还没有一个部门开展规范的地下水作业预测预报,不能满足水资源管理的需求。地球上的淡水资源主要包括大气降水、地表水和地下水三部分,降水和地表河流湖泊的预测预报均已很成熟规范, 构建完善的水资源预测预报体系需要努力提高地下水预测预报能力。开展地下水预测预报既是满足水资源管理的需要,同时也是人类探求自然规律、认识自然世界的需要。 浅层地下水是地下水资源开发利用的重点,我国农村的农田灌溉和生活用水几乎全部是浅层地下水,城市的生产和生活用水大部分也是浅层地下水;浅层地下水与地表水、生态环境密切相关,河流湖泊的干枯、土地的盐碱化等生态问题均源于浅层地下水的埋深不合理,因此浅层地下水应是预测预报研究的重点。地下水的运动速度和水位的变化均相当缓慢,其水位一日甚至几日内一般无显著变化,短期预报没有太大意义;地下水预测的主要服务对象是水资源管理等,这些工作更需要的是地下水位变化的中长期趋势分析。因此地下水的预测预报应着眼于其中长期变化趋势的预测分析。 |
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