本文關(guān)鍵詞：保定市市區(qū)淺層地下水位埋深預(yù)測(cè)方法的研究

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【摘要】：水資源問題是當(dāng)今世界面臨的重要問題之一,而地下水的不合理開發(fā)利用已經(jīng)產(chǎn)生了一系列的負(fù)面效應(yīng),因此,如何確保地下水資源的可持續(xù)開發(fā)與利用已經(jīng)成為水資源研究領(lǐng)域的一個(gè)重要方向。本文在前人對(duì)地下水位埋深研究的基礎(chǔ)上,選取保定市市區(qū)為研究區(qū),收集有關(guān)的氣象水文及地下水監(jiān)測(cè)資料,搜集文獻(xiàn)整理歷史資料,利用灰色理論及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,通過整理計(jì)算對(duì)研究區(qū)地下水位埋位深動(dòng)態(tài)特征進(jìn)行了分析,構(gòu)建研究區(qū)地下水位埋深預(yù)測(cè)模型,取得的主要成果有:(1)分析研究區(qū)近年來的降水、地下水開采狀況,選取研究區(qū)1990~2014年的地下水位埋深觀測(cè)資料,并對(duì)該研究區(qū)地下水位埋深變化特征進(jìn)行了分析,地下水位埋深動(dòng)態(tài)變化類型主要為降水入滲-開采型。選取觀測(cè)資料較全面的典型的三口地下水監(jiān)測(cè)井,分別分析在豐水年、平水年和枯水年的月平均地下水位埋深變化規(guī)律,得出地下水位埋深年內(nèi)變化與降水量的大小有密切關(guān)系,豐水年降水量偏大,農(nóng)業(yè)開采量相對(duì)減少,地下水位埋深減小,枯水年降水量偏小,農(nóng)業(yè)開采量相對(duì)增大,地下水位埋深增大。而研究區(qū)地下水位埋深由于人工開采量增大,加之近些年又多出現(xiàn)偏枯年,因此年際變化大致呈增加趨勢(shì)。(2)在前人對(duì)本研究區(qū)地下水研究成果的基礎(chǔ)上,建立了地下水位埋深優(yōu)化GM(1,1)預(yù)測(cè)模型及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,優(yōu)化GM(1,1)模型是通過分析過去的地下水位埋深序列預(yù)測(cè)未來地下水位埋深,充分利用了地下水位埋深長(zhǎng)序列觀測(cè)資料的自身內(nèi)在規(guī)律,預(yù)測(cè)平均相對(duì)誤差僅為3.64%,模型預(yù)測(cè)效果較好。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是充分考慮了影響地下水位埋深的外部因素,如降水量、開采量等,預(yù)測(cè)平均相對(duì)誤差為5.41%,預(yù)測(cè)精度不高,主要是由于方法本身的缺陷:不易確定隱含層層數(shù)和隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)以及BP算法容易陷入局部較小,并且收斂速度較慢。(3)綜合考慮灰色預(yù)測(cè)模型及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型各自的優(yōu)勢(shì),建立了優(yōu)化灰色-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,此組合模型同時(shí)具備了灰色理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn),彌補(bǔ)了二者的缺點(diǎn),最終得到的預(yù)測(cè)平均相對(duì)誤差絕對(duì)值僅為1.29%,預(yù)測(cè)精度高于任何一種單一方法模型,如果在僅有研究區(qū)地下水位埋深數(shù)據(jù)序列的情況下,要對(duì)未來地下水位埋深進(jìn)行預(yù)測(cè),那么就可以采用本文構(gòu)建的優(yōu)化灰色模型對(duì)未來地下水位埋深進(jìn)行預(yù)測(cè);如果有研究區(qū)降水量、開采量等基礎(chǔ)資料與地下水位埋深數(shù)據(jù)序列,就可利用優(yōu)化灰色-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型對(duì)未來地下水位埋深進(jìn)行預(yù)測(cè)。因此,本文能夠?yàn)槲磥肀６ㄊ惺袇^(qū)地下水位埋深的預(yù)測(cè)研究提供了模型依據(jù),為相關(guān)部門管理地下水提供了新的方法和新的思路。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P641.7

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

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本文編號(hào)：1239147