气候变化及人类活动对中国北方岩溶泉的影响——以山西柳林泉为例

中国是岩溶最发育的国家之一,全球岩溶面积的1/4分布在中国.由于岩溶含水层对环境变化非常敏感,岩溶泉已经成为人们研究气候变化与人类活动对环境影响的重要信息载体.本文以中国北方具有代表性的柳林泉为研究对象,经过分析认为1957～1973年泉水流量基本上处于自然状态,因此,我们利用1973年前的泉水流量,建立了气候变化条件下泉水流量的灰色系统模型,将该模型外推,获得了1974～2005年气候变化条件下的泉水流量,与同期实测流量相比较,得到了人类活动对泉水流量衰减的贡献.结果表明,1974～2005年,气候变化对泉水流量衰减的贡献仅为人类活动对泉水流量衰减贡献量的8.1%～8.6%,人类活动对泉水流量的衰减起着主要作用.在人类活动对泉水流量的影响中,地下水开采量仅占到其中的20%～35%;其他因素包括水库的修建、跨区域地下水袭夺、矿坑排水、泉域内森林植被的破坏等等,他们对泉水流量衰减的贡献占到65%～80%.因此,传统的单纯以地下水开采量作为人类活动对泉水的影响是不合理的.     

人类活动对柳林泉域水文过程影响研究

20世纪50年代以后,柳林泉流量日益减少,人类活动成为其衰减的主要原因。通过分阶段应用灰色系统模型,定量地描述人类活动对柳林泉水文过程的影响。第一阶段(1957~1973年),柳林泉水流量只受自然条件的影响,第二阶段(1974~2009年)柳林泉水流量受自然条件和人类活动的双重影响。运用灰色关联分析和GM时滞模型,通过比较分析得到人类活动对柳林泉水文过程的影响。结果显示:人类活动导致泉水流量相对于降水量的时间滞后由0年增长到4年,即地下水压力波在传播过程中受到人类活动的干扰,强度被削弱,传播速度变缓。降水量对泉水流量的灰作用系数由第一阶段的1.127 2×10-2下降到了第二阶段的7.75×10-3,说明由于人类活动使降水量对泉水流量的补给强度减弱。     

灰色理论在新乡百泉泉水流量动态分析中的应用

新乡百泉具有供水、农灌、人文、旅游及生态等多种功能,研究其泉水流量动态,建立泉水流量动态预测模型,对泉域水资源评价和泉水资源保护具有重要意义。为了进一步研究新乡百泉天然状态下泉水流量动态特征、评价泉域岩溶水资源,基于1964—1978年泉水年均实测流量和泉域年均降水量资料,通过逐步回归分析,确定泉水流量的主要影响因素为前1年降水量,并建立了逐步回归模型,其回归效果显著;在逐步回归分析的基础上建立了泉水流量动态预测的GM(1,2)模型、NSGM(1, 2)模型和GM(0, 2)模型。结果表明：1964—1978年百泉泉水流量动态主要受泉域降水控制,且泉水流量滞后降水1年,反映了天然状态下泉水动态特征。3种灰色模型的精度等级均为最高级（优）。1964—1978年百泉泉水实测流量为2.347～6.448 m3/s,平均为3.904 m3/s;逐步回归模型预测值为1.882～6.383 m3/s,平均为3.904 m3/s;GM(1,2)模型预测值为2.327～6.448 m3/s,平均为3.939 m3/s;NSGM(1,2)模型预测值为2.133～6.448 m3/s,平均为3.927 m...     

基于地下水压力波传播过程的泉水流量灰色系统模型

根据岩溶地下水的运动特征,提出了岩溶地下水压力波形成与传播的概念模型,运用灰色系统理论建立了岩溶地下水的水文模型,包括泉水流量对降水量水力响应时间的求解方法及泉水流量对降水量的响应模型,并以山西柳林泉为研究对象,建立了泉水流量对泉域内不同区域降水量的水力响应时间求解模型。结果表明,泉域南部岩溶裸露区的水力响应时间为1年;泉域北部岩溶覆盖区的水力响应时间为7年,所得结论与泉域地质构造一致。基于南、北二区的水力响应时间,建立了带有时滞的描述泉水流量与降水量关系的GM(1,3)模型,模型回代检验的平均误差为6.05%;模型预测检验的平均误差为12.19%。研究证明,岩溶地下水的运动过程是压力波的形成与传播过程,泉水流量是地下水系统对大气降水的响应;水力响应时间是反映岩溶地下水压力波特性的主要参数,通过它可以实现对岩溶地下水过程的定量化描述和含水层的非均质性识别,基于岩溶地下水压力波传播原理建立的泉水流量对泉域内降水的响应模型可以比较准确地模拟泉水流量,为岩溶地下水资源的开发利用和保护提供了基础资料。     

极端降水对娘子关泉流量的补给研究

采用广义极值Pareto分布模型（GPD）研究娘子关泉域的月最大降水,并在剔除人类活动造成的泉水流量下降趋势（亦即平稳化）后,研究不同重现期的极大月降水量与平稳化后的泉水年平均流量的关系,以获得极端降水与泉水流量的相关关系。结果表明,娘子关泉域的极大月降水与之后第2 年的泉水年均流量关系最为密切。此外,文中还给出了相应的量化关系表达式,并据此估算娘子关泉域重现期为20、30、50、100年的月降水量分别为280 mm、295 mm、315 mm、338 mm,其对之后的第2年的年均泉流量补给分别为1.58m3/s、1.83m3/s、2.16m3/s和2.55m3/s。      

岩溶地下水灰色系统分析软件开发

结合灰色系统在岩溶地下水方面的研究进展,从实际应用的角度出发,通过逐步求精的方法,使用VisualC++6.0编程,开发出一套能够满足水文地质工作者使用且操作方便的岩溶地下水灰色系统分析软件。该软件分别由灰色关联分析、数据预处理、GM(1,1)模型、等维递补预测、残差周期模型和GM(1,N)预测模型6个模块组成,具有操作简单便捷、计算结果精确、出错信息处理完善、预测结果直观、数据输入输出方式灵活、残差结果曲线输出及可推广性强等优点。利用该软件对山西柳林泉2008和2009年的泉水流量进行预测检验,GM(1,1)模型的残差周期修正预测精度明显提高,2008年的预测误差由0.32m3/s下降到0.17m3/s,2009年的预测误差由0.29m3/s下降低到0.19m3/s。      

柳林泉域降水补给的时滞研究

柳林泉位于山西省柳林县东川河河谷,是中国北方最大的岩溶泉之一.1984～2005 年间的平均流量为 3.29 m3/s.流域内的大气降水是泉水的主要补给来源.根据柳林泉域水文地质条件的灰色系统特征,通过对泉域降水补给的时滞问题研究,提出了带有时滞的灰色关联分析模型.在此基础上,运用该模型对泉域不同地区的降水量与泉水流量进行了时滞分析.结果表明,柳林泉域不同区域的降水对柳林泉域的补给时滞存在差异.离石、中阳和方山的降水时滞分别为 3 a、4 a 和 6 a.该方法可应用于山西省其它岩溶大泉的岩溶水动态分析.     

降水入渗补给滞时的确定及其在泉流量模拟与预测中的应用

由于岩溶含水系统的调蓄作用,降水入渗补给泉水具有明显的滞后,滞后时间视具体水文地质条件而定.本文以济南泉域为例,利用逐步回归方法确定降水对泉水入渗补给的滞时为一年,说明不仅当年的降水量对泉流量有贡献,前一年的降水量对表流量也有明显的贡献,并得到了相应的泉流量模拟与预测模型,得到了较好的模拟与预测精度,证明考虑降水入渗补给滞时的泉流量模拟与预测模型比不考虑的模型精度要高.     

济南岩溶泉域地下水流模拟

为深入研究济南岩溶泉域地下水资源变化的现状及未来发展趋势,探索地下水资源可持续管理途径,文章建立了济南泉域地下水稳定流和非稳定流模拟模型,分析了地下水流场及泉水流量变化趋势,并圈划了泉群地下水汇流带。在泉群汇流带内开采地下水直接影响泉流量,而水源地开采通过影响泉群汇流带间接影响泉流量。泉流量呈明显的季节性变化,且与降水量紧密相关:丰水期水位升高,泉流量增加;枯水期水位降低,泉流量减少。保护天然补给量与增加人工补给量是保证泉水长流的重要措施。     

娘子关泉水流量的GM(1,2)时滞预测模型

娘子关泉位于山西省阳泉市平定娘子关附近,多年平均流量10. 93m3 /s,是我国北方最大的岩溶泉群。泉域西高东低,西部多为古生界二叠系、中生界三叠系砂页岩覆盖,大气降水入渗在这里形成浅层地下水,这些浅层水是深层岩溶含水层的间接补给水源; 泉域东部为岩溶裸露区,大气降水直接入渗补给深层岩溶水。由于岩溶泉域地质结构的复杂性和含水介质的多重性,泉域降水对泉水补给具有明显的灰色动态特征和时滞效应。本文应用灰色系统理论方法,建立了GM( 1, 2) 时滞模型,运用该模型对娘子关泉水流量进行了预测,结果与实际相接近。      

基于灰色理论的变形智能预测模型库研究

针对传统GM(1,1)模型在变形预测中精度不高和适应性不强的问题,将传统GM(1,1)模型从多个角度进行改进,并将传统模型及其改进模型进行集成,建立了预测模型库。利用灰色评价模型对模型库的预测结果进行评价,从而实现智能预测,并利用编程语言对模型库和评价模型进行了程序实现。最后利用盘古山钨矿变形数据对该模型库进行检验,结果表明,该模型库能根据不同特点数据,智能化地得到最佳预测结果,具有重要的应用价值     

基于灰色支持向量机残差修正模型的地面沉降量预测

沉降现象在各地区普遍发生,地面沉降量预测越来越受到重视。本文通过结合灰色(GM(1,1))预测模型和支持向量机(SVM)模型各自的优点,建立灰色支持向量机(GM(1,1)-SVM)残差修正模型,在突出时间序列发展趋势影响的同时降低序列中异常值的消极作用。以某高层建筑的18次地面沉降量数据为实例,检验GM(1,1)-SVM模型的预测效果。结果表明:相对单一的GM(1,1)沉降量预测模型,GM(1,1)-SVM模型相对误差小,预测精度高,对地面沉降量预测有一定指导意义。     

山西柳林泉域地下水流数值模拟

柳林泉为裂隙－岩溶泉，整个泉域面积约2727km2，且在柳林泉西部及西北部含水岩层组中赋存有大面积的咸水，微咸水，本文建立了平面二维区域地下水渗流模型，用于描述柳林泉域的地下水渗流，模拟效果良好，模型拟合阶段和检验阶段水头的计算值与观测值误差绝对值的平均值分别为0．46m,0.51m，所有结果显示两者基本一致，说明所建模型可以用于实际，据此模型预报了柳林电厂水源地投入使用后对区域地下水流场的影响，以及对柳林泉的影响。     

A genetic algorithm-based grey method for forecasting food demand after snow disasters: an empirical study

Determining the food supply after natural disasters is necessary to ensure the safety and social stability of people in disaster areas. An accurate prediction of food demand can help in the creation of a rational food supply program after natural disasters. This study proposes a grey prediction method to deal with irregular fluctuations in food demand after snowstorms. A GM(1,1) model with adaptive background values was established, and the Fourier series was applied to describe the irregular fluctuations in residuals. A genetic algorithm was designed based on GM(1,1) and Fourier series to optimize model parameters and to minimize the mean absolute percentage error. An optimal predictive function was also constructed by using the combined GM(1,1), Fourier series, and optimal parameters. The proposed forecasting method was used to predict three vegetables demand after the 2008 Chinese winter storm and was compared with the traditional GM(1,1) model. Results show that the proposed method has superior forecasting performance over traditional grey methods.     

Monthly karstic spring flow forecasting using a sequential gaussian simulation technique

Analyzing groundwater hydrologic equations related to karstic aquifers and spring hydrograph simulation have become the focus of many researches. Having double or triple porosity structure, mixed flow nature, and varying conduit permeability have made these formations become complex heterogenic systems with great temporal and spatial hydrodynamic variability. In this paper, a conditional sequential gaussian simulation (SGS) is used to simulate monthly flow data of five karstic springs with different hydrogeological properties, located in Zagros Mountain Chain, in western Iran. To evaluate the performance of the SGS algorithm, the results are compared with those of an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model. The results demonstrate the efficiency of the SGS model in simulation of monthly flows compared to the ARIMA model. They also show the suitability of this model for handling uncertainty associated with karstic spring flows through generation of several equally probable stochastic realizations.     

西北地区高填方地基沉降的预测模型研究及分析

沉降变形一直都是困扰填方工程的关键问题,原始地基中存在的湿陷性黄土与粉质黏土会导致沉降增大以及不均匀沉降等现象的发生.因此,做好工程的沉降监测和工后预测,对于保障高填方地基的稳定性至关重要.笔者以西北某机场迁建工程中高填方沉降监测数据作为依据,分别应用双曲线、对数和指数拟合曲线对填方地基的沉降进行预测、分析与对比,总结...     

灰色系统与神经网络组合模型在地下水水位预测中的应用

灰色GM(1,1)模型与人工BP神经网络对于预测非线性数列变化趋势都具有很好的适用性,但同其他预测方法一样也存在各自的局限性。本文采用灰色GM(1,1)模型与人工神经网络相结合的方法,对GM(1,1)模型预测结果进行了修正。以收集到的某地区1996～2006年的地下水水位埋深数据为算例,计算结果表明,经人工神经网络修正后的灰色系统的预测值比原预测值的预测精度有了很大提高。