河流-含水层系统数值模拟方法探讨

地表水与地下水转化量的模拟预测一直是区域水资源评价和管理中的难题。提出了一种基于河流越流系数的处理方法,即将转化量计算模型同三维地下水数值模型完全耦合,能够预测在有人工干预条件下,地表水与地下水转化量的变化趋势。提出的方法适合多含水层系统的情形。实例研究表明,提出的河流-含水层系统模拟方法原理简单,易于实现,可以推广应用。     

大气科学数值模拟

大气科学研究大气运动规律和各种大气物理及化学现象。相当时期以来,大气科学同其他环境科学一样,是在观测、收集并分析资料基础上总结其规律和提出理论。随着科学的发展和技术的进步,一方面是对大气运动和变化的有关物理和化学过程有了更深入的认识,出现了新的理论;同时,计算数学和计算机技术的发展提供了定量地研究大气运动的必要条件。这样,便形成了一个以电子计算机为重要工具、以流体动力学和其他科学为理论基础的对大气运动和演变进行定量计算的现代新学科—大气科学数值模拟。这门新学科类似于物理学和化学中的     

叶尔羌河流域裸地潜水蒸发的数值模拟研究

利用地表能量平衡原理、微气象学以及土壤水热迁移理论建立了潜水蒸发模型,并采用全隐式有限差分格式进行求解。在求解过程中,对土壤热运动方程的上边界采用了第三类边界条件,同时采用自动调节步长等方法,增加了数值计算的稳定性,提高了计算速度。用本计算模型模拟了1994年5月份新疆叶尔羌河流域地下水均衡场的裸地潜水蒸发过程,并与当地的试验资料进行了比较分析,结果表明,采用的计算模型和方法可以进行较长时间内裸地的潜水蒸发估算。     

挠力河流域三维地下水流数值模拟

在分析概化挠力河流域地质及水文地质条件的基础上,建立了研究区地下水流系统的三维数学模拟模型,运用Visual MODFLOW软件进行求解,并对研究区未来7年的地下水流场进行了预报。模型预报过程中用迭代逼近方法预报二类边界,用频谱分析法预报年降水量和地下水开采量,实现了随机模型与确定性模型相耦合。结果表明,研究区地下水多年平均补给量为20.9×10⁸ m³/a。从预报的等水位线图看出,按照预测的开采量进行开采,研究区的地下水位在预报期间略有下降,每年平均下降0.329 m。     

海浪数值模拟研究进展

1、前言 海浪研究主要有两大内容,一是理论,即海浪生消机理的研究;二是应用,即海浪演化过程的准确计算。两者是相互促进的,但最终目的仍在于寻求预报(或后报)海浪时—空分布的计算方法。 海浪研究的对象主要是由风趋动所产生的风浪,其次是涌浪。 40年代后期,海浪研究作为一个相对独立的学科,引起了物理海洋学、流体力学、统计数学和计算数学界科学家的兴趣。经过约40年的努力,海浪研究领域已经取得了丰富的成     

末次冰盛期黑潮变化的数值模拟

黑潮是北太平洋西部边界流, 能够携带西太平洋暖池热量向北输送, 影响中国海的水文循环及全球气候。本研究利用高分辨率区域海洋模式(ROMS), 模拟了现代及末次冰盛期(LGM)黑潮流量和流轴的三维结构。气候态分析再现了现代黑潮的流量, 在PCM-1阵列、PN测线和吐噶喇海峡的流量分别是23.8 Sv、28.0 Sv和28.2 Sv, 与观测结果接近。LGM模拟中以上3个断面流量分别为34.5 Sv、34.4 Sv和34.9 Sv, 流量明显增加。垂直结构显示末次冰盛期(LGM)时期黑潮主轴仍位于冲绳海槽内, 深度范围也比现代大。LGM时期黑潮进入冲绳海槽前受到海槛阻挡, 部分黑潮流向发生偏转, 使得琉球海流加强。LGM时期黑潮加强主要受副热带环流圈信风加强和风应力旋度减小造成的Sverdrup输送加强控制。黑潮上游北赤道流加强, 导致向北输送流量增加。研究结果可以帮助认识黑潮在全球水循环的重要作用。

     

天然河道冰塞演变发展的数值模拟

应用河流动力学和热力学等原理,建立了冰塞形成及演变发展的冰水耦合的综合动态数学模型,并利用黄河河曲段原型实测资料进行了验证,同时对冰塞体厚度和水位的演变规律进行了研究分析。计算结果表明:提出的数值模型能较好地模拟河道封冻过程中冰塞体的发展演变过程。     

饱和颗粒正冻土-维刚性冰模型的数值模拟

基于刚性冰模型，应用有限差分法离散方程组，对于饱和颗粒土开放系统的冻结过程进行了一维数值模拟，给出了冻结缘内参数的分布．计算过程中修正了刚性冰模型中分凝冰产生条件，提出以冻结缘内冰压与载荷的关系作为分凝冰产生的判据，计算得到的冻胀量与实验室冻胀实验的测量数据较为吻合．将计算结果与现场实测资料进行了比较，温度场、含水量分布等结果在分布规律方面与现场实测资料相符．     

洞塞式消能工的数值模拟

针对有压洞内洞塞式消能工附近局部流动,分析研究了水流紊动特点,应用三维RNG k-ε紊流模型,利用物理模型试验资料对其计算结果进行了验证,利用模型对洞塞式消能工引起的水头损失进行计算分析,分析结果表明,当洞塞段相对长度从很小开始增加时,水头损失系数呈现先急剧降低而后明显增加,最后缓慢线性增加的趋势;在有压洞半径一定的情况下,洞塞段过流半径的变化比洞塞段过流长度的变化对水头损失系数影响更为明显,可为洞塞式消能工的设计提供相关参考依据。     

桥墩影响下冰塞水位变化规律的试验

采用聚乙烯颗粒为天然冰模拟材料,对桥墩影响下的冰塞水位变化规律进行了探索性试验研究.试验发现,有桥墩时,冰塞演变可分为冰塞越过桥墩和未越过桥墩两种情况;冰塞动态演变过程中,桥墩附近冰塞底部存在冲刷现象,由此产生的冲刷输冰流量会引发较为复杂的冰塞水位演变过程.研究表明,有桥墩条件下,水力及来冰量条件对平衡冰塞时的水位增值影响规律与无桥墩时基本一致;水流条件和来冰流量相同条件下,当冰塞能越过桥墩达到平衡时,墩径较大时水位增值也较大,在断面阻塞程度相同条件下,双墩水位增值大于单墩.     

Numerical simulations of ice accumulation under ice cover along a river bend

In this paper, the k-? two-equation turbulence model has been used to simulate ice accumulation under ice cover along a river bend. A 2D depth-averaged numerical model has been developed in a nonorthogonal coordinate system with nonstaggered curvilinear grids. In this model, the contravariant velocity has been treated as an independent variable. To avoid the pressure oscillation in the nonstaggered grids, the momentum interpolation has been introduced to interpolate variables at the interface. The discretization equations have been solved by using pressure correction algorithms. An equation has been developed for describing the deformation of ice jam bottom. The thickness distribution of ice accumulation (ice jam) along the bend has been simulated. The developed model has been applied to the experimental studies under different conditions carried out at the Hefei University of Technology. Results indicate that all simulated thickness of ice accumulation agrees reasonably well with the measured thickness of ice accumulation in laboratory.     

南水北调典型倒虹吸防冰塞安全运行试验

研究倒虹吸等局部水工建筑物的防冰塞安全运行条件对于南水北调输水工程的冰期安全运行有着重要的意义。通过真冰条件下的倒虹吸冰水动力学试验,模拟了不同水力条件时冰块在倒虹吸进口前的堆积和演变过程,得到了倒虹吸防冰塞安全运行时各相关水力参数间的关系。根据实验结论对南水北调中线工程京石段倒虹吸的冰期输水能力和调控进行了分析,为该输水工程倒虹吸冰期的安全运行提供参考。     

黄河封河期冰凌预警地电测试技术研究

黄河流域地形地貌相差悬殊,受西伯利亚和蒙古一带冷空气的影响,冬春季干、支流有不同程度的冰情出现.由于黄河凌情来势迅猛,水位急剧壅高,易决口成灾,开展冰凌预警研究是十分必要的.黄河封河期冰盖下流凌量及冰塞体的生长状况是黄河冰凌预警的关键要素,采用地电测试技术,对冰水两相流进行视电阻率测量,绘制电测深曲线,数字化模拟冰凌参数,评估冰塞体的生长及冰块堆积状况,为防凌减灾提供预警服务.测试结果表明,平稳流凌时,测深曲线经子波分解后阈值为10Ω·m左右,当出现局部冰塞时阈值达到100Ω·m左右,数值易于区分,基于电测深曲线的差异性进行冰凌预警的方法是可行的,可为防凌减灾提供预警服务.     

中国极地冰盖数值模拟研究进展北大核心CSCD

冰盖数值模拟是一种基于多源观测数据,通过构建并求解冰流动力学方程组,理解冰流运动物理机制以及诊断和预估其演化过程的方法,目前已被广泛应用于冰盖变化研究。本文简要介绍了极地冰盖数值模拟方法,归纳综述了近十余年我国学者在极地冰盖数值模拟方面的研究进展,厘清我国在冰盖数值模拟领域遇到的瓶颈和关键问题。阐述了如何与我国的极地冰盖科考优势区域深度结合,协同多源强化观测和数值模拟,研发和改进冰盖模式,提高冰盖模拟能力,对定量估算极地冰盖的物质平衡及其对未来海平面上升的影响做出实质贡献。通过逐步发展冰盖模式的研究能力,有望将来在冰盖关键动力过程和机制的科学认识上有所突破。     

水力与热力耦合的开河判别准则

寒带河流在春季往往会由于水力和热力因素的剧烈变化而引发冰盖溃决,国内俗称为"武开河"。这一现象会导致冰坝形成,造成巨大的自然灾害。通过冰盖断裂机理的力学分析,耦合热力对冰盖材料性质的影响,提出了一种开河判别方法。应用黄河河曲段实测原型资料进行验证分析,结果表明该准则判定结果与实际相符,是一种行之有效的判别准则。     

生物风化作用研究进展

生物无时无刻不参与地球表层矿物和岩石的风化,但以往的研究大多注重物理风化与化学风化作用,对生物风化作用关注很少。近年的研究表明,动物、植物和微生物均参与了风化过程。研究生物风化作用机理及在生物作用下矿物的演化序列,对于揭示土壤形成、化学元素循环规律、全球环境变化有着极其重要的意义。     

Forecast of water level and ice jam thickness using the back propagation neural network and support vector machine methods

Ice jams can sometimes occur in high latitude rivers during winter and the resulting water level rise may generate costly and dangerous flooding such as the recent ice jam flooding in the Nechako River in downtown Prince George in Canada. Thus, the forecast of water level and ice jam thickness is of great importance. This study compares three methods to simulate and forecast water level and ice jam thickness based on field observations of river ice jams in the Quyu Reach of the Yellow River in China. More specifically, simulation results generated by the traditional multi-variant regressional method are compared to those of the back propagation neural network and the support vector machine methods. The forecast of ice jam thickness and water level under ice jammed condition have been conducted in two different approaches, 1) simulation of water level and ice jam thickness in the second half of the period of measurement using models developed based on data gained during the first half of the period of measurement, 2) simulation of water level and ice jam thickness at the downstream cross sections using models developed based on data gained at the upstream cross sections. For this reason, as the results of simulation and field observations indicated, the back propagation neural network method and the support vector machine method are superior in terms of accuracy to the multi-variant regressional method.