张士灌区土壤中多环芳香烃菲垂向分布与迁移的影响研究

本文通过对典型环境功能区张士灌区包气带剖面样品和含水层样品的分析检测,比较和总结了菲的垂向分布特征,研究了总有机碳、粘粒含量、土壤含水率对菲垂向分布与迁移的影响规律和机理。对几个具有代表性采样点的研究表明、菲总含量在剖面中的变化趋势总体上是随着剖面的加深含量降低,以犁底层为界,表层土壤(5~20?)菲含量随着剖面深度变化平缓。同时分别对菲含量与总有机碳、土壤粘粒含量、土壤含水率进行二元相关分析,计算出的Pearson系数表明,土壤中总有机碳、土壤粘粒含量是影响菲垂向迁移的重要因素,而土壤含水率对菲垂向分布影响不大,同时利用SPSS的因子分析法进一步确定了总有机碳是制约菲垂向运移的主要因素。     

上海地面沉降与城市防汛安全

文章根据上海黄浦江最高潮位与地面沉降的历年变化发展情况,结合城市防汛工程的沉降现状,分析了地面沉降对上海城市防汛安全的影响。指出地面沉降的长期危害是影响上海城市防汛安全的重要因素,地面沉降的监测与防治是城市安全设防的重要内容。     

松散砂粒孔隙结构、孔隙分形特征及渗透率研究

多孔介质孔隙结构特征是决定流体微观运移机制的重要方面。文章用环氧树脂固结松散石英砂磨制出二维多孔介质薄片,并用孔隙结构图像处理方法提取出孔隙结构参数信息;根据孔隙结构参数,建立描述孔隙结构的分形几何模型,分析松散地层孔隙结构的分形特征;进行多孔介质渗透率的实验测量和分形计算。结果表明:多孔介质的孔隙率和孔径与粒径之间存在线性相关性,拟合度分别达到-0.976 5和0.996 6;在方格边长ε和含有孔隙的格子总数N(ε)的双对数坐标系中,lnε-lnN(ε)数据点近似成直线,且不同样品的孔隙分布分维数值比较接近;而在孔径r与大于该孔径的孔隙总数N(r)的双对数坐标系中,lnr-lnN(r)的数据点必须进行分段回归分析,以便能更好地反映孔隙结构的实际情况;孔隙分布分维数和孔径分维数与粒径也存在较高的对应关系;中砂渗透率的实验测得值是5.19×10-5mm2,孔径分维数分段回归法计算的大孔隙多孔介质渗透率为5.75×10-5mm2,测量值与计算值较为接近,孔径分维数可以计算多孔介质的渗透率。     

实践检验了XD系列全液压动力头岩心钻机的可靠性

2007年5-6月,山东省地矿局第一地质勘查院购置了由山东省地质探矿机械厂设计生产的XD-3型和XD-5型全液压动力头岩心钻机各1台,于2007年6～12月在山东莱州三山岛新立金矿区深部钻探中应用。实践证明,该钻机技术先进,性能可靠,完全达到和超过其设计性能参数指标,特别是在“一位多孔”（1个孔位施工直孔和不同角度的斜孔）的地质设计中应用,充分显示了其优越性。     

基于Mindlin理论Winkler地基参数的Kalman滤波识别

提出了Winkler地基参数的Kalman滤波识别方法。引入Mindlin理论后,推导了Winkler地基上板的控制微分方程。利用Fourier变换,推求了Winkler地基上简支板的Fourier闭式解。推导了Winkler地基参数的Kalman滤波方程,研究了Winkler地基参数的Kalman滤波识别的具体计算步骤。研究表明,运用Kalman滤波理论进行Winkler地基参数的识别,能有效地估计Winkler地基参数;Winkler地基参数的滤波收敛速度和精度受地基参数初始值选取和位移实测资料的影响,且Kalman滤波理论也可用于其他地基模型地基参数的识别。     

河流集合预报方法(ESP)在水资源中长期预测中的应用研究

中长期径流预测是水文水资源研究领域中的一项重要内容,为水资源规划管理及可持续利用、防汛抗旱、水库调度与发电计划制作、工农业用水计划编制等提供科学依据,对国民经济发展具有十分重要的意义.但由于大气圈极其复杂,水文要素并非仅是气象强迫输入的函数.它还受流域基本特性,前期来水以及人类活动等诸多因素的影响,中长期径流预测在其计算中存在着多种不确定性.因此,中长期径流预测一直是水文预测研究中难度较大的课题之一.本文引入河流集合预报方法(ESP),以丹江口水库为应用实例,利用水文气象历史资料和新安江水文模型,预测分析水库2007年10月份每旬的平均入库流量及概率分布统计,并经与实测流量过程对比分析,满足水库运行调度需求,为水库发电计划制作提供了可靠依据.     

基于分布式水文模拟的三峡区间洪水预报(Ⅰ)——模型构建及验证

长江三峡区间因暴雨形成的洪水峰高量大,对三峡水库的防洪安全和运行调度的影响很大.本论文依据三峡地区的地形地貌特征,采用基于GIS的机理性分布式水文模型,来模拟三峡区间入库洪水,以尽量减少洪水预报中的不确定性.利用近期建成的78个自动雨量站网监测的小时降雨信息作为模型的输入,对模型参数进行了率定和验证,结果表明:大多数洪水过程的模拟精度较好,但也有的模拟结果较差,其中降雨信息缺失是洪水预报不确定性的主要来源.     

基于AGA的SVM需水预测模型研究

需水预测是一个由城市人口、工业水平、社会经济水平共同作用的多因素、多层次的复杂非线性系统.其结果将直接影响受区域水资源承载力约束的产业结构、布局形态等决策.作为一种集中参数预报方法,支持向量机方法具有对未来样本的较好的泛化性能,对于这类资料缺乏、系统结构尚欠清晰的问题可以取得较好的模拟和预测结果.基于此,本文将支持向量机方法引入需水预测领域,建立了需水预测支持向量机模型.同时,本文将加速遗传算法和支持向量机方法耦合起来,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法.模型在珠海市的应用实例表明:与简单遗传算法比较,AGA的模型参数寻优效率更高;与BP神经网络模型相比,SVM模型较好地解决了小样本、经验性等问题,并取得了较高的预测精度.     

珠江流域的枯水研究与展望

本文简述了珠江下游控制站枯季径流特点及珠江流域枯水研究概况,对珠江枯水研究进行了展望,提出了未来珠江枯水研究的重点:开展人类活动对枯水径流的影响研究及枯水水文气候研究,同时指出,为指导流域的防旱抗旱工作,需建立枯水水情数据库及枯水预报模型.     

两种随机地下水位动态预测模型在吉林西部的应用与对比

时间序列模型和人工神经网络模型是两种常见的地下水资源模拟预测模型,为了对比二者的优缺点,本文对比分析了两者的建模过程及其模拟精度.选择吉林省西部干旱半干旱区为研究区,该区地下水资源在过去10年问由于长期超采而导致地下水位持续下降.相比ANN模型,时间序列模型建模过程更为简单,计算效率更高."后验差"检验结果表明两种模型均能很好的模拟地下水位变化规律,但改进ANN具有更高的拟舍精度.同时,两种模型预报结果均显示研究区如继续按过去的开发模式开采地下水,地下水位还将持续下降,且下降速率逐步增大.