Quantitative analysis of springs

Growing demand for groundwater resources and stringent environmental concerns has led to large groundwater investigations, including characterization of aquifer systems that are hydraulically connected to springs. A pumping test is one of the most reliable means of quantifying hydraulic characteristics and the response of natural springs to pumping because it yields results that, in general, are representative of a larger area than are results from a single point observation. Recharge to the aquifer sustaining discharge from springs must be evaluated prior to the utilization of springs. The spring hydrograph is analyzed, as the shape of a hydrograph is a reflection of the response of the aquifer to recharge. The form and rate of recession provide significant information on the storage, lithological composition, and structural characteristics of the aquifer system sustaining the spring. Water tracing techniques have been developed and used over a period of centuries to delineate catchment boundaries, estimate groundwater flow velocities, determine areas of recharge, and identify sources of pollution of spring water.     

突变理论在工程地质中的应用

本文说明了突变理论应用于工程地质中的一般方法。着重通过实例介绍尖点突变理论在工程地质中的应用现状,其中包括用突变理论评价层状结构斜坡、地下洞室的顶板冒落及活断层的稳定性,以及斜坡失稳的时间预报等问题。同时对其应用前景作了展望。     

阜阳市地面沉降趋势预测

阜阳市地面沉降是典型的因抽汲松散岩层地下水引起水位(压)下降而造成的地面沉降。本文采用固结理论、回归分析、灰色理论等三种方法建立地面沉降预测模型,旨在探讨在未建基岩标、分层标的城市如何定量研究地面沉降,同时对该市地面沉降的发展趋势进行预测,提出控制地面沉降的措施。     

Bayes判别分析法与地震短临预测

建立了一套完整的Bayes判别分析方法,并提出了明确的衡量综合预测结果所冒风险大小的风险代价比Kdn该方法可用于不同时间尺度的地震综合预测。选取云南地区1994～1996年的水氡观测资料,采用X2统计检验法识别前兆异常,利用Bayes判别分析方法对云南地区的强震活动性进行了内符检验和外推预测。在风险代价比Kdn取4的情况下,内符检验的R值可达0．54,外推时空占有率0．07,获得了满意的效果。     

湖陆风效应为主导的地面弱风预报方法

对博斯腾湖东南陆地风场数据进行计算,结合湖陆风效应初步建立夏半年各月风场日变化模型,得出风场日变化的4个典型时段。结果表明,区域测站一致性系数和风场有较好的对应关系,一致性系数小于50说明风向不稳定且风速较小,一致性系数大于80说明风向趋于稳定且风速一般较大,弱风时段主要出现在日出日落前后,且具有2h左右的持续时间。该方法为该地区弱风时段预报提供了思路,在稳定的高压脊形势下效果尤为明显。     

BCC第二代气候预测模式系统对2015年一次寒潮过程的预报能力评估

利用BCC第二代气候预测模式系统(BCC_CSM2)的回报试验结果,评估了BCC_CSM2对2015年1月27—31日一次强寒潮过程的次季节预报能力,结果表明:(1)此次寒潮过程主要由新地岛以西的短波槽不断东移发展而形成的,模式能够提前10 d较好地预报过程期间降温以及高空环流形势,相关系数、距平符号一致率以及均方根误差都定量表明模式在10 d左右具有较好的预报能力,但是对降温程度的预报能力随起报时间的延长逐渐降低;(2)为了探讨随起报时间延长模式预报能力降低的原因,从位势倾向方程出发,分析相对涡度平流和温度平流随高度变化发现,在模式提前10 d之内的预报时段内,模式预报的相对涡度平流和温度平流随高度变化与再分析资料的诊断结果基本一致,能够合理预测短波槽的东移和槽脊的强度变化,当预报超过10 d后,模式中相对涡度平流的配置不利于短波槽的东移,模式预报的低层出现暖平流,并随高度增加而减小,不利于槽的加深,使模式预报的环流形势产生偏差,导致模式预报能力降低。     

Improving groundwater-flow modeling using optimal zoning methods

Hydraulic conductivity sometimes exhibits complicated spatial variation over a site. A thorough understanding of the spatial distributions of hydraulic conductivity helps to make deterministic models of groundwater more accurate. This study presents a novel procedure that combines simulated annealing algorithms (SA) and the shortest distance method (SD) with the modular three-dimensional groundwater flow model (MODFLOW). The procedure is applied to a hypothetical site with groundwater-monitoring wells to minimize the difference between simulated and observed hydraulic head for optimal zoning of the spatial distribution of hydraulic conductivity. The results of this optimal zoning method indicate that this new procedure not only improves the efficiency of optimization, but also increases the probability of finding the global optimum, minimizing the errors of the hydraulic head simulated by MODFLOW in two scenarios, one with known and the other with unknown hydraulic conductivity. The results also illustrated that the procedure can effectively determine and delineate hydrogeological zones.     

La prévision du climat : de l'échelle saisonnière à l'échelle décennale

The atmosphere and the ocean are subject to many dynamical instabilities, which limit the time during which their behaviour can be deterministically forecasted. At longer timescales, the atmosphere can be predicted at best using statistical methods, as a response to external forcing linked to sea- and land-surface anomalies. Climate being defined as the mean of atmospheric states, it appears that it can be predicted up to a few months in advance, which is the characteristic time of the so-called slow components of the climate system. Forecasting can sometimes be extended to longer time ranges, especially when the coupled ocean–atmosphere system exhibits internal variability modes, with characteristic times of a few years. Seasonal climate forecasting is most often based upon Monte-Carlo simulations, where the various realisations correspond to slightly different initial conditions. The present sate-of-the-art in Europe (ECMWF) and/or in the USA (IRI) allows to forecast such major phenomena, as El Niño, up to six months in advance. Finally, some parameters may exhibit predictability at still longer time-ranges (inter-annual to decadal), but only for certain regions. The example of electricity production is used to underline the potentially large economical benefit of seasonal climate forecasting. To cite this article: J.-C. André et al., C. R. Geoscience 334 (2002) 1115–1127.

Résumé

L'atmosphère et l'océan sont le siège d'instabilités dynamiques, qui limitent la durée pendant laquelle il est possible d'en prévoir l'évolution de façon déterministe. Au-delà, l'atmosphère n'est plus prévisible, au mieux, que de façon statistique, en fonction du forçage externe qu'exerce(nt) sur elle l'océan et/ou la surface des continents. Le climat (au sens d'une moyenne des états atmosphériques) se révèle ainsi prévisible jusqu'à des échéances temporelles de quelques mois, échelle de temps caractéristique des composantes dites « lentes » du système climatique. La prévision peut s'étendre à des échéances parfois plus longues, dans le cas où le système couplé océan–atmosphère posséderait des modes de variabilité temporelle de périodes caractéristiques de quelques années. La prévision climatique saisonnière est très souvent construite à partir de simulations de type Monte-Carlo, avec des ensembles de réalisations utilisant des conditions initiales légèrement différentes. Dans l'état actuel de ces prévisions, qu'elles soient réalisées en Europe (CEPMMT) ou aux États-Unis (IRI), il est possible de prévoir environ six mois à l'avance un certain nombre de phénomènes climatiques, en particulier ceux liés aux épisodes dits « El Niño », pour lesquels l'amplitude des variations est suffisamment importante. Il existe, par ailleurs, une prévisibilité à encore plus longue échéance (inter-annuelle à décennale), mais seulement pour certains paramètres et certaines régions. L'exemple de la production d'électricité montre l'importance économique potentielle très grande de la prévision climatique saisonnière. Pour citer cet article : J.-C. André et al., C. R. Geoscience 334 (2002) 1115–1127.     

基于遗传模拟退火算法的神经网络模型在陕西省需水预测中的应用

神经网络模型是近年来在需水预测方面应用较为广泛的一种方法,在陕西省的需水预测中根据实际情况采用遗传模拟退火算法对其进行优化,预测的结果和其他预测方法进行对比,证明该方法预测的结果较为合理,能够在类似的预测中加以推广应用.     

电导率法在入河排污口流量监测中的应用研究

鉴于目前入河排污口流量测验手段不足,尝试采用测试电导率方法进行排污口流量测量,并与常规流量测验方法容量法进行比对,试验证实本方法简便易行,适应性强,可以在实际工作中推广应用。