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991.
随着工农业的发展,各地区地下水开采量迅速增加,再加上人为浪费和管理不力,使地下水水位普遍下降,部分地区(带)超采现象发生,地下水资源平衡受到严重破坏。地下水水位的下降可导致地下水降落漏斗的形成、地面沉降及水质恶化等一系列水环境问题。同时,考虑到开展大规模的人工补给在短期内是难以实现的,从实用角度看,应大力加强地下水自然补给的研究。 相似文献
992.
东中国海浪流相互作用对水位和波高影响的数值研究 总被引:3,自引:1,他引:2
通过修改风应力和底摩擦应力的计算方式并引入波致辐射应力,以POM(Princeton Ocean Model)和SWAN(Simulating Waves Nearshore)模式为基础构建了浪流相互作用耦合模式,对1994年14号台风过程下的东中国海波流相互作用对水位和波高的影响进行了模拟研究.结果表明:浪流相互作用引起的水位变化主要出现在近岸浅水区.与岸边站点实测水位的对比显示,耦合后的结果相比非耦合结果更接近观测值,特别是在极值水位处.流的存在显著地影响有效波高的计算结果.在黄海海域,流对有效渡高的增减在极值处大于0.2 m.在台湾岛东北海域黑潮流系附近,流对有效波高的增加最大可达1.6 m.上述结果对改善近岸风暴潮和海浪预报具有指导意义. 相似文献
993.
994.
库岸边坡中的地下水对其稳定性起决定作用,然而目前却没有统一的公式用来计算岸坡中的浸润线.为此,根据三峡库区广泛存在的隔水底板倾斜的层状非均质岸坡建立了基本模型,求得了稳定渗流和非稳定渗流两种情况下,库水位下降时岸坡中浸润线的解析解.同时,结合算例进行了分析,证明该方法在实际工程中具有指导意义. 相似文献
995.
永安冷冻厂深井是东南沿海最深的地震地下水动态观测井,井深1 000.44 m,地下水位受邻孔抽水严重影响.1982年1月开始观测,1988年11月起塑料厂开始抽水,严重影响观测;2001年8月由于工厂停产停止抽水,观测井地下水动态逐渐趋于稳定.本文分析该井地下水动态年变化规律,计算水位固体潮潮汐因子、观测精度与井孔对地应力响应灵敏度.并对抽水干扰及其前后,地下水动态观测质量的变化进行对比. 相似文献
996.
以新疆和什托洛盖煤田吉力湖西地下水系统为分析对象,对研究区地下水的形成及赋存条件、含水层特征、地下水水位及化学动态变化特征进行分析,研究结果可知:(1)吉力湖西地下水系统整体呈不规则矩形分布,总体受降雨、蒸发等因素影响较大.地下水赋存量变化幅度较大,开采稳定性不高,水质较差,开发价值低.(2)从布设的50处监测站长期观... 相似文献
997.
黄河下游河床萎缩典型地表现为平滩水位下河床断面面积的趋势性减小,本文根据黄河下游实测断面和水沙资料采用相关分析方法研究了游荡段河床萎缩的主要影响因素。1960~1997年游荡段河床平滩水位下断面面积经历了1960~1964年和1974~1985年的扩张时期及1965~1973年和1986~1997年的萎缩时期,这种变化是多种因素共同作用的结果。在来水来沙中,年径流量是主要因素,洪峰流量和年平均含沙量是较次要的因素;本文所讨论的其它4个因素中,花园口以上引水量影响最大,降雨量影响次之,兰州以上水库的调节作用对河床断面面积的变化也有较明显的影响;三门峡水库三种不同的使用方式对下游河床有不同的影响,采取"蓄清排浊"方式后对下游河床的影响较小。 相似文献
999.
昌黎井水温潮汐形成机理分析 总被引:4,自引:0,他引:4
昌黎井水温具有潮汐变化特征, 并且与该井水位的潮汐动态同步。 该文对比分析了井水温潮汐特征产生的可能原因。 认为井水温潮汐现象在井管内任何深度不一定都有反映, 能够显示温度潮汐周期性变化大体有两种模式: 一是井管水体具有足够大的温度梯度, 水体上下周期性运动时, 温度探头可以捕捉到水体的温度变化; 二是井-含水层系统地下水交换量的多寡引起水温同步的周期性变化。 研究结果表明, 昌黎井水温潮汐现象是次生效应, 水温潮汐动态与井孔管路特殊结构有一定关系。 相似文献
1000.
河口潮汐过程受上游径流、外海潮波等因素影响,动力机制复杂,潮位预报难度大。本文提出了一种基于非稳态调和分析(NS_TIDE)和长短时记忆(LSTM)神经网络的混合模型,对河口潮位进行12~48 h短期预报。该模型首先对河口实测潮汐数据进行非稳态调和分析,通过与实测资料对比得到分析误差的时序序列,并以此作为LSTM神经网络的输入数据,通过网络学习并预测未来12~48 h潮位预报误差,据此对NS_TIDE的预测结果进行实时校正。利用该模型对2020年长江口潮位过程进行了预报检验,结果表明混合模型12 h、24 h、36 h和48 h短期水位预报的均方根误差(RMSE)相比NS_TIDE模型至多分别降低了0.16 m、0.15 m、0.14 m和0.12 m;针对2020年南京站最高水位预测,NS_TIDE模型预报误差为0.64 m,而混合模型预报误差仅为0.10 m。 相似文献