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541.
近50年济南岩溶泉域地下水位对降水响应的时滞差异   总被引:5,自引:2,他引:3  
依据近50年降水及年均水位等的差异,将1959-2011年济南岩溶泉域地下水位与降水观测数据划分为若干时段。采用小波变换方法定量分析了泉域地下水位对降水的响应时滞,并采用相关分析讨论了时滞与地下水开采量等的关系。结果表明,(1)泉域地下水位与降水的主周期均为1 a。(2)两种划分方式下,泉域排泄区水位时滞分别为83.44~161.24 d、88.62~150.56 d,径流区水位时滞分别为67.87~81.66 d、76.58~82.21 d,径流区水位时滞明显小于排泄区。(3)依据降水划分的时段,排泄区与径流区均有随年降水减少,水位时滞增加的趋势。(4)依据水位划分的时段,排泄区有随水位降低,时滞增加的趋势,而径流区不明显。(5)泉域水位时滞与泉域地下水开采量、泉群流量等存在相关关系,泉域开采量越大,泉群流量越小,则水位时滞相对越大。上述时滞差异分析,有助于增加地下水位与降水之间的非线性耦合过程的认识,可为地下水位的预报预警提供帮助。   相似文献   
542.
尉犁县生态园区地下水位年变化规律及其影响因素分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了防止孔雀河中下游地区因土地开发利用灌溉抬高地下水位,造成土壤盐渍化,在尉犁县生态园区进行一年的地下水位观测,根据观测资料分析该区主要土壤类型地下水位年变化规律及其影响因素,得出孔雀河中下游地区河水对地下水的影响范围一般为50~100m内的河滩地,其影响特征为:具有变化幅度大,频率高;100m以外其它土地的地下水位则主要受灌溉渗漏水的影响,其特征与河水相反:变化幅度小,频率低;控制地下水位,防止土壤盐碱化的主要措施为洲整农业结构和控制灌溉水量。  相似文献   
543.
地下流体的水位观测数据中除了含有可能的地震前兆信号外,还含有固体潮效应,气压效应,降雨量等等因素的影响.而通常认为地下水位的地震前兆信号是弱信号,难于从众多强干扰中清楚识别出来.科学的分析方法是将综合的地下水位观测信息分解为各种因素(包括地震前兆信号)的叠加.  相似文献   
544.
介绍了太原市地震局等开发的地下水位实时监测系统软件的功能、平台界面以及通讯软件,数据分析处理的特点、方法等,认为该系统软件具有在线实时监测等特点,可提高监测效率,较适宜于地方地震监测台网应用.  相似文献   
545.
张敬尧  闫艳丽 《地下水》2019,(1):52-52,111
地下水位的准确监测是掌握地下水资源概况的基础依据和重要手段。晋城市水资办自1985年起即对地下水位开展监测工作,为水资源管理提供了大量详实的基础资料。通过分析晋城市地下水监测工作面临监测点布设不合理、监测精度不高,监测点年久失修等方面存在的问题,提出科学布设点位、完善监测手段、加强监测管理等对策措施,对提高水资源管理能力起到积极促进作用。  相似文献   
546.
垂向和径向排水的潮汐水位振幅和位相变化研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
刘春平  唐彦东  廖欣 《地震》2011,31(4):68-76
本文根据岩石力学和地下水动力学理论, 分析了潮汐力作用下含水层与隔水层之间垂向水流交换过程, 并提出了垂向排水条件下含水层潮汐孔压-引潮高振幅比和位相差公式。 结合Hsieh等关于潮汐力作用下井水位对含水层孔压(体应变)的振幅比和位相差响应公式, 进一步推导了垂向和径向水流条件下井水位-引潮高的振幅比和位相差公式。 在径向和垂向排水条件下, 应用M2和O1波潮汐水位-引潮高振幅比和位相差的数值关系, 可以识别影响潮汐水位振幅和位相的主要因素。  相似文献   
547.
548.
549.
在边坡稳定性评价模型中可将地下水的水压力总分为静水压力和动水压力。建立考虑水压力的剩余推力法边坡稳定性力学分析模型。推导了利用已知两点地下水位求解其间任一点地下水位和含水层厚度的求解公式。将地下水位和滑面的抗剪强度指标作为随机变量,利用已有数据求其分布特征,提出基于Monte-Carlo法与剩余推力法的边坡可靠性分析方法,并对某公路边坡进行可靠性分析。计算结果表明地下水位的变化与边坡失效概率的变化成正相关关系。在地下水位变化较大的7、8、9月,将地下水位作为随机变量计算得到的边坡失效概率为60%左右,而将地下水位作为确定量计算的边坡失效概率为10%~30%;在地下水位变化不大的其它月份,二者差别不大,但前者总大于后者。  相似文献   
550.
改进型BP神经网络对民勤绿洲地下水位的模拟预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
以具有代表性的民勤绿洲为研究对象,以Matlab7.0为工作平台,对沙漠绿洲地下水埋深预测的三层前馈神经网络(BP神经网络)进行了改进。输入端因子选取民勤绿洲逐月灌溉量、红崖山水库下泄水量、月降水量、月蒸发量(20 cm)、月平均气温、时间序列6项,输出因子为民勤绿洲地下水位。通过在模型的输入层增加时间序列引导因子的方法使BP神经网络对输入端数据具备时间敏感性;通过Levenberg-Marquardt算法使网络误差最小化,并配合Bayesian正则化使网络的误差平方和、网络权重以及阈值平方和实现最优组合,最后使用相关系数、相对误差、效率系数等指标对模型的模拟结果进行检验。结果表明,通过以上一系列改进可以有效提高模型的模拟精度,增强模型的稳定性,并使模型具有良好的“泛化性”。  相似文献   
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