三江平原地下水数值模拟及仿真问题研究pdf电子书版本下载

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1引言 1

1.1研究的目的和意义 1

1.2国内外研究动态 4

1.2.1三江平原地下水的研究现状 4

1.2.2地下水系统数值模拟国内外研究动态 5

1.2.3地下水系统参数识别国内外研究动态 10

1.3研究的主要内容、方法和技术路线 14

1.3.1研究的主要内容 15

1.3.2研究的方法和技术路线 16

2挠力河流域的基本概况 19

2.1自然地理概况 19

2.1.1地理位置 19

2.1.2气象条件 19

2.1.3水文条件 21

2.2区域地质概括 23

2.2.1地形地貌 23

2.2.2地层岩性 25

2.2.3水文地质条件 29

2.3社会经济状况 30

2.4水资源开发利用状况及存在问题 31

2.4.1供水工程状况 31

2.4.2水资源利用状况 32

2.4.3地下水开发利用中存在的问题 36

3挠力河流域地下水系统分析 39

3.1地下水系统概述 39

3.1.1地下水系统的基本概念 39

3.1.2挠力河流域地下水系统概述 39

3.2含水层系统分析 41

3.2.1第四系孔隙含水层亚系统 41

3.2.2第三系孔隙裂隙含水层亚系统 44

3.2.3前第四系基岩裂隙含水层亚系统 44

3.3地下水系统流动分析 45

3.3.1浅层地下水循环系统 46

3.3.2深层地下水循环系统 49

3.4地下水系统化学特征 50

3.4.1第四系松散岩类孔隙水水化学系统 51

3.4.2第三系碎屑岩裂隙孔隙水水化学系统 52

3.4.3前第四系基岩裂隙水水化学系统 53

3.5地下水系统动态分析 53

3.5.1地下水动态类型 53

3.5.2地下水位动态影响分析 55

4挠力河流域地下水参数及水均衡分析 58

4.1挠力河流域均衡区和均衡时段的划分 58

4.1.1均衡区和均衡时段划分 58

4.1.2水量均衡方程 60

4.2水文地质参数 60

4.2.1渗透系数 61

4.2.2给水度和弹性释水系数 61

4.2.3潜水蒸发强度 63

4.2.4降水入渗补给系数 64

4.2.5灌溉回归入渗系数 66

4.3流域年地下水资源量分析 66

4.3.1流域地下水补给量 66

4.3.2流域地下水排泄量 71

4.4流域地下水资源总量估算 74

4.4.1现状基准年（2005年） 74

4.4.2多年平均地下水资源量 77

5挠力河流域地下水数值模拟 80

5.1模型的研究范围 80

5.2含水层的概化 81

5.2.1含水层结构的概化 81

5.2.2含水层水力特征的概化 81

5.2.3边界条件概化 82

5.3地下水流数学模型的建立及求解 83

5.3.1地下水流数学模型的建立 83

5.3.2地下水流数学模型的求解 85

5.3.3空间离散 87

5.3.4时间的离散 88

5.3.5水文地质参数分区和初值的确定 88

5.3.6源汇项的处理 89

5.3.7边界条件的处理 95

5.3.8地下水的初始水位 98

5.4地下水流模型的识别和检验 99

5.4.1地下水流模型的识别 99

5.4.2地下水流模型的检验 100

5.5水量均衡分析 107

6神经网络时间序列预测模型 110

6.1 BP神经网络模型 111

6.1.1 BP神经网络的结构 111

6.1.2 BP神经网络的学习算法 111

6.2 BP神经网络的改进 115

6.2.1 BP神经网络的改进措施简介 115

6.2.2 BP神经网络改进的思路 117

6.2.3改进的BP神经网络步骤 122

6.3改进BP神经网络时间序列预测模型 123

6.4大气降水量的神经网络时间序列预测模型 126

6.4.1挠力河流域降水量特征分析 126

6.4.2模型的建立 129

6.4.3模型的检验 131

6.4.4预测2008—2020年降水量 133

6.5蒸发量的神经网络时间序列预测模型 134

6.5.1挠力河流域蒸发量特征分析 134

6.5.2模型的建立 136

6.5.3模型的检验 137

6.5.4预测2008—2020年蒸发量 139

6.6第一类边界水位的神经网络时间序列预测模型 140

6.6.1模型的建立 140

6.6.2模型的检验 141

6.6.3第一类边界水位的长期预测 143

7地下水动态预测的确定性—随机耦合模型研究 146

7.1确定性—随机耦合模型 146

7.1.1确定性模型的离散 146

7.1.2耦合模型的构成 151

7.1.3耦合模型的求解方法 152

7.2地下水开采量的预报模型 154

7.2.1 Elman小波神经网络模型 154

7.2.2基于Elman小波神经网络的地下水开采量预测 158

7.2.3 2020年挠力河流域地下水开采量的预测 161

7.3地下水开采方案的设计 161

7.4 2020年地下水位动态预测 164

7.4.1汇源项的离散 164

7.4.2地下水位预测及结果分析 169

8结论 172

参考文献 175

后记 186