地下水动态特征

2024-07-15

地下水动态特征（精选9篇）

地下水动态特征篇1

0引言

地下水脆弱性研究是有效保护和开发利用地下水资源的重要技术手段, 能够揭示区域地下水所处的环境状态, 区别不同区域地下水的脆弱程度, 判别地下水污染的潜在可能性, 进而为工农业的合理布局提供有益参考。因此, 加强对地下水脆弱性研究对合理开发、利用和保护地下水资源有着重大现实意义。目前国内关于地下水脆弱性的研究大多局限于地下水的本质脆弱性, 且主要针对于局部城市或水源地, 比较典型的有: 杨旭东等[1]以DRASTIC模型中的7项自然因子为指标对沧州市区地下水脆弱性进行了评价;孟宪萌等[2]选取含水层导水系数等3项自然因子对山东省济宁市地下水脆弱性进行了研究;叶松等[3]选取地下水位埋深等7项自然因子对青岛大沽河水源地地下水脆弱性进行了评价。对于特殊脆弱性及脆弱性的动态研究方面还相对薄弱。因此, 进一步开展多指标条件下地下水脆弱性动态研究具有一定的理论意义。鉴此, 本研究选择人类活动频繁、环境脆弱的静升盆地作为典型研究区, 在了解区域地质背景环境的基础上, 采用综合指数法、灰色关联度法与Gis技术相结合, 分别评价了静升盆地2003年和2010年地下水脆弱性。研究结果可以为静升盆地国土整治, 地下水的开发、利用、保护及区域经济社会发展提供科学依据, 也可为其他地区水土资源的开发利用与保护提供有益参考。

1研究区概况

静升盆地位于太原盆地与临汾盆地之间的隆起带, 是喜马拉雅山运动和燕山运动共同作用形成的一个山前断陷盆地, 绵山断裂、兴地-旌介断裂、汾阳-介休断裂、霍山断裂构成了盆地边界。行政区域横跨灵石、介休两县市的静升、马和和绵山三镇, 地理坐标为北纬36°50′54″~36°55′12″, 东经112°48′36″ ~112°55′35″, 国土面积约25km2, 其中灵石县境21.3km2 (图1) 。盆地地形起伏较大, 高低悬殊, 总体地势由东南向西北、由山区向河谷逐渐降低。区内主要出露第四系地层, 第四系孔隙地下水系统为盆地的主要含水系统, 含水介质主要有砂卵石漂石、粗砂、中砂、细砂、粉细砂, 介质颗粒由东南向西北逐渐变细 (图2) , 包气带介质由盆地的东南向西北由粗到细、由砂卵砾石逐渐过渡为黏砂土 (图3) 。随着经济社会的快速发展, 人类活动对区域环境的变化产生了很大的影响。从2003年到2010年, 静升盆地地表森林覆盖率由50%增长到56%, 地下水人工开采量由530.5万m3增长为621.38万m3 (开发利用率由84.9%升为99.4%) , 地下水位以1.8m/a的速度下降, 水位埋深处于10 m以下的面积由5.12km2缩减为2.85km2 (图4、图5) 。

2地下水脆弱性评价的指标体系及评价方法

2.1地下水脆弱性评价指标体系

由于不同研究者研究地下水脆弱性的角度、目的不一样, 选取的评价指标也不尽相一。目前国内外地下水系统脆弱性评价指标可分为地下水脆弱性指标体系和地下水资源脆弱性指标体系。前者以DRASTIC、EPIK、SINTACS、SEPPAGE、I SIS、GOD、AVI等指标体系为代表, 后者以RMMESSY指标体系[4]为代表。本文以在地下水脆弱性评价中被广泛应用的DRASTIC指标模型为基础[4，5], 结合静升盆地实际情况, 选取地下水位埋深D、降雨补给率R、含水层介质A、包气带介质I、森林覆盖率F和人工开采率Am6个指标, 构成DRAIFAm指标体系。该指标体系及对应指标值在文献[6]中有详细描述, 现引用如表1。

2.2 CIM?GRA?Gis评价体系

目前国内外研究地下水脆弱性的方法众多, 可概括为迭置指数法、过程数学模拟法、统计方法和模糊数学评价法四大类[6，7]。各种方法均有自己的特点和使用范围, 在实际应用过程中, 应根据地质条件、水文地质条件、人类活动情况以及研究的目的选取合适的方法取。为了充分利用实测数据, 实现对静升盆地地下水脆弱性进行综合评价。本文采用综合指数法 (Comprehensive Index Method, CIM) [6]、灰色关联度法 (Grey Relational Analysis, GRA) [5，8-10]与Gis技术相结合, 构成CIM-GRA-Gis评价体系对静升盆地地下水脆弱性进行评价。该评价体系进行脆弱性评价的基本步骤如下。

第一步, 明确评价指标、指标的分级标准, 结合区域实际情况, 通过Gis技术画出各指标的评分图。

第二步, 通过灰色关联度法, 求出各指标的权重Wi。假设有N个指标, 每个指标有M个统计值, 则第k个指标M个统计值构成序列:{Yk (i) }, i=1, 2, …, M。为了进行比较, 将N个指标序列进行标准化处理[式 (1) ], 标准化后的指标值Ygk (i) 在0~1之间。指标数列经过标准化后, 得到N个指标的散点线和它们共有的均值线Y0, 则指标K的散点线在t点与均值线Y0在t点的距离:Δk=|Y均 (t) -Yk (t) |。用Δk表示它们在t点的关联性, 则通过式 (2) 可求出指标K的散点线与均值线Y0在t=1, 2, …, N的关联性用关联系数ξk (i) 。最后通过式 (3) 求得指标K与均值关联度rk对上述关联度进行标准化, 标准化后的关联度r′k可作为各指标的权重。

式中:Ygk (i) 为第k个指标第i个统计值标准化后的值;max (Yk) 为Yk (i) 中的最大值;min (Yk) 为Yk (i) 中的最小值;ξk (i) 为第k条子线与均值线Y0在i点关联系数, 其值越接近1, 关联性越好。

第三步, 在明确评价指标、指标的分级标准以及指标权重的基础上, 将每个指标的评分值与其对应的权重相乘叠加, 从而得到每一个评价单元的综合指数R[见式 (5) ]。R越大, 相应的评价单元越脆弱。

式中:R为综合指数 (脆弱性指数) ;Wi为评价指标的权重;Xi为评价指标的评分等级;n为评价参数。

3结果与分析

3.1评价结果

通过对研究区区域地质环境的分析, 根据已确定的权重值和各指标的分值, 运用式 (5) 求得静升盆地脆弱性评价指数范围为4.5~7.1。为了使盆地地下水脆弱性评价在2003年和2010年具有统一性和可比性, 采用自然分级法对两个年份地下水脆弱性叠加结果进行统计分析, 将脆弱性分为低脆弱区、较低脆弱区、中等脆弱区、较高脆弱区和高脆弱区5个等级, 各级对应的指数区间分别为:≤5.2、5.2~5.6、5.6~6.0、6.0~ 6.5、>6.5。静升盆地2003年和2010年地下水脆弱性分区结果见图6和图7。

由图6可知, 2003年静升盆地地下水脆弱性总体偏低, 低脆弱性分区和较低脆弱性分区面积合计占盆地面积75%;从盆地西部到东部地下水脆弱性有着降低的趋势。其原因是:从水文地质条件看, 盆地东部处于洪积扇的顶部, 岩性以砂卵石为主, 虽易接受大气降雨的补给, 但由于包气带厚度大, 地下水埋藏深 (埋深在20m以上) , 人类活动少, 综合评价结果为低脆弱性;在盆地的中部, 包气带介质逐渐变细, 地下水位变浅, 人类活动加强, 地下水开采量增多, 地下水脆弱性级别一般为低脆弱性和较低脆弱性, 局部地区达到中等脆弱性 (如许家沟底附近属中等脆弱性区域) ;在研究区的西部, 包气带介质以细砂、黏土为主, 含水介质主要为细砂层夹黏卵石层, 地下水位埋深浅一般在10m以下, 工农业活动频繁, 地下水遭受污染的可能性大, 地下水脆弱性综合评定为较高脆弱性, 局部区域评定为高脆弱性。

由图7可知, 2010年静升盆地地下水脆弱性总体上仍较低, 从盆地西部到东部地下水脆弱性仍有着降低的趋势, 但各脆弱性分区面积较2003年有较大变化, 其中低脆弱性分区和较低脆弱性分区合计面积较2003降低10%, 较高脆弱性分区面积较2003升高10% (表2) 。其原因是:从2003年到2010年, 地下水水资源开发利用量由530万m3增长到621万m3, 地下水水位为以每年1.8 m的速度下降, 森林覆盖率以每年1%的速度增长。而由各指标的意义可知, 人工开采量、森林覆盖率与脆弱性成正相关, 地下水位埋深与脆弱性呈负相关。在各因素的综合作用下, 地下水脆弱性也发生着复杂的变化。在人类活动强烈的马和村、静升村及许家沟坡村等地, 高脆弱区面积在加大, 在人类活动较为强烈的集广、农场、张嵩等地, 地下水脆弱性也由低脆弱性升至较低脆弱性。

3.2地下水脆弱性动态特征分析

在人类活动的影响下, 静升盆地地下水脆弱性从2003年到2010年发生着巨大变化。从时间上看, 静升盆地地下水脆弱性有增高的趋势, 其中脆弱性升高一级的面积为8.1km2, 占总面积的32%, 升高二级的面积为2.22km2, 占总面积的9%, 升高三级的面积为0.18km2, 占总面积的1% (表3) 。从空间上看, 地下水脆弱性从盆地西部到东部逐渐减弱, 盆地西部地下水脆弱性等级的变幅大于盆地东部 (图8) 。从地下水脆弱性与地下水水位埋深之间的关系看 (图8、表4和表5) :当地下水水位埋深级别由i变为j时 (i代表2003年的水位埋深级别, 其值可取1、2或3, j代表2010年的水位埋深级别, 其值可取2、 3、4或5, i≤j) , 地下水脆弱性升高一级的概率在0.889以上; 当地下水水位埋深级别由i变为j时 (i代表2003年的水位埋深级别, 其值取4, j代表2010年的水位埋深级别, 其值取4) , 地下水脆弱性升高二级的概率为1;当地下水水位埋深级别由i变为j时 (i代表2003年的水位埋深级别, 其值可取4或5, j代表2010年的水位埋深级别, 其值可取5, i≤j) , 地下水脆弱性升高一级的概率在0.475~0.602, 升高两级的概率在0.343~ 0.495;当地下水水位埋深级别由5变为6时, 地下水脆弱性未变化的概率为0.565, 升高一级的概率为0.380;当地下水水位埋深级别由6变为6时, 地下水脆弱性未变化的概率升高到0.802。

4结语

(1) 在综合分析地下水脆弱性研究现状的基础上, 通过比较目前各种脆弱性评价方法, 建立了CIM-GRA-Gis脆弱性评价体系, 并利用该评价体系评价了静升盆地地下水脆弱性。结果表明, CIM-GRA-Gis脆弱性评价体系层次清晰、结构合理, 能够有效地评价区域地下水脆弱性。

(2) 静升盆地地下水脆弱性从时间上看, 静升盆地地下水脆弱性有增高的趋势, 从空间上看, 地下水脆弱性从盆地西部到东部逐渐减弱, 盆地西部地下水脆弱性等级的变幅大于盆地东部, 从与地下水位关系看, 在地下水水位逐年下降的情况下, 地下水脆弱性与地下水水位埋深之间呈非线性负相关关系。

(3) 由于影响区域地下水脆弱性的因素众多, 本文仅选取地下水水位、包气带岩性、含水介质、降雨补给率、森林覆盖率、人工开采率6个因子, 评价结果难免与实际有事偏差。建议密切关其他因子对地下水脆弱性的影响, 进一步加强区域地下水的脆弱性研究。

参考文献

[1]杨旭东, 李伟, 马学军.模糊评价法在沧州市区地下水脆弱性评价中的应用[J].安全与环境工程, 2006, 13 (2) :9-12.

[2]孟宪萌, 束龙仓, 卢耀如.基于熵权的改进DRASTIC模型在地下水脆弱性评价中的应用[J].水利学报, 2006, 38 (1) :94-99.

[3]叶松, 吕谋, 宋旭鹭.模糊综合评价方法在地下水脆弱性评价中的应用[J].青岛理工大学学报, 2010, 31 (3) :52-58.

[4]地下水脆弱性评价技术要求[S].中国地质调查局, 2006.

[5]严明疆.地下水系统脆弱性对人类活动响应研究[D].北京:中国地质科学研究院, 2006.

[6]周长松, 郑秀清, 臧红飞, 等.基于PCSM-AHP体系的静升盆地地下水脆弱性评价[J].水电能源科学, 2012, (1) :12-15, 214.

[7]姜桂华.关中盆地地下水脆弱性研究[D].西安:长安大学, 2002.

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[10]李国凤, 雷国平, 宋戈.基于改进灰色关联度法的宝泉岭垦区粮食综合生产能力影响因素研究[J].水土保持研究, 2012, 19 (2) , 171-179.

地下水动态特征篇2

对地下水动态监测工作的思考

地下水动态监测,对于水量和水质评价,以及水资源的合理开发利用,有非常重要的意义.简要说明唐山市地下水动态监测工作的.现状,并以唐山市地下水动态监测工作为例,阐述地下水动态监测工作中存在的主要问题,提出解决办法,以保证地下水动态监测工作的正常顺利进行.最后,从加强地下水管理、优化地下水动态监测站网、实现自动化地下水动态监测提出一定建议.

作者：赵宏亮 ZHAO Hong-liang 作者单位：河北省唐秦水文水资源勘测局,河北,唐山,063000 刊名：水利水文自动化英文刊名：AUTOMATION IN WATER RESOURCES AND HYDROLOGY 年，卷(期)：2009 “”(3) 分类号：P646.7 关键词：地下水动态监测基本监测站水资源地下水埋深地下水类型区

张家口市城市地下水动态分析篇3

水资源与能源、人口、生态环境日益成为世界普遍关注的重大问题。随着人类社会的发展和生产规模的扩大, 逐渐出现了不同程度水资源危机。地下水是水资源的主要组成部分, 不仅可以作为水资源直接利用, 还在水资源的循环过程及开发管理中起着重要的调节作用。近些年来河北省旱情时有发生, 农业生产遭受了不同程度的损失。地下水资源的开采难度相对较小, 是河北省主要的农业灌溉水源, 随着机电井等灌溉设施的建设和完善, 地下水资源势必得到越来越多的开发和利用。如何进行地下水的合理开采对于地下水资源的可持续利用具有十分重要的意义。地下水动态预测就是为区域内地下水资源的合理开发利用及生态环境保护提供科学的管理决策依据, 为防治地下水过度开采及科学用水管理服务的。因此, 进行地下水动态预测是必要的。

1 张家口地区近年来的地下水变化趋势分析

张家口地区的地下水变化趋势主要体现在该地区的水位变化情况, 还主要在于通过一些

地理知识的学习后发现在该地区的水位变化不是很大, 基本上是符合当前我国地下水保护的基本要求。要通过一些具体数据的分析, 从而形成一种科学化的利用方式, 为指导张家口地区的经济建设打下坚实的基础, 同时, 我们更应该着手从最基本的地下水位进行科学化的分析总结经验教训, 以便及时纠正不正确的利用方式, 避免发生错误。如图1, 就是张家口地区近年来的地下水变化趋势图。

目前, 我国各地的经济发展相对滞后, 同时其具体的研究方法也不经相同, 为了进一步落实科学化的发展目标, 我们主要从具体的降水情况进行科学化的分析, 从而为张家口市预防自然灾害的发生提供了依据。然而, 对于张家口市降水不是很充沛的现象来看, 主要由于受到气候环境的影响。同时, 我们更应该从加强自身防范工作开始, 努力改变现状, 为该地区的降水增补进行科学化的分析, 从而有效地解决降水分布不均的状况。

2 水资源利用面临的问题

2.1 水资源短缺突出

20世纪80年代以来, 张家口市降雨的枯水年份多于丰水年和平水年份, 水资源减少趋势明显。据资料分析, 1956—1984年, 全市平均降雨425mm左右, 至2003年, 平均降雨量仅为400mm左右。据水文部门监测, 桑干河、洋河径流量近50年来不断减少。20世纪50年代, 桑干河年均径流11.68亿m3, 90年代只有1.87亿m3, 减少了84.0%。50年代洋河年均径流6.64亿m3, 90年代只有2.21亿m3, 减少了66.7%。进入21世纪以来, 两河年均径流不足2亿m3。同时河水流量的减少也导致地下水补给量不足, 加上地下水资源的开采量增加, 张家口市的地下水位不断下降。

2.2 开发利用程度较高, 新增水源开发难度大

张家口市具有利用价值的永定河和内陆河两大水系目前水资源的利用程度已相当高。一般水资源由于其技术、资金和生态环境的限制, 不可能全部被利用。张家口市坝上地区主要以利用地下水为主, 据调查, 其地下水可开采量1.68亿m3, 2006年实际利用量达1.87亿m3;2006年坝下永定河水系的实际用水量为8.66亿m3, 其中地下水利用量5.41亿m3, 接近可开采量5.61亿m3的水平, 局部地区已出现超采。两区域水资源的开发利用程度已达90%以上, 但对新增水源的开发因存在难度而未得到有效利用。

3 工农业生产对地下水变化的影响

工农业生产的科学化发展为助推地方经济建设奠定了坚实的基础。可是如何才能够加快工农业生产发展也是最为关键的重点研究课题。

3.1 确定性模型的变化分析

工农业生产主要产生一些废弃物和实际的地表径流污染情况, 要分析找到一些科学化的方法来化解自身的种种不好, 这也是在推动工农业生产发展过程中不能够实际进行解决的遗留问题。水文地质条件比较简单的单井或群井开采情况下的地下水运动数学模型求得解析, 具有计算方便、精确的特点, 可以得出区域中任一空间和时间的地下水动态, 但是解析法的计算公式是对地下水含水层及其边界条件简化后推导出来的, 适用范围有很大的局限性。

模拟地下水运动最典型的模型是R—R电网络模型、R—C电网络模型以及近年来发展的R—R混合模拟机与R—C混合模拟机。这类模拟机有专用型和通用型两种类型。专用型是针对研究区域的水文地质参数、边界条件等制作模型, 根据开采条件即可进行地下水动态的预测, 还可以制作不同的开采方案, 通过模型的择优运算, 确定某一区域的地下水管理及运用模式。而通用型模拟机实际上是一台物理型的解算装置, 它与计算机的区别是直接通过模型的物理过程求解而不是进行具体的数值计算求解。

3.2 工农业生产要建立随机性解决模式

对于我国的工农业生产建设来讲, 一定要遵从一定的科学发展规划, 不能够在解决实际的问题过程中出现, 将一些不利于地下水资源保护建设的方案给予实施, 这样会对视资源进行科学化的保护, 不至于发生一些重大的污染状况。我们要结合当前发展的实际需要, 通过认真组织农业生产向科学化发展迈进, 减少对地下水资源的破坏, 从而形成一种有保护有解决污染的新方法, 这才是作为工农业生产方向的可靠性实施方案。然而, 对于加快工农业生产的过程中, 也要时刻将一些有利于地下水资源充分利用的方法给予合理的运用, 从而为加快张家口经济发展打下坚实的基础。

4 退耕还林与城市的关系分析

当前的张家口在退耕还林建设过程中还处于一种比较劣势的发展面貌, 要想解决好该种

问题, 我们必须从加快张家口退耕还林建设的实施方案建设开始, 逐步形成一种既符合当地发展需要的水土环境保护形态, 更要形成一种科学化的发展势头, 将不断地完善各种禁牧等制度建设, 从而在加快经济发展的道路上形成一种既符合水土保持工作需要, 又符合张家口经济建设的方案需求, 只有这样才能够有效的形成退耕还林、禁牧等水土保持工作对地下水位回升的帮助相互协调发展的模式。

5 未来张家口地区地下水资源的丰沛与减少趋势

张家口经济的发展同地下水资源的有效利用之间已经形成一种科学化的发展模式, 要想

推动经济建设快速的发展就得紧紧抓好当前地下水资源的有效的保护工作, 从而为推动张家口水资源的科学化利用打下坚实的基础。未来地下水资源的丰沛程度会和当地的经济发展相匹配, 我们要做好的是充分利用该地的地下水资源才是最根本的问题。同时, 要形成一种科学化的减少污染, 节约型利用水资源, 才能够在未来的道路上使得水资源不会发生短缺的现象, 这是未来张家口地区地下水资源的丰沛与减少趋势的科学化分析。

6 结束语

张家口市城市地下水动态分析关系到整个城市的经济发展, 更关系到人民的安居乐业。这篇文章结合实际, 主要从地下水动态监测以及数学模型的分析, 这些研究成果将成为指导张家口市城市地下水建设的重要依据。

参考文献

[1]莫家荣.全州县弄岩水库岩溶地质条件及渗漏处理探讨[J].广西水利水电, 1980 (01) .

[2]郑谅臣, 王永正.黄河中游岩溶地下水初步探讨[J].人民黄河, 1980 (04) .

地下水动态特征篇4

保定市地下水动态基本特性的初步分析

在介绍保定市地下水动态观测历史及现状的基础上,分析了保定市内地下水流向及动态变化特性,归纳了保定市地下水动态的基本特性及地下水超采对地质和水环境的.影响,提出了加强地下水动态观测,重视地下水资源的合理利用、重视地下水水质检测和重视地下水动态分析研究的四项建议.

作者：李晓春作者单位：河北省保定水文水资源勘测局,河北,保定,071000 刊名：地下水英文刊名：GROUND WATER 年，卷(期)： 31(2) 分类号：P641.74 关键词：地下水资源水动态特征对策及建议

地下水动态特征篇5

地下水是我国很多北方城市主要甚至唯一的供水水源[1], 自备井建设在稳定城市供水, 促进社会经济发展方面起非常重要的作用[2]。作为联系地下水资源与地表供水的通道, 自备井的开启运行对地下水动态有着极大的影响, 很多学者从不同角度对此进行了研究[3,4,5,6]。

宝鸡市位于关中平原的西部, 是陕西省第二大工业城市。2000年之前, 市区工农业生产和生活用水主要来源于地下水。长期超采地下水, 已引起了宝鸡市区水位持续下降、单井出水量减少、水质污染等环境水文地质问题[7]。随着冯家山水库市区引水工程建成, 为了保护地下水环境, 2001年宝鸡市政府做出了逐步关闭市区自备水源井的决定, 此后, 市区自备井分期、分批关闭, 地下水开采量大幅度减少, 地下水位持续下降的态势得到了基本控制, 地下水位逐年上升, 城市水文地质条件得到明显改善。本文拟通过研究关闭自备井对地下水动态的影响, 以揭示自备井在调控地下水动态中的重要作用。

1研究区概况及其自备井关闭情况[8]

本次研究区范围包括金台区和渭滨区, 统称为宝鸡市区, 面积为75 km2。市区主要的地貌单元是河谷阶地, 另外还分布有冲洪积扇和滑坡堆积单元。市区多年平均降水量673.1 mm, 年内、年际分配不均, 全年降水量的50%～60%集中在7-9月份。区内水系密布, 渭河横贯全区, 自1971年宝鸡峡引渭灌溉工程建成后, 年均河水流量由之前的85.8 m3/s锐减至30.1 m3/s, 近些年由于降水量偏小, 渭河经常发生断流。渭河两侧有大小支流9条, 除清姜河、金陵河外, 其他河流降水后多呈短暂洪水排入渭河, 对地下水补给有限。

截止1999年, 市区普查登记水源井503眼, 其中城市供水水源井284眼, 农用水井219眼, 井网密度达到6.56眼/km2, 地下水开采量达6 984万m3, 占城市总供水量的66%, 超采1 106万m3。长期超采造成了地下水位大幅度下降、形成区域性大面积降落漏斗、在集中开采地段浅层承压含水层局部疏干的严重后果。为了合理开发利用地下水资源, 保护生态环境, 宝鸡市政府决定从2001年起逐年关闭一定数量的单位自备井, 以控制市区地下水开采量, 涵养地下水源。至2007年底, 八大水源地共关闭自备井240眼 (具体年关井数量见表1) 。地下水开采量由1999年6 984万m3缩减到2008年的2 538万m3, 减少了64%。

2宝鸡市区地下水动态演变规律

到2008年, 全市范围内形成了八个地下水集中开采区, 即姜谭水源地、石坝河水源地、下马营水源地、卧龙寺水源地、十里铺水源地、市区水源地、福临堡水源地、八里桥水源地, 具体布局见图1。前七处水源地位于渭河及其支流交汇处的河漫滩或一级阶地之上, 其地形地貌相似, 八里桥水源地位于黄土台塬区, 金陵河一级阶地之上, 补给条件较差[9]。各水源地面积、天然补给量以及1999年和2008年底水位埋深见表2。

对比各个水源地年底地下水位埋深的两栏数据, 不难发现, 从1999年底到2008年底, 各个水源地的地下水位埋深都有较大幅度的减小 (八里桥水源地除外) 。整体上来看, 宝鸡市区地下水位自2000年后呈上升态势。

2.1年内水位动态

(1) 潜水。

潜水年内动态特征, 因地貌单元、含水层埋藏条件以及覆盖层厚度和岩性的不同有所差异。在宝鸡市区范围内选取大18号井作为代表井分析潜水的年内水位动态特征, 如图2。

大18号位于石坝河水源地河漫滩地区, 由于水位埋藏浅, 入渗能力好, 与降水关系密切。1990年为丰水年, 降水量789 mm (超过多年平均降水量的24%) , 且受开采量的影响小, 因而潜水埋深浅, 年内水位变化幅度不大。1995年为枯水年, 潜水埋深较大且年内变化平缓。2000年5-6月为低水位期, 10-11月为高水位期。6月, 随着冯家山水库引水工程供水开始, 区域开采量减少。加上8、9、10月连续高强度降水使得补给大于排泄, 10月潜水水位出现最高点。2001年由于关井的实施, 地下水开采量减少, 尽管降水量减少, 但潜水水位整体仍有所回升, 10-11月达到最大。

(2) 承压水。

宝鸡市区开发利用地下水主要为浅层承压水。选取分布于渭河两侧的2眼浅层承压水井为代表井分析浅层承压水的年内水位动态特征, 如图3。

从图2可以看出, 浅层承压水一般年内有两个低水位期, 两个高水位期。年初由于降水量少, 上年储存量处于不断消耗的过程, 2-3月份为第一个低水位期;4-5月由于降水量增加, 水位稍有上升或稳定, 为第一个高水位期;7-9月份由于开采量增加, 水位下降到最低值, 是年内较明显的低水位期;随着开采淡季的到来, 11月至来年1月水位上升到最高值, 为第二个高水位期。但部分地区由于持续过量开采, 水位持续下降, 人工开采因素影响远大于降水对水位的影响, 高水位期和低水位期变化规律不明显。整体看来, 浅层承压水年内变化幅度大。

2.2年际水位动态

(1) 潜水水位年际变化。

选取石坝河大18号、卧龙寺大50号为代表井, 分析潜水年际水位动态变化特征, 如图4。

1990-1997年, 由于持续超量开采地下水, 石坝河大18号水位整体下降。1997年降水稀少, 开采加大, 水位出现低峰值。此后, 降水量增加, 水位略有回升。卧龙寺大50号在2000年以前水位持续呈明显的下降趋势。2000后, 冯家山库水引入市区, 地下水开采量大幅减少, 大18号和大50号地下水水位都有明显回升。

可见, 潜水水位在2000年关井以前, 由于受开采量和降水补给的双重影响, 开采量大于补给量, 潜水水位呈波动的下降趋势。2000年以后, 由于关井和压缩地下水开采, 潜水水位明显呈波动上升趋势。

(2) 浅层承压水水位年际变化。

选取石坝河181号、下马营232号、姜潭48号、市区73号和卧龙寺266号为代表井, 分析宝鸡市区浅层承压水年际水位动态变化, 如图4。

从图4中可以看出, 1990年后, 由于持续过量开采地下水, 造成地下水水位持续下降, 大多数井于1999年前后水位下降到最低值。2000年, 冯家山水库引水工程开始供水, 地下水开采量大幅减少, 使得开采量小于补给量, 此后水位逐年迅速回升, 不同水源地由于开采量压缩程度不同水位上升快慢不同。至2004年, 有的水源地水位甚至超过1990年。由此可见, 开采量的变化直接影响着水头的升降, 2000年关井后, 浅层承压水水位得以迅速回升。

3地下水开采量与地下水位动态相关分析

宝鸡市区大规模开发利用地下水始于20世纪70年代中期, 并一直延续到90年代末。1974年, 宝鸡市区地下水总开采量约为9.4万m3/d, 1975年8月, 陕西省地质局第一水文地质队提交了解决宝鸡市近期需水量17.19万m3/d的规划报告[3]。此后, 地下水开采量逐渐、持续走高, 到1999年, 地下水开采量达到19.73万m3/d。由于大量超采地下水, 引起地下水水位持续下降, 年水位降幅最高达8.05 m (1998年至1999年) , 平均年下降2～5 m。2000年后, 市区自备井逐年关闭, 地下水开采量从2000年6 558万m3下降到2008年的2 538万m3, 减少了4 000万m3。各水源地水位明显回升, 超采现象逐渐消失。宝鸡市1990年至2008年地下水开采量柱状图见图5。

图4中, 宝鸡市区九十年代地下水年开采量均大于0.6亿m3, 2000年6月, 冯家山库水成功引入市区, 此后, 随着一定数目自备井的逐年关闭, 地下水年开采量呈现递减趋势。

在各水源地合理选择代表井, 采用面积加权法计算宝鸡市区平均地下水位埋深, 结果见表4。

运用线性回归法分析宝鸡市区地下水年开采量与年末平均水位之间的相关性, 如图6所示。

从回归系数R2=0.926 9来看, 宝鸡市区地下水年开采量与平均水位埋深之间存在很强的相关性, 这表明, 随着城市自备井的逐年关闭, 地下水开采量逐年减少, 地下水位则会持续上升。即自备井的关闭对地下水位动态起着十分重要的调控作用。

4结语

(1) 长时期无序超采地下水, 使宝鸡市地下水位持续下降, 形成区域降落漏斗, 导致一系列环境水文地质问题。关闭自备井的政策实施后, 地下水开采量大幅缩减, 使得地下水资源得到了有效的补充与涵养, 地下水位迅速回升, 层级降落漏斗消失。地下水径流条件得以改善, 水质变好。

(2) 市区地下水年开采量与平均水位埋深之间存在很强的相关性, 因此, 在结合地表水供水方案的情形下, 可以通过在时空上合理关闭 (或开启) 自备井, 来调控地下水开采量, 进而使得地下水位处在一个合理的水平, 从而实现区域地下水资源持续利用以及环境的和谐发展。

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[8]宝鸡市水利局.陕西省宝鸡市水资源调查评价报告[R].宝鸡市水利局, 2005.

地下水动态特征篇6

红旗岭农场隶属于红兴隆分局。红兴隆分局是三江平原的重要组成部分,为我国重要的商品粮生产基地。该区地下水开发利用程度比较高。该地区地下水总储量7.77亿m3/a,可开采量5.85亿m3/a,2006年地下水可开采量7.39亿m3,超出可开采量1.54亿m3。由于无节制地开采地下水,致使地下水位大幅度下降,机电井每年出现大量的吊泵现象,造成水稻减产。因此,研究地下水动态变化规律,预测未来变化趋势,为该区域合理发展水田面积及地下水资源的科学提供科学依据,对地下水资源可持续利用与管理有着重要的意义。

1 小波随机耦合模型原理

1.1 小波随机耦合模型建模基本思路

首先将研究的水文时间序列采用快速小波变换算法进行小波分解,得到某尺度下的小波变换序列;然后对各小波变换序列的主要成分(随机成分或确定成分)进行识别,对各小波变换序列进行互相关分析,并建立各小波变换序列适宜的数学模型;最后采用小波变换重构算法得到所研究水文时间序列的小波随机耦合模型。

1.2 快速小波变换算法

当采用连续小波变换或离散小波变换对水文时间序列f(t)进行小波分析时,所获得的小波系数信息冗余,计算量较大。因此,在实际应用中,多采用快速小波变换算法来计算小波变换系数。著名的小波变换算法包括Mallat算法和A Trous算法,本文采用简单、快捷、计算量小的A Trous算法。

设对水文时间序列f(t)(t=1,2,…,N)进行小波分解,令C0(t)=f(t),A Trous算法的分解过程如下:

$\begin{array}{l} C^{j} (t) = \sum_{k = - \infty}^{+ \infty} h (k) C^{j - 1} (t + 2^{j} k) (1) \\ W^{j} (t) = C^{j - 1} (t) - C^{j} (t) (2) \end{array}$

式中:Cj(t)、Wj(t)(j=1,2,…,P)分别为在尺度P下的尺度系数(背景信号)和小波系数(细节信号);P为尺度数,一般认为至多有lgN(N为序列的长度)个尺度;h(k)为离散低通滤波器,与滤波器的长度有关,滤波器一般选用对称紧支撑三阶B样条,即h(k)=(1/16,1/4,3/8,1/4,1/16)。称(W1(t),W2(t),…,WP(t),CP(t))为在尺度P下的小波变换序列。A Trous算法的重构过程如下:

$C^{0} (t) = C^{Ρ} (t) + \sum_{j = 1}^{Ρ} W^{j} (t) (3)$

2 应用实例

本文根据红旗岭农场1996～2004年的逐月地下水埋深实测序列变化曲线(见图1)并建立小波随机耦合模型,将2005年的逐月地下水埋深实测序列资料作为预留检验,对当地地下水埋深动态进行预测,为当地地下水的科学管理提供参考依据。

从图1可以看出,红旗岭农场的逐月地下水埋深呈逐渐增大的趋势,地下水位的持续下降已经严重的破坏了当地地下水资源的供需平衡。

2.1 实测逐月地下水埋深序列平稳化处理

由图1可以看出,红旗岭农场实测逐月地下水埋深序列Ht为一非平稳时间序列,同时具有非常明显的以年为周期的变化规律,因此可以对逐月地下水埋深序列Ht进行季节差分。由于在均值水平上不平稳,因此认为只需对其进行一次差分即可达到平稳,即:

$X_{t} = \nabla Η_{t} = Η_{t} - Η_{t - 12} = (1 - B^{12}) Η_{t} (4)$

通过差分,使得逐月地下水埋深序列由非平稳序列转化为平稳序列 ,见图2。

2.2 逐月地下水埋深差分序列小波分解与重构

采用前述的A Trous算法,取尺度数P=2,对红旗岭农场1996～2004年的逐月地下水埋深差分序列Xt进行分解。序列Xt长度有限(n=96),利用式(1)、式(2)计算无法得到完整的小波分解序列W1(t)、W2(t)和C2(t),因此需要对序列进行边界延拓。传统的小波变换边界延拓方法有零值延拓、恒值延拓、对称延拓、线性延拓、抛物线延拓、平滑延拓、多点拟合延拓、AR模型预测延拓等。本文彩用两次延拓,第一次用线性延拓,第二次用线性延拓和恒值延拓各占权重50%的延拓方法,线性延拓公式为x(t)=2x(t-1)-x(t-2),恒值延拓公式为x(t)=x(t-1)(t≥n)。再利用式(1)、(2)可以计算得到完整的小波分解序列W1(t)、W2(t)和C2(t),见图3(a)、(b)、(c)。将各小波分解序列进行叠加,得到重构序列Yt,见图3(d)。由图3(d)可以看出,重构过程与图2中序列Xt变化过程完全一致,因此,采用A Trous算法对红旗岭农场逐月地下水埋深差分序列进行分解是可行的。

2.3 小波变换序列成分识别

采用公式(5)和(6)计算各小波变换序列的自相关系数和方差谱密度,通过计算机编程绘图再结合图3分析各小波变换序列的变化特性,可以近似认为W1(t)代表序列Xt的随机项,W2(t)代表序列Xt的周期项,C2(t)代表序列Xt的趋势项。

$\begin{array}{l} r_{k} = \frac{\sum_{t = 1}^{n - k} (x_{t} - \bar{x}) (x_{t + k} - \bar{x})}{\sum_{t = 1}^{n} (x_{t} - \bar{x})^{2}} (5) \\ S_{f_{j}} = 2 [1 + 2 \sum_{k = 1}^{m} D_{k} r_{k} \cos 2 π f_{j} k] (6) \end{array}$

2.4 小波变换序列互相关分析

采用公式(7)分别计算各小波变换序列的互相关系数,绘制互相关图,并加绘95%容许限。rk(C2(t),W1(t))

$r_{k} (X, Y) = \frac{\sum_{t = 1}^{n - k} (X_{t} - \bar{X}) (Y_{t + k} - \bar{Y})}{[\sum_{t = 1}^{n} (X_{t} - \bar{X})^{2} \sum_{t = 1}^{n} (Y_{t} - \bar{Y})^{2}]^{1 / 2}} (7)$

由图4可以看出,各小波变换序列互相关系数基本上落在95%容许限范围以内,且趋近于0。因此,各小波变换序列互相关性较小,可以认为小波变换序列W1(t)、W2(t)和C2(t)两两独立。上述互相关分析结果表明,小波变换序列W1(t)、W2(t)和C2(t)成分单一,比序列Xt要简单,因此分析和处理Xt就转嫁为对W1(t)、W2(t)和C2(t)进行处理。

2.5 建立细节序列W1(t)的随机模型

通过计算机编程计算,小波分解细节序列W1(t)的均值 $\bar{W_{t}^{1}} = - 0.006 1 \approx 0$ ,方差σ $_{W^{1}}^{2}$ =0.031 5,偏态系数Csw1=0.031 4≈0,所以认为序列W1(t)近似于正态分布,不必进行正态性转化。

对序列W1(t)分别进行自相关分析和偏相关分析,自相关图具有拖尾性,而偏相关图具有截尾性,所以初步判定模型形式为AR(p)模型。参考有关文献,判定模型阶数为6,属于AR(t)模型。对AR(6)模型参数进行计算,建立如下自回归模型:

$\begin{array}{l} W^{1} m (t) = 0.558 6 W^{1} (t - 1) - 0.354 3 W^{1} (t - 4) \\ - 0.362 9 W^{1} (t - 6) + ε_{1} (8) \end{array}$

采用BIC准则对AR(p)模型的阶数进行进一步识别。当P=6时,BIC达到最小值,BIC(6)=96ln0.008 3 +6ln 96/96=-670.142 3。这说明初步确定的模型阶数为6阶是合适的。

采用自相关系数综合检验法检验残差项εt是否为独立序列。经过计算,统计量Q=0.016 5,n=96,取m=20,查χ2表得Q<χ $_{0.05}^{2}$ ,所以εt为独立随机序列。对独立随机序列εt的正态性进行检验可近似认为εt～(0,0.011 8)正态分布。因此,细节序列W1(t)随机项模型为:

$\begin{array}{l} W^{1} m (t) = 0.558 6 W^{1} (t - 1) - 0.354 3 W^{1} (t - 4) \\ - 0.3629 W (t - 6) + ε_{t} \\ ε_{t} ~ (0, 0.031 5) (9) \end{array}$

2.6建立细节序列W2(t)和C2(t)背景序列的自回归模型

细节序列W2(t)和背景序列C2(t)为确定成分,可以借助于水文学中的自回归模型(略去随机变量εt)对序列W2(t)和C2(t)进行描述。分别对序列W2(t)和C2(t)进行自相关分析和偏相关分析,并采用BIC准测,判定所需建立的W2(t)和C2(t)自回归模型阶数均为4阶。序列W2(t)和序列C2(t)的AR(4)模型分别为:

$\begin{array}{l} W^{2} m (t) = 0.5503 W^{2} (t - 1) + \\ 13 495 W^{2} (t - 2) - 0.735 4 W^{2} (t - 3) - 1.050 3 W^{2} (t - 4) (10) \\ C^{2} m = 0.697 0 C^{2} (t - 1) + 0.634 5 C^{2} (t - 2) - \\ 0.533 4 C^{2} (t - 3) + 0.295 8 C^{2} (t - 4) (11) \end{array}$

2.7 小波随机耦合模型组合与拟合

将上述各小波变换序列模型进行叠加并还原,就可以得到红旗岭农场逐月地下水埋深小波随机耦合模型,即

$\begin{array}{l} Η_{t} = X_{t} + Η_{t - 12} \\ = W^{1} m (t) + W^{2} m (t) + C^{2} m (t) + Η_{t - 12} (12) \end{array}$

采用建立的逐月地下水埋深小波随机耦合模型对红旗岭农场1996～2004年的逐月地下水埋深进行拟合,见图5。

2.8 小波随机耦合模型精度检验与预测

采用所建小波随机耦合模型的拟合数据进行拟合效果检验。拟合效果评价指标后验差比值C=0.072 1,小误差频率p=1。采用未参加建模的2005年逐月地下水埋深实测数据进行后验预测检验,见图6。经过计算,试报效果指标相对均方误差e1=0.34%,拟合准确率E2=1。可见,拟合效果评价指标和试报效果指标均达到一级标准,因此,所建的红旗岭农场地下水小波随机耦合模型可靠性和预测精度较高,可用于预测红旗岭农场未来地下水位。

3 结语

通过小波的分解,将地下水埋深序列分解成确定性成分和随机性成分,利用小波随机耦合模型建立红旗岭农场地下水埋深动态预测模型,对地下水埋深进行模拟和预测,精度检验结果表明,该模型的拟合效果较好,预测精度较高,较为全面地反映了红旗岭农场的地下水动态变化规律,为区域地下水资源的可持续利用提供了可靠的依据。

参考文献

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地下水动态特征篇7

随着中国经济的高速发展,对石油的需求量日益增大。对中国而言,进行石油战略储备对于保证国家安全,保障国民经济可持续发展具有十分重要的作用。地下水封洞库具有安全、经济、高效、存储容量大等优点,因此近几十年来得到很大的发展,广泛用于国家石油战略储备中[1]。在地下水封石油洞库的运行过程中,其地下水的水化学特征能反映出它的运行状态。因此,研究地下水封石油洞库的水化学特征具有特别重要的意义。

近些年来,地下工程的地下水水化学特征研究已成为国内外的研究热点。针对地下储存洞穴的安全稳定运行等问题,Z.Jezersky结合捷克地下水封储气洞库工程,通过对库区地下水的主要离子种类、地下水中的同位素和放射性元素的分析,得到了库区水岩相互作用情况和地下水封储气洞库安全稳定运行的条件[2]。J.Lee等人通过对韩国的LGP储存洞穴的研究,运用统计学的分析方法得到了该地区的地下水的水文地质化学特征[3]。E.B.A.Moyce等人通过对一处核废料储存洞室的地下水进行了长达15年的监测,得到了地下水的水化学特征的演变情况[4]。M.J.Gimeno等人通过对瑞典Laxemar地区的位于结晶含水层中的核废料储存室的研究,得到了该地区的水文地质化学特征以及建立了相应的地下水化学模型[5]。刘青勇等运用水动力学方法,研究了地下水封石油洞库对地下水的影响[6]。刘鑫等通过Piper三线图解法,对天津地铁二号线浅层地下水的水化学特征和演化规律进行了分析[7]。

本文结合某地下水封石油洞库工程,通过现场采集水样及检测,分析了地下水的类型、地下水间的水力联系、主要离子变化特点、p H值和矿化度变化特征等特性,为确定该油库能安全稳定的运行提供了重要依据。

1 工程背景

该项目库址区处于胶南台隆北缘,属于低山丘陵地貌。洞库山体为龙雀山,山脊标高280 m~350 m,山脊北侧为陡崖,南侧为陡坡,地形坡度一般为35°~55°,山脊南北两侧发育近南北向及东北向冲沟。根据地质时代、成因岩性及工程性质的不同,可将库址区内的地层岩性分为四大类:第四系残坡积、洪积层,早白垩世二长花岗岩,晚元古界花岗片麻岩及早白垩世中煌斑岩脉、闪长岩脉。库址区的岩石类型主要是花岗岩。

根据水文地质调查,库址区含水介质为晚元古界花岗片麻岩,主要的地下水存在类型为基岩裂隙水和松散岩类孔隙水,其中基岩裂隙水又可分为浅层的网状裂隙水和深层的脉状裂隙水。库址区地下水水力坡度较大,风化裂隙和构造裂隙发育较好,地下水径流通畅。地下水向谷底和山麓流动汇集,并以下降泉或潜流的形式排泄于山沟或山麓残坡积层中。

2 水样采集与检测

2016年1月20日~24日,至该地下水封石油洞库采集地下水水样。此次共采集水样14份,水样采集点包括通风口、永久水位监测孔、钻孔和污水口,所取水样的水化学特征能反映出油库在运行时的水质变化情况。

采集完毕后,即刻将水样送至山东省地质环境监测总站进行检测。此次检测的离子包括K+,Na+,Ca2+,Mg2+,Cl-,SO42-,HCO3-,CO32-和NO3-,它们在地下水中含量多且分布广,基本可以决定地下水的化学类型和特征;此外检测指标还包括矿化度和p H值,其中,矿化度是水化学成分中体现水质的重要综合指标,p H值能反映出地下水的酸碱度。检测结果如表1所示。

3 水化学特征分析

3.1 地下水的水化学类型

根据水样的检测结果,计算出各水样中主要离子的毫克当量百分数,按照苏卡列夫分类法对各水样进行分类,各水样的类型如下:

自来水:18-A,矿化度为0.705 g/L的HCO3+SO4+Cl-Na+Ca型水;

OF1:4-A,矿化度为0.294 g/L的HCO3-Na+Ca型水;

OF2:1-A,矿化度为0.285 g/L的HCO3-Ca型水;

OF3:25-A,矿化度为0.194 g/L的HCO3+Cl-Na+Ca型水;

OF4:4-A,矿化度为0.335 g/L的HCO3-Na+Ca型水;

OF5:1-A,矿化度为0.275 g/L的HCO3-Ca型水;

3号(污水):42-A,矿化度为0.32 g/L的SO4+Cl-Na型水;

6号(污水):21-A,矿化度为0.457 g/L的HCO3+SO4+Cl-Na型水;

7号(污水):21-A,矿化度为0.396 g/L的HCO3+SO4+Cl-Na型水;

ZK009:25-A,矿化度为0.118 g/L的HCO3+Cl-Na+Ca型水;

ZK013:18-A,矿化度为0.266 g/L的HCO3+SO4+Cl-Na+Ca型水;

通风口-1:42-A,矿化度为0.276 g/L的SO4+Cl-Na型水;

通风口-2:42-A,矿化度为0.296 g/L的SO4+Cl-Na型水;

通风口-3:49-A,矿化度为0.256 g/L的Cl-Na型水。

根据各水样中离子的相对丰度和苏卡列夫分类的结果,可将此次取的水样共分为四大组。其中,第一组为自来水,它属于HCO3+SO4+Cl-Na+Ca型水;第二组包含OF1,OF2,OF4,OF5和ZK013,它们属于HCO3-Na+Ca型水;第三组包含OF3和ZK009,它们属于HCO3+Cl-Na+Ca型水;第四组包含通风口-1、通风口-2、通风口-3、3号污水、6号污水和7号污水,它们属于HCO3+SO4+Cl-Na型水。

此外,处于同一大组内的各水样的采集点间存在水力联系,即OF1,OF2,OF4,OF5和ZK013彼此间存在水力联系;OF3和ZK009彼此间存在水力联系;通风口-1、通风口-2、通风口-3、3号污水、6号污水和7号污水彼此间存在水力联系。

3.2 主要离子浓度变化情况

各水样中主要离子的分布情况如图1所示。由图1可知,相对于其他的地下水水样,污水中的K+,Na+和SO42-离子浓度总体上有所增加,Ca2+和HCO3-离子浓度总体上有所下降。首先,原油中SO42-离子的存在会导致污水中该离子浓度的增加。其次,花岗岩中主要矿物成分包括K2O和Na2O,油库在运行过程中,发生在地下水系统中的水岩相互作用会导致K+和Na+离子浓度增加,HCO3-离子浓度降低,其反应如下:

同时,地下水系统中的Ca2+则会与CO32-反应生成不溶于水的Ca CO3,导致Ca2+离子浓度降低。其反应如下:

此外,洞库在运行过程中地下水中的Cl-离子浓度有所上升,但不超100 mg/L(自来水除外)。根据《岩土工程勘察规范》我们可知该水封石油洞库的地下水属于弱腐蚀[8],故地下水对洞库支护采用的锚杆、钢拱肋、钢筋网等无明显腐蚀作用。

3.3 p H值变化情况

各水样中p H值的变化情况如图2所示。对比污水的p H值和其他水样的p H值,可知污水的p H值总体上低于其他水样的p H值。故可知在该时间段油库在运行过程中会导致地下水中的p H值下降。p H值下降可能是因为花岗岩中的钾长石得到部分溶解导致的[9]。其反应如下:

此外,在通风口中水样的p H值较高,在8.5~9.1之间,最大的是通风口-1,其p H值高达9.1,其次是通风口-2,其p H值为8.9,均大于GB 5749—2006生活饮用水卫生标准规定的上限值8.5,不符合标准。

3.4 硝酸盐变化情况

各水样中NO3-浓度变化情况如图3所示。由图3可知在此次取的水样中,自来水、水质监测孔OF-2和三个通风口中水样的NO3-离子浓度均大于10 mg/L,超过了GB 5749—2006生活饮用水卫生标准中的标准值[10]。在这几个水样采集点中,自来水是水幕供水系统的来源,水幕供水系统与通风口-1相连通,通风口-1和通风口-2、通风口-3之间存在水力联系,故它们的NO3-离子浓度都会超标。至于OF-2中的异常情况,可能是因为其与生活区比较接近,生活产生的污水渗漏到地下水中导致地下水中的NO3-离子浓度超标。

3.5 矿化度变化情况

所取水样中的矿化度如图4所示。将污水水质与各水质检测孔水样进行对比,污水的矿化度比其他水样的矿化度要高。说明在油库的运行过程中,库区的地下水系统中发生的水岩相互作用会溶解岩石表面的矿物质,使得地下水中的矿化度升高。

4 结语

1)根据各水样的离子相对丰度和苏卡列夫分类的结果,可将此次取的水样共分为四大组,处于同一大组内的各水样的采集点间存在水力联系。

2)油库在运行过程中,油库污水水质与水质监测孔水样的水质相比,K+,Na+和SO42-离子浓度总体上明显增加,Ca2+和HCO3-离子浓度总体上明显下降,这是由于地下水与库区岩体发生的水岩相互作用和原油中SO42-离子的存在导致的。同时,地下水中的Cl-离子浓度均不超过100 mg/L,地下水对洞库支护采用的锚杆、钢拱肋、钢筋网等无明显腐蚀作用。

3)自来水、水质监测孔OF2和3个通风口中水样的NO3-离子浓度超标;通风口-1、通风口-2中的p H值超标。

4)该地下水封石油洞库在运行过程中,地下水的离子浓度、矿化度总体上有所增加,p H值的大小有所下降,说明洞库的运行对库区地下水有一定的影响。

摘要：通过采集某地下水封石油洞库的地下水样,从水化学类型、离子浓度、p H值、硝酸盐、矿化度等方面,检测分析了该地下水的水化学特征,为确定油库安全稳定的运行提供了依据。

关键词：石油洞库,地下水,离子浓度,水化学特征

参考文献

[1]李宏男,丁国生,霍林生.把安全藏在地下[J].中国石油,2001,12(8):40-43.

[2]Zdeněk Jezersky.Hydrogeochemistry of a deep gas-storage cavern[J].Czech Republic.Hydrogeology Journal,2007(8):60-63.

[3]Jeongho Lee,Ji-Hoon Kim,Hun-Mi Kim,et al.Statistical approach to determine the salinized ground water flow path and hydrogeochemical features around the underground LPG cavern[J].Korea.Hydrol.Process,2003(10):20-21.

[4]Elizabeth B.A.Moyce,Christopher Rochelle,Katherine Morris,et al.Rock alteration in alkaline cement waters over 15years and its relevance to the geological disposal of nuclear waste[J].Applied Geochemistry,2014(3):60-62.

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[6]刘青勇,万力,张保祥,等.地下水封石油洞库对地下水的影响数值模拟分析[J].水利水电科技进展,2009,29(2):61-65.

[7]刘鑫,黄涛.天津地铁2号线浅层地下水水化学特征及演化规律研究[J].四川环境,2015,34(5):41-49.

[8]GB 50021—2001,岩土工程勘察规范[S].

[9]郑凡东,刘立才,杨牧骑,等.南水北调水源北京西郊回灌的水岩相互作用[J].水文地质工程地质,2012,39(6):22-27.

本溪地区地下(潜)水动态概论篇8

1.1 概述

本溪位于辽宁东部山区, 面积8424平方公里。境内有中小河流近200条, 分属于辽河流域的太子河水系和鸭绿江流域的浑江、云爱河水系。有大中小水库23座, 总蓄水量24.4亿立方米, 可调节水量9.5亿立方米。区域内植被良好, 水量充沛。由于地形和地质构造很复杂。境内山峦起伏, 地势较高, 由东南向西北逐渐降低。市区西北部由中低山向丘陵地区过渡。高处峰峦林立, 千米以上高山50余处。市区西北丘陵区相对高度仅100～200米, 最低80余米, 因此地域间气候差异较大, 影响着地表水、气、热的分布与重新分布, 同时这些因子与地下水天然动态、补给排泄条件、时空分布规律有着相当密切的关系。

1.2 地下水资料分析途径

众所周知, 地下水动态分析是对各种因素综合影响下的地下水位、水量、水温、水质等要素随时间变化过程的探讨。本次分析收集了以往14个站的16年资料系列 (其中包括水位14个站、水温2站、水化5站的计算机整编资料成果) , 通过这些资料进行特征值统计分析, 并且从有关地质部门收集了2001～2002年14个站点的部分资料参与分析, 在空间分布规律的研究方面起到一定程度的补充作用。同时考虑地下水天然动态情况, 收集并采用了部分降水、蒸发以及部分水文站的水位资料进行对照分析。

2 地下水动态分析

2.1 地下水来源

降水是地下水的重要补充来源, 地下水天然动态受大气降水补给, 在时间分布上与大气降水的时间分布几乎一致, 每年的6、7、8、9月份雨季时水位上升, 埋藏浅, 而10月份至翌年1、2、3、4、5月雨量很少, 地下水位下降、埋藏较深。

另一方面, 由于蓄水工程的储水、保水、渗透能力的改变, 加大并延续了地下水的变化过程, 对地下水的转换在一定程度上 (一定区间内) 存在调节作用。

2.2 地下水 (量、埋深、均值、变幅) 特征

2.2.1 本区地下水资源量为6.37亿立方米, 2001年为5.8亿立方米, 2002年为3.39亿立方米, 总体呈下降趋势。

2.2.2 埋深一般为0.5～8.0米之间。从地质层位分第四纪地层, 全区河流沿岸均有分布。垂直剖面一般依次为棕壤土、砂壤土、砂砾、砾石或侵蚀岩, 一般井深10米左右。存储类型为孔隙潜水。主要土质是灰褐色含砂砾质粘土和棕黄、黄褐色砂质粘土及砾石等第四纪沉积物。

2.2.3 均值一般在2.6米～6.7米间, 当受侧向补给活跃时, 地下水位往往埋藏较浅。如偏岭站1991年迁至现井后水位 (埋深) 变幅在1.3米～2米间, 多年平均埋深仅为1.51米。

2.2.4 地下水埋深变幅在0.4米～6.0米之间, 并且当年降水量较大时变幅则小。当年降水量较小时, 常常造成地下水枯竭, 故地下水变幅反而大, 有时当地下水位持续偏低, 而降水又少时甚至出现部分时间井干现象, 给工农业生产和人民生活带来了诸多不便。

本溪地处山丘区, 由于地质条件复杂其地下水位变幅在地域间差异较大, 另外受资料系列以及站网密度的局限, 对深入研究其规律性受到影响, 且受降水年际间丰枯影响、季节间降水量的差异以及地质构造、土壤差异、水利工程、人类活动等诸多因素影响, 水位变幅一般少有规律。全市多年平均降水量855.8毫米, 2002年平均降水681.4毫米, 较2001年平均降水786.8毫米少13%, 2002年为枯水年, 地下水埋深变幅均大于2001年。

2.3 水化学

根据多年地下水水质资料分析, 历年水质变化不明显, 地下水水质状况良好。

依照有关生活饮用水标准及农田灌溉标准, 根据井网分布情况, 对全区5处代表站的地下水进行评价, 全部符合灌溉用水标准, 达到饮用水标准的占80%。主要超标项目是桓仁站的铁项目。与2001年地下水做以比较, 威宁营各个项目变化不大。桥头离子项目普遍减小。小市离子项目普遍增大。南甸重碳酸盐比2001年大, 其他项目变化不大。桓仁硫酸盐比2001年大, 重碳酸盐比2001年小, 硝酸根离子比2001年小了许多。

2.4 水温

年平均水温在9.0℃左右, 最高17.6℃, 最低2.7℃。

2.5 地下水排泄规律

由统计资料得到本区多年平均地下水资源量为6.37亿立方米, 2002年为枯水年, 地下水资源量为3.39亿立方米。影响排泄的主要因素依然是降水量年际间丰枯变化, 以及蓄水工程的储水、保水、渗透能力的改变, 由南甸站、小市站、桓仁站2001年、2002年地下水水位过程线与水文站水位过程线图对照分析, 可以看出由于受水利工程影响地下水位随河道水位的发生、发展、变化有着相当密切的关系。

另外蒸发表现出热能的转换特征也是影响地下水天然动态的诸多因素之一, 蒸发表现的特征有当植被茂密, 控水保土力强, 蒸发就小 (本区羊胡子沟站全省年蒸发最小, 与小市站、桓仁站蒸发相比有明显变化) 。植被条件差、控水能力弱, 蒸发能力就强。本区蒸发一般5、6月最大, 这个时期植被条件差, 又干旱少雨的地区, 潜水向包气带输送水分通过土壤蒸发, 使潜水埋深急剧变小, 很容易造成干旱的自然灾害, 应该引起重视。

2.6 相关年地下水趋势分析

从历年资料分析可见, 一般2月末为全年最低水位, 4月末一般水位有地表水补给趋势, 7、8月份持续偏高, 9月末开始平稳回落。因此选2月26日、4月26日、9月26日进行相关年对比分析, 因2002年降水偏少, 埋深同期比较出现负增长。排除不正常影响因素, 2月26日和4月26日与01年相比均少0.1～0.4m左右, 4月份桓仁片与01年相比基本持平, 9月26日与01年相比差别略大, 为0.1～0.9m左右。

全区平衡多年平均埋深4.03米, 2001年平均埋深4～05米与多年平均基本持平, 2002年平均埋深4.34米与多年平均相比小, 地下水位降低。

3 结束语

地下水动态存在诸多影响因素。降水是地下水的重要补充来源, 而降水存在着年际的丰枯, 季节间的降水量的差异, 另一方面蓄水工程的储水、保水、渗透能力的改变, 蒸发的区域影响因素和季节间的变化, 地下水的变化与这些影响因素的发生、生展、变化有着相当密切的关系。《本溪地区地下 (潜) 水动态概论》从降水、蒸发、人类活动的时空变化规律入手, 描述了地下水在区域间的动态规律。

自然科学的深邃如广阔的宇宙, 随着时空无限演变, 研究得越深入, 展现在人们面前的空间就更加博大精深。《本溪地区地下 (潜) 水动态概论》在引用资料方面存在很大局限, 因此理论上的叙述见识稚嫩浮浅或有不当, 仅供参考。

摘要：本溪位于辽宁东部山区, 水文地质情况复杂, 地域间气候差异较大, 影响地表水、气、热的分布与重新分布, 同时对地下水天然动态、补给排泄条件、分布规律有着相关的制约作用。本次分析, 仅对地下水在时空分布上的一些基本因素作了初步分析, 内容粗浅, 仅供参考。

地下水动态特征篇9

陕西省兴平市位于关中平原中部,渭河北岸,属黄河流域渭河水系,境内没有河流,渭河自西向东,从市境南部流过。兴平市水资源比较紧缺,在农田灌溉、工业及乡镇企业、城镇生活以及农村人畜生活供水方面,地下水占有相当大的比例,是兴平市的主要供水水源之一。随着国民经济的发展,水资源的需求将不断增大,兴平东城区和西城区均出现了地下水严重超采的现状,目前已经出现了“兴化漏斗区”这样较大范围的地下水水位下降区[1],漏斗区面积约为30 km2。为了合理开发、综合利用、科学保护地下水, 必须对地下水动态进行全面研究分析[2],并根据预测结果, 结合实际情况, 推演地下漏斗区的发展,制定相应的防治方案与保护措施,有效地实现对水位的调控,这对于解决水资源紧缺、保证居民生活用水、促进经济社会可持续发展具有重要意义。

1 变权组合预测模型简介

1.1 基本思路

在预测问题中,由于建模机制和出发点不同,通常同一问题有不同的预测方法,将这些不同的预测方法进行适当组合,便可形成所谓组合预测方法。组合预测的研究在目前预测方法领域中最为活跃,但对变权组合预测模型的研究却进展缓慢。变权组合预测模型的应用是提高预测精度、增强预测模型实用性的有效途径。变权组合预测方法是基于多种预测方法的组合预测方法,它的关键是变权系数的确定。由于变权系数是随时间变化的函数,所以确定变权系数就显得比较困难。首先要建立样本点的组合预测优化模型,求出各单项预测方法在各样本点的最优组合权系数;其次根据这些权系数确定各预测方法中“预测时点”的组合权重[3]。

1.2 符号说明

设对于某一预测问题,有n种预测模型(或者预测方法)f1t,f2t,f3t,…,fnt,并假设:

Yt为第t(t=1,2,…,M)期的实际观测值;

Kit为第i预测方法在第t期的加权系数,且满足 $\sum_{i = 1}^{n} Κ_{i t} = 1$ ;

eit=Yt-fit为第t期第i种预测方法的预测误差;

$f_{t} = \sum_{i = 1}^{n} k_{i t} f_{i t}$ 为变权组合预测方法在第t期的预测值;

$e_{t} = Y_{t} - f_{t} = \sum_{i = 1}^{n} Κ_{i t} e_{i t}$ 为变权组合在第t期的预测误差。

1.3 样本点组合预测优化模型

求组合预测权重系数的基本原则是使样本点处组合预测误差最小。目前常用的确定变权系数的方法有以下3 种:①以相对误差的最大值达到最小为目标确定最佳变权系数;②以绝对误差和达到最小为目标确定最佳的变权系数;③以误差平方和达到最小为目标函数.这里采用组合预测误差绝对值最小的方法[4],考虑到权重系数自身的要求,得到如下组合预测优化模型:

${\begin{cases} m i n J_{t} = | e_{t} | = | \sum_{i = 1}^{n} Κ_{i t} e_{i t} | \\ s t \sum_{i = 1}^{n} Κ_{i t} = 1, Κ_{i t} \geq 0 (t = 1, 2, \dots, Μ) \end{cases} (1)$

对所选用的预测方法,采用模型(1)进行求解,可求得该预测方法在各样本点的最优权系数Kit。

1.4 预测时点组合预测权系数的确定

根据上述模型,实际上仅仅求出使组合预测模型的拟合精度达到最优的变权系数,而构建组合预测模型的目的是为了预测,需要确定预测时点的组合权系数,即Ki,M+j(i=1,2,…,n;j=1,2,…)。确定预测时点组合的方法很多,常用的有如下两种方法:

其中 $\sum_{i = 1}^{n} Κ_{t, Μ + j} = 1$ ,且Kt,M+j≥0。这种方法适合于观测样本量较少,或各方法在时点序列上的权系数无明显规律的情况。

(2)利用回归法拟合权系数函数W(t),如取W(t)=b0+b1t,然后确定各预测时点的组合预测权系数。其步骤如下:

①设第i种预测方法在各拟合时点的最优组合权系数为Ki1,Ki2,…,KtM;

②以Ki1,Ki2,…,KtM为样本,用回归模型求权系数函数W(t);

③当t=M+j时,计算各预测方法的组合预测权系数函数值Wi(M+j);

④将Wi(M+j)归一化,这时将得出t=M+j时各预测方法的组合权系数其中 $Κ_{i, Μ + j} = W_{t} (Μ + j) / \sum_{i = 1}^{n} W_{i} (Μ + j)$ 。其中 $\sum_{i = 1}^{n} Κ_{t, Μ + j} = 1$ ,且Kt,M+j≥0。

本方法适合于观测样本量较多,且各方法在拟合时点序列上的权系数具有一定规律性的情况。

2 兴平市地下水动态预测

本文以兴平化肥厂区域地下水水位下降所形成漏斗区的059号观测井为研究区,该区历年地下水水位埋深见表1,可以看出兴平市地下水埋深的变化幅度较大,离散性程度比较高。为了检验变权组合预测模型的预测效果,本文利用实测资料,建立基于指数预测法、线性回归预测法及灰色预测法的变权组合预测方法的模型,对地下水动态进行预测研究。

2.1 预测数据与模型的选择

选取2000-2011年水位埋深数据作为样本点,并根据样本数据图(图1),选取了3种预测模型,即指数模型(f1)、线性回归模型(f2)和灰色预测GM(1,1)模型(f3)[5]。各模型的拟合方程如下(t=1,2000;t=2,2002;…t=12,2011)。

$\begin{array}{l} f_{1} : Y = 21.188 e^{- 0.007 6 t} \\ f_{2} : Y = - 0.152 5 t + 21.173 \\ f_{3} : Y = - 25 959 e^{0.008 1 t} + 2 615.8 \end{array}$

2.2 变权组合预测

各模型的预测值与实际值比较如表2。由于灰色预测是从t+1年开始,因而各模型的拟合误差(表3)均从第2年开始的。

2.3 预测结果

根据模型(1)计算出各时点的最优组合权系数。由于各方法在时点序列上的权系数无明显规律性,因而采用了1.4节中介绍的第一种方法预测时点组合预测权系数。预测时点组合预测权系数如表4,最后计算得出预测值如表5。其中指数模型、线性回归模型、灰色GM(1,1)模型、组合预测模型的误差平方和分别为0.635 2、0.636 5、0.617 7、0.576 6。

从预测结果来看,拟合值与实际值的绝对误差很小,可以表明预测值的可信度(图2)。

3 结论

变权组合预测模型是组合预测研究的重要课题之一。因为权重是时间的函数,预测精度将会得到提高,所以变权组合预测模型的预测结果会更接近实际。本文采用基于指数模型、线性回归模型、灰色GM(1,1)模型的变权组合预测方法对兴化漏斗区的地下水位埋深进行预测,相比4种预测方法的误差平方和,可以看出利用变权重组合预测模型比任意一种单一种预测方法的预测精度都要高、实用性更要强。

通过对兴化漏斗区059号观测井地下水水位埋深的动态预测, 可以看出近几年来该区域地下水水位埋深有逐年回升的趋势, 水资源量正逐渐恢复,到2016年内,兴化漏斗区的地下水水位埋深为18.57 m,相比2011年水位回升幅度为4%。利用此预测结果可以为区域地下水资源合理开发利用、地下水和地表水联合调度等提供依据。

参考文献

[1]柳娟.兴平市水环境污染控制研究[D].陕西杨凌:西北农林科技大学,2007.

[2]于春霞,徐建新.优化GM(1,1)模型在地下水水位预测中的应用[J].安徽农业科学,2008,36(12):4810,4819.

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[4]赵国忻,王明涛.一种变权重组合预测方法研究[J].西北纺织工学院学报,2000,14(3):226-232.

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