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通过对贵州省后寨河岩溶泉流域泉流量与降水时间序列的动态分析,首先模拟了不同降水条件下泉流量的衰减过程线,建立了枯季泉流量与前期降水量之间的数学表达式,然后采用蒙特卡罗方法,利用随机模拟与三角模糊数耦合模型,进行泉流量衰减风险分析研究,得到了泉流量的概率分布.结果表明,泉流量小于0.1 m3/s的概率为43.5%.建议采取防范措施,以降低当地泉流量衰减的风险. 相似文献
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在分析遗传算法求解过程中对不可行个体处理方法的基础上,提出开放式遗传算法,即在传统遗传算法中加入一个必要的基本过程——修正,用来处理交叉、变异产生的不可行个体.介绍了开放式遗传算法的基本流程,并使用两个优化模型进行算法性能测试.采用开放式遗传算法对南水北调中线河南受水区内郑州市水资源进行优化配置,结果表明,该算法能够有效地处理不可行个体. 相似文献
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地下水数值模拟中的参数灵敏度分析 总被引:6,自引:0,他引:6
将局部灵敏度分析和全局灵敏度分析引入地下水数值模型的参数灵敏度分析中,并以塔里木河下游为例,选取含水层渗透系数、给水度、河床沉积物渗透特性系数及模型输入项的河流水位进行地下水数值模拟中的参数灵敏度分析.分析结果表明,河流水位对地下水数值模型的影响最为显著,而其他参数的影响则相对较小,全局灵敏度分析计算出的参数总灵敏度较小.这说明地下水数值模型比较稳定,可以用于模拟塔里木河下游地下水水位变化情况. 相似文献
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贵州后寨典型岩溶小流域水动力特征分析 总被引:1,自引:0,他引:1
以贵州后寨典型岩溶小流域为例,采用时间序列分析方法分析了岩溶含水系统的水动力特征.分析结果表明:后寨岩溶含水系统对降雨信号响应的敏感度从上游到下游不断减弱,而对降雨信号的记忆作用从上游到下游不断加强;流量对降雨信号的响应存在滞后性,滞后时间从上游到下游有规律地增加,上中游流量对降雨信号响应的线性化程度明显高于下游. 相似文献
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珊瑚砂含水介质水理性质的实验室测定 总被引:1,自引:0,他引:1
从西沙群岛采集了29 kg珊瑚砂样,采用常规方法测定了珊瑚砂的孔隙度、渗透系数、给水度以及弥散系数.对渗透系数进行了多组测定试验,并对每组砂样渗透系数值的差异进行了分析,在进行弥散系数的测定试验中,通过观测不同位置处的弥散系数分析了弥散系数的尺度效应.实验结果表明,珊瑚砂含水介质具有颗粒大小不均、结构疏松、透水性好等特点. 相似文献
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晋祠泉域地下水开采决策的风险分析 总被引:2,自引:0,他引:2
以山西省太原市晋祠泉为例,在简要阐述研究区基本条件及风险分析基本概念的基础上,对该泉域地下水开采决策进行了风险分析,计算泉水发生断流的概率,分析断流对工农业生产、旅游业和生态环境的影响,为实现泉域地下的持续开发利用提供必要的基础信息。 相似文献
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随着人口的增长、工农业生产的发展和人们生活水平的提高,对地下水资源的需求量不断增加.地下水的运动方式是地下水在岩土空隙中的渗透流动,简称渗流.加强对地下水渗流的分析和研究,进行地下水资源评价和地下水变化趋势的预测,对指导地下水的合理开发利用及确保地下水供水工程安全等是非常重要的.目前,地下水水流模拟的研究方法很多,分别适用于不同的水文地质条件.作者采用的是德国的ASMWIN软件,它对二维地下水水流和污染质运移过程的模拟具有较高的可靠性,而镇江市孔隙潜水的水流为二维流动问题.故将该方法应用于镇江市地下水水流模拟,研究结果表明,该软件操作方便,求解结果与实际的水文地质条件高度一致,具有广泛的应用前景. 相似文献
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镇江市地下水动态变化规律研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过线性回归、非线性回归和遗传算法分别建立了本区地下水水位与地下不开采量、降雨量之间的关系方程。结果表明,地下水位多年动态主要受控于岩溶水的人工开采,而降雨量对其影响基小。 相似文献
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根据室内模拟试验,研究了水流流经L形裂隙时水头损失随裂隙宽度、裂隙中水流流速变化的规律。研究结果表明:水流流经L形裂隙的水头损失随隙宽的增大而增大,与水流流速之间呈二次函数关系;综合分析不同隙宽条件下L形裂隙水头损失与流速之间的二次函数关系,显示此函数关系的二次项系数与隙宽之间呈线性关系,一次项系数与隙宽之间呈二次方关系,最终得到L形裂隙水头损失与隙宽及流速之间的经验公式。 相似文献
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为了分析地下水可开采系数计算结果的可靠程度及其对模型参数的敏感性,从参数存在的不确定性角度出发,采用蒙特卡罗方法对地下水可开采系数进行可靠度分析,结合实例定量分析了包气带对降水的有效利用系数αp、降水入渗补给系数αg、作物对潜水蒸发的有效利用系数C、给水度μ和灌溉回归系数β等5个参数的不确定性对地下水可开采系数计算结果的影响,分析了不同可靠度对应可开采系数(可开采量)的变化规律,并阐述了不同离势系数对可开采系数计算结果的影响.结果表明:参数服从正态分布时50%可靠度对应的可开采量比参数取均值时的可开采量小;地下水可开采系数计算结果对模型参数的敏感性排序从大到小为αg,αp,μ,β,C. 相似文献