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大安市地下水时空动态变化分析及预测

     

摘要

为掌握大安市地下水的动态变化规律,更好地为社会经济服务,本文利用2000-2013年现有21口承压井水位埋深数据资料,采用ArcGIS空间分析及主成分分析法对研究区地下水动态变化规律进行分析,运用BP神经网络对地下水位进行预测.结果表明:大安市动态类型为入渗—蒸发型和入渗—开采型;2000-2010年枯水期水位变幅较小,丰水期前五年的变幅小,后五年北部和南部部分地区的水位下降变幅较大,这表明近些年以来,大安市大规模地开采地下水,导致地下水位逐年下降且变幅较大,局部已形成较明显的降落漏斗.通过主成分分析法得到的地下水驱动力最大为农业灌溉开采,采用BP神经网络预测得出地下水水位仍然呈现一定的下降趋势,因此在农作物灌溉时期要发展地下水灌溉与地表水渠灌相结合的方式,提高水资源综合利用效率,严格控制地下水超采的行为,合理开发地下水资源.

著录项

  • 来源
    《水利水电技术》|2018年第10期|14-20|共7页
  • 作者单位

    吉林大学地下水资源与环境教育部重点实验室,吉林长春130021;

    油页岩地下原位转化与钻采技术国家地方联合工程实验室,吉林长春 130021;

    吉林大学环境与资源学院,吉林长春130021;

    吉林大学地下水资源与环境教育部重点实验室,吉林长春130021;

    油页岩地下原位转化与钻采技术国家地方联合工程实验室,吉林长春 130021;

    吉林大学环境与资源学院,吉林长春130021;

    吉林大学地下水资源与环境教育部重点实验室,吉林长春130021;

    油页岩地下原位转化与钻采技术国家地方联合工程实验室,吉林长春 130021;

    吉林大学环境与资源学院,吉林长春130021;

    吉林大学地下水资源与环境教育部重点实验室,吉林长春130021;

    油页岩地下原位转化与钻采技术国家地方联合工程实验室,吉林长春 130021;

    吉林大学环境与资源学院,吉林长春130021;

    吉林大学地下水资源与环境教育部重点实验室,吉林长春130021;

    油页岩地下原位转化与钻采技术国家地方联合工程实验室,吉林长春 130021;

    吉林大学环境与资源学院,吉林长春130021;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 地下水动态长期观测;
  • 关键词

    大安市; 地下水动态分析; ArcGIS空间分析; 主成分分析法; BP神经网络;

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