时间序列分析在地下水位预报中的应用

依据北京市地下水位观测井月平均水位资料,运用逐步自回归模型、指数平滑模型、季节性模型3种时间序列模型分别建立地下水位动态模拟和预测模型,并对模型的模拟和预测精度进行对比分析。通过应用实例分析反映,时间序列模型可较全面地反映地下水位动态变化规律,且计算简单,所需资料较少且易于获得,可以作为一种简易快速的地下水位模拟预测模型,能为地下水资源合理开发利用和科学管理提供参考依据。     

小波分解与变换法预测地下水位动态

通过小波分解方法将地下水位动态的非平稳时间序列分解为多个细节信号序列和逼近信号序列，然后运用时间序列自回归模型及人工神经元网络模型对各信号序列分别进行模拟预测，模拟结果比单纯用自回归法或人工神经网络模型更接近实测值，说明通过小波分解方法进行地下水位动态模拟和预测是适合的；同时用小波变换方法对地下水位动态进行了宏观分析，使隐藏的规律性显现出来，揭示出地下水位动态变化中除了具有一个水文年内的周期性变化规律外，还存在2～3年间隔的波幅强弱变化，可以推断未来短期内地下水位动态发展仍将延续当前总体下降的趋势，与小波分解方法得到的预 测结果相吻合。     

时序随机耦合模型在井灌水稻区地下水动态变化中的应用

针对目前黑龙江省井灌水稻面答逐年增长、地下水超采严重、地下水位持续下降、漏斗与“吊泵”现象时有发生等问题，以三江平原创业农场为例，运用随机过程，建立时序随机耦合模型模拟地下水动态变化，并预测未来变化趋势，对该地区今后的农业及地下水资源可持续发展提供参考。     

人工神经网络模型在枯季地下水位预测中的应用

本文应用人工神经网络BP模型对枯季地下水位进行定量预测。优化得出的BP网络模型不仅拟合精度高,而且预测效果好,这为地下水定量研究提供了新的途径,同时也为白城地区科学合理开发、利用地下水资源提供参考依据。     

人工神经网络模型在白城地区枯季地下水位预测中的应用

本文应用人工神经网络BP模型对枯季地下水位进行定量预测。优化得出的BP网络模型不仅拟合精度高,而且预测效果好,这为地下水定量研究提供了新的途径,同时也为白城地区科学合理开发、利用地下水资源提供参考依据。     

时间序列分析在地下水位动态预测中的应用

运用时间序列分析理论,结合SPSS统计分析软件对贺兰县地下水位动态变化进行了模拟和预测。结果表明:研究区地下水位年际变化无明显上升或下降的趋势,这表明研究区地下水补径排条件近年来变化不大。受灌溉和降雨的影响,研究区地下水位变化主要表现为一年的显著周期。将时间序列分析方法应用于地下水位动态预测,可以了解地下水位的变化趋势和周期性。该法计算简单,所需资料较少,短期预测精度较高。但是在实际应用时,数据需要不断及时更新。同时由于没有考虑地下水流系统的动力学机制和未来突变情况,应用时受到了一定限制,还需进一步完善。     

和田绿洲地下水位短期季节性变化趋势预测方法研究

利用塔里木盆地南缘和田绿洲4眼观测井的2001年-2004年逐月实测平均地下水位埋深资料,基于帕森斯季节性指数理论,分别建立了季节性地下水位埋深动态变化预测模型,并进行了趋势预测检验.结果表明:各观测井地下水位帕森斯季节性指数模型拟合差≤0.10 m的月数占总检验月数的比例为66.7%,拟合差≤0.20 m且>0.10 m的月数占总检验月数的比例为29.2%,拟合差>0.25的月数占总检验月数的比例为4%;各观测井预测误差40.10 m的月数占总预报月数的比例为41.7%,预测误差≤0.20 m且>0.10 m的月数占总预报月数的比例为37.5%,预测误差>0.20 m的平均为12%,说明帕森斯季节性指数模型可以对短期和田绿洲地下水位动态趋势进行预测.     

基于时间序列模型的济南趵突泉地下水位预测

本文对2012年5月至2017年12月济南泉域趵突泉的地下水位波动规律进行了分析,并采用3种灰色时间序列模型,评价了保泉形势,通过模型的拟合效果检验可知:对于存在周期性波动趋势的地下水位观测值,GM(1,1)模型优势未能得到充分体现,ARIMA与Holt-Winters模型的预测结果较为接近,整体精度较高,表现出明显的预测优势。深入比选ARIMA与Holt-Winters模型的8项拟合优度指标,最终确定利用预测效果最优的Holt-Winters模型,从时间序列的角度对趵突泉地下水位进行分析,并预测2018—2019年趵突泉的年平均水位分别为27.734m和27.605m,泉水位波动的峰值为28.215 m,谷值将出现于2019年的6月份,数值仅为27.124m,逼近27.01m的泉水停喷线,为近7年来的最低水位。预测结果表明:现状降雨与开采条件下,2019年6月趵突泉将面临潜在的停喷的危机,保泉形势不容乐观。     

地下水动态预测的自记忆性模型及其应用研究

地下水位动态变化是一个复杂的水文过程，准确地预测地下水位变化情况在水资源开发利用中有着重要意义。本文运用反演建模和自记忆性方程相结合的方法，建立了地下水位动态预测模型。实例表明，该模型具有简洁实用的优点，且有显著的拟合精度和预报准确率。     

邯郸东部平原地下水位动态变化及影响分析

依据邯郸市2007～2016年地下水监测数据,对邯郸东部平原区浅层地下水位动态变化和影响因素进行了分析,在分析时段内,地下水位动态变化具有一定波动性但整体呈下降趋势;以水资源分区为单位,分析了不同水资源区域内地下水位动态变化的影响因素,为邯郸东部平原地下水利用提供参考依据。     

会仙湿地岩溶地下水数值模拟

以会仙岩溶湿地的核心区域为研究对象, 基于研究区的地质条件和水文地质条件, 概化出水文地质概念模型, 运用 Visual MODFLOW 软件对会仙湿地地下水的分布特征进行数值模拟, 经模型识别与验证, 其模拟水位与观测水位取得较好的拟合效果。结果表明: 研究区地下水总体呈自北向南递减趋势流动, 北部补给区地下水位最高, 西南部排泄区地下水位最低, 南北地下水位平均差值为 7.34 m; 水位动态变化受降雨强度影响较大, 呈现出明显的季节性变化规律; 南部分水塘、睦洞湖等排泄带水源补给充足, 地下水位变幅不超过 1 m, 北部补给区的水位变幅在 3 m 以上; 经水均衡计算, 模拟期的地下水总补给量为 44 272. 92 万 m3 / a, 其中降雨入渗补给量占 76.85% , 地下水的总排泄量为 42 723. 06 万 m3 / a, 地下水开采量与蒸发量分别占 33. 86% 、36. 63% ; 研究区在模拟期内总体处于正均衡状态, 但处于负均衡的枯水月份占到 2/ 3, 湿地的退化直接影响其防洪调蓄和保水、蓄水能力, 使“ 旱期过旱、涝期过涝” 现象极为显著。     

干旱内陆区自然-人工条件下地下水位动态的ANN模型

根据我国干旱内陆区自然-人工条件下地下水系统的特点，建立了甘肃省石羊河流域下 游地下水位动态的人工神经网络模型，采用附加动量法和学习速率自适应调整策略对反向传播算法（BP）进行改造，以提高计算速度。该模型以前期地下水位、降雨量、蒸发量、地表来水量、灌溉面积、灌水定额、人口数量作为输入变量，采用缺省因子检验法分析了上述各个因子对地下水位影响的敏感性，模拟了不同灌溉发展面积及地表来水条件下地下水位动态。结果表明：研究区人类活动及地表来水是影响地下水位动态的主要因子，灌溉面积的扩大及地表来水的减少会使地下水位持续下降。模型具有较高的精度，可以较好地定量描述地下水位动态与上述各因子之间的响应关系；研究结果可应用于该地区地下水系统的管理。     

三江平原典型区地下水流场变化及主要影响因素分析

为了进一步探明三江平原地下水流场变化及主要原因,本文以三江平原典型区为研究区,分析了2001—2019年地下水流场变化情况,基于地下水位变化空间差异,采用交叉小波分析、皮尔逊相关分析和灰色关联度分析等方法,定量研究了降水及地下水开采对不同区域地下水位的影响程度。结果表明：研究区2001—2019年间地下水大体流向未发生明显变化,但地下水位呈现整体下降趋势,下降区域面积为1.86万km~2,占整个研究区的83.97%,地下水位的整体下降与水田面积迅速扩张有关。水位上升区地下水位与降水在年周期上存在显著共振关系,二者皮尔逊相关系数为0.485,而水位与地下水开采间不存在稳定的周期性相关,相关性较差;中东部水位明显下降区地下水位与降水之间不存在稳定的周期性相关,相关性较差,而水位与地下水开采在年周期上存在显著共振关系,二者皮尔逊相关系数为-0.409。研究区中部地下水位大幅下降区域水位受地下水开采影响程度明显大于受降水影响,灌区内地下水位小幅下降区域水位受地下水开采影响程度略大于受降水影响。本研究对于深入探究区域地下水资源变化和指导该地区地下水资源合理开发利用具有重要意义。     

三种模型在洞庭湖区域地下水资源量预测中的应用

为了建立适应于洞庭湖区域地下水资源量变化规律的预测模型,在分析洞庭湖区域河川天然径流量、长江三口入水量、城陵矶出水量与地下水资源量相关性的基础上,分别利用多因子逐步回归模型、BP神经网络模型和多变量时间序列CAR模型建立了3种洞庭湖区域地下水资源量预测模型,并对所建立的3种模型的预测精度和预测结果整体规律进行了对比分析。研究结果表明:地下水资源量与河川天然径流量、长江三口入水量、城陵矶出水量具有较好的相关性;多变量时间序列CAR模型的预测精度较好,BP神经网络模型的预测精度次之,而多因子逐步回归模型的预测精度较差;多变量时间序列CAR模型的预测结果整体规律优于BP神经网络模型,而BP神经网络模型的预测结果整体规律则优于多因子逐步回归模型。     

大安市地下水时空动态变化分析及预测

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。     

新疆玛纳斯河流域典型剖面地下水位动态分析

新疆玛纳斯河流域是水资源开发力度较大、经济发展水平较高的地区。对玛纳斯河流域13眼监测井组成典型剖面的2010年-2014年监测数据进行趋势性分析得出,整个监测剖面地下水位呈持续下降趋势,上部冲洪积平原单一潜水区地下水位下降速率为0.65~0.83m/a(平均0.74m/a);中部潜水溢出带地下水位下降速率为1.12m/a;冲积细土平原区上部、下部地下水位下降速率分别为0.59~3.07m/a(平均1.77m/a)和0.35~3.98m/a(平均2.41m/a);地下水位年下降速率由上游至下游呈增大趋势。在年内变化上,冲洪积平原单一潜水区埋深变化为"降-升-降";潜水溢出带及以北区域为"升-降-升"。地下水动态类型除上部冲洪积平原单一潜水区为入渗-径流型外,潜水溢出带至冲积细土平原区均为开采型。区域地下水位持续下降使现状地下水埋深(5.89~67.46m)远大于6.0m荒漠化临界埋深,生态环境面临恶化。通过对石河子市、玛纳斯县水资源利用分析得出,地下水位持续下降的因素是地下水超采、区域水资源高效利用使地下水补给量减小双重作用下形成的。提出必须科学规划用水,缩减灌溉面积和地下水开采量,开展生态补偿机制,使流域经济社会可持续发展。     

京津冀地区水-经济-生态耦合协调发展特征评价

运用耦合协调度模型评价了2006—2019年京津冀地区水资源-经济社会-生态环境的耦合协调发展状态,并利用灰色关联法分析了影响京津冀地区耦合协调发展的主要因素。结果表明:2006—2019年京津冀地区水资源-经济社会-生态环境耦合协调发展水平总体呈上升趋势;京津冀地区和北京水资源系统持续滞后,天津水资源和生态环境系统交互滞后,河北处于经济社会系统滞后的状态;北京始终处于耦合协调发展最好水平,天津其次,河北耦合协调发展缓慢;水资源总量和地下水储变量是影响京津冀地区耦合协调度最重要的因素,人口变化情况次之。     

水均衡法在区域地下水资源量评价中的应用研究

地下水资源是我国西北地区水资源的主要组成部分,对地下水资源全面科学的综合评价是解决水资源缺乏问题的基础性工作。详细阐述了区域地下水资源评价方法,水均衡法特点、基本原理及计算内容。通过收集资料,对西北某地区地下水资源进行了定量计算,为科学合理地利用地下水,保持水土平衡,促进该地区经济可持续发展提供了依据。