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兰溪市地下水资源的调查评价陆振钿(兰溪市水电局321100)地下水资源调查评价是一项新的工作,兰溪市水电局自去年下半年开始,对这项工作进行了一次尝试,现已基本完成。笔者借此谈一点见解,供参考。1为什么要开展地下水资源调查评价工作1.1调查评价是水行政... 相似文献
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在查明盐城市地下水各含水岩组的水文地质特征、开采现状和水位动态的基础上 ,运用数值法对盐城市地下水资源进行评价 ;核定了全市市、县 (市 )、乡 (镇 )三级行政区域地下水可开采量 ,其中Ⅱ ,Ⅲ ,Ⅳ承压含水层可开采量分别为 4992万m3 /a ,6 10 3万m3 /a ,5 478万m3 /a .最后制定了全市地下水合理开发利用规划 ,调减开采区面积 16 33km2 ,控制开采区面积 2 34 8km2 ,扩大开采区面积110 83km2 . 相似文献
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文章对宁乡县水资源总量进行了估算,得出全县多年平均水资源总量为21.45亿m3,人均水资源拥有量仅1650m3,比全国人均水资源拥有量还低504m3的结论。同时对宁乡县水资源统筹开发、合理利用、科学管理等方面提出了看法。 相似文献
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海淀区水资源水质调查评价 总被引:1,自引:0,他引:1
海淀区水资源调查评价结果,地表水资源每年可利用量0.8亿m^3,实际利用量0.2亿m^3。平均降雨量659mm,河道基流量逐年减少,外流域引水每年可用0.6~0.8亿m^3,污水利用潜力很大。地下水资源总量2.4亿m^3。水资源开发利用总趋势为供大于求→供需平衡→供小于求。除南沙河上游有轻度污染,其它凡是发展于海淀区河道皆已断流,变为泄洪排污河道,污染日渐加剧。 相似文献
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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。 相似文献
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饶均辉 《水资源与水工程学报》2016,27(6):95-100
为研究引力搜索算法(GSA)-投影寻踪(PP)模型应用于区域水资源承载力评价中的有效性和可行性。从水资源系统、经济社会系统和水环境系统遴选14个指标构建区域水资源承载力评价指标体系及分级标准,利用GSA算法优化PP模型最佳投影方向,提出GSA-PP水资源承载力评价模型,并构建粒子群优化(PSO)算法、差分进化(DE)算法和布谷鸟搜索(CS)算法优化的PP模型作对比,以文山州8县市水资源承载力评价为例进行实例研究。结果表明:GSA算法连续10次优化PP模型获得的适应度值均为1147.9363,均优于PSO、DE和HS算法,具有较高的求解精度和稳定性能。GSA-PP模型对麻栗坡县、马关县和文山市的评价结果为"可承载",对其余5县的评价结果为"基本可承载"。GSA-PP模型对实例评价及排序结果与DE-PP模型相同;与PSO-PP、CS-PP模型评价结果相同,但在排序上存在差异。实例验证了智能算法求解精度的高低决定着评价效果的优劣。 相似文献
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用灰色关联度法评价区域水资源保护状况 总被引:1,自引:0,他引:1
面对我国水资源约束趋紧、水污染严重和生态退化的严峻形势,亟须加大水资源保护力度,建立健全省区水资源保护的目标责任制、考核和问责制,处理好人水关系。对区域水资源保护评价指标体系进行讨论,并利用灰色关联度法对省区水资源保护状况进行试评价.为有关部门加强水资源保护宏观管理提供参考。 相似文献
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运用EXCEL的函数和筛选、排序等功能,检查水利普查清查数据的表内、表间数据关系,效果很好,能快速、准确地审核数据的完整性、规范性、一致性和相关性. 相似文献
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针对目前水资源承载能力内涵界定尚不统一,评价手段多样的现状,采用投影寻踪法和行业技术大纲方法对济宁市11个县市区的水资源承载能力进行评价,并与其他学者利用主成分分析法的评价结果进行对比。结果表明:投影寻踪法评价结果为还有一定潜力,行业技术大纲方法评价结果为超载,主成分分析法评价结果为还有开发潜力。3种方法评价结果存在差异的原因包括指标选取依据不同、指标权重确定方法不同以及数据年份不同。影响济宁市水资源承载能力强弱的主要因素是人均水资源占有量和地下水开发利用程度。 相似文献
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为评价区域水资源可再生能力,提出了水资源可再生能力评价指标体系和分级标准,构建了基于BP神经网络的评价模型,并以云南省文山州水资源可再生能力评价为例进行实例研究。首先,遴选出单位面积水资源量等10个指标,构建水资源可再生能力评价指标体系和分级标准;其次,针对BP神经网络初始权值和阈值难以确定的不足,利用一种全新的仿生群体智能算法--群居蜘蛛优化(SSO)算法优化BP神经网络初始参数,提出了SSO-BP评价模型,并通过6个高维复杂函数对SSO算法进行验证,且与粒子群优化(PSO)算法进行对比;最后,利用SSO-BP模型对实例进行水资源可再生能力评价。结果表明:① SSO算法具有较好的收敛精度和全局寻优能力,可有效提高BP神经网络模型的预测精度和泛化能力。② 文山州各评价区域2014年水资源可再生能力处于最强与中等之间,符合区域现状。 相似文献