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泉流量模拟研究——以小南海泉域为例
引用本文:鞠琴,郝振纯,余钟波,陈喜,佘超.泉流量模拟研究——以小南海泉域为例[J].四川大学学报(工程科学版),2011,43(1).
作者姓名:鞠琴  郝振纯  余钟波  陈喜  佘超
作者单位:1. 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏,南京,210098
2. 湖北省电力勘测设计院,湖北,武汉,430024
基金项目:国家重点基础研究发展计划资助项目(2010CB951101); 国家自然科学基金资助项目(408306395087901650979022); 水利部公益性资助项目(200801027); 水文水资源与水利工程科学国家重点实验室专项经费资助项目(1069-509855121069-50986312)
摘    要:针对人类活动影响下岩溶地区泉流量难以预测的问题,基于地下水数值计算模型——MODFLOW和人工神经网络两者的优点,尝试将两者结合建立松散型耦合模型.以河南省安阳市小南海泉域的泉流量预测为例,探索耦合模型的原理和算法,并与单纯MODFLOW模拟的结果相比较.由确定性系数、相对误差和相关系数3个指标来看,MODFLOW模拟结果分别为0.79、4.98%和0.84,MODFLOW-ANN耦合模型的模拟结果分别是0.88、-1.22%和0.89.研究结果表明,耦合模型吸取了MODFLOW的地下水数值分析功能和人工神经网络的非线性逼近能力,能很好地模拟出泉流量峰和谷的变化,提高预报精度,可以用于模拟泉流量的动态变化过程,该研究对泉域岩溶地下水的进一步开发利用具有一定的参考价值和指导意义.

关 键 词:泉流量  岩溶  人工神经网络  数值模型  地下水

Study of the Model of Spring Flow Forecast -A Case Study of the Xiaonanhai Spring Catchement
JU Qin , HAO Zhen-chun , YU Zhong-bo , CHEN Xi , SHE Chao.Study of the Model of Spring Flow Forecast -A Case Study of the Xiaonanhai Spring Catchement[J].Journal of Sichuan University (Engineering Science Edition),2011,43(1).
Authors:JU Qin  HAO Zhen-chun  YU Zhong-bo  CHEN Xi  SHE Chao
Affiliation:JU Qin1,HAO Zhen-chun1,YU Zhong-bo1,CHEN Xi1,SHE Chao2(1.State Key Lab.of Hydrology Water Resources and Hydraulic Eng.,Hohai Univ.,Nanjing 210098,China,2.Hubei Electric Power Survey and Design Inst.,Wuhan 430024,China)
Abstract:The simulation of spring discharge is difficult in Karst areas under human activity.An integrated model(MODFLOW-ANN) was developed by combining the merits of the numerical groundwater flow model-MODFLOW and the Artificial Neural Network model(ANN).Based on the application of this model in the Xiaonanhai spring catchment of a karst region,Henan Province,the principles and algorithms of the integrated model were discussed,and the results were compared between MODFLOW and MODFLOW-ANN.The coefficient of determi...
Keywords:spring discharge  Karst  Artificial Neural Networks  numerical model  groundwater  
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