农业需水量预测

农业需水量预测（精选9篇）

农业需水量预测 第1篇

关键词：主成分分析,回归模型,农业需水量预测

2009年我国总用水量为5965.2亿m3, 其中农业用水所占比重为62.4%[1]。农业用水作为一个用水大户, 做好对其需水量的估算和预测研究对水的生产力和节水灌溉意义重大。特别是在一些水资源紧缺的区域进行农业需水量预测, 可为供水系统运行管理提供重要依据, 有利于水资源的合理规划和用水系统的优化调度[2]。因此, 为了实现水资源的可持续发展, 需要制定科学的水资源供求计划, 对农业需水量做出合理准确的预测。目前, 对农业需水量的预测方法主要有灰色预测法、指标分析法、人工神经网络法、主成分分析法和回归分析法等。由于农业需水量受诸多因素影响, 并且这些因素大多存在较强的相关性。如果将这些因素直接纳入分析处理, 则可能因为多重共线性带来较大的预测误差甚至出现预测结果与事实不符的情况[3]。而主成分分析法 (Principal Component Analysis) 在对高维变量系统进行最佳的综合与简化、减少原始数据信息损失、消除指标间不同量纲、客观确定各个指标的权数和避免主观随意性等方面具有突出特点[4]。主成分回归是目前国内处理共线性问题的一种常用方法[5]。本文采用主成分分析法对影响Z市农业需水的相关因素进行分析, 再由主成分回归构建出农业需水的预测模型, 有利于当地水资源的合理规划利用和相应工程措施的及时配套。

1 主成分分析法

主成分分析法通过研究指标体系的内在结构关系, 将原来众多具有相关性的指标转化为少数几个相互独立且包含原来指标大部分信息 (80%或85%以上) 的综合指标。其优点在于, 它在力保数据信息丢失最少的原则下, 对高维的变量空间降维, 即研究指标体系的少数几个线性组合, 并且这几个线性组合所构成的综合指标将尽可能多地保留原来指标变异方面的信息。主成分分析通常的做法是寻求原指标的线性组合F1[6]:F1=u11X1+u21X2++up1Xp;F2=u12X1+u22X2++up2Xp;Fp=u1pX1+u2pX2++uppXp。满足如下的条件:每个主成分的系数平方和为1, 即uundefined+uundefined++uundefined=1。主成分之间相互独立, 即无重叠的信息, Cov (Fi, Fj) =0, i≠j, i, j=1, 2, , p;主成分的方差和重要性依次递减, 即Var (F1) ≥Var (F2) ≥≥Var (Fp) 。

主成分分析主要通过以下4个步骤实现[7]:①原始指标数据标准化。在实际应用中, 不同变量往往存在不同的量纲和量级。为了使原始数据在进行主成分分析时能平等对待每一个原始变量, 消除可能因为单位的不同而带来的一些不合理影响, 需要对原始数据先进行标准化, 将坐标原点移到数据中心, 同时进行压缩变换消除量纲影响。设有n个样本、p项指标, 可得数据矩阵X= (Xij) np。式中, i=1, 2, , n;j=1, 2, , p;xij为第i个样本第j个指标的原始数据;undefined和σj分别为第j个指标的样本均值和标准差。标准化的方法是用原始数据的各列减去均值后再除以各列的标准差, 公式为:undefined;j=1, , p。②计算协方差矩阵。根据标准化后的矩阵, 计算其协方差矩阵。③计算特征值和特征向量。由协方差矩阵求得其特征值λ1≥λ2≥λp≥0和对应的特征向量u1, u2i, , upi。特征向量即所求的主成分系数是相互正交的。④计算主成分贡献率和累计贡献率。第i个主成分的贡献率为其方差占全部方差的比重undefined, 反映了占原来p个指标的信息量。前m个主成分的累积贡献率为:undefined, 说明了m个主成分从X1, X2, , Xp中共提取的信息量。

2 实例分析

根据Z市19982010年的统计年鉴资料 (表1) , 从中选出6个农业需水量的影响因子:X1为年末实有耕地面积 (hm2) , X2为有效灌溉面积 (hm2) , X3为农作物总播种面积 (hm2) , X4为农林牧渔业总产值 (万元) , X5为种植业总产量 (万t) , X6为养殖业总产量 (万t) , y为农业需水量 (万m3) 。

2.1 主成分分析

多重共线性诊断:多重共线性一词最早由弗里希R (1934年) 提出, 它指的是回归模型中某些或所有自变量间存在完全或近似完全的线性关系[8]。多重共线性诊断主要解决的问题是:自变量之间是否存在多重共线性关系;如果存在, 存在多少个多重共线性关系以及每个多重共线性关系由哪些自变量构成等。目前多重共线性诊断的方法有很多种, 较为常用的有条件数 (Condition Index) 、容忍度 (Tolerance) 、方差膨胀因子 (VIF) 和特征根 (Eigen Value) 分解法。其中, 条件数是指自变量观测数据构成矩阵的最大特征根与最小特征根之比k=λ1/λp, 它刻画了特征值差异的大小。一般情况下, k<100, 则认为复共线性很小;100k1000认为存在中等程度的复共线性;若k>1000, 则认为存在严重的共线性[9]。容忍度实际上是方差膨胀因子 (VIF) 的倒数, 即以每个自变量作为因变量对其他自变量进行回归分析时得到残差比例, 用1减去决定系数来表示 (1-R2) 。其取值在01之间, 取值越小, 说明共线性越重, T<0.1时共线性非常严重。方差膨胀因子 (the Variance Inflation Factor, VIF) 诊断法的方差膨胀因子表达式为:VIFi=1/ (1-Ri2) 。式中, Ri为自变量xi对其余自变量做回归分析的复相关系数。当VIFi很大时, 表明自变量间存在多重共线性[10]。特征根分解法是对自变量进行主成分分析, 若相当多维度的特征根为0, 则共线性严重。根据表1数据, 通过统计软件SPSS 13.0进行回归分析得到多重共线性诊断结果见表2和表3。由表2可知, Zx4和Zx5容忍度都<0.1, 并且其方差膨胀因子VIF都很大, 说明它们之间存在严重的共线性。从表3可见, 条件数4.555/0.002=2277.5>1000, 故共线性程度较严重。从方差百分比看, Zx4和Zx5变量间也存在明显相关性。

主成分个数确定:通过对原始数据进行主成分分析, 得到如下的相关系数矩阵、特征值、主成分贡献率及累积贡献率等主成分统计信息, 见表4、表5。由表5可知, 前3个主成分包含了原有6个指标97.373%的信息, 因此可代替原有的6个指标变量。故提取前3个主成分, 其相应的成分矩阵、主成分系数见表6、表7。

注:左下角为相关系数, 右上角为显著性水平。

KMO检验和Bartlett球度检验:对各指标进行KMO检验和Bartlett球度检验见表8。由表8可知, KMO=0.743。根据统计学家Kaiser给出的标准, KMO取值大于0.6, 适合因子分析。同时Bartlett球形检验给出的相伴概率为0.000, 远小于显著性水平0.05。因此应拒绝零假设, 认为适合进行主成分模型的因子分析。

2.2 主成分回归模型

经过共线性诊断和主成分分析后, 对提取的3个主成分进行回归分析, 得到主成分回归模型:Zy=0.427Z1+0.195Z2+0.131Z3。Zy表示y的标准化变量。该回归模型摘要和方差分析见表9和表10。由表9知, 模型的相关系数R=0.934, 相关系数的平方R2=0.872, 说明模型的拟合度好。由表10可知, 模型的F统计量为20.400, 对应的概率p值远远小于显著性水平=0.05, 说明模型是显著的, 该回归方程是可靠的, 可用第一、第二和第三主成分的因子得分对农业需水量进行预测。

3 预测分析

利用主成分回归模型Zy=0.427Z1+0.195Z2+0.131Z3对农业需水量进行预测, 结果见图1。由预测对比图发现20042006年的农业需水量预测值大于实测值, 这主要是由于当地在20042006年积极调整农业产业结构, 大力发展蔬菜种植, 并最终获得“中国西部蔬菜之乡”的称号。而20082010年的农业需水量预测值又低于实测值, 这主要是因为2008年当地发生了一次重大的地震灾害, 大量渠系及其渠系建筑物遭到严重破坏, 从而使灌溉水利用率降低, 农业需水量明显提高。

由预测结果可见, 农业用水量呈逐渐增加趋势, 这与当地灌溉技术不断改进, 农田水利工程建设逐步完善相吻合;且主成分回归预测值与实测值拟合情况整体较好, 准确度较高, 说明主成分回归模型应用于农业需水量预测是可行的。主成分回归模型通过对未来农业需水量的合理预测, 有利于当地政府有关部门加强对当地水资源管理, 对某些客观原因造成的季节性、区域性和工程性缺水, 做好及时的应对措施。因此, 运用此方法对区域农业需水量进行预测, 对水资源的合理规划、利用和优化配置都具有极为重要的现实意义。

4 建议

整体而言, Z市水资源较丰富, 但当地水资源利用的水平和效率与全国平均水平相比偏低, 与国际先进水平相比的差距更大;水资源利用方式粗放, 用水效率低, 农田灌溉平均综合用水量达到8783.7m3/hm2, 高于全国平均水平6610m3/hm2。因此, 当地政府应积极引进节水灌溉技术和大力发展节水管理, 建立完善的水资源高效利用工程技术体系, 积极推进灌区的节水改造和配套节水技术, 因地制宜地发展多种模式的节水农业, 建设一批节水灌溉示范项目。

参考文献

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野猪江矿矿坑涌水量的预测 第2篇

摘 要：野猪江矿区位于地形陡坡的半山腰之上，各平硐等均布置在当地侵蚀基准面以上，矿体充水水源主要为基岩裂隙水（断层蓄水、风化裂隙水、构造裂隙水），其含水介质为泥盆系的砂岩、寒武系的砂岩与泥岩互层，主要充水含水层的富水性为弱——中。为了预测矿坑涌水量对未来采矿活动的危害，利用抽水试验、注水试验等方法来确定矿区含水层的渗透系数，然后采用耦合了达西流和非达西流于一体的GMS软件进行地下水流场三维数值模拟，运用MODFLOW中的排水沟渠子程序包及河流子程序包来模拟冲沟，通过挖空单元体来模拟窿道的现状分布和未来开采后逐年空间变化特征，根据计算结果预测各矿坑在未来开采期间的涌水量。通过建立模型结果表明：各平窿口预测的正常涌水量与目前的实际观测值较接近。根据涌水量的预测认为，未来各主矿坑的涌水量均不大，对开采活动不会构成明显影响。且本矿区各窿道均按内高外低方式开挖，矿坑水可自然排泄，也无须特殊排水措施。

关键词：矿坑涌水量；预测；数值模拟

目前，矿井矿坑涌水量的预测方法常见的有确定性分析法和不确定性分析法两大类[1-5]。其中，确定性分析可分为水均衡法、数值法和解析法等，在我国矿坑涌水量预测普遍采用1973年引进的数值分析法。随着计算机普及，三维的数值模拟得到广泛应用，水文和地质界的专家学者建立了对地下水三维模拟及其优化模型进行了深入研究和探索，获得一些适用预测矿坑涌水量的模型[6]。当前国际主流应用专业软件是FEFLOW[7]、Visual MODFOLW[8-9]和GMS[10-15]。其被广泛应用的是GMS软件，该软件界面可操作性强，具有优良可视效果和强大前处理、后处理功能，得到人们一致认可。

在矿山矿坑涌水量预测方面，数值模拟也做出巨大贡献，我国应用数值模拟比较典型的学者是，朱学愚等人在1983年使用数值模拟来预测湖南斗笠山煤矿裂隙岩溶水的矿井涌水量[16]；成建梅、陈崇希等人（2008年）根据折算渗透系数的概念并建立耦合达西流和非达西流于一体的岩溶管道-裂隙-孔隙三重介质地下水模型，并利用该模型对广西环江北山矿区岩溶含水系统进行模拟[17]；2011年，宋业杰应用GMS软件预测陕北地区某矿采煤工作面的涌水量变化规律[13]。

野猪江铅锌矿位于广西桂林市灵川县大境乡，属于私营独资企业，已有多年的开采历史，现因采矿证到期，为申请办理延续采矿证服务年限和扩大生产规模，需进行矿山水文地质详查，目的是查明研究区矿区的水文地质条件[18]，预测在正常条件和暴雨条件矿坑涌水对未来采矿活动的威胁。

1. 研究区的环境地质特征

1.1 气象水文

研究区属亚热带向中亚热带过渡带，受季风环流影响明显。年平均气温18.7℃，极端最低气温为-4.9℃，极端最高气温为38.5℃；年平均无霜期318天，据离矿区最近的潮田水文站记载，最大年降水量2271.8mm（2002年），多年平均雨量1980mm，年降雨量多集中在4～8月份，年均降雨天数70天～199天（图1）。

研究区位于珠江水系中的西河（即恭城河左岸支流）河段上游。区内的地表水系有野猪溪、畔江溪等2条小溪，它们在山脚下（黄坭江村西）汇合，汇流后的河水继续向南蜿蜒，流至恭城县的西岭河（又称西河或恭城河），最终经茶江流至广东的珠江。

据研究调查期间测定，2014年1～12月野猪溪流量为0.20m3/s～0.48m3/s，畔江溪流量为0.23m3/s～0.53m3/s。

1.2 地形地貌

研究区内属于中低山剥蚀地貌，地形切割强烈，“V”字形沟谷发育，山脚下黄坭江村的地面高程为400.0m～500.0m，而研究区区内最高峰的山顶标高为1319.5m，切割深度达到700余米，矿区及周边原始生态林木长势良好，植被茂密。

研究区的地势大致呈西高东低的峡谷状地形，山坡陡峻，各山顶标高为700m～1100m，山下为峡谷，峡谷内有地下水逸出形成的溪水（南面为野猪溪，北面为畔江溪），两条溪流常年流水不断，但流不大，且枯丰期流量变化不大，洪水期的流量与枯水期流量仅相差1～1.5倍而已。两条溪流在调查区的东部——山脚（标高约550）处汇流。

1.3 地层岩性

研究区及附近出露主要地层有寒武系边溪组（∈b）的第三段和第四段，泥盆系的郁江组（D2y）、那高岭组（D1n）、莲花山组（D1l），第四系残坡积层（Q）。其中莲花山组（D1l）与边溪组（∈b）呈角度不整合接触。现由新至老简述如下：

1.3.1 寒武系边溪组（∈b）

根据岩性、岩相可分为四段，在研究区出露的为第三段、第四段。第三段（∈b3）：岩性为中厚层——块状不等粒长石岩屑、夹石英杂砂岩、岩屑石英杂砂岩、泥质粉砂岩、板岩、泥页岩，厚度约818m；第四段（∈b4）岩性为上部灰黑页岩、炭质页岩灰绿色石英杂砂岩，中部为灰绿色石英杂砂岩夹页岩，下部为深灰色含泥砾、长石石英砂岩、石英杂砂岩与黑色页岩、炭质泥岩互层，厚度约716m。

1.3.2 泥盆系

（a）中统郁江组（D2y）

主要分布于研究区的东北部，其上段为灰色薄层泥岩夹泥灰岩，中段为灰绿色钙质泥岩与薄层至中层泥灰岩互层，下段为灰色细砂岩夹薄层砂屑泥岩。

（b）下统那高岭组（D1n）

主要分布于研究区东北部，岩性由细砂岩、粉砂岩夹页岩、粉砂质页岩组成。

（c）下统莲花山组（D1l）

主要分布于研究区中部和东北部，底部为砾岩，呈角度不整合覆盖于寒武系之上。底砾岩之上以紫红色浅灰色细砂岩为主，其次为细中粒砂岩、粉砂岩，中—厚层状，厚度466m～660m。

1.3.3 第四系残坡积层（Qel+dl）

广泛分布于研究区的山体表面，为基岩风化后形成的残坡积含角砾粉质粘土、粘土，厚度1.0m～6.0m，土质疏松。该层内角砾呈强-中等风化，粒径一般为5cm～20cm，含量30%～45%；该层还含有15%的细粗砂，局部夹有粒径4～30cm不等的碎石、块石，其余为可塑状粘土、粉质黏土。

1.4 地质构造

大境野猪江铅锌矿区地处老厂穹窿北端近于倾没部位及基底构造泥加湾复式背斜北东翼。基底层总倾向为北东30°～80°，倾角为25°～80°，盖层总倾向为南东110°～170°，倾角为9°～40°，基本成单斜构造，仅局部出现与区域构造方向一致的次级线状褶皱及扭曲。

本区次级断裂破碎带共发育北东、近东西、北西3组，含矿断裂破碎带共发育2条，走向北东、北东东，倾角较陡58°～80°，一条倾向北西，一条倾向南东，断裂带中一般可见舒缓波状平滑面、构造透镜体及棱角分明无定向排列的构造角砾，角砾被重晶石及石英充填胶结。构造透镜体是矿化有利部位，在其裂隙及旁侧，以及构造透镜体与构造透镜体连接段，常有富矿体赋存或单纯重晶石脉形成（脉带上段），反映出这种成矿断裂活动具有明显的压扭—张—压扭的活动特征。

1.5 水文地质条件

本研究区跨越了2个水文地质单元：北面的“畔江河水文地质单元”北以畔江溪为界（第1类边界），南以通过1279.0、1283.2、1156.4山顶的分水岭为界（第2类边界）；南面的“野猪江水文地质单元”北以通过1279.0、1283.2、1156.4山顶的分水岭为界（第2类边界），南以野猪溪为界（第1类边界）。2个水文地质单元之间为山脊，构成共同隔水的边界。2个单元的总面积合计为11.6km2。

研究区内的地下水的补给来源为大气降雨，地下水主要储存于基岩裂隙中，并沿构造裂隙、风化裂隙或层间裂隙排入沟谷，再由沟谷汇入溪流内。北面的“畔江河水文地质单元”中地下水的总体流向由南向北，由西向东，流入畔江溪内；南面的“野猪江水文地质单元”地下水总体流向由北向南，由西向东，向野猪溪排泄，地下水径流方向与地表水基本一致。

2. 矿区涌水特征和开采设计方案

2.1 各矿坑涌（突）水特征

研究区采矿生产因为停产时间很久，现除了PD1、PD2及PD4、PD5洞口还保留之外，其余窿口已被废渣填埋，现能观察到窿口仅有4个，其中1个洞口干枯（PD5），其余3个有矿坑水外排。根据为期1年的观测，各硐口涌水量均随季节变化，一般为0.3L/s～2.0L/s。其中，PD1（1023m）窿口出水量为0.43L/s～1.45L/s，PD2（1045m）窿口出水量为0.588L/s～1.74L/s，PD4（1068m）窿口出水量为0.51L/s～0.71L/s。

根据3个钻孔的水温及窿口水温的监测结果，地下水水温的变化范围为15.0℃～16.0℃，十分稳定。

2.2 开采设计方案

广西灵川县大境野猪江铅锌矿2008年委托某研究院于进行开采设计。设计书认为该矿体埋藏较深，矿体平均厚度为1.72m；根据矿区的地形及矿体赋存条件和以往矿山开采现状，确定最佳的开采方式为地下开采，年采选铅锌矿石3万t/a。还确定Ⅰ、Ⅱ号矿体均采用平硐开拓运输方案，开采顺序为：依次开采Ⅰ、Ⅱ号矿体。

Ⅰ号矿体，该矿体已被开采的有3个平硐，其中：①1号平硐标高+1090m，巷道长189m，其中穿脉长度75m，沿脉长度114m，巷道宽2m，高1.8m～2m。②2号平硐标高+1048m，巷道长233m，其中穿脉长度83m，沿脉长度150m，巷道宽2m，高1.8m～2m。③3号平硐标高+1023m，巷道长399m，其中穿脉长度229m，沿脉长度170m，巷道宽2m，高1.8m～2m。目前该窿口已被2号平硐废渣填埋。Ⅱ号矿体已被开采的有以下4个平硐：①4号平硐标高+1068m，巷道长85m，其中穿脉长度25m，沿脉长度60m，巷道宽2m，高1.8m～2m。②5号平硐标高+1051m，巷道长145m，其中穿脉长度40m，沿脉长度105m，巷道宽2m，高1.8m～2m。本次研究发现，该窿道洞口干燥无水涌出。③6号平硐标高+1035m，巷道长160m，其中穿脉长度58m，沿脉长度102m，巷道宽2m，高1.8m～2m。目前该窿口已被废渣填埋。④7号平硐标高+1015m，巷道长137m，其中穿脉长度67m，沿脉长度70m，巷道宽2m，高1.8m～2m。目前窿口已被废渣填埋（图2）。同一矿体由上而下分中段开采，在同一中段采用后退式回采，即先采端部矿块，向平硐口方向后退式回采，先采正规采场，后回收矿柱、残矿。认为该矿山需进行安全整改后才能满足现设计生产规模的要求，故设计确定矿山的生产服务年限为5年。

3. 模拟与预测

3.1水文地质参数

（a）降雨入渗系数：根据水文地质普查资料，该地块的降雨入渗系数约为0.24。参此，各地层的入渗系数初值和最后反演得到的终值如表1和表2。

（b）含水层的渗透系数：为了简化计算，把含水介质当成各向同性看待，并按地层岩性和裂隙发育程度的差异，把渗透系数划分为2个区，各区的初值参考钻孔注水试验、水位恢复试验、压水试验数据（见表3）。初值与最后通过反演计算的值如表2。

（c）给水度：根据钻孔岩芯的裂隙张开程度，赋予初值0.006，最后经过反演求得给水度μ=0.007。

3.2矿坑涌水量数值模拟计算

3.2.1水文地质概念模型

区域内地下水受气候、地形等自然地理条件以及地层、构造等因素控制，补给来源以大气降水和地表水体为主，径流途径较短，且以泉水、冲沟等形式排泄。因本矿区岩性发育相对较为均一，故将水文地质概念模型概化为均质各向同性的三维非稳定流，其数学模型可用以下公式表示[19]：

3.2.2 边界条件

平面边界：本矿区跨越了2个水文地质单元：北面的“畔江河水文地质单元”北以畔江溪为界（第1类边界），南以通过1279.0、1283.2、1156.4山顶的分水岭为界（第2类边界）；南面的“野猪江水文地质单元”北以通过1279.0、1283.2、1156.4山顶的分水岭为界（第2类边界），南以野猪溪为界（第1类边界）。2个水文地质单元之间为山脊，构成共同隔水的边界。

竖向边界：顶部以潜水面为界，底板则以裂隙不发育的岩石为底板。由于钻探孔最深26m，还未揭穿裂隙发育带，根据坑道水文地质调查，自坑道口向内深入110m后，洞壁就变得干燥，由此推测风化带的深度约为100m左右，故含水层的底板设定在取地面下100m～110m深度处。

内边界：分别按坑道现状分布情况及未来3年坑道的分布情况，用挖空单元体的方法模拟坑道的分布，再把各坑道所处的位置作为定水头边界。

3.2.3 冲沟的处理方法

由于地形切割较深，野猪溪和畔江溪的上游有很多大冲沟，地下水除了向河流排泄外，也向这些大冲沟排泄。为了模拟冲沟对地下水流场的影响，数值时采取GMS沟渠包来计算这些管道水流，并在管道节点处设置每节点的底板高度。管段的水流用等效水力传导系数来描述[20]。

等效水力传导系数的含义如下：当地下水呈非达西流时，地下水流速如仍按达西公式描述则为：

当管道中的水流呈紊流态时，

3.2.4 单元剖分

平面上的剖分：模拟区是边界形状一个很不规则的区域，考虑到网格密度对求解精度，对研究区的网格剖分如下：平面上共为100行，100列。

垂向上的剖分：按含水层的厚度100m剖分为10层，每层厚度10m；地面高程以2DScatter point的形式输入到模型中，然后运用IDW插值法进行赋值。

3.3 模拟结果与预测

3.3.1 模拟识别与验证

将2014年1月至12月计算的坑道口流水量与同期观测的流量值进行比较.图3显示的是2014年7月至10月的拟合情况，此图显示拟合程度较为理想。

3.3.2 窿道涌水量预测

（a）矿坑正常涌水量预测

按开采设计方案，本矿山可开采年限为4.16年，且未来开采的窿道标高较低些，分别为野猪江Ⅰ号矿体的PD8（1000m）、PD9（1117m）和开采畔江河Ⅱ号矿体的PD10（990m）。

在新窿道开挖后，其上方的各老窿道均因水位大幅度降低而位居包气带之中，鉴于目前无法利用数值法对包气带的非饱和水进行模拟，其次由于它们的流量不大，对采矿活动影响很小，没有必要作预测。故本文仅对3个新窿道的涌水量进行数值模拟预测。

由于新矿坑位置比老矿坑的低，在新窿道逐渐采挖后，老窿道的涌水量将大幅下降。由表4的结果表明利用GMS数值模拟来预测的矿坑涌水量，根据数值模拟的结果表明预测矿坑涌水量与实际测定的矿坑涌水量值偏差不大，为未来采矿活动提供依据。

（b）矿坑最大涌水量预测

潮田水文站有记录以来的最大24小时降雨量为288.7mm，该值也是百年一遇的特大暴雨。利用该降雨资料进行模拟计算（降雨入渗系数取0.11～0.12），结果为如表4所示。

根据研究矿区所在区域多年的最大24h暴雨量进行模拟计算，结果为PD1、PD2、PD8、PD9、PD10六个坑道的最大涌水量值分别为77.76m3/d、86.40m3/d、95.04m3/d、413.38m3/d、395.71m3/d、428.54m3/d。

4. 结论

（1）在对矿区的冲沟在进行数值模拟时既不能定为第一类（已知）水头边界，但不能忽略它们对地下水有很强的补排作用，进行数值模拟时应该考虑它们对地下水流场的影响。本文实例模拟表明，在现有的科学技术水平下，采用GMS软件中MODFLOW的子程序包—排水沟渠包来模拟冲沟能较好地模拟达西流（裂隙流）与非达西流（冲沟水流）并存、线性流与非线性流它们之间相互转变的运动特点。

（2）采用挖空单元体的方法来模拟坑道的分布，并把各坑道底板标高作为内部定水头边界来模拟矿坑涌水量是一种可行的方法。

（3）由预测结果可知，野猪江各矿坑道涌水量都不大，正常涌水量仅为17.3m3/d～199m3/d，最大涌水量为77.76m3/d～428.54m3/d，这个流量对未来的采矿基本上无影响。本矿区各窿道均按内高外低方式开挖，矿坑排水可自然排泄，无须特殊排水措施。

参考文献：

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[19] HJ601-2011，环境影响评价技术导则—地下水环境[S].

农业需水量预测 第3篇

一、浅析小波理论与时间序列

从理论研究的角度来看, 小波分析具有多分辨分析的特征, 它是将信号的特征通过时间域以及频域反映出来的。从具体来看, 在低频区域具相对较低的时间分辨率, 同时还具有较高的频率分辨率, 而小波分析高频区域则是相反的。从基础概念上来分析, 时间序列是根据某事物在时间轴的延伸基础上而呈现出的发展变化状态, 在具体的应用过程中通常是以数据来表现的。在实践中, 可以利用小波信号处理与时间序列相结合的分析方法来针对某一具体的目标或趋势进行科学化的分析与预测。

1. 城市需水量指标变动的驱动因素分析

水资源需求分析结论是进行城市水资源利用规划的重要基础, 因此, 找到一整套科学合理的城市需水量等指标的预测理论方法较为关键。在城市化建设的过程中, 人为因素以及自然因素是能够影响到城市需水量指标变动的核心因素, 其中, 前者包括人口数量变动、城市经济状况、人均收入等指标, 后者则是包括该地区的降水、气温等气候变化情况。凭借这些指标因素来对城市需水量数值进行测算, 并根据该地区的水价调整情况来实施城市用水管理策略。

2. 基于小波分析的非平稳时间序列数据模型的构建

实质上, 当了解到城市需水量状况的影响因素以后, 结合小波理论与时间序列的基本原理, 来构件相应的数据测算模型。从具体来看, 小波分析方法是对序列{Xi}进行多层小波分解, 从而得到各层序列的逼近系数以及细节系数, 在具体的预测分析过程中, 可将细节系数进行小波重构处理, 这就形成了一套平稳序列。接下来, 需要分离不具有相同规律走势的信号, 在此之后, 才可以选取合适的小波系数进行预测, 因为这样预测所得出的结论要更为精准。从标准化用水量序列的处理直至预测序列结果的呈现是遵循较为合理的流程而来的。将通过小波和时间序列分析方法所得到的城市需水量预测结果与该地区的实际需水量进行比对分析, 如若两项数据趋同, 则可以认定, 基于小波和时间序列分析的城市需水量预测结果的精准度较高。在高精度预测数据的基础上, 能够对某一地区现实环境中的水资源的可持续利用工作进行科学化的指导。

二、结合实际情况对城市需水量预测结果进行验证

从资源利用的角度来看, 水是一种不可替代的动态资源, 随着现代社会生产节奏的加快, 对水资源的需求量也在不断地提升, 水资源问题早已成为新时期环境下导致经济发展滞后及生态环境破坏等问题的讨论的焦点内容。

1. 基于小波分析的非平稳时间序列数据模型的城市需水量预测

根据我国北方地区某城市的历史需水量数据, 运用小波分析方法对序列数据进行合理分解, 由此得到了时间序列的逼近系数以及细节系数, 进而将这两项数据与ARIMA模型进行整合处理, 利用该模型进行科学化的建模预测, 接下来, 在得到分部序列预测结果以后, 根据小波重构将分解的序列和成为一组序列, 那么, 这组序列便作为该城市在某一段时期内的城市需水量预测结果。另外, 在研究中发现, 如若某地区的地下水资源较为丰富, 却未进行科学化的城市需水量预测, 再加上, 水资源规划与保持不到位, 则很可能出现水资源浪费或是无法供应城市用水的情况。因此, 利用小波分析的非平稳时间序列数据模型来进行城市需水量预测是十分必要的, 而且, 还需要政府有关部门强化对工业用水等方面的管理, 完善地区水资源配套政策。就以我国北方某市的日常生活需水量以及工业需水量的预测数据来分析, 从2000年以及2010年的历史数据来看, 该地区的农业需水量有所削减, 而且, 与实际的需水量数据相差无几, 再看2020年以及2030年该地区未来的需水量预测数据, 工业领域的需水量数据激增, 说明需要该地区的有关部门针对工业用水进行治理, 避免水资源浪费等问题发生。

随着时间的推移, 该城市的生活与工业需水量预测数据也随之增长, 这是城市人口数目增长、城市工业化水平提升的直观表现, 更说明了该城市区域内水资源配置及其利用面临着极大的挑战。

在工业需水量预测的基础上, 采用描述城市工业用水过程的生产函数来计算, 具体如下:

其中, W (t) 指的是第t年城市工业用水量, V (t) 指的是第t年城市工业总产值, R (t) 指的是第t年城市工业水价。

实际上, 我国绝大部分地区的城市用水需求量呈现出正比例的增长趋势, 然而, 水资源是有限的, 因此, 需要通过预测模型所提供的科学化数据, 对城市生态环境中的水资源利用进行适度的调整, 本着节约城市用水的原则来进行人为的干预, 凭借市政府有关部门的职能作用, 将城市需水量与该地区实际水资源的供应数据一致化处理, 保证城市水资源利用的可持续性发展。

三、凭借科学化的城市需水量预测数据对城市水资源可持续利用提出建议

从近几年的工作中可以看到, 国家以及各地区政府的督促下, 国家职能部门对于水价的科学管理机制的推行效果良好, 基本实现了城市范围内水资源的合理化配置与利用, 这对于我国整体生态环境资源的有效保护以及各环节经济建设的可持续发展都十分有益。实际上, 从以往所做的测算数据来看, 在小波和时间序列分析方法支持下的城市需水量预测数据十分精准, 往往可以将其用于城市水资源配置及其管理的工作中, 为我国各城市合理用水及其规划带来一定的帮助。从现阶段我国大部分城市的需水量预测及其管理的实际情况来看, 基本实现了水资源的合理化配置与利用, 其中, 基于小波和时间序列分析的城市需水量预测方案的实施效能不容忽视, 该预测方法的实际应用对于城市用水规划有着积极的影响。

四、结语

农业需水量预测 第4篇

据了解，铜梁区自2006年被国家水利部确定为第二批全国节水型社会建设试点以来，大力推广农业节水灌溉，收到了节省出两个中型水库的蓄水量的效果。

地处渝西地区的铜梁区是缺水易旱大区，工程性缺水是严重制约农业发展的瓶颈。为了促进农业持续健康发展，2006年，水利部确定铜梁区为第二批全国节水型社会建设试点单位，铜梁区结合区域农业特点，积极探索适合本地特色的农业节水发展模式。

“几年来，我们通过调整农业种植结构，建设高效农业示范区，加快小农水（小型农田水利工程）蔬菜基地建设，推进灌区工程节水改造，完善农业灌区计量设施，使水资源利用效率得到显著提高，基本实现‘全方位农业节水、增产增收不增水’的试点建设目标。”区水务局负责人介绍说。

在具体的农业节水路径上，铜梁区通过调整种植结构，建设高效节水蔬菜基地、加强农业灌溉渠系改造、推广高效节水灌溉技术、大力推广喷灌、微灌、低压管灌等高效节水灌溉技术，建设高产、稳产、节水、高效农田，发展高产型、高效型、抗旱型节水农业，提高农业抗御自然灾害的能力，推进节水型农业建设，促进灌区粮食增产、农民增收。

重庆市主城蔬菜供应重点镇平滩镇，常年蔬菜种植面积达到2.8万亩。区水务部门经过科学规划，采取管道代替土渠减少水源流失、PE管道进菜地低压管灌、喷灌进大棚量化灌溉，使节水率达到40%。

据了解，通过农业节水型社会建设，铜梁区新增农业节水灌溉面积5.5万亩，用水利用效率显著提高。 2015年，总用水量较试点初期下降28.39%；万元GDP用水量104立方米，较试点初期下降75.8%；万元工业增加值用水量较试点初期下降45%；农田灌溉水有效利用系数从0.42提高到0.48，农田节水灌溉率从8.2%增加到15.8%，全区农业节水量2600万立方米，相当于两个中型水库的蓄水量，全区工程性缺水问题基本解决。

（作者联系地址：重庆市铜梁区委宣传部新闻办公室 邮编：402560）

李粮店矿区涌水量预测 第5篇

1 矿区地质概况

矿区总体构造形态为一不完整、轴向NESW的不对称向斜构造,向斜轴在东部L10和L14地震联络线之间,向斜西北翼保存较为完整,地层较缓、倾角4～20°;东南翼保存较差,地层较陡、倾角6～27°;向斜轴在40、44勘探线之间抬起,使向斜轴分别向SW和NE两个方向倾伏,表现为马鞍形;区内发育NWWSEE和近EW向高角度正断层。

矿区地层为第三、四系全掩盖区,从老到新依次发育寒武系上统长山组(∈3ch)、奥陶系中统马家沟组(O2m)、石炭系上统本溪组(C3b)和太原组(C3t)、二叠系下统山西组(P1sh)和下石盒子组(P1x)、二叠系上统上石盒子组(P2s)和石千峰组(P2sh)。

2 矿区水文地质条件

2.1 概况

(1)矿区主要含水层:寒武奥陶系碳酸盐岩岩溶裂隙承压含水层,太原组下段石灰岩岩溶裂隙承压含水层,太原组上段石灰岩岩溶裂隙承压含水层,二1煤顶板砂岩裂隙承压含水层,石盒子组砂岩裂隙承压含水层(组),基岩风化带裂隙承压含水层,第三、四系砂砾石孔隙含水层。

(2)主要隔水层:本溪组铝土泥岩隔水层,太原组中段砂、泥岩隔水层,二1煤底板隔水层,石盒子组砂泥岩隔水层,第三、四系黏土、砂质黏土隔水层。

(3)矿区断层较发育,以NWWSSE向高角度正断层为主;断层不仅破坏了含水层的连续性、缩短含水层与二1煤层之间的距离,甚至造成强水层与弱含水层、含水层与煤层直接对接,形成富水条带,使水文地质条件复杂化。

(4)矿区内地表水系为河流,因第四系含黏土类隔水层发育良好,故各基岩含水层与地表水、大气降水无直接水力联系。

2.2 地下水的补给、径流、排泄

西部、北部和东南部为太原组灰岩、寒武奥陶系灰岩隐伏露头区,区域地势西北高、东南低,同时抽水钻孔静止水位标高大多高出地表(+90.55～+121.65 m)。由此看出地下水在西北部得到补给后,沿地层走向由西向东运移,少部分沿地层倾向向东南运移。地下水储存于裂隙和岩溶中,除部分继续向东南运移外,在允许条件下,向第三、四系含水层排泄。

2.3 充水因素分析

(1)二1煤层顶板砂岩。二1煤层顶板砂岩为开采二1煤层直接顶板含水层,以淋水形式向矿坑充水,因富水性弱、径流迟缓、补给条件差,一般不会对开采二1煤层产生很大危害。

(2)太原组上段灰岩岩溶裂隙承压水,为开采二1煤层直接底板充水水源,富水性较弱、水压大,一般不会威胁矿井安全生产。在断裂带附近,该含水层可能和其他强含水层发生水力联系,导致强含水层水进入矿坑,对开采二1煤层产生威胁。

(3)太原组下段灰岩岩溶裂隙承压水,为开采二1煤层底板间接充水水源,水压大,因其下部隔水层较薄,局部地段与寒武奥陶系灰岩岩溶水发生水力联系,使含水性增强;如和二1煤层对接,对开采将产生较大危害。

(4)寒武奥陶系灰岩。寒武奥陶系灰岩为开采二1煤层间接底板含水层,富水性中等但极不均一,正常情况下不会影响二1煤层开采;如果该含水层水通过导水断裂进入矿坑,将会造成严重后果。

(5)西北部地层倾角较缓,出现大面积二1煤层上覆基岩保留厚度薄弱带,采矿导水裂隙将成为风化带裂隙含水和第三、四系孔隙水进入矿井的通道。

3 矿井涌水量预测范围及边界条件

(1)预测范围。

预测范围东西走向长3.65 km,南北倾向宽2.00～2.74 km,面积为8.458 5 km2;预测水平-700 m。

(2)边界条件。

西、北、东三面的二1煤层隐伏露头或含煤地层形成该矿区的自然边界;南距岗李正断层(F1)3.9 km,F1落差大于150 m,使二1煤层顶底板含水层与寒武系含水层对接,形成南部供水边界。

4 预测方法

4.1 比拟法

(1)预测公式。

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式中,Q、Q1分别为拟求、已知矿井平均涌水量,m3/h;S、S1分别为拟求、已知矿井水位降深,m。

(2)参数选取。

超化煤矿位于新密煤田中部、超化泉域的排泄区内,北为大隗镇断层,矿井水以底板为主;芦沟煤矿位于新密煤田北部、嵩箕背斜南翼,地下水排泄径流区内,矿井水以底板为主。经分析,该区水文地质条件与以上两矿井相似,故利用以上矿井涌水量资料预测该区涌水量。有关参数详见表1。

(3)预测结果。

与芦沟煤矿进行比拟,该区平均涌水量为1 700 m3/h,最大涌水量为2 300 m3/h;与超化煤矿进行比拟,正常涌水量为1 370 m3/h,最大涌水量为1 950 m3/h。

4.2 稳定流解析法

4.2.1 预测公式

(1)顶板砂岩(承压无压)。

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(2)底板灰岩(承压)。

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式中,H为顶板含水层底板以上的初始水柱高度,m;S为二1煤层底板以上初始水柱高度,即降深,m;K为渗透系数,m/d;M为含水层平均厚度,m;rw为引用大井半径,m;d为引用大井中心到供水边界距离,m。

4.2.2 参数选取

(1)渗透系数。

顶板砂岩含水层采用钻孔最大单位涌水量水位恢复曲线校正值;底板C3t上灰岩含水层渗透系数偏小,加上孔壁阻力,不能很好反映含水层的基本条件。考虑矿区水文地质条件,采用本区单孔抽水试验渗透系数加权平均值为主(80%)、邻区赵家寨井田的单孔抽水试验渗透系数加权平均值为辅(20%)的办法确定。

(2)降深。

降深为顶、底板含水层稳定水位与预测标高之差,顶、底板稳定水位分别取抽水试验后各自稳定水位的最高值。

(3)含水层厚度。

揭露厚度的算术平均值。

(4)其他参数。

顶板含水层疏干面积8.458 5 km2,引用大井中心到供水边界距离直接量取;引用井半径按相应公式求得。各参数选取详见表2。

4.2.3 预测结果

通过计算,第一水平正常涌水量为1 400 m3/h,最大涌水量为2 000 m3/h;其中顶板含水层正常涌水量为200 m3/h,底板正常涌水量为1 200 m3/h。

5 矿井涌水量预测评价

(1)涌水量预测方法评价。

比拟法、稳定流解析法都能够较好地反映矿井涌水量,芦沟煤矿、超化煤矿虽与本区处于同一大的水文地质单元,但相距较远,与本区水文地质条件有一定差异,故比拟法预测涌水量可能与实际有差别;稳定流解析法充分考虑了边界条件、含水层特征、构造条件等水文地质因素,故稳定流解析法预测的涌水量有一定的合理性。

(2)推荐采用稳定流解析法预测的矿井涌水量。

不同方法预测的涌水量结果基本吻合,特别是稳定流解析法预测的顶板水量与区域矿井顶板水量基本一致,说明稳定流解析法选择公式合理,参数确定正确,预测结果更符合实际。故推荐采用稳定流解析法预测水量作为矿井设计的依据,即正常涌水量为1 400 m3/h,最大涌水量为2 000 m3/h。

6 结语

李粮店矿区构造条件较复杂,新生界厚度大,上覆基岩薄,仅采用钻探手段难以精确查明水文地质条件。随着疏排时间的延长和对水文地质条件的进一步认识,矿井实际涌水量会与预测值存在差异,应及时分析研究,予以校正。

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需水预测的意义和发展 第6篇

水是自然界中一切生命现象的基本构成要素, 是生命的物质基础, 是维系人类与自然和谐共存的纽带, 是人类赖以生存和发展的最宝贵的自然资源。无论过去, 现在或是将来, 水始终是影响人类社会发展的重要因素。人类许多伟大文明如古中国文明、古巴比伦文明、古埃及文明、古印度文明的诞生都与“水”有关, 也有一些文明由于水资源的匾乏而走向灭亡或不得不迁徙, 例如楼兰古国。人类日复一日周而复始地用水, 却很少考虑人类自身不合理的水资源利用方式对水资源系统造成的破坏, 错误地认为水资源是一种取之不尽、用之不竭的资源, 可以任意地挥霍、浪费和污染;很少考虑如何节水, 如何减少对水资源的污染, 大多是以需定供、片面强调对供水能力的开发, 这种水资源开发利用理念使得人们漠视对水资源的浪费, 加剧了水资源的污染, 水资源正常恢复自净功能弱化甚至丧失, 进而引发了一系列的社会、经济、环境的问题。水资源短缺已成为制约许多城市、许多国家发展的瓶颈, “水资源危机”已成为一个人们不得不面对的现实。

我国的水资源短缺由来以久。在2200多年的历史文献记载中, 发生大的旱灾就达1300次之多。据1997年人口统计我国水资源人均占有量仅有2220m3左右, 约为世界人均水量的四分之一。我国水资源不仅人均占有量少, 而且水资源分布极不均匀, 长江以北水系流域面积占国土面积的63.5%, 水资源却只占全国的19%, 随着我国社会和经济的发展, 水的缺口也越来越大。每年因为缺水影响工业产值2000亿元以上, 影响城市人口约4000万人。农业灌溉每年平均缺水300多亿m3, 平均每年因旱灾受灾的耕地达2666.67万hm2, 年均减产粮食200多亿kg, 约为一个中型城市 (400万人) 13.6年消耗的粮食总量, 农村还有3000多万人饮水困难。初步分析, 中国因缺水造成的经济损失约占GDP的1.8%, 高于洪水损失占GDP的1%水平。地处辽宁西部的朝阳市属极度缺水地区, 根据2010年出版的《朝阳市水资源》朝阳市多年平均水资源总量为14.92m3, 仅为辽宁省人均占有量的一半, 全国的五分之一, 属极度缺水地区。

在水资源量短缺的同时存在用水结构不合理, 浪费现象非常严重等问题。我国的用水总量与美国大致相当, 但国内生产总值仅为美国的1/8, 万元工业产值用水量平均103m3, 是发达国家的10~20倍, 重复利用率平均为40%左右, 而发达国家平均为75%~85%, 我国农业灌溉用水系数大多只有0.4, 而很多发达国家已经达到了0.7~0.8。由于朝阳市水资源量匮乏, 在工、农业发展中注重节水水平的提高, 用水水平高于全国平均水平。但由于朝阳市缺少控制性地表水工程, 地表水资源不能有效利用, 且随着经济的不断发展, 需水量亦不断增大, 导致地下水超采。朝阳市多年平均地表水可开采量6.9亿m3, 地下水4.1亿m3, 而2012年全市总用水量5.5亿m3, 其中地下水达4.96亿m3, 占总用水量的90.2%, 与多年平均相比超采0.86亿m3。

面对严峻的水资源危机, 解决的途径有两条———“节流”和“开源”。“节流”即提高水的利用效率, 确立用水效率控制红线、大力发展节水技术, 使现有的水资源发挥最大的效益。“开源”即增加水的供应量, 优先规划利用当地水资源, 在本地区水资源极其短缺的情况下考虑跨流域调水。而需水量长期预测工作是上述两条解决途径的的前提工作。

深入研究需水量预测问题, 采用合适的方法, 科学、准确预测出某一预测年的需水量, 是一项非常重要的研究课题。通过需水预测, 可以估计出缺水量, 有助于提前采取一些方法和措施, 将缺水所造成的损失减少到最小, 同时, 也有助于国家或者地区制定中长期水资源开发利用总体规划和供水规划, 为国民经济的稳定、快速发展提供更可靠的参考依据, 实现稳定供水, 有效提高水资源的经济和社会效益。

2 需水量中长期预测的国内外发展与现状

比起人类开发利用水资源的活动来说, 预测用水需求的历史是很短的, 当人们直接靠河水、泉水或者井水存活时, 他们不会担心将来的用水需要, 在他们的眼里水是取之不尽、用之不竭的。早期的城市供水设施是由投资者的投资能力决定的, 供水能力决定了供水范围和服务对象, 而这常是城市的一小部分。由于没有条件和能力考虑全部城市或地区的用水需求, 因此那时也没有进行需水量预测的必要。只有当发展到有足够的供水能力满足一定区域内居民生活和生产活动的全部用水, 或者当供水部门有能力增加其供水能力以满足眼前和未来用水需求的时候, 需水量预测才有条件和有必要进行。需水量预测始于大约100多年前的美国, 美国内战结束后, 城市的重建和随后的工业化进程中建设了不少城市供水系统, 其中大部分是力图服务于全部居民的, 甚至超前考虑用水的需要, 正是从那个时候开始, 在供水系统规划中引进了一个新的原则:用水量应该由人口的需要来决定, 而不是由供水设计能力来决定。

为了适应高速发展的经济和人口对水资源不断增长的需求, 许多发达国家从20世纪60年代起, 开始系统的对未来国民经济各部门需水发展前景进行预测。1965年美国开始进行全国水资源评价工作, 于1968年完成了评价报告, 研究了美国水资源的现状和展望, 提出了需水预测成果, 预测2000年、2020年总需水量将在1965年用水量的基础上分别增长200%和407% (即分别达到11116亿m3和15900亿m3) , 这是美国进行的第一次国家级水资源评价报告。1977年联合国世界水会议在阿根廷马德普拉塔召开, 这次会议通过了“马德普拉塔行动计划 (Mardel Plata Action Plan) ”, 号召各国专门进行一次国家级的水资源评价活动。我们的邻居日本从上世纪60年代开始, 把需水预测作为国土规划的一个重要依据, 每十年进行一次, 于1983年完成了21世纪用水预测工作, 1984年完成了全国水资源开发、利用和保护的现状评价。1992年《21世纪议程》诞生, 使水资源研究开始围绕可持续发展这一中心问题展开, 从而推动了长期需水量预测研究的深入进行。2000年Zhou S.L等基于日用水量的趋势项、季节性项、气候相关项建立了Melbourne的日用水量预测模型。2003年JOSEPHALCAMO等建立了Water GAP2用水模型, 模型考虑了国民收入、用水效率以及降水等影响因素, 分别预测生活与生产用水量。

我国从20世纪60年代, 随着国内农业灌溉的快速发展, 即开展了需水量研究工作, 但主要是针对灌溉试验的研究;到70年代末期, 由于农业需水大幅增加, 工业和生活需水量也有所增加, 需水量预测工作才得以全面开展, 这段时期预测方法较为简单, 农业灌溉需水量主要是采用一定的灌溉制度进行预测, 工业、生活需水量则主要是采用年增长率法, 线性回归法以及多元线性回归法来预测;直到80年代初, 随着改革开放的进行, 我国的社会经济各方面都取得了飞速的发展, 工业、生活用水量也急剧增加, 这一时期我国也开始进行地表水、地下水以及外流域调水联合调度研究。并随着数理统计和预测理论等新知识、新技术的发展, 以及城市需水量预测要求的提高和各城市供水系统的发展, 开始使用线性回归之外的理论进行需水量的预测:1980年, 全国水资源调查评价和水资源利用的调查分析工作全面开展, 在全国范围内对水资源进行了数量评价、质量评价、开发利用量评价、供需分析, 并第一次把水文、水资源评价与水的利用和供需展望结合进行;1986年, 我国提出了全国、各流域 (片) 和各省、自治区、直辖市三个层次的研究报告, 把水文评价与水的利用和供需展望结合起来, 其中进行了需水量预测研究;90年代以后, 伴随着改革开放的深入, 出现了水资源短缺, 水污染严重, 以及部分城市的严重缺水等问题, 这个时期需水量的预测研究得到了各部门的重视和深入研究, 大量的预测方法及应用研究在这个时期得到了长足的发展。1992年下半年开始, 中国科学院水问题联合中心组织完成了“中国水资源开发利用在国土整治中的地位与作用”这一重大课题, 并参加编制了《中国21世纪议程》, 从如何解决我国的水资源持续利用出发, 开始了新的中长期需水量预测研究。2001年曹萍应用马尔科夫过程仿真技术进行城市年用水量预测。张象明等采用经验法、统计分析法、类比法、技术测定法等不同方法对松辽流域各水平年的工业用水定额进行了预测。钟伟、董增川等应用混合算法优化的投影寻踪模型进行了需水预测。

朝阳市系统的需水预测开始于1993编制完成的《朝阳市城市供水水源规划报告》, 对全市水资源进行了一次综合评价, 报告中以市区和各县县城为预测单位进行了需水预测, 其供水水源规划成为以后近20年的指导性规划。2005年我市开始进行第二次水资源评价工作, 虽然没有专门进行需水预测和供水规划等工作, 但是其水资源质、量两方面成果为今后朝阳市各部门需水预测提供了有力支持。在2006年开始的中英合作水资源需求管理项目的大凌河初始水权分配中对大凌河流域的需水量进行了预测。2008年朝阳市水资源管理处委托中国水利水电科学研究院编制完成了《朝阳市区水资源承载能力研究》, 预测了朝阳市区不同情景不同水平年的需水量, 提出了水资源承载能力全方位多视角的系列成果, 为朝阳市区的水资源与经济社会、生态环境协调和可持续发展提供了重要的决策依据。2013年辽宁省在全省范围内编制完成了水利综合规划, 在水资源规划部分以县 (区) 为单位分别对生产、生活、生态需水进行了预测。

实现对水资源的加速、有序开发, 已成为努力改善人类经济和社会条件的关键因素, 特别对于后发展地区更是如此。为了保障人类高质量的生活, 有关部门必须采取专门的、协调一致的行动, 以谋求水资源与社会经济的可持续发展。

摘要：介绍了需水预测的研究进展, 总结了需水预测对于实现水资源可持续利用的重要性。详细介绍了朝阳市水资源管理中需水预测工作的开展, 从具体的视角剖析需水预测工作的进步对区域水资源可持续利用的支撑。

关键词：需水预测,朝阳市,水资源可持续利用

参考文献

[1]马兴冠, 傅金祥李勇.水资源需求预测研究[J].沈阳建筑工程学院学报 (自然科学版) , 2002 (02) :135-138.

[2]曹萍.城市年用水量的马尔可夫过程仿真预测[J].西安科技学院学报, 2001 (04) :333-336.

[3]张象明, 等.松辽流域工业用水定额研究[J].中国水利, 2006 (03) :23-26.

矿井首采区涌水量预测研究 第7篇

矿井涌水量预测范围为井田首采区, 煤层与它相连含水层的边界条件, 包括侧向和顶底板条件。井田位于山前倾斜平原的斜坡地带, 为单斜储水构造, 地层由南向北缓倾, 含水层在南部隐伏露头区接受地表水及地下水的补给, 是地下水的主要来水方向, 可将其露头线概化为直线供水边界;含水层由南向北埋深逐渐增大, 含水层由于相变而变薄或尖灭, 特别是在ZK3006与ZK36-5钻孔之间, 伴随新近系的出现, 头屯河组泥岩隔水层厚度的增大, 顶底板泥质岩类的大量出现及地层产状的变陡, 其含水层渗透性变的更差, 故北部视为弱透水边界, 因此过ZK3006与ZK3605钻孔的中点作东西向直线, 可概化为北部的隔水边界线;沿其走向在其东西方向上, 含水层厚度虽有一定变化, 但分布连续, 岩性变化不大, 可视为无限边界;计算主采3号煤层涌水量时, 将Ⅱ3含水层底板泥岩或煤视为底板直线隔水边界, 计算采5号煤层涌水量时, 需对Ⅱ4含水层排水降压, 可将5号煤层底板视为直线隔水边界。这样水文地质计算模型基本确定, 即概化为平行隔水供水边界类型, 从而选择计算公式及参数进行计算, 其计算示意图见图1。

2 矿井涌水量预测

在首采区内, 矿井拟采用6°反斜井开拓, 高落式机械化首采3号煤层;未来矿山在回采阶段, 随矿井排水储存量的消耗, 流场外边界将固定而稳定, 矿井涌水量将被流场南部定水头供水边界的补给量所平衡, 其特征除受季节变化影响外, 将会出现相对的稳定流;含水层以孔隙为主, 裂隙次之, 地下水符合层流运动;充水含水层中侏罗系含水层为承压水, 第四系孔隙水为潜水。故根据井田水文地质资料及概化的边界条件, 采用稳定流解析法和比拟法两种方法而选择公式, 对矿井涌水量进行计算;在稳定流解析法计算中, 分承压水和潜水两部分。其中承压水的水头降低, 以首采地段主采煤层底板最低标高ZK2204钻孔为准, 3号煤层为+905.60m, 5号煤层为+852.80m。

2.1 稳定流解析法

2.1.1 承压水的计算公式

因侏罗系层间承压含水层, 在疏干过程中将转化为无压状态, 故选用平行隔水供水边界的承压—无压完整井公式进行预测[2,3]:

式中:Q承——大井涌水量 (m3/d)

K——渗透系数 (m/d)

H——承压水头高度 (m)

M——含水层厚度 (m)

h0——含水层底板至井中动水位的高度 (m) 因疏干 (h0=0)

γ0——大井引用半径 (m)

b——大井至供水边界距离 (m)

B——隔水至供水边界距离 (m)

2.1.2 潜水的计算

未来矿山拟采用崩落法开采, 在南部首采地段为煤层的浅埋区, 由于顶板冒裂, 势必要沟通第四系孔隙水的渗透补给, 而由于潜水位面平缓, 当塌陷垂直下降时, 会形成圆形补给边界, 故利用潜水完整井公式计算[4]:即

式中:Q——首采区第四系孔隙水总涌水量 (m3/d)

K——渗透系数 (m/d)

H——潜水面至含水层底板距离 (m)

R0——大井引用影响半径 (m)

r0——大井引用半径 (m)

矿井总涌水量:Q总=Q承+Q潜

2.2 比拟法

井田东部奶牛场煤矿 (乌库尔其老井) 与本区位于同一水文地质单元内, 两者在渗流场, 地下水流场外界条件、地貌单元、气候条件、含水层特征等方面均具有相似性, 但是在开采方法和井巷规模及内边界条件方面无相似性, 考虑到地质条件的复杂性, 故对正常比拟的数学模型进行修改, 即由于开采面积和深度不同, 以反映出矿井引用半径和开采深度的变化对涌水量的影响[5]。其比拟公式为:

式中:Q、r、S—分别为拟建矿井涌水量, 矿井引用半径和水位降深 (m) 。

Q1、r1、S1—分别为生产矿井的涌水量, 引用井半径和降深 (m) 。

3 参数的选择及依据

3.1 稳定流解析法

3.1.1 承压水计算参数的选择

(1) 平均渗透系数k:因开采5号煤层时, Ⅱ4含水层会充水, 故计算5号煤层时承压含水层采用ZK2403、ZK2401、ZK3004、ZK2807、ZK3602和ZK3604钻孔Ⅱ1、Ⅱ2、Ⅱ3、Ⅱ4含水层单层或其混合抽水时最大降深K值的算术平均值为0.182m/d, 计算3号煤层时利用水文孔中Ⅱ1、Ⅱ2、Ⅱ3单层或混合抽水最大降深时K值的算术平均值为0.139m/d;第四系孔隙含水层:采用ZK3004和ZK3604钻孔试验K值的算术平均值为0.201m/d (见表1) 。

(2) 水头高度H:计算3号煤层时, 用ZK2401和ZK3604钻孔平均水位标高1173.35m与3号煤层最低开采标高905.60m差值为267.75m;计算5号煤层时取ZK2401、ZK3004、ZK2807、ZK3602及ZK3604钻孔Ⅱ4含水层的平均水位标高1210.12 m与5号煤层最低底板标高852.80m的差值为357.32m (见表2) 。

(3) 平均含水层厚度:计算采3号煤层时, 取首采区内已施工钻孔中Ⅱ1、Ⅱ2、Ⅱ3含水层厚度的算术平均值为34.77m;计算采5号煤层时根据首采区已施工的钻孔, 取Ⅱ1-Ⅱ4含水层平均厚度之和为46.57m。

(4) 大井引用半径γ0:根据首采区几何形态按 (p=2400m) 计算为3821.65m。

(5) 供水边界至隔水边界的距离B:据概化的边界, 从平面图上量得7400m。

(6) 大井到供水边界的距离b:据大井所在中心位置;到南部“达拉地”砾岩出露的距离为3100m。

(7) 含水层底板到动水位高度h0:因疏干则h0=0。

3.1.2 潜水计算参数的选择

(1) 渗透系数K:取ZK3004、ZK3604钻孔第四系孔隙含水层抽水时K值的平均值为0.201m/d。

(2) 大井引用半径r0:同前为3821.65m。

(3) 大井引用影响半径R0, 根据经验公式R=2S及R0=R+r0计算为4048.49m。

(4) 平均潜水含水层厚度H:首采区地段第四系平均厚92.42m, 因水位埋深一般大于50m, 其底部常有粘性土, 故有效含水层厚度按35m计算。

3.2 比拟法计算参数的选择

(1) 拟建矿井引用半径r:同前r0为3821.65m。

(2) 拟建矿井水位降深s:即水头高度为356.35m。

(4) 生产矿井排水量Q1:根据奶牛场煤矿调查为:1000—1200m3/d。

(5) 生产矿井水位降深s0:由调查知平均水位标高为+1183m, 平均开采标高为1160m, 故s0为23m。

4 矿井涌水量预测

将上述所确定的参数分别代入各自计算公式 (1) ~ (3) 进行计算得出矿井涌水量, 对3、5号煤层首采区通过稳定流解析法预测其矿井最大涌水量为625.61m3/h、712.74 m3/h, 通过比拟法预测其矿井正常涌水量为507.81m3/h, 584.88m3/h。

以上通过对井田水文地质条件分析, 认为边界条件的确定, 计算公式及参数的选择是合理的。根据现有资料, 本次只对主采5号煤层最低采准+852.80m水平的矿坑涌水量和3号煤层+905.60m水平的矿井涌水量进行了初步预测;通过稳定流解析法和比拟法两种不同方法的计算结果可以看出:二者比较接近, 计算结果比较可靠。在稳定流解析法计算中, 由于含水层厚度和渗透性具有各向异性, 其计算参数的选择仍有一定偏差, 特别是第四系抽水孔位于河旁, 在井田尚缺乏代表性, 因其底部常夹有粘性土, 在计算时含水层厚度和计算范围可能有些偏大, 致使所预测松散层水量偏大。在比拟法计算中由于设计矿井与比拟矿井在开采方法、井巷规模、第四系厚度、开采深度和补给条件等方面 (比拟地表水已渗入) 还有一定差异, 本次既使对比拟的数学模型进行了修正, 但也只是概略的比较;故“解析法”法计算结果更接近实际。由于计算参数是本次丰水期的抽水资料, 加之比拟法中所比拟的煤矿涌水是最大水量, 故本次计算水量应为最大水量。

5 结论

现条件下所计算结果为地下水动、静储量两部分组成, 在开采条件下, 初期涌水量较大, 随矿山排水、承压水头的下降, 静储量逐渐减少, 将会变为以动储量为主, 而由于含水层补给条件较差, 井巷涌水量有变小的趋势。通过计算比较可以看出, 第四系水所占比重较大, 因其受季节性河水影响, 若采取有效防护措施, 对补给源地表水充分利用, 防止沟通第四系水, 其涌水量会减少。否则, 在开采条件下, 由反倾向由深到浅的开采及疏干排水, 伴随覆岩冒裂, 断层的揭露及塌陷的发生, 地下水动力条件会发生改变, 以增加新的充水水源, 矿坑涌水量还有增大的趋势, 如:当遇断层并沟通深部承压含水层时, 可使深部承压水涌入, 会造成水量增大;当沟通季节性地表水体时, 水量将会随季节变化而变化, 遇洪水时会淹井。

参考文献

[1]李俊亭.地下水流数值模拟[M].北京:地质出版社, 1989:1-62.

[2]王文科, 李俊亭.地下水流数值模拟的发展与展望[J].西北地质, 1995, 16 (04) :52-56.

[3]彭苏萍.矿井工程地质理论与实践[M].北京.地质出版社, 2002 (01) .

[4]许光明, 张燕君.系统思想在矿坑涌水量预测中的应用[J].系统工程理论与实践, 1997 (09) .

农村生活污水水量预测模型研究 第8篇

由于农村生活污水的排放大多呈粗放型, 因此我国农村污水防治形势较为严峻, 水量的预测比较困难, 大多数都是通过现场调查来获得污水排放量, 此法周期长且工作量投入较大。目前, 针对不同地区的农村开展了大量的污水水量和水质调查研究, 鲜有关于农村生活污水水量预测的报道, 论文旨在通过调查农村污水排放量, 分析影响污水排放量的相关因素, 建立农村生活污水水量预测模型, 以便为环境管理部门和设计部门提供一定的理论依据, 为新农村建设中污水处理设计提供借鉴。

1 研究方法

1.1 调查地点

选取四川省6 个典型农村点作为调查研究对象, 编号依次为ZJ、JS、MY、JF、LN和LC。

1.2 调查内容

在调查社会经济和自然环境状况的基础上, 对当地供水情况、生活污水排放方式等进行调查。每个调查的农村点, 连续采样三天, 分时段采, 对于联排口一般每隔1 ~ 2 小时测量一次。对于独户水样, 则进行单独测量。

1.3 测量方法

常用流量测定方法有污水流量计法、容积法、流速仪法、量水槽法、量水槽法和溢流堰法。容积法简单易行, 测量精确度高, 适用于计量污水量较小的连续或间歇排放的污水, 适用于农村污水水量的测定。本次调查中主要采用容积法进行水量测量。

2 调查结果

2.1 排放方式

农村生活污水的排放与城市生活污水的排放不同, 农村一般很少有完善的污水管网系统, 居民基本上将生活污水通过房前屋后的小沟或小渠排放到附近的水体, 几乎未经处理直接排放, 呈原始粗放型排放。有时会直接将污水倾倒在地, 或者将部分可用的生活污水用来喂养家禽。

2.2 排放特征

通过调查发现, 农村生活污水水量呈现以下特征:

(1) 一般洗衣做饭时用水量大, 污水排放量也大。

(2) 总体而言, 农村生活污水水量较小, 变化幅度大。

(3) 水量一般每天都有三个高峰, 分别出现在早上8点左右, 中午12 点左右, 晚上6 点半左右。

(4) 呈不连续排放状态, 晚上11 以后、早上6 点以前, 污水排放量较少。

(5) 从调查分析数据看, 四川地区农村人均生活污水排放量在68.9 ~ 115.2L/ (cap·d) 。

3 水量预测模型建立

通过实地调查和查阅资料, 影响农村生活污水排放的因素主要有:人均污水排放量、人口数、人均收入、恩格尔系数、生活用水的背景值情况及供水量、地形条件、土壤条件、气候降雨条件、村落居住形式、污水组成及比例, 排放方式等。

人均污水排放量是决定农村生活污水总强度的指标之一, 其于当地的供水情况、居民节水意识、水资源贫乏程度以及经济条件等因素相关。本文旨在研究这些因素与人均污水排放量的关系, 并建立相应的数学模型, 以供污水处理设计和当地环保管理部门参考。

根据以上假设, 建立的农村生活污水水量预测模型如下:

式中:

V ——某地人均污水排放量, L/ (cap d ) ;

E——恩格尔系数, 表示当地生活水平的高低;

k——特征系数。

式 (1) 既考虑了自然因素的影响 (如Me、Pi) , 也考虑了社会经济的影响 (如Ql、 E ) , 同时也考虑其他不确定因素可能带来的影响 (如k ) , 因此可用于预测广大农村地区的生活污水排放量。

4 模型验证

4.1 常系数求取

以ZJ村为例计算常系数:

(1) 根据《2014 年中国水资源公报》, 全国农村居民人均生活用水量为每日81L, 故V081L/ (capd) ;

(2) 对于该农村点, 当地居民用水是免费的, 故取P11。

(4) 根据四川省统计局数据, 当地恩格尔系数为50.60%, 故E50.60%;

(5) 通过实际调查发现, 当地居民节水意识普遍较弱, 时常不关水龙头, 故取Q21.8。

根据实际调查和数据分析, 皂角林组人均日排水量为115.2L/ (cap·d) 。将以上数据代入式 (1) , 有:

代入式 (1) 得,

4.2 验证

为了验证模型的有效性, 分别以四川省JF村和湖北省襄阳市尹集村为例对模型进行验证。

(1) 四川省JF村。当地居民的用水主要来源于地下水, 需要自己打井和抽水, 用于取水的费用相对较小, 故取P2=0.9。该地水资源较为紧张, 居民节水意识普遍较强, 故取Ql=1.8。该地处于四川东部盆地, 人均水资源占有量较少, 当地人均水资源占有量仅为S =1400m3, 故Me≈0.636;根据四川省统计局数据, 当地恩格尔系数为41.56%, 根据式 (2) 有:

根据实际调查和分析, 当地人均生活污水排放量为68.9 L/ (cap·d) , 预测值的相对误差为:

(2) 湖北省襄阳市尹集村。为了验证模型的适用范围, 选取调查区以外的农村进行验证, 在此以湖北省襄阳市为例。

湖北省襄阳市尹集村的用水主要来源于自来水和自用井水, 用水量约为50~60L/ (cap·d) 。同时, 由于该地水费在湖北省价格偏低, 同时有自用井水, 取水水费相对全省而言较低, 取P20.7。当地居民节水意识较强, 取Ql1.5。根据襄阳市统计局和水利局数据, 2014 年全市常住人口560.0 万人 (指常住本市半年以上人口) , 全市水资源总量50.0785 亿m3, 折合成人均水资源占有量约为894.3m3, 当地水资源较丰富, 取S1200m3, 则Me0.745。根据2014 年襄阳市国民经济和社会发展统计公报, 农村居民家庭恩格尔系数为36.88%。根据《2014 年中国水资源公报》, 全国农村居民人均生活用水量为每日81L。

若取当地居民用水量为55 L/ (cap·d) , 排污系数按0.85 取, 则人均污水排放量为46.75 L/ (cap·d) , 预测值误差为

通过对模型的验证可以发现, 模型在进行农村污水排放量预测时绝对误差小于5%, 具有一定的普遍性。

5 结论

(1) 通过调查和分析, 摸清了农村污水排放方式和排放特征, 大致查明了农村污水人均排放量。

(2) 通过对照模型各参数和实际调查发现:①农村规模较大, 人数较多时, 影响人均污水排放量的主要因素是Pi和Me;②农村规模较小, 人数较少或者比较分散时, 影响人均污水排放量的主要因素是Ql和E 。

(3) 建立的污水预测模型既考虑了自然因素的影响, 也考虑了社会经济和不确定因素的影响, 在验证的基础上, 该模型具有一定的适用性。但模型也具有一定的局限性, 为了更好地使用该模型, 可在某一区域内选取有代表性的农村进行调查, 在此基础上求得适合当地特征的系数, 进而可用模型来估算地区其他农村的污水排放量。

摘要：以四川省6个典型农村点为例, 在调查分析的基础上, 探索出农村生活污水水量排放规律, 并在此基础上建立水量预测模型。模型既考虑了自然因素的影响, 也考虑了社会经济和不确定因素的影响, 经验证, 该模型具有一定的适用性, 可为环境管理部门和设计部门提供一定的理论依据。

关键词：农村生活污水,水量,人均污水排放量,预测模型

参考文献

[1]凌霄, 杨细平, 陈满, 等.广东省农村生活污水治理现状调查[J].中国给水排水, 2009, 25 (8) :8-11.

[2]张鑫, 付永胜, 范兴建, 等.农村生活污水排放规律及处理方法分析[J].广东农业科学, 2 008, (8) :139-142.

[3]徐洪斌, 吕锡武, 李先宁等.农村生活污水 (太湖流域) 水质水量调查研究[J].河南科学, 2008, 26 (7) :854-857.

[4]金丹越, 白献宇, 金相灿.洱海流域农村生活污水调查与处理方案研究[J].中国农村小康科技, 2007, (9) :96-99.

[5]梁卓, 何国富, 刘伟等.城郊农村生活污水排放现状分析及对策研究[J].安徽农学通报, 2009, , 15 (5) :78-80.

[6]国家环境保护总局, 水和废水监测分析方法》编委会.水和废水监测分析方法 (第四版) [M].北京:中国环境科学出版社, 2002.

利用GMS对巷道涌水量预测 第9篇

关键词：GMS软件,三维模型,渗流场,巷道涌水量,排水沟 (drain)

人类生活在地球上, 并不断的从地球表层的岩石、水体和大气中索取各种资源[1]。我国从远古就开始了采炼矿石工作, 随着采矿业的发展, 矿井水文地质特征研究已成为采矿中不可缺少的工作之一[2]。碳酸盐岩地区地下水动态变化复杂, 而且为探矿、采矿工作修建了复杂的地下巷道网, 地下水渗流场变化复杂, 给巷道涌水量预测带来了很大困难。如今, 如何较为准确的预测巷道涌水量、了解地下水动态变化规律, 成为日益关注的课题之一[3、4]。

1 背景

1.1 地形地貌

岩溶断块山是模拟区的地貌主要特征, 其所存在的地表起伏并不是很大, 大约都会在500m的差值内;地表岩溶具有较大的发育潜质, 岩溶形态呈现峰丛~洼地、漏斗组合;高原面上峰峦起伏, 没有太多植被覆盖率, 地表发育形态通常为溶丘、溶沟、洼地、漏斗、落水洞等;边缘斜坡地带发育实芽、溶沟以及溶槽。

1.2 气象水文

模拟区降雨量年内分配不均、干湿季区分明显, 4-9月为雨季, 降水量最多, 占全年降水量的80%以上, 其他月份为旱季, 降水量不足全年降水量的20%。

1.3 地层、构造

模拟区地层结构单一但巷道布置复杂, 岩层受岩溶发育特征的影响, 地层水文地质特征随有地表向深部呈渐变趋势;地质构造复杂, 存在多期运动, 断裂构造发育, 由四条主要隔水断裂构成模拟区的四个边界。

1.4 地下水类型

模拟区范围内孔隙水、岩溶水和裂隙水均有分布, 孔隙水仅赋存于第四系松散沉积物中, 分布范围很小;岩溶水赋存于三叠系碳酸盐岩地层中, 是最主要的地下水;裂隙水赋存于各个时代的火成岩中。

1.5 地下水补给、径流、排泄特征

降雨补给是模拟区地下水系统水流运动的补给来源, 在地下水流进行传输的过程中, 会存在大量气体以及固相物体, 这样一来, 三相流得以形成。在岩溶多重介质环境的影响下, 岩溶地下水系统水流运动的形态以及规模会呈现距离衰减趋势。在潜水面以下、隔水层以上的水平流动带上会出现地下水, 其中裂隙和溶隙是蓄水的主要空间。蒸发、侧向排泄以及巷道涌水是地下水的主要排泄方式。

2 概念模型、数学模型

通过分析降雨补给与渗流场、巷道涌水量之间的关系, 建立合理的概念模型、数学模型。

(1) 边界条件概化:根据研究区地质特征及研究目的圈定模型计算区。根据四条边界的性质, 除北部边界概化为流量边界, 其他三个边界概化为零流量边界。

(2) 排泄条件概化:将巷道概化为排水沟 (drain) 。

(3) 补给条件概化:本区主要水源补给, 通常都是在降雨多发季节, 其中有60%的降雨会渗入地下。本区面积较小, 同时地下水径流深度较大, 因此对于降雨渗入平面上的差异是不需要考虑的, 将补给平均的区域作为研究区, 这样的话, 研究区降雨入渗量就能够以有效降雨量为准计算。

(4) 含水岩组概化:结合含水层的类型、岩性、厚度以及渗透系统等条件, 将内部结构划分为均质、非均质、各向同性或者各向异性四个含水层。

(5) 数学模型:通过由薛禹群著作的地下水数值模拟中得出, 在裂隙、喀斯特发育相对保持平均时, 水流是完全依据Darcy定律, 可以选择与孔隙水流相同等效介质模型作为研究对象[5]。模拟区地层裂隙、喀斯特发育较为均匀, 所以, 数学模型等效的建立为多孔介质模型。

根据模拟区实际水文地质特征、概念模型确定模拟区数学模型为:

(6) 时空离散:利用GMS的3D GRID模块实现网格剖分, 含水岩组划分为四层, 每层剖分为矩形网格单元4520个, 每个单元面积26.7×15.3m2。

根据蒸发、降雨、巷道等源汇项在不同的季节其补给与排泄强度不同, 在时间上将2007年划分为四个应力期。

3 模拟识别、检验

模型通过预测-校正法进行识别校正, 使地下水系统的结构、参数、源汇项得到调整, 保持计算和实际地下水状态一致性;与实测的场相对比, 所计算得出的地下水状态的空间分布可以实现相互一致;模拟期计算所得的地下水动态和实测动态变化可以保持一致;与实际水文地质条件相比较, 识别后的水文地质参数、含水层结构以及边界条件基本与其相互符合。

因为不确定性是识别过程中较为突出的一个特性, 而在解决这个问题的方法中, 模型检验发挥着极其重要的作用。通常情况下, 模型检验是将一组参数以及模型通过识别之后, 用其对另一段时间的野外观测资料进行模拟, 抽、注水量和抽、注水时间、方式以及边值、入渗补给量等都属于外部有可能产生的一系列影响因素, 这些因素也需要结合实际情况给出具体数值, 对模拟值和野外实测值进行模拟, 最终得出的结果应该在预先设定的容许误差范围内相同。如果不同, 那么就需要再一次修正上一组所得到的参数, 重新识别、检验, 直到一组新的参数在识别和检验阶段所显示的模拟值和野外实测值, 能够在预先设定的容许误差范围内保持相互统一。

此次地下水系统数值模拟, 是在对个旧矿区高峰山矿段水文地质条件进行深入研究, 以及全面掌握地下水系统变化规律的前提下开展的。将模拟时间分为四个模拟应力期, 选取两个应力期作为模型识别期, 另两个应力期为模型检验期。在运行模型的基础上, 地下水系统的结构、参数以及源汇项等都能够得到有效调整, 识别校正模型, 同时在识别的基础上, 检验识别后的模型。通过反复调整, 误差可以缩短在要求范围内。

4 结束语

(1) 文章主要依托于GMS软件, 初步确定GMS软件可用于岩溶发育较为均一的岩溶地区地下水渗流场数值模拟及涌水量预测。 (2) 本区地下水变化主要受大气降水影响, 通过模型, 建立了大气降水与地下水渗流场、巷道涌水量之间的关系。 (3) 文章将巷道等效于排水沟 (drain) , 基于两者间的相似特征, 成功模拟了地下水渗流场及预测巷道涌水量。

参考文献

[1]王大纯, 张人权, 史毅虹, 等.水文地质学基础[M].北京:地质出版社, 1995.

[2]房佩贤.专门水文地质学[M].北京:地质出版社, 1996.

[3]采矿手册Vo I6[M].冶金工业出版社, 1991.

[4]魏军.矿井涌水量的数值模拟研究[D].辽宁:辽宁工程技术大学, 2006.