人工神经网络在地下水污染评价中的应用

人工神经网络系根据人类的生物神经系统结构设计的计算机网络模型,可用于模式识别。用于地下、水污染评价,具有客观、实用、精度高、不受人为因素影响等优点,人工神经网络方法能准确评价地下水的污染状况和污染带分布,可以在水环境污染评价工作中推广。以聊城市地下水污染评价为例,探讨人工神经网络模型(BP模型)在地下水污染评价中应用的基本方法。

鲁北平原区井灌回归系数分析

利用井灌回归系数计算回归补给水量,是地下水资源评价计算井灌回归水量的基本方法。井灌回归系数确定的合理与否,直接影响到地下水资源评价成果的合理性。以试验站的观测资料为基础,结合引水灌溉调查成果,对影响井灌回归系数大小的因素和区域分布规律进行了系统分析,依地下水埋深和灌溉方式划分引黄灌区、井河结合灌区、井灌区三种类型,分析确定鲁北平原区适用的井灌回归系数。

鲁北平原区暴雨成因及时空分布规律探讨

鲁北平原地处黄泛区,流域坡度较缓,降水量年际变化大,年内分配不均,且多以暴雨形式集中在每年的汛期(6～9月),同时排涝河道层层建闸拦蓄,造成暴雨期排水不畅,极易积涝成灾。依据1951～2000年实测暴雨资料,对本区暴雨的成因、时空分布规律进行了探讨。

喷灌工程支管“自动化”布置的实现

针对目前喷灌工程管网布置效率低、不能较好实现自动化布置的问题,通过VB编程技术和AutoCAD开发平台,根据地块边界和避免田边地角处漏喷的条件,研究了将管段图形映射为计算机能够识别的逻辑关系,实现了喷灌工程管网支管布置的自动化。

鲁西平原浅层地下水超采区开发与管理探讨

聊城市地处山东省西部,属资源性重度缺水区,人均水资源占有量206m3,远低于全省人均水平。浅层地下水是当地主要供水水源,由于长期超采和不均衡过度开发,形成了大面积地下水超采区,保护地下水资源形势严峻。以聊城市为例,根据历年地下水动态资料,分析了地下水超采区成因及变化趋势,提出科学调配区内各项水源条件,合理开发地下水资源;坚持优质优用原则,全面推广节水技术;实行最严格的水资源管理制度,明确地下水开发的"红线"等五项鲁西平原区浅层地下水超采区的开发与保护管理对策。

鲁北地区“2003·10”特大暴雨分析

2003年10月9-12日,山东省北部地区发生了历史同期罕见的特大暴雨,暴雨历时长、总量大,雨后因排水不畅出现农田大面积积水,内涝严重。依据历史水文资料对暴雨特性进行了分析,以提高人们对暴雨发生规律的认识。

聊城市年降水量周期变化分析

依据近代三百年的历史旱涝灾情资料,以年降水量为年际对比指标,将不同的丰枯年份概化为丰水年、偏丰年、平水年、枯水年四个类型,逐年确定丰枯水等级,得到长系列概化年降水量系列,统计分析本区域降水量年际变化规律,对未来聊城降水量变化趋势进行预测,供制定抗旱防汛决策参考。

聊城市地下水资源保护对策探讨

聊城市地处北方资源性重度缺水区,人均占有水资源量仅为全国人均占有量的8%,浅层地下水是西部区域的主要供水水源,由于长时期的超采形成了大面积地下水降落漏斗区,保护地下水资源形势严峻。根据聊城市历年地下水位资料,分析了引黄灌区、井灌结合区、纯井灌区的地下水动态,地下水漏斗区成因及变化趋势,探讨保护地下水资源的对策建议。