ANN技术在岩溶地下水可开采量评价中的应用——以山西晋祠泉域为例.pdf

ANN技 术 在 岩 溶 地 下 水 可 开 采 量 评 价 中 的 应 用 以山西晋祠泉域为例 殷 丹1, 2,苏小四1, 2,李砚阁3,冯玉明4 1.吉林大学 水资源与环境研究所,长春 130026 2.吉林大学 环境与资源学院,长春 130026 3.南京水利科学研究院,南京 210029 4.太原市水利局,太原 030002 摘要以晋祠泉域为例,分析该泉域水文地质特征。应用神经网络技术ANN建立泉域内县代表性的 难老泉岩溶地下水位与各种补排项之间定量数学模型,对该泉域地下水可开采量进行了评价。研究结果表 明,所建立的岩溶地下水位多因素神经网络模型具有较好的拟合精度,仿真程度较高,所得到的地下水可 采资源量评价结果与该地区地下水开发利用实际情况较为一致。同时,还计算了不同降雨条件下地下水的 可开采量,使其对地下水的开采规划更具有指导意义 。 关键词ANN技术;晋祠泉域;地下水可开采量 中图分类号 P641. 1 文献标识码A 收稿日期 2006210231 基金项目国家重点基础研究发展规划973项目G1999043606;吉林大学 “985” 计划;教育部城市环境与可持续发展 联合研究中心吉林大学分中心和水资源与水环境问题重点实验室原地质矿产部水资源评价与管理系列模 型开放研究实验室资助 作者简介殷丹19822,女,辽宁大石桥人,硕士研究生,主要从事水资源评价与管理, E2m ail yindan2007163. com 通讯联系人 苏小四2,男,安徽巢湖人,副教授,博士,主要从事地下水资源评价与同位素水文地球化学研究, T355 5,2xj。 Usage of Artifici a l Neural Networks Techn ique in KarstWa ter Recoverable Reserve uation Give an Exam ple of Shanxi J inci Spr ing YI N Dan 1, 2, SU Xiao2si 1, 2, L IYan2ge 3, FENG Yu2m ing 4 1.Institute of W ater Resources and E nvironment,J ilin U niversity,Changchun130026,China 2.College o f Environment and Resources,J ilinU niversity,Changchun130026,China 3.N anj ing H ydraulic Research I nstitute,N anjing210029,China 4.Ta iyuanW ater Conservancy B ureau,Ta iyuan030002,China AbstractW e established theANN model between the groundw ater level of J inci sp ring area and the recharge and drainage of the groundwater system,based on the analy sis of the area’ s hydrogeo logy condition, and then did the uation of this area’ s allow ab le w ithdraw of groundw ater .The result of th is study indicated that th is ANN model had a h igh level of simu lation p recision;the result of the uation w as consistent w ith the real exp lo itation and u sage of th is sp ring area. Simu ltaneity, this text calcu late the recoverable reserve in different p recip itation cond itions,and make the uation mo re 第36卷 增刊吉 林 大 学 学 报地 球 科 学 版Vo l136 Sup1 2006年11月Jou rnalof Jilin U n iversityEarth Science EditionNov12006 1971 el 04 1- 88 02 9E m ail su iao silu. edu. cn significance. Key words artificial neural networks; J inci sp ring; allowable withdraw of groundw ater 0 引 言 地下水可开采量的确定是地下水资源评价的重 要内容,其计算结果的合理与否直接关系到地下水 资源的合理开采及水资源保护规划的正确开展。目 前用于评价地下水可开采量的方法很多,如均衡法、 解析法、 数值法等 [1 ], 但由于水文地质条件的差异和 数据资料的局限,每一种方法都有其自身的局限 性 [ 2～4 ]。例如均衡法存在的问题是随着人类活动影 响的增大,地下水系统的天然平衡遭到破坏,很难找 到一个多年的平衡期 [5, 6 ]。而数值法对地下水流特 征、 水文地质参数等均具有严格的要求,特别对于岩 溶地下水系统来说,由于水文地质结构复杂、 非均质 性极强、 地下水流特点复杂,应用传统方法的地下水 可采资源评价结果往往与实际存在较大偏差。 因此, 如何寻找出针对岩溶地下水的客观有效的可开采量 评价新方法成为地下水资源评价中的重要研究内 容 [ 7～9 ]。 近年来迅速发展的人工神经网络A rtificial Neural Netwo rk s,缩写ANN技术是一种模仿人脑 结构及其功能的非线性信息处理系统,它能以集中 参数模型的形式很好地刻画出复杂系统特征,在地 下水位的预测及水质评价中得到广泛应用并取得良 好的功效 [10, 11 ]。本文选择北方岩溶中具有代表性的 晋祠泉域为例,利用ANN技术进行岩溶区地下水 可开采量评价方法的研究。应用研究区长系列的数 据资料,建立地下水位ANN模型,预测不同水文气 象及开采条件下地下水位变化情况,从而得出未来 水位趋于稳定时的地下水开采量。 1 晋祠泉域概况 111 地理及气候 晋祠泉是我国北方岩溶大泉之一,是山西省著 名的风景区和旅游胜地,位于山西省太原市西南约 25km的悬瓮山麓,于中奥陶统上马家沟组灰岩中 溢出,为非全排型泉图1。泉域总面积2 030163 km 2, 海拔900～1 500m ,属温带半干旱大陆性气候, 冬春长,夏季短,气温年差较大,多年平均降雨量为 45716mm,蒸发量为1 87118mm。泉域内水系较发 育,汾河为纵贯全区的最大干流,是泉域地下水的重 要补给来源,除岚河以外的其它支流多为季节性河 流,冬春干涸无水,雨季有短暂洪流。 图1 晋祠泉成因图 Fig11 Sketch of Jin ci’ s a tion 1灰岩;1白云岩; 31泥灰质角砾岩;1铝土矿; 51页岩; 61粘土;1砂砾岩;1煤层;1粉土;1泉;1地下水流方向 1 地质及水文地质 泉域内太古界新生界地层均有不同程度的出 露,地下水为主要赋存于奥陶系碳酸盐岩类的岩溶 裂隙水,主要含水层为中奥陶统上、 下马家沟组及峰 65 吉 林 大 学 学 报地 球 科 学 版 第36卷 1247891011 1 2 峰组石灰岩,其次为下奥陶统及寒武系的白云岩、 白 云质灰岩。 岩溶发育程度受岩性、 构造及补给径流排 泄条件的控制而极不均一,下奥陶统和寒武系弱于 中奥陶统上、 下马家沟组,补给径流区弱于排泄区。 中奥陶统岩溶发育程度最高,是晋祠泉域岩溶水的 最主要赋含水层。 西边山断裂带是其主要排泄区,富 水性极强。 113 环境地质问题 泉域内地下水长时期过量开采以及煤矿排水使 区域地下水位下降,产生一系列的环境地质问题,诸 如形成以城市供水水源为中心的地下水位降落漏 斗、 含水层疏干、 产水量减少、 地下水污染加重、 岩溶 大泉流量不断减少直到断流 [12 ]。区域地下水资源保 护问题引起政府部门高度重视,万家寨引黄入晋工 程的建成对泉域地下水供需矛盾起到很大的缓解作 用,推进地下水在符合环境再生要求基础上的开发 利用 [13, 14 ]。 2 晋祠泉域岩溶地下水位的ANN模型 211 ANN技术简介 人工神经网络是对人脑若干基本特性通过数学 方法进行抽象和模拟,是一种模仿人脑结构及其功 能的非线性信息处理系统 [ 15 ]。 神经网络模型优于其它多个自变量对应一个因 变量的函数关系模型,它考虑了因变量相互之间的 关系。以BP算法为基础的前馈型神经网络又称BP 网络是应用最广泛的一种网络,它具有很强的隐 射、 拟合功能。BP网络是一个有指导的前馈型网络, 由输入层、 隐蔽层可有多层和输出层3个部分组 成。BP网络的基本原理、 结构、 计算步骤可见文 献 [ 16 ], 在此不再赘述。 212 晋祠泉域的岩溶地下水位ANN模型 本次研究选择资料系列相对较长的难老泉地下 水位作为目标函数,建立泉的水位与其各影响因素 之间的神经网络模型。通过对泉域地下水位和其各 影响因素之间的相关性分析,确定模型的输入项为 当年降雨量、 前一年降雨量、 前两年降雨量、 汾河渗 漏量、 煤矿排水量、 人工开采量、 侧向排泄量以及前 一年水位。 其中,侧向排泄量为岩溶水向盆地区的排 泄量 [17 ]。 B神经网络模型流程见图,其中X、X、X3、 X、X5、X6、X、X为模型的输入项,层为中间 隐含层,有个隐含单元,Y为输出项,即当年水 位。 图2 晋祠泉地下水位模拟的BP网络模型 Fig12 TheBPnetworkm odelofJ i n cispr in g groun dwater si mu la tion 213 模型的识别与验证 取1981年到1999年共19年的系列数据进行网 络训练,得到晋祠泉水位与各种影响因素之间的神 经网络模型,并用2000年到2003年数据进行检验, 模型计算水位与实测水位的拟合结果如图3。 图3 计算水位与实测水位拟合图 Fig13 Com par isoncurvebetweensimulationand observa tion 从图3中可以看出计算水位与实测水位拟合精 度很高,因此该模型较好地反映了泉水位与诸多影 响因素的复杂关系。 3 地下水可开采量的确定及分析 311 “多年平均” 条件下地下水可开采量 本次研究以2003年为现状年。 “多年平均” 条件 下地下水位预报中模型各输入项处理为降雨量及 汾河渗漏量采用1956～1993年系列均值;煤矿排水 量按照现状年2003年的排水量计算;侧向排泄量由 通过达西定律得出的计算公式△Q13△ 来给出,其中△Q为侧向排泄量的年变化量,△ 为岩溶水位的变化量。 75增 刊 殷 丹,苏小四,李砚阁,冯玉明ANN技术在岩溶地下水可开采量评价中的应用 P212 478H 10 0 0092H H 将数据代入训练好的神经网络模型中,预测开 采到2010年地下水位趋于稳定的开采量。2003年岩 溶地下水位为78614 m ,从图4中可以看出当开采量 为0187 m 3� s时到2010年地下水位基本不变;当开 采量小于0187m 3�s 时地下水位高于78614m,地下 水位持续上升,说明地下水现状开采量未达到可开 采量;而当开采量大于0187 m 3�s 时,地下水位低于 78614m,说明此时已经超采。由此可以得出用此 ANN模型所得的地下水平均可开采量1956～ 1993为0187 m 3�s 。 图4 预测到2010年开采量与地下水位曲线图 Fig14 The curve of the exploita tion and water tab le in the year 2010 312 可开采量的可行性分析[1 8] 1996年完成的 “山西省太原市地下水资源合理 开发利用规划”简称水资源规划利用1956～1993 年系列资料计算的地下水平均可开采量为1107 m 3� s,而目前按此开采量来指导地下水开采,水位持续 下降,说明由于人为及自然因素的变化,此开采量已 经不能有效地指导地下水开采。而本次研究应用 ANN模型计算的地下水可开采量为0187 m 3�s, 远 小于水资源规划评价结果,这主要是由晋祠泉域岩 溶水系统向盆地区侧向排泄量增大的原因造成的。 1956～1993年平均侧向排泄量为018 m 3�s, 而现状 条件下1980～2003侧向排泄量平均为1 m 3�s, 增 加了012 m 3� s,而此增加量恰好为地下水可开采量 的减少值,说明应用此ANN模型计算的地下水可 开采量符合客观实际。 313 多种水文气象条件下地下水可开采量评价 由于地下水系统的状态随水文气象条件的周期 变化而处于动态变化之中,水文气象条件的变化往 往在某一水平上持续较长一段时期如连续枯水 年,因此 “多年平均” 结果对长期指导规划和生产存 在一定的不足。为了能更真实地反映近期地下水资 源的现实状况,更有效地利用地下水资源,本次评价 计算不同降雨保证率下地下水位趋于稳定时的开采 量。 根据晋祠泉域1953～2003年的降雨量和1956 ～2003年的汾河渗漏量的实测资料,采用皮尔逊 Pearson�型概率密度曲线来描述降雨量和汾河 渗漏量的保证率。同样应用311中介绍的方法将不 同保证率的数据代入训练好的神经网络模型中得出 20保 证 率丰 水 年地 下 水 的 可 开 采 量 为 0198m 3�s; 50 保证率平水年地下水的可开采量 为0185m 3�s; 95 保证率极枯水年地下水的可开 采量为0168 m 3� s。 为了体现地下水可开采量对现实地下水开采的 指导意义,充分利用晋祠泉域1953～2003年共51年 的降雨系列资料,用蒙特卡罗方法预测2003年以后 20年的降雨量,再用ANN方法计算降雨量变化情 况下的地下水可开量。蒙特卡罗预测降雨量并不是 要精确地预报某一年的降雨量,而是使降雨量模拟 预报系列在整体上反映模拟区的气候特征 [19 ]。应用 预报的降雨量系列值计算出本区的地下水开采量在 0186m 3�s 时地下水位变化波动不大,因此可以确 定在此20年内该区的地下水可开采量可以控制在 0186m 3�s 左右。 表1 2003年后20年降雨量的预报值 Table 1 Pred icted precipita tion value in the future 20 years 年份年降雨量�mm年份年降雨量�mm 200454011201441013 200538414201543514 200654011201638919 200759214201741013 200833814201828713 200925815201935418 201038414202054011 201143514202139718 201250119202265815 351351 均值� 516 误差�1 85 吉 林 大 学 学 报地 球 科 学 版 第36卷 20140 12027 1 9 mm4 7 mm0 004 2 4 结 语 1我国大部分岩溶地区水文地质条件复杂,含 水层非均质性极强,对这些地区地下水资源有效合 理的评价一直是研究的热点。本次研究尝试将ANN 技术应用于晋祠泉域地下水可开采量评价,其计算 结果经过比较验证符合客观实际,合理可靠,从而为 获得的水文地质参数较少、 含水层内部结构比较复 杂的地区地下水可开采量评价提供了一种切实可行 的新方法。 2应用ANN模型不仅能准确地刻画出岩溶 水系统的收支状况,反映各种影响因素对地下水位 的影响,而且考虑各影响因素之间的相互影响,所建 数学模型更能体现客观实际。 3本次研究对地下水系统做不同保证率下的 可开采量分析计算,根据水文气象条件变化可以适 当地调整地下水开采量,有利于地下水资源有效地 开发利用。 例如当该区遇到连续丰水年时,可以加大 开采强度,最高可将开采量提高到0198m 3� s;当遇 到连续枯水年时,可将开采量压缩到0168 m 3� s。同 时,本次研究还预测未来20年晋祠泉域降雨量,当 降雨量随机变化时,泉域的可开采量为0186m 3� s 而不产生水位持续下降。 参考文献 [ 1 ] 林学钰,廖资生,赵勇胜,等.现代水文地质学[M ]. 北京地质出版社, 2005 1352145. 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