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辽源市地下水水位动态特征分析及预测研究
引用本文:孙颖,梁秀娟,肖长来,王跃航,娄洋. 辽源市地下水水位动态特征分析及预测研究[J]. 节水灌溉, 2016, 0(10): 64-67
作者姓名:孙颖  梁秀娟  肖长来  王跃航  娄洋
作者单位:吉林大学地下水资源与环境教育部重点实验室,长春,130021
基金项目:国家自然科学基金项目(41572216);吉林省自然科学基金项目(20140101164JC)。
摘    要:利用辽源市1980-2011年地下水动态监测数据,采用地质、水文地质学理论和方法,分析研究区地下水动态变化规律,及地下水动态类型。同时运用BP神经网络模型对辽源市地下水水位进行模拟预测。结果表明:研究区的地下水动态类型主要有降水入渗-蒸发型、径流型、降水入渗-开采型;利用BP神经网络技术建立辽源市地下水位预测模型,预测结果较为理想;研究区地下水位多年来呈下降趋势,2006-2012年地下水位下降2m左右。通过对辽源市地下水动态特征的研究,为今后对辽源市地下水的研究和生产、生活的开采利用提供了科学依据和指导意义。

关 键 词:地下水动态  地下水位预测  BP神经网络

Analysis and Prediction of the Dynamic Characteristics of Groundwater Level in Liaoyuan City
Abstract:Using the groundwater dynamic monitoring data from 1980 to 2011 ,the groundwater level dynamic characteristics of Li‐aoyuan were analysed and forecasted .Based on geology ,hydrogeology theory and method ,the dynamic variation of groundwater and the division of groundwater regime types were analyzed .BP neural network is used to forecast groundwater level of Liaoyuan City . The results showed that :the groundwater regime types in the study area were mainly precipitation infiltration-evaporation type ,run‐off type ,rainfall infiltration-mined type .Using BP neural network to establish the model of groundwater level in Liaoyuan City can get satisfactory results .The under groundwater level in the study area showed a downward trend for many years .Through the study of the dynamic characteristics of groundwater in Liaoyuan City ,this paper provides a scientific basis and guidance for the research and explotation of groundwater in Liaoyuan city .
Keywords:groundwater regime  prediction of groundwater level  BP neural network
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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