承压水漏斗地区地下水位时空分布预报的BP网络模型 BP network model for forecasting temporal and spatial distribution of groundwater stage in confined water cones region.pdfVIP

水 利 学 报 2007年7月 SHUIUXUEBAO 第38卷第7期 文章编号：0559．9350(2007)07一0838．07 承压水漏斗地区地下水位时空分布预报的BP网络模型 张子贤1，袁德明1，李瑞森2，吴兴国2 (1．徐州建筑职业技术学院，江苏徐州221008；2．沧州水文水资源勘测局，河北沧州061000) 摘要：依据水均衡原理，导出承压水漏斗区任意一点水位与其影响因素之间的复杂的非线性关系，在此基础上提出 承压水漏斗水位时空分布预报的BP神经网络模型。该模型具有分布参数模型的特征，且不需用到区域的水文地 质参数。最后针对某实例进行了模型设计及预报分析，通过对部分观测井后期实测数据的训练，优选出双隐层的 网络结构及其网络参数。随后用这些观测井的前3年数据进行了检验，并对其他观测井数据进行预报。计算表 明，该模型对地下水位拟合与预报的合格率较高，可以获得研究区域某一时刻水位在空间上的分布。 关键词：承压水漏斗；地下水位；时空分布；BP网络模型；拟合与预报；合格率 中圈分类号：P641．8 文献标识码：A 在我国许多地区，由于深层承压水的超量开采出现了地下水降落漏斗区，从而引发了地面下沉、水 质恶化、海水倒灌等一系列环境和水文地质问题。因此，研究漏斗区地下水位时空变化规律，为漏斗区 地下水资源规划、管理和合理开采以及水资源的可持续开发利用、维护和改善生态环境提供科学依据， 具有重要的理论和现实意义。研究区域地下水位变化规律的数学模型常见的有分布参数模型和集中参 数模型。分布参数模型具有偏微分方程的形式，常用有限差分或有限单元法求解，模型参数的识别需要 确定的边界条件和初始条件，但由于区域含水层的非均质和各向异性，使得区域上的水文地质参数识别 难度较大…。集中参数模型如回归模型、区域水均衡模型、时变参数模型心1等，由于不包含空间变量，一 般多用于研究单个观测站点或区域平均的地下水位变化规律，尚未见研究漏斗曲面地下水位拟合与预 报的成果。人工神经网络(ANN)中的BP神经网络具有较强的自学习和处理非线性问题的能力，并且 MatIJab软件的神经网络工具箱为此应用提供了良好的平台。目前关于神经网络模型在地下水动态预 测中的应用亦仅限于单个观测站或区域平均地下水位(或埋深)b’41的预报，尚未见研究空间多观测井水 位分布规律的模型。 本文从水均衡原理出发，提出具有物理基础的承压水漏斗水位时、空分布预报的BP神经网络模 型，并结合实例进行模型设计与分析。 1 承压水漏斗各点水位影响因素分析 在开采条件下，平原地区承压水水位的空间分布为漏斗状。将漏斗区域作为均衡区，计算时段为 △￡，则均衡区△￡时段的水均衡方程为‘5。 g(t)一Q(f)=产△日(f)F (1) 数，对于含水层非均质时，岸为各种透水介质的弹性释水系数的综合值，无因次；△日(f)为△f时段均衡 区平均水位的变化幅度(以下简称变幅)，m；F为均衡区的面积，m2。 收稿日期：2006．07—11 作者简介：张子贤(1958一)，女，河北丰南人，教授，主要从事水文水资源和应用概率统计研究。E．mail：z面∞66@126．com 一838— 万方数据 式(1)中△日(￡)是空间上各点水位变幅的综合反映，若将其由各观测井的水位变幅来体现，并设 水位变幅△日(￡)与点(戈，y)处水位变幅[^(戈，y；￡)一危(z，y；t一1)]的差异系数，则 △日(≠)=a(戈，y；f)[^(省，，，；￡)一^(戈，y；t—1)] (2) 将式(2)代人式(1)，整理得 (3) 由于式(3)中参数卢、a(咒，y；f)在时间上、空问上的复杂性，使其所表达的非线性关系是复杂的，无 法直接用于求解漏斗区空间上某点的水位值，但由该式可知，漏斗区某点时段末水位矗(戈，y；￡)的影响 间直角坐标系下该点横坐标戈，纵坐标y。令