哈尔滨市地下水水位预警模型

DNGM(1,1)预测模型在基坑水位变化预测中的应用陈家骐;司大雄;丁蕾;丁碧莹【摘要】运用灰色理论对基坑水位变化规律进行合理预测,可以有效确保基坑施工期间围护结构安全及正常使用要求.选取合肥市轨道交通1号线南宁路站基坑开挖期间地下水位监测数据为原始序列,建立DNGM(1,1)预测模型,研究该模型在基坑开挖期间水位变化预测中的应用,并与传统灰色预测模型进行残差比对.研究成果能为基坑施工阶段的灾害评估、危险预警提供有效指导.【期刊名称】《廊坊师范学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2019(019)002【总页数】4页(P90-93)【关键词】灰色理论;DNGM(1,1);水位;预测【作者】陈家骐;司大雄;丁蕾;丁碧莹【作者单位】合肥学院,安徽合肥230601;合肥学院,安徽合肥230601;合肥学院,安徽合肥230601;合肥学院,安徽合肥230601【正文语种】中文【中图分类】TU196.20 引言城市基础设施建设和全国城镇化导致了土地资源日益减少，充分利用城市空间建设地铁、高层建筑等已经成为这个时代的主流。

随之，基坑工程规模和复杂程度日益朝着“深、大、紧、近”的方向发展。

为了保证基坑开挖的安全，现行的主要方法是现场安全监测，利用监测数据指导施工。

当监测数据出现异常时，表明基坑已处于不安全和不稳定的状态。

单一地通过安全监测来评价和指导施工具有一定滞后性，预测基坑开挖对周边环境影响规律成为基坑工程领域中一个研究热点。

我国著名数学家邓聚龙教授于1982年提出灰色系统理论后，经过几十年的发展，其应用已经延伸到各行各业，并且已引入安全监测领域。

我国学者针对灰色系统理论做了大量研究，并在安全预测预警方面取得了大量成果［1-7］。

基坑周边环境变化规律预测现已成为指导施工安全进行的重要手段。

1 灰色系统理论的基本原理灰色系统理论以不确定信息、贫信息、少信息系统为研究对象，利用缓冲算子、均值生成算子、级比算子、累加生成算子等对灰色信息进行挖掘。

MGM(1,n)模型在预测城市地下水水位动态变化中的应用赵小勇;付强;贺延国
【期刊名称】《东北农业大学学报》
【年(卷),期】2005(036)005
【摘要】为科学地进行城市地下水水位动态变化预测,提出多变量灰色模型MGM(1,n)模型(multi-variable grey model),是单变量的GM(1,1)模型在多变量(n元变量)情况下的推广.通过模型比较,该模型拟合精度优于GM(1,1)模型和BP网络模型.
【总页数】4页(P635-638)
【作者】赵小勇;付强;贺延国
【作者单位】东北农业大学水利与建筑学院,黑龙江,哈尔滨,150030;东北农业大学水利与建筑学院,黑龙江,哈尔滨,150030;北大荒农垦集团公司博士后科研工作站,黑龙江,哈尔滨,150040;东北农业大学水利与建筑学院,黑龙江,哈尔滨,150030
【正文语种】中文
【中图分类】S11+7
【相关文献】
1.等维灰数递补MGM(1,n)模型在商品住宅价格趋势预测中的应用 [J], 刘晓君;汪雪晓;韩红丽
2.多变量灰色模型MGM(1,n)在锅炉故障预测中的应用 [J], 柴占杰;张广明
3.非等时距MGM(1,m)模型在高速公路沉降预测中的应用 [J], 罗杰
4.地下水位动态变化预测中的MGM(1,n)模型 [J], 范庆来;刘国华;王军;杨伟俊
5.MGM(1,n)模型在粉喷桩路基沉降预测中的应用 [J], 陈斌;陈晓东;张仪萍
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水文预测模型的研究及应用一、引言随着我国经济的快速发展，水资源的保护与管理越来越受到重视。

而预测水资源的变化规律就成为了水文学研究的重要内容之一。

水文预测模型是一种能够预测水文变量的工具，可以帮助我们更好地了解水文变化的规律，这对于水资源的保护、利用和管理都具有重要意义。

本文将围绕着水文预测模型进行论述，主要分为三部分。

第一部分介绍水文预测模型的研究背景、目的和意义；第二部分主要介绍水文预测模型的种类和原理；第三部分着重介绍水文预测模型在实际应用中的一些案例分析。

二、水文预测模型的种类和原理1、统计模型统计模型是根据历史数据对未来的水文变化进行预测。

这种模型主要有单变量统计模型和多变量统计模型两种。

（1）单变量统计模型单变量统计模型适用于只考虑一个因素对水文变量影响的情况，例如，根据雨量对径流进行预测。

主要模型有：线性回归模型：根据变量之间的线性关系建立的模型，常用于预测降雨和径流的关系。

自回归模型：该模型认为未来的水文变量取决于历史变量本身，因此将历史变量作为未来变量的预测因素。

移动平均模型：采用滑动窗口技术计算预测值，该模型在时序预测中应用较多。

（2）多变量统计模型多变量统计模型考虑许多因素与水文变量之间的联系，如气象因素、地形等。

主要模型有：岭回归模型：在线性回归的基础上，将相关变量加入惩罚项，避免过拟合。

主成分回归模型：将多个变量通过主成分分析转化为少量变量，便于建模。

支持向量回归模型：基于支持向量机算法，利用大量样本数据建立回归函数，适用于多变量回归预测。

2、物理模型物理模型基于水文学原理构建成的模型，通过数学公式计算水文变量。

与统计模型相比，物理模型的局限性较少，但其建模复杂度比较高，需要研究人员对物理过程有深刻的理解。

主要模型有：水动力模型：适用于流域径流的预测，可考虑地形、降雨和人类活动等因素。

水文化学模型：主要用于研究水的污染，可预测污染物在流域中的扩散与迁移，以及对水资源的影响。

第11卷第5期中国水运V ol.11N o.52011年5月Chi na W at er Trans port M ay 2011收稿日期：2011-02-25作者简介：赵鑫（），男，辽宁昌图人，哈尔滨工程大学船舶工程学院，硕士。

张洪雨（5），男，黑龙江省齐齐哈尔人，哈尔滨工程大学船舶工程学院教授。

基于Visual MODFLOW 的哈尔滨市地下水浸没影响研究赵鑫，张洪雨（哈尔滨工程大学船舶工程学院，黑龙江哈尔滨150001）摘要：针对哈尔滨市大顶子山航电枢纽工程蓄水后松花江水位常年保持在116m ，比枯水期高6m ，建立水文地质概念模型和数学模型，运用Visu a l MOD FLOW 可视化专业地下水运动模拟软件，对哈尔滨市地下水进行数值模拟和浸没灾害预测，通过对计算结果分析确定了可能发生浸没区、过度区、不发生浸没区。

关键词：Vis u al MODFLO W ；数值模拟；浸没；临界深度中图分类号：TU 433文献标识码：A 文章编号：1006-7973（2011）05-0156-02一、引言浸没是指水库内的水渗入水库周边地层中，以致周边地区的地下水位抬高，使这些地区受到的影响。

有的可能造成周围农田的次生盐碱化，形成对农作物生长不利的环境；有的可能导致邻近地区地面建筑物基础沉陷，造成矿井淹没或崩坍。

自2007年大顶子山航电枢纽工程开始蓄水后松花江常年保持在116m ，比枯水期高6m [1]。

由于松花江与两岸地下水联系密切，江水升高后可能会使两岸低洼地区发生浸没地质灾害。

这就需要对可能发生的浸没地质灾害作出合理的评价分析，所以本文采用国际通用的地下水数值模拟软件Vis u al MO DFLOW 对哈尔滨市地下水可能发生的浸没地质灾害进行了研究。

二、研究区基本情况哈尔滨市位于黑龙江省中南部，东为阿城市，西与肇东市接壤，北为呼兰县，南为哈尔滨市郊。

地理坐标：东经126°08′~126°59′，北纬45°31′30″~45°55′40″。

灰色GM（1,1）模型在地下水位预测中的应用
韩燕;魏长坤;刘长铭
【期刊名称】《黑龙江水利科技》
【年(卷),期】2012(000)001
【摘要】GM（1,1）模型是一种精度较高的预测模型,该模型不仅操作简单,而且当数据较少、且无法采用统计和其他的预测方法时,该方法是非常有效的。

以某地2000—2005年地下水位为原始数据,采用GM（1,1）模型对2006年地下水位进行了预测,达到为该地区的地下水资源的调配提供参考依据。

【总页数】3页(P122-124)
【作者】韩燕;魏长坤;刘长铭
【作者单位】黑龙江北斗国土测绘有限公司,哈尔滨150090;黑龙江北斗国土测绘有限公司,哈尔滨150090;同江市国土资源局,黑龙江同江156400
【正文语种】中文
【中图分类】PF41.7
【相关文献】
1.GM(1,1)模型优化及在地下水位预测中的应用 [J], 孙新新;黄一彬
2.GM(1,1)模型在丰县地下水水位预测中的应用研究 [J], 张雯;张双圣;王慧;陆朋飞;万勇智
3.灰色系统GM(1,1)模型在天津地下热水水位预测中的应用 [J], 田光辉;曾梅香;程万庆;赵苏民;李俊;贾志
4.灰色系统GM(1,1)模型在地下热水水位预测中的应用——以河北省廊坊市为例
[J], 徐敏;王立兵;谢德尚
5.GM（1,1）模型优化及在地下水位预测中的应用 [J], 孙新新;黄一彬;
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三江平原地下水位的预测——基于RPROP的BP神经网络方法郭微;赵洁;王福林【摘要】鉴于三江平原地下水位预测对该地区农林经济的重要性,详细介绍了RPROP的BP神经网络算法思想和数学模型;综合三江平原地下水位埋深的具体情况,建立了弹性BP神经网络地下水位埋深预测模型,而且以单口井为例做了具体的预测和分析.结果证明:使用该方法预测三江平原地下水位埋深值具有准确性和实效性,该理论和方法在地下水动态预测方面具有较好的应用前景.【期刊名称】《农机化研究》【年(卷),期】2010(032)008【总页数】4页(P28-30,34)【关键词】地下水位观测;水位埋深;BP神经网络;RPROP;三江平原【作者】郭微;赵洁;王福林【作者单位】东北农业大学,工程学院,哈尔滨,150030;东北农业大学,工程学院,哈尔滨,150030;东北农业大学,工程学院,哈尔滨,150030【正文语种】中文【中图分类】TP183;S1260 引言三江平原位于黑龙江省的东北部，北据黑龙江，前横完达山，东傍乌苏里江，西枕小兴安岭，中跨松花江，北部和东部与俄罗斯隔江相望，其地理位置得天独厚，是我国重要的商品粮基地。

掌握三江平原地下水位的动态变化趋势，对该地区的水资源、生态地质以及农林等问题有着重大作用，对促进该地区的各项经济有深远的影响。

由于三江平原地下水位预测的重要性，目前对其研究的方法很多。

为了提高预测的准确性、实时性及研究方法的广泛性，本文采用RPROP的BP神经网络方法对三江平原地下水位埋深进行预测和分析，希望能为该领域的科学研究做出贡献。

1 RPROP的BP神经网络算法1.1 BP算法思想BP算法采用广义的学习规则，是一种有导师的学习算法。

它分两个阶段，即正向传播阶段和反向传播阶段。

正向传播阶段是将学习样本的输入信息输入前馈网络的输入层，输入层单元接受到输入信号，计算权重合，然后根据神经元的激活函数将信息传到隐含层，同样根据隐含层的输出计算输出层的输出。

哈尔滨地区地下水流动系统稳定同位素解释【关键】哈尔滨地区第四系含水层系统中地下水补给来源主要有降水入渗、侧向径流、河水侧渗。

但是不同地貌单元、不同的含水层结构的补给方式不尽相同，稳定同位素分析结果为区内地下水补给来源提供了重要信息。

【关键词】稳定同位素;地下水年龄;流动系统1.地下水循环年龄分析由地下水14C分析结果可以看出，哈尔滨地区第四系地下水循环年龄呈现出随埋藏深度而增加的规律。

深层地下水-猞猁组子系统地下水循环年龄多数大于5000a，在周家镇-阿城前锋村一带，地下水循环年龄达10000a以上；中深层—下荒山组子系统、顾乡屯组子系统中地下水循环年龄一般在3000-5000a之间；而浅层—全新统冲积层子系统地下水循环年龄小于3000a(见表1)。

中深层地下水同位素分析结果表表1层位野外编号采样地点δD(‰)δ18O(‰)T(TU) 14C浅层 SD09 青冈子-62 -6.1 12.1±1.7 2.52±0.16浅层 CG27 万泉村-67 -6.8 17.8±2.6 2.84±0.16中深层 CG36 料甸林场-54 -6.0 3.9±1.2 3.97±0.15中深层 CG57 万隆乡-58 -5.6 3.8±1.3 3.49±0.15中深层 CG46 杨树乡-62 -7.2 1.8±1.3 3.76±0.18深层CG38 红旗养殖场 -55 -7.2 <1.0 6.23±0.17深层CG46 前锋村-61 -7.6 <1.0 10.95±0.252.地下水补给特征松花江以北地带各子系统中的地下水补给方式随地貌单元不同而不同。

稳定同位素分析结果可以看出，深层地下水氚值均小于1 TU，为核爆前补给的地下水；根据分析数据绘制δD-δ18o关系图。

由图1可以看到，呼兰区东部高平原承压水样品中δD和δ18o值均远离当地降水线，氚值小于1TU，说明呼兰区东部的猞猁组、下荒山组含水层中地下水是来自边界外侧向径流补给的古水；进入呼兰河一级阶地，含水层系统是由猞猁组子系统和顾乡屯组子系统组成，样品中δD 和δ18o值靠近当地降水线，但是地下水氚含量小于1TU，表明猞猁组子系统中地下水是由北部侧向径流补给的古水；而上层顾乡屯组子系统中地下水氚值多为1.5+1.2—2.5+1.1TU，表明已有核爆后的新水，说明该系统地下水具有大气降水垂直补给和侧向径流补给的混合水。