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基于自记忆方程的干旱区地下水水位动态模拟

2016-03-23魏光辉

节水灌溉 2016年3期
关键词:记忆模型

魏光辉,马 亮

(1.新疆塔里木河流域管理局,新疆 库尔勒 841000;2.新疆农业大学水利与土木工程学院,乌鲁木齐 830052)

地下水埋深的变化实质上是地下水对自然或人为因素的一种响应与表征,观测和分析地下水变化过程,对于合理开发利用地下水与保护生态环境具有重要意义[1,2]。由于地下水埋深的变化受诸多因素(自然因素、人为因素或者两者交互作用)影响而呈复杂的非线性变化,且不同年份间大气降水蒸发条件、灌溉条件(地表水地下水灌溉比例、灌溉规模等参数)的差异造成年序列下的地下水埋深规律性较差,难于预测[3]。

近年来,国内外学者关于地下水埋深预测方法做了大量研究工作。管孝艳[4]等为准确估计河套灌区地下水埋深变化规律,根据研究区1988-2007年实测地下水相关资料,基于多变量时间序列CAR(Controlled Auto-regressive)模型建立了地下水埋深预测模型,结果表明研究区地下水埋深主要受气候条件与灌区引水量影响,时间序列CAR模型预测精度较高,可用于研究区地下水埋深预测;魏铁军[5]等以三江平原853农场为例,采用BP神经网络方法建立了研究区地下水埋深预测模型,结果表明模型拟合与预测精度均较高,该研究结果为三江平原地下水资源的可持续利用提供科学依据;赵宏亮[6]等根据降水量和地下水埋深资料,分析了降水量和地下水水位变幅的变化特征,建立相关图模型,利用模型预测研究区平均地下水埋深,研究结果地下水资源的合理开发利用和优化配置提供科学依据;……

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