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基于GRACE卫星数据反演贵州岩溶水储量变化

发布时间:2017-09-08 17:35

  本文关键词:基于GRACE卫星数据反演贵州岩溶水储量变化


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【摘要】:喀斯特地区特殊的水文地质条件和研究数据匮乏使得在岩溶地区应用传统的地下水资源评价方法受到一定的限制,GRACE重力卫星为研究区域尺度地下水储量提供了新方法,在缺乏地下水监测数据和水文地质参数数据的喀斯特地区具有重要的意义。论文利用GRACE卫星数据反演了研究区2003年1月到2014年6月138个月的地下水储量变化,利用GLDAS水文模型数据并结合研究区水量平衡方程计算了研究区地下水储量变化时间序列,计算结果表明研究区地下水储量呈现长期缓慢上升趋势(约6mm/a)和明显的季度性波动特征,经过对比分析,研究区地下水储量的波动性特征主要是由降雨量和蒸散量的差值(PR-ET)引起的;同时利用研究区地下水实时监测数据验证了GRACE卫星数据的反演结果,验证结果表明GRACE重力卫星反演法具有高度的准确度和可信度,是传统地下水资源评价方法的重要补充,在缺乏监测数据的岩溶地区具有重要的意义。为进一步分析研究区地下水储量的变化特征,论文以GRACE卫星数据反演的研究区地下水储量变化时间序列作为样本建立了研究区地下水储量变化NAR预测模型,利用研究区地下水实时监测数据验证了模型的预测精度,结果表明NAR模型具有高度的可操作性和准确性,是重要的时间序列分析工具。同时以降雨量和蒸散量的差值(PR-ET)作为外部输入数据建立研究区地下水储量变化NARX预测模型,模型训练误差较大,推广性较低,对比分析表明人工神经网络预测模型的精度依赖于样本数据是否充足,以及相关因素考虑是否充分。综上所述,论文尝试了利用GRACE卫星数据对缺乏监测数据和水文地质参数的岩溶区进行地下水资源评价,并应用该方法的研究结果建立了研究区地下水储量变化预测模型,取得了初步的成果,该方法在水文地质领域具有广阔的应用前景。
【关键词】:岩溶 地下水资源评价 重力卫星 时间序列 水资源预测
【学位授予单位】:中国地质大学(北京)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:P641.7
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第1章 绪论10-20
  • 1.1 选题依据10-11
  • 1.2 地下水资源评价方法现状11-16
  • 1.2.1 传统地下水资源评价方法11-15
  • 1.2.2 GRACE重力卫星反演法15-16
  • 1.3 研究目的与意义16-17
  • 1.4 研究内容17-18
  • 1.5 技术路线18-20
  • 第2章 研究区概况20-24
  • 2.1 地理位置与地形地貌20-21
  • 2.2 气象条件21-22
  • 2.3 水文地质条件22-24
  • 2.3.1 地下水类型22
  • 2.3.2 地下水补给特征22
  • 2.3.3 地下水径流特征22-23
  • 2.3.4 地下水排泄特征23-24
  • 第3章 地下水储量变化研究原理24-37
  • 3.1 陆地水储量变化反演原理24-33
  • 3.1.1 GRACE重力卫星简介24-25
  • 3.1.2 地球重力场模型的特性25-27
  • 3.1.3 球谐系数求解27-30
  • 3.1.4 研究区水均衡方程30-32
  • 3.1.5 数据处理模型32-33
  • 3.2 人工神经网络预测模型原理33-37
  • 3.2.1 时间序列分析34
  • 3.2.2 NARX/NAR网络34-36
  • 3.2.3 建模工具36-37
  • 第4章 研究区地下水储量变化反演37-50
  • 4.1 研究区陆地水储量变化反演37-39
  • 4.2 应用GLDAS水文模型提取研究区相关水文参数39-40
  • 4.3 研究区地下水储量变化特征分析40-43
  • 4.4 反演结果验证43-47
  • 4.5 GRACE重力卫星监测岩溶地下水展望47-50
  • 第5章 研究区地下水储量变化预测50-57
  • 5.1 NAR预测模型50-53
  • 5.2 NARX预测模型53-55
  • 5.3 对比分析55-57
  • 第6章 结论和建议57-59
  • 6.1 主要工作和结论57-58
  • 6.2 建议58-59
  • 致谢59-61
  • 参考文献61-70
  • 附录A:作者简介70

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1 翟宁;王泽民;伍岳;叶聪云;;利用GRACE反演长江流域水储量变化[J];武汉大学学报(信息科学版);2009年04期

2 ;Precise Relative Orbit Determination of Twin GRACE Satellites[J];Geo-Spatial Information Science;2010年03期

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本文编号:815372


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