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基于Visual MODFLOW的馆陶县地下水数值模拟研究

发布时间:2017-09-26 17:03

  本文关键词:基于Visual MODFLOW的馆陶县地下水数值模拟研究


  更多相关文章: 地下水数值模拟 Visual MODFLOW 水均衡分析 水位预报


【摘要】:馆陶县位于河北省邯郸市东部,属于海河流域的漳卫南运河水系。该地区地表水资源和地下水资源都比较匮乏,境内的卫运河经常断流,地下水由于大规模超采,近年来水位下降严重并形成多个漏斗区。准确构建该地区的地下水动力数值模型,结合地下水开采进行数值模拟预测,对于地下水资源的科学评价具有重要的指导意义。本文首先根据研究区的地质条件和水文地质条件,确定了含水层的地层岩性和地质构造,并阐明了地下水的补径排特征和地下水动态特征,建立了研究区水文地质概念模型。并根据实地钻孔资料和经验值确定了水文地质参数分区,根据水文地质条件、河流水系分布特征及降雨蒸发条件,确定了模型边界条件及源汇项,在此基础上建立了非均质各向同性二维非稳定流模型,并选用Visual MODFLOW软件对模型进行求解。利用2010年1月到2011年12月的地下水位实测资料,在研究区内选择3个水位观测井进行模型的识别和验证,通过区域水文地质钻孔资料以及现场实测垂向入渗系数,最终确定符合实际的渗透系数、给水度等关键参数。通过水均衡分析可得,降雨入渗是研究区浅层地下水最主要的补给源。选择2015年1月~2024年12月作为模型的预报时段。预报结果表明:2015年的水位流场相较于2010年,呈现缓慢的下降趋势,说明在此期间地下水开采并未受到明显的节制。但从2015年到2019年,地下水位流场未发生明显的变化,说明在此开采条件下,地下水位达到了新的动态平衡。从2019年到2024年,地下水位呈现出微弱的回升趋势,说明地下水的补给量大于排泄量,研究区处于正均衡状态。
【关键词】:地下水数值模拟 Visual MODFLOW 水均衡分析 水位预报
【学位授予单位】:河北工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:P641.6
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第1章 绪论10-18
  • 1.1 研究背景及选题依据10-11
  • 1.2 国内外地下水模型研究现状11-15
  • 1.2.1 地下水数值模拟方法研究现状11-12
  • 1.2.2 地下水数值模拟软件发展现状12-15
  • 1.3 本文研究内容及技术路线15-18
  • 第2章 研究区概况18-42
  • 2.1 自然经济地理概况18-22
  • 2.1.1 位置交通18
  • 2.1.2 气象水文18-19
  • 2.1.3 地形地貌19
  • 2.1.4 河流水系19-20
  • 2.1.5 自然资源20-21
  • 2.1.6 社会经济21-22
  • 2.2 地质条件22-25
  • 2.2.1 地层岩性22-23
  • 2.2.2 地质构造23-25
  • 2.3 区域水文地质条件25-30
  • 2.3.1 地下水赋存特征25-27
  • 2.3.2 地下水补径排条件27-30
  • 2.3.3 地下水富水性30
  • 2.4 浅层地下水动态特征30-34
  • 2.4.1 浅层地下水埋深年内动态变化30-32
  • 2.4.2 浅层地下水埋深年际动态变化32-33
  • 2.4.3 地下水降落漏斗情况33-34
  • 2.5 浅层地下水水化学特征34-36
  • 2.6 浅层地下水不同矿化度的分布36-37
  • 2.7 浅层地下水资源量评价37-41
  • 2.7.1 浅层地下水可开采量计算37-38
  • 2.7.2 地下水资源量的空间分布38-41
  • 2.8 本章小结41-42
  • 第3章 研究区地下水流数值模拟模型42-60
  • 3.1 水文地质概念模型42-43
  • 3.1.1 模拟区范围42
  • 3.1.2 含水层边界条件概化42-43
  • 3.1.3 含水层特征概化43
  • 3.1.4 水力特征概化43
  • 3.2 地下水流数学模型43-44
  • 3.3 建立地下水流数值模型44-54
  • 3.3.1 研究区网格剖分44-46
  • 3.3.2 时间离散及初始条件46
  • 3.3.3 水文地质参数分区46-49
  • 3.3.4 源汇项概化49-54
  • 3.4 模型的识别与验证54-57
  • 3.4.1 模型识别54-56
  • 3.4.2 模型验证56-57
  • 3.5 地下水水量均衡论证57-59
  • 3.6 本章小结59-60
  • 第4章 地下水位动态预测60-66
  • 4.1 现状开采条件下的水位预测60-64
  • 4.1.1 预测模型的建立60-62
  • 4.1.2 预报结果分析62-64
  • 4.2 本章小结64-66
  • 结论66-67
  • 致谢67-68
  • 参考文献68-72
  • 作者简介72-73
  • 参加科研情况说明73-74

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本文编号:924668

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