丽江市黑龙潭泉群断流的人工神经网络模拟

曾 成; 杨 睿; 杨明明; 胡君春; 武贵华; 樊宇红

丽江市黑龙潭泉群断流的人工神经网络模拟

1.
中国科学院地球化学研究所/环境地球化学国家重点实验室
2.
珠江水利科学研究院
3.
云南省煤炭地质勘查院
4.
云南省地质环境监测总站

基金项目: 国家自然科学基金项目(No.41003056)、贵州省科学技术基金项目(黔科合SY字(2013)3163号)、水利部”948”项目[201106]

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出版历程
- 收稿日期: 2013-10-12
- 发布日期: 2013-12-25

Artificial neural network simulation to zero flow of the Heilongtan spring groups in Lijiang

1.
State Key Laboratory of Environmental Geochemistry, Institute of Geochemistry, CAS
2.
Pearl River Hydraulic Research Institute,
3.
Yunnan Province Institute of Coal Geological Survey
4.
Yunnan Province Geological Environment Monitoring Station

摘要

摘要: 近年来，云南省丽江市著名景点黑龙潭泉群断流频发，这将严重威胁丽江市旅游业的可持续发展。为了正确认识黑龙潭泉群断流的原因，并掌握其发生的规律，本文在对该泉群的水文地质条件、降水量和断流的关系进行分析的基础上，对该泉群的断流情况开展了人工神经网络模拟研究。本文发现黑龙潭泉群属于非全排型山前断裂溢流岩溶泉；年降水量不足与该泉群的断流具有一定的因果关系；构建了网络拓扑结构为6-13-3的BP人工神经网络模型对黑龙潭泉群的不同断流情况进行了模拟，该模型以前期降水量、温度与湿度作为输入向量参数，以1953-2002年的数据作为训练样本，以2003—2012年的数据作为模型检验样本，检验结果与实际情况吻合度约为90 %，表明该模型可以较好地模拟黑龙潭泉群的断流情况。
- 云南丽江 /
- 黑龙潭泉群 /
- 岩溶泉成因 /
- 断流 /
- 人工神经网络
Abstract: Zero flow of the Heilongtan spring group that is famous scenery in Lijiang, Yunnan Province frequently occurs recently, which severely threatening the sustainable development of Lijiang tourism. In order to know the real reason for zero flow of the Heilongtan spring group and its occurrence regularity, hydrogeological conditions and correlation between precipitation and zero flow of the spring group are analyzed systematically, and a simulation based on artificial neural network model is made also. It is found that the Heilongtan spring group is an incomplete-drainage overflow karst spring at the piedmont formed by fractures. There is causality between the annual precipitation deficit and the zero flow of the Heilongtan spring group. Finally, a BP artificial neural network model with 6-13-3 network topology of the Heilongtan spring group’s zero flow is established. The model uses antecedent precipitation, air temperature and humidity as input vector parameters to simulate different conditions of the Heilongtan spring group’s zero flow. Training samples come from data from 1953 to 2002 , and testing samples come from 2003 to 2012 in the model. At last, it is found that the testing results are coincide with real situation to great extent.
- Lijiang City, Yunnan Province /
- the Heilongtan spring group /
- cause of karst spring /
- zero flow /
- artificial neural network

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