基于GIS与ANN方法的花溪河流域岩溶地下水脆弱性评价

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花溪河流域岩溶地下水系统十分复杂,其独特的岩溶水文地质条件使地下水极易受到污染。因此,开展岩溶地下水脆弱性评价研究是一项势在必行的任务。本文在对花溪河流域岩溶环境水文地质条件调查研究的基础上,采用GIS与ANN的耦合方法对研究区岩溶地下水脆弱性进行评价。主要取得以下成果:(1)通过分析总结地下水脆弱性研究现状和发展状况,采用了GIS与ANN耦合的综合评价方法。(2)根据花溪河流域的实际情况和相关资料,参考DRASTIC评价指标体系,并依据其他研究人员对岩溶地下水脆弱性影响因素的研究情况,选取地形坡度、含水层类型、大气降水量、包气带厚度、包气带介质类型、岩溶地貌、平均渗透系数、岩溶发育程度、土地利用类型、污染源类型10项评价指标,建立起适合研究区的评价指标体系。(3)利用Arc GIS对各评价指标进行处理,生成各评价指标的分布情况图和专题图。(4)选择人工神经网络中的三层BP神经网络结构模型。对评价指标样本数据训练,计算出10个指标对于岩溶地下水脆弱性的权重系数。权重系数分别为0.0626、0.116、0.0955、0.0952、0.1305、0.1066、0.0933、0.1174、0.0748、0.1081。(5)建立起基于GIS与ANN耦合的岩溶地下水脆弱性评价模型。通过计算脆弱性指数,将研究区分为高、较高、中等、较低、低脆弱性五个区域。各区分别为研究区总面积的9.76%、24.16%、28.78%、17.15%和20.15%。经检验评价模型与实际情况相符合,并针对各个脆弱性分区提出相应的地下水开发利用及保护建议。花溪河流域岩溶地下水脆弱性评价结果,可为岩溶地区的城镇、交通、水利等建设提供技术参考。
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