地下水系统数值模拟的研究现状和发展趋势

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1、天马行空官方博客:http://t.qq.com/tmxk_docin;QQ:1318241189;QQ群:175569632地下水系统数值模拟的研究现状和发展趋势天马行空官方博客:http://t.qq.com/tmxk_docin;QQ:1318241189;QQ群:175569632(中国农业大学中国农业水问题研究中心)目前地下水系统数值模拟方法主要有有限差分法(FDM)、有限单元法(FEM)、边界元法(BEM)和有限分析法(FAM)等。20世纪60年代中期以来,随着快速大容量电子计算机的出现和广泛应用,数值计算方法在地下水资源分析评价中得到逐步推广,具有明显的通用性和广泛的适用性

2、。尤其近十几年,地下水系统数值模拟取得了长足进步。一、国外地下水系统数值模拟研究现状目前,国外该领域的研究主要针对数值模拟法的薄弱环节,提出新的思维方法,采用新的数学工具,分析不同尺度下的变化情况,合理地描述地下水系统中大量的不确定性和模糊因素。1、该领域科学家在地下水系统数值模拟的工作程序、步骤方面达成了一致,强调对水文地质条件合理概化的重要性,并深入探讨尺度转换问题和量化不确定因素问题。根据Anderson等提出的工作程序,要建立一个正确且有意义的地下水系统数值模型,应进行以下工作:确定模型目标,建立水文地质概念模型,建立数学模型,模型设计及模型求解,模型校正,校正灵敏度分析,模型验

3、证和预报,预报灵敏度分析,模型设计与模型结果的给出,模型后续检查以及模型的再设计。Ewing提出地下水污染流模拟和建模需要强调3个方面的问题:①有效地模拟复杂的流体之间以及流体与岩石之间的相互作用;②必须发展准确的离散技术,保留模型重要的物理特性;③发挥计算机技术体系的潜力,提供有效的数值求解算法。针对Newman等的推测,Wood提出了二维地下水运动有限元计算的时间步长条件。Kim等对抽取地下水造成的noordbergumeffect(reversewaterlevelfluctuation)现象进行数值模拟,阐述了其机理性原因。Scheibe等分析了在不同尺度下的地下水流及其运移行为

4、。Ghassemi指出三维模型可以详细说明含水层系统的三维边界条件以及抽水应力情况,而二维模型就不能恰当处理。Porter等指出DFM(datafusionmodeling)可以量化各种各样的水文学、地质学和地球物理学的数据及模型的不确定性,可以用于地下水系统数值模拟的数据整合和模型校准。Mazzia等提出特别的数值方法用于求解重盐地下水运移模拟的二维非线性动力学控制方程,效果很好。LiShu-guang等指出数值模型还不能解决预报的不确定性因素问题,并开创性地提出一种随机地下水模型,可以解决均值分布和小尺度过程的不同尺度问题。Mehl等提出二维局部网格细分法的有限差分地下水模型,提供了

5、新的插值和错误分析的方法。模拟结果的可靠性得到了提高。2、国外开发了许多功能多样的地下水系统数值模拟软件,以其模块化、可视化、交互性、求解方法多样化等特点得到广泛的使用,尤其MODFLOW,据美国地质调查局统计,MODFLOW几乎占地下水系统数值模拟软件总应用次数的一半,这些年其功能更是不断完善。地理信息系统(GIS)与地下水模型的整合强化了数据的输入、传递、方案调整和空间分析等。遥感(RS)提供了判断地质边界、地貌单元和估算地表蒸发等的工具。地下水系统数值模拟模型与相关领域模型的耦合更扩展了其发展空间,可以解决更多的实际问题。Juan等运用ARC/INFO和MODFLOW模拟了美国Ja

6、cksonHole地区的冲积含水层,并通过补给、排泄和水均衡的评估对模型进行了合理的校准。Winston专门介绍了许多MODFLOW相关的免费和共享的网络资源,为人们学习和应用该软件提供了方便。Olsthoorn指出基于有限差分法的MODFLOW与基于解析元法的MLAEM模型都各有优势,MODFLOW的数据结构更易于实现与GIS的整合。Harrington等运用CMC(compartmentalmixing-cell)和MODFLOW模拟区域地下水系统的水化学和同位素变化情况,并强调了做细致准确的稳态流分析对于瞬时流分析的重要性。Brodie使用RDBMS(arelationaldata

7、basemanagementsystem)存储钻孔资料,设计GIS管理空间数据资料,有很好的推广价值。Ataie-Ashtiani等运用基于有限元的二维数值模型SUTRA模拟含水层边界条件周期性变化的地下水流,对基本方程和模型进行相应的修改,得到了很好的模拟结果。Wingle介绍了UNCERT模型,该模型可用于地下水流和污染物运移模拟,得到相关行业研究人员的一致认可并广泛使用。Ramireddygari等通过对POTYLDR地表水模

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