CN110990762A - 一种快速确定潜水位波动特征的计算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种快速确定潜水位波动特征的计算方法，包括以下步骤：确定潜水位波动特征的目标分析区；收集目标分析区所在行政区域内的降雨资料和潜水位监测井实测资料；构建坐标系；将收集到的
和
在坐标系上绘制点图；对绘制的点图进行线性相关性分析，以获得线性相关直线方程；计算线性相关直线方程的相关系数R以验证线性相关直线方程是否成立；利用线性相关直线方程以及目标分析区的降雨资料，确定目标分析区的潜水水位埋深或标高，以分析目标分析区的潜水位波动特征。本发明的优点是：可以快速确定潜水位的波动特征，为评价污染物在地下水中的迁移以及污染场地环境调查提供依据。
Description
技术领域
本发明属于环境岩土工程领域，具体涉及一种快速确定潜水位波动特征的计算方法。
背景技术
经过几十年的工业以及农业发展，我国的土壤和地下水受到了严重的污染。由于绝大多数的污染都是经由地表或是浅地表发生，污染物逐步向下迁移污染，因此，对于土壤和地下水而言，受污染的程度也呈现出浅部污染严重，随着深度的增加，污染程度逐渐下降。这样一来，污染物首先是进入潜水对地下水造成污染。近几年，我国地下水的水质受污染程度比较严重，水质较差及很差所占的比重达到70％多，形势不容乐观。
由于潜水位是自由水面，会随着环境的变化而发生波动，进而对土壤和潜水中污染物的迁移产生影响，尤其是对于LNAPLs，该类污染物属于疏水化合物，而且比水轻，通常会浮在水的自由面上，由于潜水位的波动，该类污染物会被带上或带下，进而对浅部或是深部的土层造成污染。
目前，对于潜水位主要是通过建立潜水位监测井来进行实际测量，而缺乏对于潜水位波动的周期，波动的幅度进行快速确定的方法。
发明内容
本发明的目的是根据上述现有技术的不足之处，提供一种快速确定潜水位波动特征的计算方法，该计算方法通过分析降雨量与潜水位之间的相关关系，找到降雨量与潜水位之间的线性相关直线方程，进而快速确定潜水位的波动特征，为评价污染物在地下水中的迁移趋势以及污染场地环境调查提供依据。
本发明目的实现由以下技术方案完成：
一种快速确定潜水位波动特征的计算方法，其特征在于所述计算方法包括以下步骤：(1)确定潜水位波动特征的目标分析区；(2)收集所述目标分析区所在行政区域内至少一个水文年的降雨资料和潜水位监测井实测资料，所述降雨资料为降雨量，所述潜水位监测井实测资料为潜水水位埋深或标高；(3)将日平均降雨量表示为
将日平均潜水水位埋深或标高表示为
(4)构建坐标系，所述坐标系的X轴表示日平均降雨量
所述坐标系的Y轴表示日平均潜水水位埋深或标高表示为
并将收集到的
和
在所述坐标系上绘制点图；(5)对绘制的所述点图进行线性相关性分析，以获得线性相关直线方程，表示为Y＝aX+b，其中，Y表示日平均潜水水位埋深或标高
X表示日平均降雨量
a和b为常数；(6)计算所述线性相关直线方程的相关系数R以验证所述线性相关直线方程是否成立，若R＜0.5，则表明所述线性相关直线方程不成立，日平均潜水水位埋深或标高
与日平均降雨量
之间为非线性关系；若R≥0.5，则表明所述线性相关直线方程成立，进行下一步骤；(7)利用所述线性相关直线方程以及所述目标分析区的降雨资料，确定所述目标分析区的潜水水位埋深或标高，以进一步分析所述目标分析区的潜水位波动特征。
在步骤(5)中，获得所述线性相关直线方程的方法为：对绘制的所述点图进行线性相关分析，绘制获得线性相关直线，在所述线性相关直线上任意选取两个点，并根据所述两个点的坐标来确定所述线性相关直线的方程。
在步骤(6)中，所述相关系数R的计算方法为：
(1)定义残差ei＝yi-fi，其中，yi为在所述点图上实际绘制的点；fi为与yi的横坐标相对应的并位于所述线性相关直线上的点；
(2)计算残差平方和SSres，计算公式为：
(3)定义平均观察值
其中，yi为在所述点图上实际绘制的点；n为在所述点图上实际绘制的点的数量；
(4)计算总平方和SStot，计算公式为
(5)计算判定系数R2，计算公式为：
(6)计算获得所述相关系数R，计算公式为
本发明的优点是：该方法可以快速确定潜水位的波动特征，为评价污染物在地下水中的迁移以及污染场地环境调查提供依据。
附图说明
图1为本发明中目标分析区所在行政区域内一个水文年的月平均潜水位埋深统计表；
图2为本发明中目标分析区所在行政区域内一个水文年的日平均降雨量统计表；
图3为本发明中绘制的点图进行线性相关分析并绘制获得线性相关直线的示意图。
具体实施方式
以下结合附图通过实施例对本发明的特征及其它相关特征作进一步详细说明，以便于同行业技术人员的理解：
实施例：如图1、2、3所示，本实施例具体涉及一种快速确定潜水位波动特征的计算方法，该计算方法包括如下的步骤：
(1)确定潜水位波动特征的目标分析区，目标分析区具体为一个污染场地。
(2)收集该目标分析区所在行政区域内的降雨资料和潜水位监测井的实测资料，上述的资料要求至少为一个水文年的数据，行政区域则可以为乡/镇、区/县；其中，降雨资料为降雨量；潜水位监测井的实测资料为潜水水位埋深或标高。
(3)将步骤(2)中收集到的降雨量数据按一个水文年进行日平均，获得日平均降雨量
并将潜水水位埋深或标高数据按一个水文年进行日平均，获得日平均潜水水位埋深或标高
需要说明的是，根据实际的需要，也可以按照月平均获取数据。
(4)构建一个坐标系，坐标系的X轴表示日平均降雨量
坐标系的Y轴表示日平均潜水水位埋深或标高
并将收集到的一个水文年内的
和
数据在该坐标系上绘制点图。
(5)利用数据分析软件自带的相关性分析功能，对所绘制的点图进行线性相关性分析，以获得线性相关直线，该线性相关直线的确定原则是：确保大部分的点位于该条线性相关直线上，或是确保各点能够均匀的分布在该条线性相关直线的两侧。
在获得确定的线性相关直线后，在该条线性相关直线上任意选取两个点，并读取这两个点的坐标，从而确定日平均降雨量
与日平均潜水水位埋深或标高
之间的关系，获得该条线性相关直线的方程，表示为Y＝aX+b，其中，Y表示日平均潜水水位埋深或标高
X表示日平均降雨量
a和b为常数；
本实施例根据实际的目标分析区所在行政区内的资料，分析潜水位埋深与降雨量之间的相关性，得到线性相关直线的方程为，Y＝-0.0023X+1.6376。
(6)计算该线性相关直线方程的相关系数R以验证线性相关直线方程是否成立：
若R＜0.5，则表明该线性相关直线方程不成立，日平均潜水水位埋深或标高
与日平均降雨量
之间为非线性关系，可按照非线性相关考虑；
若R≥0.5，则表明该线性相关直线方程成立，继续进行下一个步骤；
其中，相关系数R的计算方法为：
(a)定义残差ei＝yi-fi，其中，yi为在点图上实际绘制的点；fi为与yi的横坐标相对应的并位于线性相关直线上的点；
(b)计算残差平方和SSres，计算公式为：
(c)定义平均观察值
其中，yi为在点图上实际绘制的点；n为在所述点图上实际绘制的点的数量；
(d)计算总平方和SStot，计算公式为
(e)计算判定系数R2，计算公式为：
(f)计算获得所述相关系数R，计算公式为
本实施例中，线性相关直线的方程为Y＝-0.0023X+1.6376的判定系数R2为0.6165，相关系数
从线性相关直线方程可以看出，方程的斜率为负值，表明潜水位埋深与降雨量之间为负“相关”，这一点与实际情况是吻合的，即降雨入渗补给地下水，造成潜水位抬升，而潜水位埋深相应减小，因此潜水位埋深与降雨量之间存在负“相关”性。相关系数R为0.79，位于区间[0.5,0.8]中，说明潜水位埋深与降雨量之间是显著线性负相关。潜水位的波动特征与降雨量的周期变化特征一致。
(7)利用该线性相关直线方程以及目标分析区的降雨资料，确定目标分析区的潜水水位埋深或标高，以进一步分析目标分析区的潜水位波动特征。
Claims (3)
1.一种快速确定潜水位波动特征的计算方法，其特征在于所述计算方法包括以下步骤：(1)确定潜水位波动特征的目标分析区；(2)收集所述目标分析区所在行政区域内至少一个水文年的降雨资料和潜水位监测井实测资料，所述降雨资料为降雨量，所述潜水位监测井实测资料为潜水水位埋深或标高；(3)将日平均降雨量表示为
将日平均潜水水位埋深或标高表示为
(4)构建坐标系，所述坐标系的X轴表示日平均降雨量
所述坐标系的Y轴表示日平均潜水水位埋深或标高表示为
并将收集到的
和
在所述坐标系上绘制点图；(5)对绘制的所述点图进行线性相关性分析，以获得线性相关直线方程，表示为Y＝aX+b，其中，Y表示日平均潜水水位埋深或标高
X表示日平均降雨量
a和b为常数；(6)计算所述线性相关直线方程的相关系数R以验证所述线性相关直线方程是否成立，若R＜0.5，则表明所述线性相关直线方程不成立，日平均潜水水位埋深或标高
与日平均降雨量
之间为非线性关系；若R≥0.5，则表明所述线性相关直线方程成立，进行下一步骤；(7)利用所述线性相关直线方程以及所述目标分析区的降雨资料，确定所述目标分析区的潜水水位埋深或标高，以进一步分析所述目标分析区的潜水位波动特征。
2.根据权利要求1所述的一种快速确定潜水位波动特征的计算方法，其特征在于在步骤(5)中，获得所述线性相关直线方程的方法为：对绘制的所述点图进行线性相关分析，绘制获得线性相关直线，在所述线性相关直线上任意选取两个点，并根据所述两个点的坐标来确定所述线性相关直线的方程。
3.根据权利要求2所述的一种快速确定潜水位波动特征的计算方法，其特征在于在步骤(6)中，所述相关系数R的计算方法为：
(1)定义残差ei＝yi-fi，其中，yi为在所述点图上实际绘制的点；fi为与yi的横坐标相对应的并位于所述线性相关直线上的点；
(2)计算残差平方和SSres，计算公式为：
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(4)计算总平方和SStot，计算公式为
(5)计算判定系数R2，计算公式为：
(6)计算获得所述相关系数R，计算公式为
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115640491A (zh) * | 2022-11-14 | 2023-01-24 | 河海大学 | 一种预估无资料地区潜水位的方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102288144A (zh) * | 2011-05-11 | 2011-12-21 | 中国水利水电科学研究院 | 确定含水层平均厚度的定量方法 |
| CN104732073A (zh) * | 2015-03-04 | 2015-06-24 | 河海大学 | 地表水-地下水耦合模拟的计算方法 |
| CN106600035A (zh) * | 2016-11-08 | 2017-04-26 | 北京师范大学 | 基于污染物迁移模拟的水源地水质安全预警方法 |
| CN107330257A (zh) * | 2017-06-21 | 2017-11-07 | 中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司 | 利用3~5年长观水位及历史降雨量的抗浮水位取值方法 |
| CN110059980A (zh) * | 2019-04-28 | 2019-07-26 | 安徽农业大学 | 一种可控地下水位埋深作物水分敏感指数计算方法 |
-
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102288144A (zh) * | 2011-05-11 | 2011-12-21 | 中国水利水电科学研究院 | 确定含水层平均厚度的定量方法 |
| CN104732073A (zh) * | 2015-03-04 | 2015-06-24 | 河海大学 | 地表水-地下水耦合模拟的计算方法 |
| CN106600035A (zh) * | 2016-11-08 | 2017-04-26 | 北京师范大学 | 基于污染物迁移模拟的水源地水质安全预警方法 |
| CN107330257A (zh) * | 2017-06-21 | 2017-11-07 | 中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司 | 利用3~5年长观水位及历史降雨量的抗浮水位取值方法 |
| CN110059980A (zh) * | 2019-04-28 | 2019-07-26 | 安徽农业大学 | 一种可控地下水位埋深作物水分敏感指数计算方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 刘忠翰等: "滇池湖滨农业污染土壤的硝化过程及控制方法", 《农业环境科学学报》 * |
| 田娟等: "基于多元线性回归的地下水开采可靠度模型", 《水电能源科学》 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115640491A (zh) * | 2022-11-14 | 2023-01-24 | 河海大学 | 一种预估无资料地区潜水位的方法 |
| CN115640491B (zh) * | 2022-11-14 | 2023-05-02 | 河海大学 | 一种预估无资料地区潜水位的方法 |
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