CN115857028A - 基于非接触观测法的水文地质参数的时空定量表达方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于水文地质参数测量技术领域，公开了一种基于非接触观测法的水文地质参数的时空定量表达方法，基于非接触观测法的水文地质参数的时空定量表达方法包括：利用不同场源形式的NMR物探法、GPR物探法、TEM物探法采集不同类型、不同结构的地球物理数据；并基于所述不同类型、不同结构的地球物理数据进行反演得到水文地质参数；基于D‑S证据理论将反演得到的水文地质参数与收集的水文地质数据进行互补信息合并，得到水文地质参数的最佳估计。本发明将测量的不同类型、不同结构的地球物理数据与收集的水文地质数据进行互补信息合并，最终获得水文地质参数的最佳估计，量化了不确定性因素。

Description

基于非接触观测法的水文地质参数的时空定量表达方法

技术领域

本发明属于水文地质参数测量技术领域，尤其涉及一种基于非接触观测法的水文地质参数的时空定量表达方法。

背景技术

目前，水文地质参数是地下水流和溶质运移模拟的重要参数。传统的水文地质勘探方法成本高，数据量少，水文地质参数的空间变化很难准确地测定和描述。与此相比，地球物理探测技术具有快速、便捷、无损、多尺度、数据量大等优点，是近年来获取水文地质参数的重要手段。然而，地球物理测量通常不提供直接的水文地质信息，需要通过建立物性参数和水文地质参数之间的关系，实现水文地质参数的估计。此外，不同的物探方法的测量尺度、分辨率和质量控制均不同。因此，如何将少量钻孔、实验数据与大量的地球物理数据融合，对于实现可靠的水文地质参数估计与尺度拓展至关重要。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有的水文地质勘探方法成本高，数据量少，水文地质参数的空间变化很难准确地测定和描述；同时现有技术对于区域尺度水文地质参数的预测不确定性较大。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于非接触观测法的水文地质参数的时空定量表达方法。

本发明是这样实现的，一种基于非接触观测法的水文地质参数的时空定量表达方法，所述基于非接触观测法的水文地质参数的时空定量表达方法包括：

方案概括：基于研究区地质、地貌、水系、植被的分异规律，自上游至下游垂直河道布置物探断面，运用探地雷达技术(GPR)、瞬变电磁技术(TEM)和核磁共振技术(NMR)，获取多源、多尺度的水文地质参数监测的电性数据。建立电性参数(介电常数、视电阻率、弛豫时间、初始振幅、初始相位等)与水文地质参数(体积含水量、孔隙度、给水度与渗透系数)的数学关系模型，并应用地质钻孔资料、抽水试验数据及室内试验数据，对所建数学模型进行校验和修正。再运用DS证据冲突理论将少量的钻孔及试验数据与大量的地球物理探测数据进行数据融合，实现地球物理数据、钻孔、试验等数据的互相支持与优势互补，以此获取多源水文地质参数集成的优化结果。最后运用空间插值技术建立水文地质参数的3D地质模型，从而实现区域尺度上水文地质参数的尺度拓展。

基于D-S证据理论进行多源水文参数信息的融合，结合NMR、GPR、TEM及钻孔数据，得到多源水文地质参数集成的优化结果。

进一步，所述基于D-S证据理论进行多源水文参数信息的融合，结合NMR、GPR、TEM及钻孔数据，得到多源水文地质参数集成的优化结果包括：

首先，利用不同场源形式的NMR物探法、GPR物探法、TEM物探法，反演获取得到水文地质参数；

其次，基于D-S证据理论将反演得到的水文地质参数与收集的水文地质数据进行互补信息合并，得到水文地质参数的最佳估计。

进一步，所述利用不同场源形式的NMR物探法、GPR物探法、TEM物探法，反演获取得到水文地质参数包括：

利用不同场源形式的NMR物探法、GPR物探法、TEM物探法采集不同类型、不同结构的地球物理数据；并基于所述不同类型、不同结构的地球物理数据进行反演得到水文地质参数。

进一步，所述基于非接触观测法的水文地质参数的时空定量表达方法包括以下步骤：

步骤一，获取水文地质背景资料、野外与室内试验数据以及物探数据；并对获取的数据进行汇总、整理、分析与计算；

步骤二，对获取的数据进行地层划分融合、岩性对比融合以及水文地质参数融合；进行水文地质参数的综合表征体系集成。

进一步，所述步骤二中，对获取的数据进行地层划分融合、岩性对比融合包括：

(1)获取水文地质背景资料、钻孔采样数据、GPR探测数据、NMR探测数据以及TEM探测数据；

(2)构建识别框架θ＝{粘土层，粉细砂，细砂，不确定}，并获取基于所述水文地质背景资料、钻孔采样数据、GPR探测数据、NMR探测数据以及TEM探测数据的识别框架θ的基本概率分配BPA；

(3)利用Dempster证据合成法则基于所述水文地质背景资料、钻孔采样数据、GPR探测数据、NMR探测数据以及TEM探测数据的识别框架θ的基本概率分配BPA进行证据合成，并判断不同层位的岩性组成。

进一步，所述获取基于所述水文地质背景资料、钻孔采样数据、GPR探测数据、NMR探测数据以及TEM探测数据的识别框架θ的基本概率分配BPA包括：

水文地质背景资料的BPA通过直接判断为0或1确定；钻孔采样数据的BPA根据土壤质地的组成确定为0或1；其中，0表示否，1表示是；

GPR探测数据、NMR探测数据以及TEM探测数据的BPA分别根据电性参数介电常数、弛豫时间T2和视电阻率在不同岩性时的分类范围，由隶属度函数确定。

进一步，所述步骤二中，进行水文地质参数融合包括：

1)统一水文地质参数在垂向的分辨率；采用等效渗透系数法利用下式计算渗透系数：

其中，Kp表示等效渗透系数，K_i表示第i层渗透系数，M_i表示第i层地层厚度；

2)分别建立GPR、TEM的电性参数与NMR估算的水文地质参数的相关分析模型，并检验相关性，分别筛选最优的分析模型；所述分析模型包括：线性模型、对数模型、指数模型、幂模型和多项式拟合模型；

3)利用所述分析模型进行GPR、TEM的电性参数与NMR估算的水文地质参数的相关性分析，基于所述相关性分析结果进行水文地质参数垂向尺度的拓展；

4)利用抽水试验和钻孔试验数据，校准水文地质参数的区间范围。

进一步，所述基于非接触观测法的水文地质参数的时空定量表达方法还包括：

采用多点随机建模的方法，进行多源数据融合、尺度扩展并构建三维含水层水文地质参数模型，进行水文地质参数的模拟与评估。

本发明的另一目的在于提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述基于非接触观测法的水文地质参数的时空定量表达方法的步骤。

本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行所述基于非接触观测法的水文地质参数的时空定量表达方法的步骤。

结合上述的技术方案和解决的技术问题，本发明所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：

针对传统的监测手段和抽水试验很难确切的获取研究区详细大量的非均质性参数信息这一科学问题，在水文地质参数传统勘察技术的基础上，应用非接触观测技术(NMR、GPR、TEM)进行水文地质参数的多方法同步定位监测，阐明NMR、GPR、TEM技术获取水文地质参数的物理机制，收集钻孔及试验数据，将多源、多尺度的水文地质参数数据进行融合，实现测量尺度、垂向分辨率和质量控制等方面的优势互补，获取了区域水文地质条件的整体认识，集成多源多尺度水文地质参数的表征体系，从而为资料缺失地区，提供一种低成本、高精度的水文地质参数获取的手段，为减小地下水流及溶质运移数值模拟的不确定性提供技术支撑。

本发明将少量钻孔、实验数据与大量的地球物理数据融合，能够实现可靠的水文地质参数估计与尺度拓展。

本发明将测量的不同类型、不同结构的地球物理数据与收集的水文地质数据进行互补信息合并，最终获得水文地质参数的最佳估计，量化了不确定性因素。

本发明的技术方案填补了国内外业内技术空白：水文地质参数是地下水流和溶质运移模拟的重要参数，由于传统的水文地质勘探方法成本高，数据量少，给生态水文过程模拟带来很大的不确定性。水文地质参数的4D时空定量表达，是目前土壤水文学的难点和热点。非接触观测的地球物理探测技术NMR、GPR、TEM技术快速、便捷、无损、多尺度、数据量大，能够精细刻画含水介质水力参数的空间变异性。建立地球物理探测数据与水文地质参数的数学联系，并通过数据融合技术，实现高分辨率的水文地质参数的时空定量表达，建立多孔介质水文地质参数的综合表征系统，降低了生态水文过程模拟中由参数变异性引起的不确定性。在国内外该领域的研究中具有前瞻性。

本发明的技术方案解决了人们一直渴望解决、但始终未能获得成功的技术难题：塔里木河干流在气候变化与人类活动的综合影响下，经历了悠久的河道演变过程，形成复杂的河床沉积规律。由于塔河干流沉积颗粒均匀，电性差异小，对电法勘测的分辨率要求高；地下水深埋带区域地表干燥，接地电阻很高，接地类物探方法困难较大，测井法与试验观测费用很大，且只能取得有限点上的数据。结合塔河干流水文地质条件的特点，综合比较地球物理技术的优缺点，选择优势互补的非接触观测NMR、GPR、TEM技术可提供地表以下几十米地层的高分辨率结构图，估计含水层的特性、监测地下水流动和污染物分布，覆盖密度大，可以迅速获得大量的数据，且花费较低。科学有效地利用先进的监测技术，建立地球物理数据与水文地质特征之间的定量关系，有利于对包气带与含水层结构和物理化学过程的定量化描述，提高对流域尺度水文地质条件的认识，为获取有效的水文地质参数的时空分布提供科学依据，对塔河干流绿色走廊生态保护与水资源管理研究具有重要意义。

附图说明

图1是本发明实施例提供的基于非接触观测法的水文地质参数的时空定量表达方法原理图；

图2是本发明实施例提供的基于非接触观测法的水文地质参数的时空定量表达方法流程图；

图3是本发明实施例提供的不同物探方法的研究尺度对比图；

图4是本发明实施例提供的塔河干流孔隙度3D参数模型示意图；

图5是本发明实施例提供的塔河干流给水度3D参数模拟场示意图；

图6是本发明实施例提供的地球物理探测剖面与测点示意图；

图7是本发明实施例提供的英巴扎断面含水层岩性剖面图；

图8是本发明实施例提供的塔里木河上游—中游—下游沿岸土壤层数与厚度的变化分析示意图；

图9是本发明实施例提供的塔里木河中游距离河道不同距离的土壤层数与厚度变化分析示意图；

图10是本发明实施例提供的塔里木河上游-中游-下游0-500m视电阻率分布图；(左起：塔河源、14团、沙雅、英巴扎、阿其克、阿合东、英苏、库尔干)。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

为了使本领域技术人员充分了解本发明如何具体实现，该部分是对权利要求技术方案进行展开说明的解释说明实施例。

如图1-图2所示，本发明实施例提供的基于非接触观测法的水文地质参数的时空定量表达方法包括以下步骤：

S101，获取水文地质背景资料、野外与室内试验数据以及物探数据；并对获取的数据进行汇总、整理、分析与计算；

S102，对获取的数据进行地层划分融合、岩性对比融合以及水文地质参数融合；进行水文地质参数的综合表征体系集成。

步骤S102中，本发明实施例提供的对获取的数据进行地层划分融合、岩性对比融合包括：

(1)获取水文地质背景资料、钻孔采样数据、探地雷达GPR探测数据、核磁共振NMR探测数据以及瞬变电磁TEM探测数据；

(2)构建识别框架θ＝{粘土层，粉细砂，细砂，不确定}，并获取基于所述水文地质背景资料、钻孔采样数据、GPR探测数据、NMR探测数据以及TEM探测数据的识别框架θ的基本概率分配函数BPA；

(3)利用Dempster证据合成法则基于所述水文地质背景资料、钻孔采样数据、GPR探测数据、NMR探测数据以及TEM探测数据的识别框架θ的基本概率分配BPA进行证据合成，并判断不同层位的岩性组成。

本发明实施例提供的获取基于所述水文地质背景资料、钻孔采样数据、GPR探测数据、NMR探测数据以及TEM探测数据的识别框架θ的基本概率分配BPA包括：

水文地质背景资料的BPA通过直接判断为0或1确定；钻孔采样数据的BPA根据土壤质地的组成确定为0或1；其中，0表示否，1表示是；

GPR探测数据、NMR探测数据以及TEM探测数据的BPA分别根据电性参数介电常数、弛豫时间T2和视电阻率在不同岩性时的分类范围，由隶属度函数确定。

步骤S102中，本发明实施例提供的进行水文地质参数融合包括：

1)统一水文地质参数在垂向的分辨率；采用等效渗透系数法利用下式计算渗透系数：

其中，Kp表示等效渗透系数，K_i表示第i层渗透系数，M_i表示第i层地层厚度；

2)分别建立GPR、TEM的电性参数与NMR估算的水文地质参数的相关分析模型，并检验相关性，分别筛选最优的分析模型；所述分析模型包括：线性模型、对数模型、指数模型、幂模型和多项式拟合模型；

3)利用所述分析模型进行GPR、TEM的电性参数与NMR估算的水文地质参数的相关性分析，基于所述相关性分析结果进行水文地质参数垂向尺度的拓展；

4)利用抽水试验和钻孔试验数据，校准水文地质参数的区间范围。

本发明实施例提供的基于非接触观测法的水文地质参数的时空定量表达方法还包括：

采用多点随机建模的方法，进行多源数据融合、尺度扩展并构建三维含水层水文地质参数模型，进行水文地质参数的模拟与评估。

下面结合具体实施例对本发明的技术方案作进一步说明。

本发明应用不同场源形式的三种物探法，反演获取了塔河干流含水岩组的水文地质参数。在同一地电条件下，三种方法的地球物理场的异常形态和地球物理参数量值大小具有可比性。不同在于三种方法在水平和垂直(深度)方向的测量尺度和分辨率不同(如图3所示)，获取水文地质参数的原理也不同。NMR技术可以直接分辨多层介质中含水与非含水层；可快速进行定量解释，提供水文地质参数；平均探测深度70m，抗干扰能力较弱；TEM技术根据含水层相对于其周围介质电性差异特征划分含水层层位，测深分辨能力强、勘探深度大，最大测深达400m以上；GPR技术数据采集速度快，水平和垂直精度高，图像比较直观，缺点是探测深度浅，平均探测深度位30m。野外采样的钻孔数据在1-4m，收集的钻孔数据平均深度在20m。如何将测量的不同类型、不同结构的地球物理数据与收集的水文地质数据进行互补信息合并，最终获得水文地质参数的最佳估计，量化不确定性因素，是本发明的基本目标。

本发明针对用于验证的钻孔水文地质参数样本数量小，且各信息源间不具有互相矛盾和强烈冲突的数据特性，选择不需要大量样本，且具有较强的不确定信息推理能力的D-S证据理论实现多源水文参数信息的融合。合成NMR,GPR,TEM,及钻孔数据的互相支持与优势互补，最终获取多源水文地质参数集成的优化结果。这一结果实现的研究思路如图3所示。

渗透系数是地下水数值模拟模型识别、验证的重要参数，其空间异质性是数值模拟不确定性的主要来源之一。目前小尺度上，野外观测、取样和试验是获取渗透系数的基本手段，但因采样深度受限、土样扰动大，代表性有限，一般测定的K值偏小；抽水试验法能够比较客观的反映实际情况，精确度高，但工作量大，成本高，不适用于大尺度参数的获取。不同方法获取地层分层与岩性具有可比性，但估算的渗透系数值具有很大的差异，NMR技术对渗透系数的反演，依据钻孔数据做了修正，因此两套数据比较接近，略小于抽水试验获取的K值，而TEM与GPR技术通过电性参数的经验公式计算所得的K值相对较大。GPR技术对于岩性分层得到较准确的结果，而TEM技术在勘测深度上具有优势，分别从地层划分、岩性和水文地质参数值三方面进行数据融合。

(1)含水岩组的地层分层与岩性判断

D-S证据理论融合算法是通过构建识别框架，对识别框架中的假设进行基本概率分配BPA，计算该假设的信任函数和似然函数组成的信任区间，表示确认程度。通过Dempster合成法则，组合来自不同证据源的证据，反映多个证据的联合作用。对于

识别框架θ上的有限个mass函数m₁,m₂,…m_n的Dempster证据合成法则为：

式中：K称为归一化因子，1-K即

反应了证据的冲突程度。

目标：判断不同层位的岩性组成，通过构建识别框架θ＝{粘土层，粉细砂，细砂，不确定}。设A集为水文地质背景资料、B集为钻孔采样数据、C集为GPR探测数据、D集为NMR探测数据、E集为TEM探测数据。用m_A，m_B，m_C，m_D，m_E分别表示基于对应信息集所获得的识别框架θ的基本概率分配BPA。BPA的确定A集可直接判断为0(否)或1(是)，B集根据土壤质地的组成确定为0或1，C,D,E集分别根据电性参数介电常数、弛豫时间T2和视电阻率在不同岩性时的分类范围，由隶属度函数确定。以层13-15m为例，经计算BPA如表1所示(粘土层S1中的A集不是0或1，是因为包含了不同的岩性)。考虑到此次证据焦元B数据为空，不纳入计算，对证据A，C，D和E进行证据融合。由融合结果表2可知，随着多个证据的融合，对岩性判断的不确定性逐渐下降，该层为粉细砂层的基本概率赋值也逐渐凸显，可以判断目标为粉细砂层。

表1各种数据来源的BPA

表24种证据合成后的基本概率赋值

岩性	mAC	mACD	mACDE
				粘土层	0.702	0.269	0.162
粉细砂	0.266	0.701	0.825
				细砂	0.000	0.018	0.009
不确定	0.032	0.012	0.004

(2)水文地质参数的数据融合

不同方法获取地层分层与岩性具有可比性，可通过DS证据融合法进一步确定。但估算的渗透系数值具有很大的差异，NMR技术对渗透系数的反演，依据钻孔数据做了修正，因此两套数据比较接近，略小于抽水试验获取的K值，而TEM与GPR技术通过电性参数的经验公式计算所得的K值相对较大。且具有不同的垂向分辨率，为进行多源数据的相关比较，首先需要统一水文地质参数在垂向的分辨率，渗透系数可采用等效渗透系数法(式10)

式中：Kp为等效渗透系数，K_i为第i层渗透系数，M_i为第i层地层厚度。

针对单点多源渗透系数融合时，由于测量尺度的差异，真正可用于验证的数据量稀少，难以保证验证结果的可靠性。本发明认为直接找水技术NMR监测数据，对水文地质参数的反演受其他因素的影响较小，可认为结果相对可靠，TEM参数估计时受到矿化度、温度、岩性因子等变量的影响，增大了水文地质参数估算的不确定性，而GPR技术在介电常数时获取时不确定性就已经产生了，因此分别建立GPR、TEM的电性参数与NMR估算的水文地质参数的相关分析模型(线性模型、对数模型、指数模型、幂模型和多项式)，并检验其相关性，择优用于水文参数的预测，最后由少量的抽水试验和钻孔试验数据，校准水文地质参数的区间范围。

TEM电性参数视电阻率与NMR反演孔隙度数据的相关分析图，可以看出，视电阻率与孔隙度的4次多项式拟合程度最好，R²达到0.858。基于TEM的电性参数与NMR结果的相关性可实现水文地质参数垂向尺度的拓展。

为了证明本发明的技术方案的创造性和技术价值，该部分是对权利要求技术方案进行具体产品上或相关技术上的应用实施例。

本发明提供的一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述基于非接触观测法的水文地质参数的时空定量表达方法的步骤。

本发明提供的一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行所述基于非接触观测法的水文地质参数的时空定量表达方法的步骤。

本发明实施例在研发或者使用过程中取得了一些积极效果，和现有技术相比的确具备很大的优势，下面内容结合试验过程的数据、图表等进行描述。

本发明针对改进地球物理方法估算水文地质参数进行了初步尝试。采用了多点随机建模的方法，经过多源数据融合、尺度扩展后构建了三维含水层水文地质参数模型，完成了研究区水文地质参数的模拟与评估，如图4、图5所示。

本发明采用的多点地统计学能够较真实的反映水文地质参数的原始波动特点。但是，获取的数据仍是零散的局部采样数据。量化水文地质参数的3维空间变异特征，仍需要进行空间上的连续性建模，并能够反映空间信息和过程模型的尺度特点以及空间格局的内涵所反映问题域误差传递的特性。

塔里木河干流冲积平原呈东西条带状分布于塔克拉玛干沙漠和天山北麓冲—洪积平原之间，地处天山地槽与塔里木台地之间的山前凹陷区。历史上塔里木河是著名的多变迁河流，北部受天山皱构造抬升而使冲积扇形平原向南延伸，迫使河流南移；南部冲积平原受冲积物和风成沙的堆高，又迫使河流北返，如此往复，形成了广阔而深厚的平原。由于塔河南部抬升，使得塔河干流南侧的古河道较多，沿古河道沉积物颗粒相对较粗，地下水的富水性和水质也相对较好，形成了河流相的冲积砂层与淤泥相的淤积土层，交错分布的复杂地层结构。

NMR技术应用

基于地质地貌、土地利用、地下水埋深等因素，自塔河干流上游至下游垂直河道布置地探断面(图6)，分别于枯水季节和丰水季节分别进行水文地质探测。NMR技术通过布置单匝正方形线圈，线圈大小90m×90m，采用FID方法(Pluselength＝50ms,Tr＝4s)和CPMG方法(Pluselength＝20ms,Tr＝4s，Echoes＝4)进行测量。依据环境噪声的大小，共设置16-32个重复。通过对观测数据进行除噪，反演获取含水层的深度、厚度、单位体积含水量、含水层孔隙度和导电性等水文地质参数。

研究区含水层岩性单一，主要由砂类地层和粘土类地层构成，砂类地层主要为粉砂层和细砂层，个别层段出现中粗砂和含砾中粗砂。粘性地层主要为亚粘土，多以薄夹层形式出现。以英巴扎断面为例(布点10个)，英巴扎断面岩性变化规律为上部以粉细砂为主，夹亚粘土、亚砂土薄层，下部粘性土层增多，与砂层呈互层沉积，底部为砂层。图7为根据NMR测点获取的T₂ ^*结合表3含水层类型的区间分布，绘制地层的岩性剖面。经计算粉砂土层约占地层总厚度的55.02％，细砂土层约占25.9％，亚粘土层约占8.24％，中砂2.03％，粗砂1.97％，砂砾石0.47％，其他6.36％。沿古河道沉积物颗粒相对较粗，形成浅层淡化水体带。

表3NMR弛豫时间T₂*与含水层类型的近似关系^[5]

弛豫时间T2*	含水层类型
		<30	亚粘土层
30-60	粉砂层
		60-120	细砂层
120-180	中粗砂层
		180-300	粗砂和砾质砂层
300-600	卵砾石层
		600-1000	地面水体

GPR技术应用

应用250MHZ的探地雷达探测的塔河干流土壤表层地层分层结果如图8，图9所示。分析塔里木河上、中、下游距离河道不同距离的土壤层数与厚度变化的规律，获取土壤层数和厚度的空间变异性。250MHZ的探地雷达解释深度在4m以内。各河段土壤分异层数差异不明显，第一层厚度中上游在0.5m以内，而中下游在0.88-1.64m之间。第二层厚度为0.25-0.78m,第三层厚度为0.18-2.28m，第四层平均厚度0.669m。垂直河道方向塔河南岸表层土层厚度距离河道越远，厚度呈先减小，后增加的趋势，塔河北岸呈减小的趋势。

TEM技术应用

瞬变电磁测量反演结果其深度可达400m左右，区域物性呈现出了地表高阻，随着深度加深，电阻值逐渐降低的特征。根据物性特征基本分为三层，表层为高阻层，推测为上覆第四系沉积物。中部层位推测为含水砂岩层，其电阻率较低。下部为中低阻层，可能为第三系砂岩等层位(图10)。区域气候较为干旱，电阻率所反映的差异是岩性变化与地下水矿化度变化的综合反映。

应当注意，本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于非接触观测法的水文地质参数的时空定量表达方法，其特征在于，所述基于非接触观测法的水文地质参数的时空定量表达方法包括：基于研究区地质、地貌、水系、植被的分异规律，自上游至下游垂直河道布置物探断面，运用探地雷达技术GPR、瞬变电磁技术TEM和核磁共振技术NMR，获取多源、多尺度的水文地质参数监测的电性数据；建立电性参数与水文地质参数的数学关系模型，并应用地质钻孔资料、抽水试验数据及室内试验数据，对所建数学模型进行校验和修正；再运用DS证据冲突理论将少量的钻孔及试验数据与大量的地球物理探测数据进行数据融合，实现地球物理数据、钻孔、试验数据的互相支持与优势互补，以此获取多源水文地质参数集成的优化结果；最后运用空间插值技术建立水文地质参数的3D地质模型，从而实现区域尺度上水文地质参数的尺度拓展。

2.如权利要求1所述基于非接触观测法的水文地质参数的时空定量表达方法，其特征在于，所述基于D-S证据理论进行多源水文参数信息的融合，结合NMR、GPR、TEM及钻孔数据，得到多源水文地质参数集成的优化结果包括：

首先，利用不同场源形式的NMR物探法、GPR物探法、TEM物探法，反演获取得到水文地质参数；

其次，基于D-S证据理论将反演得到的水文地质参数与收集的水文地质数据进行互补信息合并，得到水文地质参数的最佳估计。

3.如权利要求2所述基于非接触观测法的水文地质参数的时空定量表达方法，其特征在于，所述利用不同场源形式的NMR物探法、GPR物探法、TEM物探法，反演获取得到水文地质参数包括：

利用不同场源形式的NMR物探法、GPR物探法、TEM物探法采集不同类型、不同结构的地球物理数据；并基于所述不同类型、不同结构的地球物理数据进行反演得到水文地质参数。

4.如权利要求1所述基于非接触观测法的水文地质参数的时空定量表达方法，其特征在于，所述基于非接触观测法的水文地质参数的时空定量表达方法包括以下步骤：

步骤一，获取水文地质背景资料、野外与室内试验数据以及物探数据；并对获取的数据进行汇总、整理、分析与计算；

步骤二，对获取的数据进行地层划分融合、岩性对比融合以及水文地质参数融合；进行水文地质参数的综合表征体系集成。

5.如权利要求4所述基于非接触观测法的水文地质参数的时空定量表达方法，其特征在于，所述步骤二中，对获取的数据进行地层划分融合、岩性对比融合包括：

(1)获取水文地质背景资料、钻孔采样数据、GPR探测数据、NMR探测数据以及TEM探测数据；

(2)构建识别框架θ＝{粘土层，粉细砂，细砂，不确定}，并获取基于所述水文地质背景资料、钻孔采样数据、GPR探测数据、NMR探测数据以及TEM探测数据的识别框架θ的基本概率分配BPA；

(3)利用Dempster证据合成法则基于所述水文地质背景资料、钻孔采样数据、GPR探测数据、NMR探测数据以及TEM探测数据的识别框架θ的基本概率分配BPA进行证据合成，并判断不同层位的岩性组成。

6.如权利要求5所述基于非接触观测法的水文地质参数的时空定量表达方法，其特征在于，所述获取基于所述水文地质背景资料、钻孔采样数据、GPR探测数据、NMR探测数据以及TEM探测数据的识别框架θ的基本概率分配BPA包括：

水文地质背景资料的BPA通过直接判断为0或1确定；钻孔采样数据的BPA根据土壤质地的组成确定为0或1；其中，0表示否，1表示是；

GPR探测数据、NMR探测数据以及TEM探测数据的BPA分别根据电性参数介电常数、弛豫时间T2和视电阻率在不同岩性时的分类范围，由隶属度函数确定。

7.如权利要求4所述基于非接触观测法的水文地质参数的时空定量表达方法，其特征在于，所述步骤二中，进行水文地质参数融合包括：

1)统一水文地质参数在垂向的分辨率；采用等效渗透系数法利用下式计算渗透系数：

其中，Kp表示等效渗透系数，K_i表示第i层渗透系数，M_i表示第i层地层厚度；

2)分别建立GPR、TEM的电性参数与NMR估算的水文地质参数的相关分析模型，并检验相关性，分别筛选最优的分析模型；所述分析模型包括：线性模型、对数模型、指数模型、幂模型和多项式拟合模型；

3)利用所述分析模型进行GPR、TEM的电性参数与NMR估算的水文地质参数的相关性分析，基于所述相关性分析结果进行水文地质参数垂向尺度的拓展；

4)利用抽水试验和钻孔试验数据，校准水文地质参数的区间范围。

8.如权利要求1所述基于非接触观测法的水文地质参数的时空定量表达方法，其特征在于，所述基于非接触观测法的水文地质参数的时空定量表达方法还包括：

采用多点随机建模的方法，进行多源数据融合、尺度扩展并构建三维含水层水文地质参数模型，进行水文地质参数的模拟与评估。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1-8任意一项所述基于非接触观测法的水文地质参数的时空定量表达方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1-8任意一项所述基于非接触观测法的水文地质参数的时空定量表达方法的步骤。

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