基于机器学习模型的沙漠腹地地下水含盐量变化过程及模拟研究

作者:范敬龙 刘海龙 雷加强 徐新文 王桂芬 钟显斌 闫健

摘要:为了研究塔克拉玛干沙漠腹地的地下水盐分变化规律,模拟地下水盐分变化过程,评价适合该区域的地下水变化规律的模型。通过对研究区蒸发量、降水量、气温、气压、地下水位、地下水电导率数据的统计分析,揭示了地下水含盐量及其影响因素的特征;使用GP模型、GPLVM模型和BP人工神经网络模型以及综合模型,模拟了气候变化和人类活动双重影响下的地下水含盐量变化过程,并评价了模型的模拟结果。研究结果表明:(1)研究区地下水流动系统主要受气候变化和人类活动的影响,地下水位在局部地区随开采过程呈现波动变化。地下水位变化过程与气压的变化规律相一致;而气温和蒸发量的季节变化规律相一致。地下水盐分含量呈上升趋势。(2)GP模型对于地下水含盐量的预测效果最好;GPLVM模型对于已知地下水含盐量条件下,与其他环境因素进行多元回归分析的拟合效果最好。而GP、GPLVM和BP人工神经网络模型的综合模型,对于包括模型训练和模型预测的全体数据集的拟合和预测效果最好。

分类:
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关键词:
  • 地下水含盐量
  • 高斯过程
  • 高斯过程隐变量模型
  • 人工神经网络
  • 沙漠腹地

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:生态学报

期刊级别:北大期刊

期刊人气:5683

杂志介绍:
主管单位:中国科学技术协会
主办单位:中国生态学会;中国科学院生态环境研究中心
出版地方:北京
快捷分类:生物
国际刊号:1000-0933
国内刊号:11-2031/Q
邮发代号:82-7
创刊时间:1981
发行周期:半月刊
期刊开本:B5
下单时间:1-3个月
复合影响因子:3.21
综合影响因子:4.06