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基于FEFLOW和GIS技术的矿区地下水动态模拟及预测 (1)


第 38 卷 第 2 期 2015 年 3 月

ARID LAND GEOGRAPHY

Vol. 38 No.2 Mar. 2015

基于 FEFLOW 和 GIS 技术的矿区地下水动态模拟及预测
3 2 李彩梅 1, 杨永刚 2, , 秦作栋 1, , 邹松兵 4, 李晋昌 2

(1 山西大学 环境与资源学院, 山西 太原 030006; 2 山西大学 黄土高原研究所, 山西 太原 030006; 3 中国科学院 生态环境研究中心, 北京 100085; 4 中国科学院 寒区旱区环境与工程研究所, 甘肃 兰州 730000)



要: 矿区地下水动态研究是山西亟待解决的重大需求问题。针对山西矿区水资源短缺与水

环境恶化等现状, 通过分析气象、 水文、 地质地貌、 开采现状等监测数据资料, 以 FEFLOW 模型和 GIS 技术为平台, 构建山西矿区三维地下水数值模型, 进行地下水动态研究, 模拟并预测了 4 种不 同情境下矿区地下水动态过程, 从而定量分析采矿活动对地下水动态的影响, 揭示矿区开采对地 下水系统的作用机制。结果表明: 当矿区开采强度提高 10%、 30%、 50%时, 地下水整体流场和运动 趋势没有大的变化, 但在矿区南部地下水流场发生突变, 等值线形变, 且在东南部形成一个水位变 化剧烈的低水位带, 迫使地下水流向发生偏转。水位分析表明采矿活动会造成地下水位整体下 降, 下降幅度与开采强度呈正相关关系。地下水系统均衡分析表明, 当开采强度保持现状或提高 10%, 地下水系统仍然处于正均衡, 补给量大于排泄量, 当开采强度提高 30%、 50%时, 系统转为负 均衡状态, 补给量小于排泄量, 地下水水量大幅度减少。研究成果可为矿区制定合理的开采方案, 保护矿区地下水资源提供参考依据, 为有效遏制矿区水环境恶化、 确保矿区水安全提供科技支撑。
关 键 词: 山西矿区;FEFLOW 与 GIS;地下水;水位;流场 P641 文献标识码: A 文章编号: 1000-6060 (2015) 02-0359-09 (359~367) 中图分类号:

DOI:10.13826/j.cnki.cn65-1103/x.2015.02.020

山西作为煤炭大省, 长期饱受水问题的困扰, 属 于严重缺水区。采矿活动对山西矿区生态环境的人 为扰动, 严重破坏了区域地下水的自然赋存环境, 改 变了地下水的补、 径、 排水文规律[1-2], 使原本非常紧 张的水资源供需矛盾愈加尖锐[3]。地下水动态研究 是工矿区亟待解决的重大需求问题。自 20 世纪 80 年代始, 随着计算机技术的不断完善, 地下水三维数 值模拟也得到了飞速发展。目前已研发出多种地下 水数值模型, 其中相对完善的有 FEFLOW、 VisualModflow 和 GMS 等。 FEFLOW 采用有限单元法建 立地下水数值模型, 能够对复杂的非稳定水流和污 染物运移进行模拟, 经过不断的修正和完善, FEFLOW 将模拟各步骤相互连接起来, 从建立模型、 输入参数、 运行模型、 后期校正参数, 到结果最终输 出, 实现了整个模拟过程可视化、 标准化 。目前国 内外诸多学者在不同研究区域建立 FEFLOW 地下
[4]

水模型, 模拟并研究不同人类活动对区域地下水动 研究对象多集中在农业灌溉区、 喀 态的影响效应[5-6], 斯特地区、 黄河流域、 太行山区等区域[7-10], 也有学者 模拟研究了抽水条件对地下水位的作用机制[11]。由 于矿区受水文地质条件与采矿活动等多重影响, 目 前对其地下水动态的模拟研究还比较薄弱[12]。本文 以 FEFLOW 和 GIS 为平台, 构建山西矿区三维地下 水数值模型, 对矿区地下水流场、 水位等动态变化 进行模拟研究, 并预测了 4 种不同情境下未来 10 a 地下水动态变化, 定量分析了采矿活动对地下水动 态的影响, 揭示了矿区开采对地下水的作用机制, 为矿区制定合理的开采方案, 保护区域地下水资源 提供参考依据, 为有效遏制矿区水环境恶化、 确保 矿区水安全提供科技支撑, 对优化矿区地下水资源 管理, 实现矿区经济建设和生态保护的协调发展具 有重要的意义[13]。

收稿日期: 2014-07-12;修订日期: 2014-11-24 基金项目: 国家国际科技合作专项 (2012DFA20770) ; 国家自然科学基金 (41201043) ; 山西省青年科技研究基金 (2012021026-3) (1990-) , 女, 硕士研究生, 主要研究方向为水文水资源学. Email: caimei4123@126.com 作者简介: 李彩梅 通讯作者: 杨永刚 (1982-) , 男, 副教授, 博士/博士后, 主要研究方向为水文水资源学. Email: yygsxu@126.com

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干旱区地理

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研究区概况
山西古交矿区位于黄土高原东翼太原市西北,

地 处 112° 03′ 30.3″ ~112° 06′ 12.3″ E, 37° 56′ 35.0″ ~ 37°59′3.3″N, 属中低山区, 沟谷纵横, 地形复杂。温 带大陆性气候, 冬季寒冷干燥, 夏季降雨量丰富, 且 7~9 月 多 暴 雨 , 降水集中, 多年平均气温约为 9.6 ℃, 多 年 平 均 降 雨 量 约 426.1 mm , 多年平均 蒸 发 量 2 093.8 mm, 年降水量小于蒸发量
[14]

h( x,y,z,t)| t = 0 = h0,??????( x,y,z)∈ Ω,t ≥ 0, ?h ?n ˉ

?h ? ? ? ?h ? ?K ÷+ S ?h = ? ? K x ?h ? + ? ? + K ?t ?x è ?x ? ?y è y ?y ? ?z è z ?z ? (h s - h) + ε,???????( x,y,z)∈ Ω,t ≥ 0, σ μ ?h = K x ( ?h )2 + K y ( ?h )2 + K z ( ?h )2 + P, ?t ?x ?y ?z ?( x,y,z)∈ Γ0,t ≥ 0,

|

Γ1

= 0,?????????( x, y, z)∈ Γ1, t ≥ 0

。近年

来, 频繁的采矿活动及开采技术的发展, 使矿井不 断延伸拓展, 采空区内生态环境问题层出不穷, 地 面沉降、 地表裂缝、 地下水位下降甚至干枯、 植被稀 疏、 水土流失加重等, 其影响和控制范围已远远超 过实际破坏范围。随着工农业的发展, 生产生活用 水量持续增加, 再加上北方温带季风气候, 降水时 空分布不均匀, 对地下水需求量更甚。

K n ?h ?n ˉ

|

Γ2

= q( x, y, z, t),???????( x,y,z)∈ Γ 2,t ≥ 0,

式中: Ω表示渗流区域, Kx 为 x 方向上的渗透系数, Ky 为 y 方向上的渗透系数, KZ 为 z 方向上的渗透系数, h 为含水层水位标高, hs 为河流水位, ε 为汇源项, σ为 河流底部弱透水层的阻力系数, S 为自由面以下的 含水层贮水率, μ 为潜水含水层的重力给水度, P为 潜水面上的降水入渗、 蒸发以及灌溉回归的代数 和, h (x, y, z, t) 为模拟渗流区域内的水头分布, h0 为 含水层的初始水位分布, n 为边界外法线方向, Kn 为 渗透系数, q (x, y, z, t) 为第二类边界上的水分通量, Γ0、 Γ1、 Γ2 表示渗流区域的上边界、 第一类边界和第 二类边界[18]。

2

研究方法

2.1 野外观测实验 在山西矿区试验区开展矿坑水、 岩溶水、 孔隙 裂隙水等水体的野外勘测工作, 根据水文地质条 件, 在试验区内布置观测井, 利用一井多层地下水 监测系统分层监测和分段测试地层剖面水力参数, 采用水位, 水压自动监测和传输技术, 实现对地下 水状况的全方位, 高频率、 多角度动态监测和及时 准确的数据传输。 2.2 模型原理 2.2.1 水文地质概念模型 建立矿区概念模型主 要需实现以下目标: 概念模型能够真实再现矿区水 文地质原型; 所确定的各类边界条件符合矿区地下 水流场的趋势和特点; 模型边界以完整地质单元边 界为参考, 尽量采用自然边界; 人为边界性质的确 定应从不利因素考虑等
[15]

3

模型应用

3.1 构建 FEFLOW 数值模型 以矿区水文地质概念模型及数学模型为基础, 以 FEFLOW 6.1 为平台, 经过三角网格剖分、 时间步 长设置、 初始水位和边界条件设定, 重要水文参数 和源汇项的数值输入等步骤, 构建矿区三维模型。 3.1.1 网格剖分 根据有限单元法基本原理, 结合 ArcGIS 9.0 与 FEFLOW 模型对研究区进行三角网 格剖分。剖分时尽量保证单元内无钝角出现, 监测 井、 泉、 抽水井应尽量放置在节点上, 对矿区内断 层、 地质单元边界、 研究边界等特殊区域、 重点区域 或流场变化明显的地区应采取网格加密处理[19]。 本文在充分考虑地形特征的基础上, 对矿区进行自 动离散网格剖分, 在监测井和研究区边界部分适度 加密, 生成有限元格网, 完成后共 35 544 个单元格,
[20] 24 276 个节点 (图 1) 。

。由于面积较小, 可把整

个矿区看做一个完整的水文系统和独立的水文地 质单元, 以保持系统的完整性, 提高地下水数值模 拟预测的精度。根据矿区含水层特性与地下水动 态, 将含水层结构概化为潜水含水层和承压水含水 层, 中间为弱透水层 2.2.2
[16]

。研究可概化为在各向异性 基于矿区水文地质概

非均质模型中对三维非稳定地下水系统的模拟[17]。 水文地质数学模型 念模型, 其数学模型运用微分方程描述如下:

3.1.2 时间步长设置 将 2011 年初作为数值模拟的 开始时间, 模型校验期为 1 a, 模拟预测期为 10 a。由 于本次模拟是对非稳定地下水流进行的, 因此需要

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离散时间序列。时间序列的离散通过设置时间步长 实现。本次模拟将时间步长设定为由 FEFLOW 模 型自动控制, 初始时间步长设为 0.001 d, 模型校验 结束时间为 365 d, 模拟预测结束时间为 3 653 d。 3.1.3 初始及边界条件 (1) 初始水位: 以 2011 年 初地下水水位作为模拟初始条件, 利用 GIS 技术和 FEFLOW 数据接口, 将水文监测井的坐标、 DEM 高 程值与 2011 年初地下水位监测值进行数字化处理 和转化, 并导入 FEFLOW 模型中。数据输入后运用 FEFLOW 提供的插值方法生成水位等值线 (图 2) , 获得整个矿区地下水初始水位的空间分布。本文 选取了误差较小的克里格插值。

(2)边界条件: 根据矿区边界范围和地形条件, 以初始流场为参考定义边界类型。本次模拟将各 边界定义为第二类边界条件, 并结合收集的相关资 料, 计算各边界单位面积上侧向的流入 、 流出水 量。在对井边界的处理上, 除了机井开采外, 由于 研究区存在大规模的煤矿开采活动, 需充分考虑到 矿井巷道涌水量对地下水系统的影响。根据矿井 涌水量的大小, 将其分派到各个突水点上, 概化为 抽水井, 以此来模拟巷道对地下水的疏排效应。 3.1.4 给定参数 地下水模拟需要给定主要水文地 质参数, FEFLOW 模型主要赋渗透系数和给水度值。 由于研究区范围较小, 土地利用结构单一, 岩性变 化较小, 根据实地调查, 结合区域水文地质调查报 告和相关资料, 将矿区划分为 3 个子区域 (图 3) , 经 校验后给定 I、 II、 III 区的渗透系数值为 0.484 m · d-1、 3.1.5 源汇项处理 根据研究区水文地质资料和

1.76 m · d-1、 0.143 2 m · d-1, 给水度值为 0.05、 0.20、 0.15。 土地利用类型计算地下水系统输入输出量。矿区 地下水源汇项主要包括降水下渗补给、 河流侧向径

流补给、 地下水人工开采和矿井排水。补给项中, 根据降雨监测数据, 矿区年降水量达 400 mm 左右, 因此降水下渗补给是主要补给来源; 侧向径流补给 主要来源于汾河, 通过边界设定已给出。排泄项 中, 除地下水开采井外, 还需考虑采矿活动造成的 地下水涌水。根据调查, 矿区以深部开采为主, 为
图1 Fig.1 矿区有限元网格剖分

维持采矿活动正常进行, 采煤工作面不断向横向和

Finite element mesh discretization result in mining area

图 3 矿区水文地质参数分区图 图2 Fig.2 矿区初始水位图 Fig.3 Subarea division based on hydrogeological parameters in mining area Initial groundwater table in mining area

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纵向拓展, 将其周围的地下水, 或潜在的水疏导排 出, 造成矿区废水量逐年增加, 对地下水赋存条件 和运动方式造成极大的干扰, 成为矿区地下水系统 平衡稳定发展的一个不可忽视的制约因子。 3.2 模型校验 在建模完成后进行反复模型识别和参数校验, 以确定模型结构和准确的水文地质参数, 是建模过 程中极其重要的一项工作。 FEFLOW 地下水模型 校验主要考虑 3 个方面: 矿区水位模拟值与实测值 误差是否满足允许的误差范围; 矿区地下水模拟与 实测动态变化过程是否一致; 识别校验后的水文地 质参数与矿区实际情况是否基本相符。本文通过 拟合实测流场与模拟流场, 并对模拟水位值与监测 水位值进行绝对误差和相关性分析, 在此基础上不 断调整参数使其达到模型精度要求, 以期更准确的 预测分析未来地下水流场水位的动态变化。 3.2.1 地下水流场拟合 将 FEFLOW 6.1 模拟地下 水位等值线结果与 ARCGIS 所绘制实测地下水位等 值线相拟合, 分析模拟结果的精确度。拟合结果表 明, 模拟与实测所呈现的地下水流场总体上保持一 致的变化趋势。拟合效果最好的是北部、 东北部和 中部地区, 模拟水位等值线与实测等值线近乎重合。 而在南部地区, 二者存在一定的偏差。造成误差的 主要原因是南部地区地下水通道较窄, 监测井分布 密度大, 采矿活动十分频繁, 且地质环境更为复杂。 从整体上来说, 整个矿区模拟水位与实测水位达到 了较好的拟合效果, 模型精度满足研究所需精度, 赋值参数基本符合实际情况, 所建 FEFLOW 三维模 型基本能够真实再现矿区地下水动态变化过程。 3.2.2 监测井水位对比 为了更精确的识别所建 FEFLOW 地下水模型, 根据研究区的煤层分布状况 及地下水开采现状, 本文选择了矿区内具有代表性

的 17 口水文监测井及其相关的钻孔数据进行拟合, 并通过对各井模拟水位值与实测值的误差计算和 相关分析, 表征模型拟合效果。17 口监测井分别是 352#、 358#、 901#、 902#、 904#、 914#、 924#、 927#、 928#、 934#、 936#、 943#、 949#、 950#、 960#、 978#、 炉 -1 水#, 其模拟值与实测值如下 (图 4) 。拟合结果表 明: 17 口水文监测井中, 实测水位和模拟水位的绝对 误差最大为 2 m, 最小达到 0.07 m, 平均绝对误差仅为 0.3 m 左右, 相关系数为 0.862, 达到置性度为 0.001 的极显著性水平, 可见, FEFLOW 模型精度较高。监 测井中, 352#和 924#误差较大, 其他监测井模拟误差 均比较小, 尤其是矿区中部和北部, 模拟效果极好。 整体来说, 监测井的模拟误差值都在平均绝对误差 线上下波动且波动幅度小, 模拟水位值相对准确, 所构建的矿区三维数值模型精度满足研究需要, 参 数赋值和模型结构均合理, 基本符合实际情况, 可 用来进行矿区地下水动态变化模拟预测等工作。

4

结果与讨论
经过网格离散、 时间步长设置、 初始和边界条

件设定、 水文地质参数赋值、 源汇项输入、 模型校 验, 参数微调, 最终完成了矿区 FEFLOW 模型构建, 并以此为平台预测地下水变化趋势。在模拟预测 之前, 需假设研究区范围内 2011-2021 年 10 a 间采 矿活动持续进行, 无重大地质事件发生, 边界条件 和水文地质参数由于变化很小假定是稳定的。本 次模拟时长为 10 a, 以 2011 年作为模拟开始年份, 假设了 4 种不同情境: (1) 保持现状开采强度不变, 各项源汇项及水文地质参数稳定; (2) 提高开采强 度 10% , 主要开采集中在 8 号煤层和 9、 10 号煤层; (3) 提高开采强度 30%, 主要开采煤层为 8 号煤层和

图4 Fig.4

地下水位模拟结果与实测结果比较

Comparison between observed and simulated values of groundwater table

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李彩梅等: 基于 FEFLOW 和 GIS 技术的矿区地下水动态模拟及预测

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图5 Fig.5

4 种不同开采强度下的地下水位预测

Prediction of groundwater table under 4 different mining intensity

图6 Fig.6

不同开采方案下模拟期末 (2021 年) 地下水监测井水位

Groundwater tables of observation wells under different exploitation scenarios in the end of simulation stage(2021)

9、 10 号煤层; (4) 提高开采强度 50%, 超过该矿核定 生产能力, 主要开采煤层为 9、 10 号煤层; 以此为条 件模拟 2011-2021 年 10 a 期间地下水演变 (图 5) 。 通过设置不同的情境, 可以映射不同开采强度下地

下水空间分布及水位动态差异, 揭示采矿活动对地 下水动态变化的制约和影响机制。 4.1 地下水流场预测 从图 5 可以看出, 在模型运行 10 a 后, 地下水流

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场整体规律仍是北部和西北部地下水水头较高, 南 部和东南部水头较低, 水流流动方向为自北向南, 在南部和东南部地区汇集, 泉是主要的自然排泄方 式。矿区中、 北部地下水位等值线分布较为稀疏, 说明该地区地下水补排系统相对通畅, 南部和东南 部边界地区地下水位等值线分布较为紧密, 地下水 变动幅度大, 表明东南部边界为地下水排泄边界, 是矿区地下水主要排水通道, 也是矿区地下水流场 发生变化最为明显的区域。虽然地下水预测的总体 流场基本一致, 但在局部地区仍然发生了一定的变 化。与图 2 中初始流场相比, 模拟预测的地下水流场 在南部发生突变, 等值线形变, 并且在东南部地区形 成一个水位变化剧烈的低水位带, 迫使地下水流向 偏转, 使得矿区偏南部地区地下水流场明显改变。 其原因是矿区开采主要集中在南部和东南部的 8 号 煤层和 9、 10 号煤层, 改变了该区的地下水补给、 径 流、 排泄规律, 使地下水环境变得更为复杂。 4.2 地下水水位预测 图 5、 6 反映了不同开采方案下矿区地下水位的 演变情况, 可以看出地下水的整体水位走势没有大 的变化, 地下水突变的情况较少, 水头保持在高位。 但据图 5 可以看出, 5b、 5c、 5d 中地下水位最高值和 整体地下水位均低于图 5a, 呈依此递减的规律, 表 明随着开采强度的提高, 地下水水位也会随之产生 下降的趋势, 且开采强度越大, 地下水位下降幅度 越大。图 6 表明了各监测井水位与开采强度之间的 关系, 可以看出, 与初始水位相比, 多年煤矿开采所 造成的地下水涌水, 以及为满足工业生产和居民生 活而进行的人为地下水开采, 势必造成研究区大部 地下水位下降[21], 到 2021 年, 经过 10 a 的持续开采 及采矿活动的干扰破坏, 地下水位较初始水位均有 明显的下降。比较不同方案预测结果可以看出, 当 开采强度保持不变、 提升 10%、 30%、 50%时, 各监测 井水位依次递减, 方案四地下水位最低, 下降幅度 最大, 表明采矿活动是地下水位下降的主要驱动因 子之一, 且下降幅度与开采强度呈正相关 。 4.3 地下水均衡预测 均衡分析是对整个矿区含水层系统平衡性进 行评估的一个重要环节。分析结果表明, 当开采强 度保持现状时, 矿区地下水系统处于正均衡状态, 均衡差达 290.983 m3·d-1; 而在开采强度提高 10%
[22]

· d-1; 在开采强度 时, 均衡差有所下降, 为 260.08 m3 化, 转为负均衡状态, 均衡差为-194.3 m3 · d-1, 输入 开采强度提高 50%的情况下, 地下水系统的负均衡 水系统接受的补给量远远小于采矿活动所造成的 状态持续加剧, 均衡差达-249.532 m3 · d-1, 整个地下 提高 30% 时, 地下水系统的均衡情况发生质的变

量小于输出量, 导致整个地下水环境发生变化; 在

地下水损失量和人工开采量之和, 地下水水量大幅 度减少, 这也是造成地下水位普遍下降且降幅差异 的重要原因。

5





本文运用 GIS 技术和 FEFLOW 模型相结合的 方法在矿区这一特殊区域构建地下水模型。模拟 结果表明: 当开采强度提高 10%、 30%、 50%时, 地下 水整体流场和运动趋势变化不大, 但在南部地区会 发生突变, 使水位等值线形变, 并且在东南部边界 地区形成一个水位变化剧烈的低水位带, 迫使地下 水流向偏转, 运动趋势有所改变。除此之外, 采矿 活动的选址和分布也是影响地下水流场的一个重 要因素。水位分析表明采矿活动会造成地下水位 整体下降, 且下降幅度与开采强度呈正相关关系。 均衡分析表明开采强度保持在当前水平或提升 10% 时, 地下水系统处于正均衡, 当开采强度提高 30%, 其地下水系统平衡状态就会被打破, 出现负均 衡, 负均衡状态随开采强度加大而不断加剧, 造成 地下水水量大幅度减少。总之, 采矿活动是矿区地 下水动态变化的主要驱动因子之一。因此, 在矿区 建立完善的地下水模拟预测模型, 对制定科学合理 的开采方案, 优化矿区地下水资源管理, 实现矿区 经济建设和生态保护的均衡协调发展具有重要的 意义。 参考文献 (References)
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366

干旱区地理

38 卷

Simulation and prediction on variations of groundwater in mining area based on FEFLOW and GIS
3 2 LI Cai-mei1, YANG Yong-gang2, , QIN Zuo-dong1, , ZOU Song-bing4, LI Jin-chang2

(1 Academy of Environment and Resource, Shanxi University, Taiyuan 030006, Shanxi, China; 2 Institute of Loess Plateau, Shanxi University, Taiyuan 030006, Shanxi, China; 3 4 Research center for Eco-Environmental Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100085, China;

Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou 730000, Gansu, China)

Abstract:Research on variations of groundwater in mining area is a major demand problem to be solved, also is one of the main research topics of ecological environment in Shanxi. Due to interference of mining activities on groundwater system, which caused water level decline sharply and water pollution problems seriously, some ecological environment problems such as the spring water cutoff and surface collapse has been appearing in recent years, with its harmfulness degree growing gradually as well as the influence scope expanding increasingly. In view of water resources shortage and water environment deterioration in Shanxi mining area, the authors in this paper analyzed the natural conditions including meteorology, hydrology, geomorphology, and identified the social economy conditions such as land use type, the present situation of coal mining, irrigation level, groundwater exploitation and so on, then accumulated and arranged precipitation, evaporation, groundwater level monitoring data together with other related numerical data as data source, finally the hydrogeological conceptual model and relative mathematical model were both established. On this basis, a new method that integrating GIS technique and FEFLOW model was used as platform to realize the numerical input of in\out on top\bottom and the hydrogeological parameters in mining area, for building the three-dimensional numerical model of groundwater preliminarily. By means of late model validation, more accurate hydrogeological parameters would be acquired. The FEFLOW model after adjusting parameters simulated better with the average error of 0.3 m. In addition, the fitting correlation coefficient between simulated and observed value was 0.862, reaching extremely significant level with confidence of 0.001, which means that the simulation results conform the actual situation. After the numerical model was completed, the groundwater level observed value at the beginning of 2011 is acted as initial conditions to simulate and predict groundwater dynamic change process under 4 different scenarios within 10 years in the future, followed by the advantages for change process of groundwater level visualization. The results indicated that: when the mining intensity increased by 10% , 30% , 50% , the overall trend of groundwater flow field and the motion was not much changed, the whole rule was still. But that the groundwater level in northern and northwestern regions was higher while in south and southeast was comparable lower, and the flow direction of groundwater was from north to south and brought together in the southern region, excreted in the form of springs. However, the groundwater flow field in the southern mining area has been found changed, with its level contour deformed, and the water level in the southeast has formed a low water zone, forcing the groundwater flow deflected. Water level analysis showed that mining activities would result in an overall decline in the groundwater table, which had a positive correlation with the intensity. Equilibrium analysis showed that when the mining intensity maintained the status quo or increased by 10% , the groundwater system was still in the state of positive equilibri-

2期

李彩梅等: 基于 FEFLOW 和 GIS 技术的矿区地下水动态模拟及预测

367

um, the balance of groundwater system was 290.983 m3 · d-1 and 260.08 m3 · d-1. However, when the mining intening about the groundwater flow quantity been reduced significantly. The study, combined FEFLOW with GIS to build a numerical model in mining area, revealed the dynamic change rule of groundwater in mining area, provided powerful scientific basis for regional water resources management and reasonable groundwater exploitation and utilization, further offered strong scientific and technological support effectively curbing the deterioration of water environment and ensuring water security in mining area, which has a practical great significance to the sustainable development of ecological environment in this area and even the whole mining area in Shanxi. Key Words:Mining area;FEFLOW;Groundwater;Water table;Flow field sity increased by 30% , 50% , it was a negative balance, the value was -194.3 m3 · d-1 and -249.532 m3 · d-1, bring-







首届” 抗逆资源植物研讨会” 在 中国科学院上海植物逆境生物学研究中心召开

2015 年 1 月 10 月, 首届抗逆资源植物研讨会在中国科学院上海植物逆境生物学研究中心成功

召开。来自兰州大学、 首都师范大学、 中国科技大学、 东北林业大学、 四川大学、 中科院植物研究 所、 青岛海洋所、 寒旱所和新疆生态与地理研究所等 11 个高校和科研院所的专家出席了会议。我 发言, 介绍了有关耐干藓类快速复苏的组学最新研究进展。

所张道远研究员做了题为 “极端耐干藓类齿肋赤藓抗逆分子机制及其基因资源开发利用” 的报告

研讨会由逆境中心主任朱健康研究员主持并致开幕词, 他指出抗逆生物资源是自然界宝贵的 馈赠,蕴含着大量丰富的抗逆基因,应该加以充分的挖掘和利用,造福人类。目前,随着组学技术的 源也时机成熟, 抓住时机, 集合国内重要抗逆基因研究力量, 筛选并开展重要物种研究, 是目前重 要的任务。 与会专家围绕干旱、 盐碱、 极端温度等非生物胁迫因子, 以极端耐干藓类植物、 快速复苏维管 基因和蛋白的表达与调控等方面报告了各自领域的科研进展和成果。并围绕特殊的自然种质资 分析等方面进行了深入交流和讨论。 发展与基因编辑新技术的成熟,开展抗逆生物资源的组学研究并在此基础上深度挖掘抗逆基因资

植物、 高山冰缘植物、 海藻、 沙漠特殊资源植物等为研究对象, 分别从生理生化、 组织与细胞特征、 源的筛选、 高等植物与低等植物响应逆境胁迫机制的差异、 植物响应逆境胁迫相关基因及其功能

此外, 通过进一步深入讨论了合作与交流机制, 专家一致认为应该将抗逆资源植物研讨会办 成每年一次的常态会议, 形成品牌效应, 吸引更多不同领域的青年科学家加入, 促进新方法、 新技 术的交流, 实现多学科的合作研究, 推进我国抗逆生物学领域共同发展。 平台。 会议期间, 与会专家们还参观了中科院上海植物逆境生物学研究中心的实验室及科技支撑




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