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        秦皇島市沿海地區(qū)海水入侵影響因素權(quán)重分析

        2020-05-14 07:12:08
        海河水利 2020年1期
        關(guān)鍵詞:平原計(jì)算公式降雨量

        王 曄

        (河北省廊坊水文水資源勘測局,河北 廊坊 065000)

        1 概況

        秦皇島市位于河北省東北部,處于東經(jīng)118°33"~119°51"、北緯39°24"~40°37",東北接遼寧省綏中縣,西北臨河北省承德市,西靠唐山市的灤縣、遷安,南臨渤海[1]??偯娣e7 802 km2,其中山區(qū)面積5 648 km2、平原面積2 154 km2。海岸線東起山海關(guān)金絲河口,西止昌黎縣灤河口,總長162.7 km,所轄海區(qū)20 m等深線以內(nèi)總面積2 114 km2[2]。

        本次分析區(qū)范圍為秦皇島市沿海平原地區(qū),涉及山海關(guān)區(qū)、海港區(qū)、北戴河區(qū)、撫寧區(qū)及昌黎縣平原區(qū),面積為1 750.4 km2,海岸線東起山海關(guān)金絲河口,西止昌黎縣灤河口,總長162.7 km[3]。分析計(jì)算區(qū)分為4個(gè)分區(qū),即湯石平原、北戴河新河平原、洋戴平原和灤東平原。

        2 海水入侵分布特征

        秦皇島海(咸)水入侵區(qū)東起山海關(guān),西至昌黎灤河,形成東西長約125 km的入侵帶。本次分析將本區(qū)劃定為3處海水入侵區(qū)和1處海(咸)水入侵區(qū),即湯石平原海水入侵區(qū)、北戴河新河海水入侵區(qū)、洋戴平原海水入侵區(qū)和灤東平原海(咸)水入侵區(qū)。

        2.1 湯石平原海水入侵區(qū)

        湯石平原海水入侵區(qū)自白塔嶺村南,穿越湯河,基本沿河北大街向東經(jīng)金源折向北至建設(shè)大街、首鋼板材有限公司,繼續(xù)向東經(jīng)東里莊、王莊村、卸糧口,穿沙河后向北至?xí)誀I再折向東南經(jīng)唐子寨至石河?xùn)|岸的老龍頭南海村結(jié)束,地下水位埋深一般為2 m左右,部分地段3~5 m,Cl-濃度在271~985 mg/L,2011—2016年入侵面積為9.95~43.1 km2。

        2.2 北戴河新河海水入侵區(qū)

        北戴河新河海水入侵區(qū)南靠赤土山,北鄰海濱林場,地勢低平,海拔標(biāo)高僅1.5 m左右,地下水位埋深一般小于 3 m,Cl-濃度在 319.1~638.2 mg/L,2011—2016年入侵面積為4.21~4.79 km2。

        2.3 洋戴平原海水入侵區(qū)

        洋戴平原海水入侵區(qū)自卜家營村西向東北方向經(jīng)南李莊、前朱建坨、西河南東,向北過洋河,后向東約1.8 km再折向東北經(jīng)蔣營村東、小王莊西、南新莊東至戴河左岸,地下水位埋深一般小于6 m,Cl-濃度在254~4 679 mg/L,2011—2016年入侵面積為28.4~55.9 km2。

        2.4 灤東平原海(咸)水入侵區(qū)

        灤東平原海(咸)水入侵區(qū)分界線大體由卜家營村西向西南方向至王家莊東,折向東南方向至薛營村,向西南方向經(jīng)丘營、茂道莊、牛官營東、瓦子坨東、潮河、聶莊、大韓莊、候里、西河南、后七里莊西、前高坨、大葛莊東、茹荷至灤河尼龍壩,與海岸平行的北東方向呈長條形分布,淺層地下水埋深一般大于2 m,最大處達(dá)到28 m,位于潮河以東約2 km處。灤東平原地下水位埋深大,是因?yàn)樵摰貐^(qū)大量的漁業(yè)、畜禽養(yǎng)殖及種植水稻等用水量大。Cl-濃度在252~15 020 mg/L,2011—2016年入侵面積為164.1~232.6 km2。

        3 分析方法及數(shù)據(jù)調(diào)查

        3.1 分析方法

        分析區(qū)對海水入侵面積變化產(chǎn)生影響的主要因素為降水量、河道徑流量、地下水開采量和潮汐。由于秦皇島沿海地區(qū)潮位多年變化不大,所以本次計(jì)算認(rèn)為潮水對分析區(qū)海水入侵的影響是一貫的,主要考慮前3個(gè)因素對入侵區(qū)面積變化的影響[4]。

        為了確定這3個(gè)影響因素在不同時(shí)間段對海水入侵區(qū)入侵面積變化的影響程度,本次采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP模型對試驗(yàn)井地下水中Cl-含量進(jìn)行擬合計(jì)算[5],將3個(gè)影響因素作為輸入因子加入模型中,在擬合誤差達(dá)到設(shè)定精度后,根據(jù)計(jì)算的結(jié)果確定各個(gè)因素的影響程度。

        3.2 數(shù)據(jù)調(diào)查

        本次數(shù)據(jù)調(diào)查共收集10 a(2005—2015年)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),涉及降雨量、河道徑流量、地下水開采量3個(gè)影響因素,統(tǒng)計(jì)周期均精確到月。其中,湯石平原72組數(shù)據(jù),北戴河新河平原100組數(shù)據(jù),洋戴平原108組數(shù)據(jù),灤東平原108組數(shù)據(jù)。

        為方便神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練擬合和測試預(yù)測,擬定降雨量、徑流量以及地下水開采量作為輸入值,作為期望值的Cl-濃度每年包含1個(gè)(8、9、10月)或者2個(gè)(4、5、6月和8、9、10月)時(shí)段的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。先按照每年12個(gè)月有相同的Cl-濃度進(jìn)行訓(xùn)練和測試,4個(gè)分析區(qū)共計(jì)150組數(shù)據(jù)。

        4 Matlab模型的建立

        使用Matlab計(jì)算軟件實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP模型主要用到newff、train和sim這3個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)。

        4.1 newff函數(shù)

        newff函數(shù)為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置函數(shù),其功能為構(gòu)建一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。函數(shù)形式為:

        式中:net為訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò);P為輸入數(shù)據(jù)矩陣;T為輸出數(shù)據(jù)矩陣;S為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù);TF為節(jié)點(diǎn)傳遞函數(shù);BTF為訓(xùn)練函數(shù);BLF為網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)函數(shù);PF為性能分析函數(shù);IPF為輸入處理函數(shù);OPF為輸出處理函數(shù);DDF為驗(yàn)證數(shù)據(jù)劃分函數(shù)。一般使用過程中,設(shè)置前6個(gè)參數(shù),后面4個(gè)參數(shù)采用系統(tǒng)默認(rèn)參數(shù)。

        4.2 train函數(shù)

        train函數(shù)為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù),其功能為用數(shù)據(jù)訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。函數(shù)形式為:

        式中:NET為待訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò);Pi為初始化輸入層條件;Ai為初始化輸出層條件;tr為訓(xùn)練過程記錄;其余變量含義同前。一般使用過程中,設(shè)置前3個(gè)參數(shù),后面2個(gè)參數(shù)采用系統(tǒng)默認(rèn)參數(shù)。

        4.3 sim函數(shù)

        sim函數(shù)為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測函數(shù),其功能為用訓(xùn)練好的BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測函數(shù)輸出。函數(shù)形式為:

        式中:x為輸入測試數(shù)據(jù);y為網(wǎng)絡(luò)預(yù)測數(shù)據(jù);其余變量含義同前。

        經(jīng)歸一化處理、剔除缺失信息后,取整個(gè)數(shù)據(jù)的前60%作為訓(xùn)練集、后40%作為測試集,訓(xùn)練迭代次數(shù)設(shè)計(jì)為5 000,具體訓(xùn)練過程包括以下7個(gè)步驟。

        (1)網(wǎng)絡(luò)初始化。根據(jù)系統(tǒng)輸入輸出序列(X,Y)確定網(wǎng)絡(luò)輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)n、隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)m、輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)l、輸入層連接權(quán)值Wij、隱含層連接權(quán)值Wjk、初始化隱含層閾值a和輸出層閾值b,給定學(xué)習(xí)速率和神經(jīng)元激勵(lì)函數(shù)。

        (2)隱含層輸出。根據(jù)輸入向量X、輸入層連接權(quán)值Wij和隱含層閾值a,計(jì)算隱含層輸出H。其計(jì)算公式為:

        式中:i為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù);f為隱含層激活函數(shù),本實(shí)驗(yàn)中使用sigmoid函數(shù) f(x

        (3)輸出層輸出。根據(jù)隱含層輸出H、隱含層連接權(quán)值Wjk和輸出層閾值b,計(jì)算BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測輸出O。其計(jì)算公式為:

        (4)誤差計(jì)算。根據(jù)輸出層輸出O和期望輸出Y,計(jì)算網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差e。其計(jì)算公式為:

        (5)權(quán)值更新。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差e,更新輸入層連接權(quán)值Wij、隱含層連接權(quán)值Wjk。其計(jì)算公式分別為:

        式中:η為學(xué)習(xí)速率;其余變量含義同前。

        (6)閾值更新。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差e,更新隱含層閾值a和輸出層閾值b。其計(jì)算公式分別為:

        (7)判斷迭代是否結(jié)束,如果沒有,返回步驟(2)。

        定義誤差率為(實(shí)際輸出-期望輸出)/期望輸出,經(jīng)統(tǒng)計(jì),整個(gè)訓(xùn)練過程小于20%和40%的比例如圖1所示。

        圖1 訓(xùn)練擬合成果

        結(jié)合圖1,經(jīng)過統(tǒng)計(jì)分析可知,整個(gè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練擬合成果中,誤差率小于20%的數(shù)據(jù)占總統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的52%;小于40%的數(shù)據(jù)達(dá)到81%,由此判斷數(shù)據(jù)訓(xùn)練成果是基本可靠的。

        5 影響因素權(quán)重分析

        5.1 權(quán)重分析

        為得到降雨量、河道徑流量、地下水開采量對于海水入侵程度的影響,前人曾根據(jù)徑流形成機(jī)制做過很多的模型分析,本次則直接應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP模型對它們進(jìn)行非線性的分析計(jì)算,從而計(jì)算出各因素的影響權(quán)重。其計(jì)算方法如下。

        (1)相關(guān)顯著性系數(shù)。其計(jì)算公式為:

        (2)相關(guān)指數(shù)。其計(jì)算公式為:

        (3)絕對影響系數(shù)。其計(jì)算公式為:

        經(jīng)計(jì)算,各指標(biāo)權(quán)值結(jié)果見表1。

        表1 各指標(biāo)權(quán)值計(jì)算結(jié)果

        由表1可以看出,降雨量對地下水中Cl-影響權(quán)重最大,高達(dá)62.37%;其次是地下水開采量,為20.31%;最后是河道徑流量,影響權(quán)重為17.32%。

        5.2 模型驗(yàn)證

        根據(jù)調(diào)查統(tǒng)計(jì)資料分析可知,2006年秦皇島市海水入侵范圍面積最大,自2010年開始逐漸減小,2016年達(dá)到最小。海水入侵范圍的年際變化與其間年降水量的年際變化基本一致,秦皇島市降水量2000—2004年達(dá)到研究系列最枯后開始逐漸增多,在2010年后達(dá)到最大值,而同期的河道徑流量和地下水開采量年際變化則相對較小。

        通過降雨量變化趨勢與海水入侵范圍變化趨勢對比可以發(fā)現(xiàn),21世紀(jì)10年代前分析區(qū)降雨量達(dá)到最低值,此時(shí)海水入侵范圍達(dá)到最大值;10年代后降雨量逐漸增大,海水入侵范圍則逐年減少,而河流徑流量和地下水開采量變化趨勢相較降雨量變化平緩,可見降雨量是影響海水入侵程度的最主要因素,由此也驗(yàn)證了模型計(jì)算結(jié)果是符合實(shí)際的。

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