地下水资源量动态评价模型研究——基于遥感大数据和机器学习方法视角

2.2 地质背景

  研究区属华南地层区，下分6个地层分区：雷州半岛、粤西分区、粤北分区、粤中分区、粤东分区和粤东沿海分区(马丽芳, 2002)。地层发育比较齐全，从下古生界至新生界均有分布(张宗祜和李烈荣, 2005)。下古生界地层主要分布在粤西、粤中地区，岩性为变质砂岩、板岩、片岩、硅质岩、浅海相碎屑岩；上古生界地层分布在粤北、粤东，属浅海相灰岩和含煤砂泥质沉积；中、新生界多为内陆盆地沉积，仅粤西为海相沉积、内陆沉积与火山喷发建造组合；第四系遍布整个研究区，主要分布在河流两岸的冲积层、河口三角洲的海冲积层及沿海一带的海积层(张宗祜和李烈荣, 2005)。研究区位于华南板块东南缘，自震旦纪以来发生了多次多样性质的构造运动：（1）志留纪末发生强烈加里东褶皱造山运动，形成了紧密线型褶皱，并伴随区域动力变质、断裂动热变质、混合岩化及岩浆的侵入和喷发，形成了褶皱基底；（2）华力西运动以震荡运动为主，只形成某些地层间的沉积间断和假整合；（3）印支运动以断块造山运动为特色，使地台盖层（D-T2）形成了梳状和箱状的过渡褶皱，并伴随断裂和岩浆活动；（4）燕山运动是最为强烈的一次以断块造山为主的构造运动，与板块俯冲作用密切相关，晚期并出现裂谷。它可分为五幕，以发育大断裂为主，并以形成开阔型褶皱为特征，同时伴随强烈岩浆活动及与其有关的成矿作用；沿韧性剪切带发育的断裂动热变质作用亦为其特色；（5）喜马拉雅运动以拉张断陷作用为主，并形成平缓的拱曲构造。从北到南、由大陆至海洋，形成了陆内裂谷-陆间裂谷-海洋裂谷，并有拉张作用逐渐增强、裂谷形成时代愈新的趋势。前二者伴随双峰式火山岩喷发，后者则见有玄武岩的大量喷溢(马丽芳, 2002)。研究区内花岗岩、火山岩约占全区面积的50%(张宗祜和李烈荣, 2005)。

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3 数据及预处理

3.1 数据介绍

3.2 数据预处理

4 与地下水相关要素的选择及其信息获取

4.1 静态要素的选择与信息获取

4.2 动态要素的选择与信息获取

4.3 本章小结

5 地下水资源量公报数据

5.1 数据测量方法

5.2 地下水资源量公报数据的栅格化

5.3 本章小结

6 基于神经网络建立地下水资源量动态评价模型

6.1 学习样本

6.2 建立地下水资源量动态评价模型的方法

6.3 地下水资源量动态评价模型参数的确定

6.4 建立地下水资源量动态评价模型实例

6.5 基于本研究方法与常用方法建模比较

7 地下水资源量动态评价模型的应用

  地下水资源量动态评价模型的动态性主要体现在空间和时间两方面，它的应用也从这两方面着手。地下水资源量具有空间不均匀分布的特征。由于一个地下水资源量公报数据表示一个行政分区或流域分区的整体地下水资源量状况，因此，地下水资源量的空间分布差异主要以行政分区或流域分区为单位来体现。行政分区是国家为了进行分级管理而划分的区域；流域分区是基于水系特征划分的区域。我们在研究中利用地下水资源量动态评价模型计算研究区内各个像元的地下水资源量，然后实现以地下水资源量分级标准为依据的自然分区。这样的自然分区比行政分区对科学研究更有意义，它还可以作为自然资源的规划和使用的重要依据。另一方面，现有的地下水资源量数据以年为单位，可以实现研究区地下水资源量的年际变化分析。如果需要实现更短时间间隔（季、月或日）的地下水资源量的动态评价，可以利用地下水资源量动态评价模型来进行实时变化监测。

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8 结论与展望

8.1 结论

  研究基于遥感大数据和多次学习的神经网络建立了广东省的地下水资源量动态评价模型，并对模型进行了检验以及应用。主要获得以下研究结果：

  1、本文提出一种基于多源遥感大数据和机器学习方法建立地下水资源量动态评价模型的方法。该方法能够解决遥感数据与地下水资源量公报数据之间尺度不匹配的问题，提高了遥感数据的应用精度和应用范围。在研究中，利用多源、多时相、多尺度的遥感数据及图文资料提取与地下水相关的要素的栅格数据，并对表示一个区域的地下水资源量状况的地下水资源量公报数据进行栅格化处理，将该类数据尺度提升到与要素数据尺度相同的水平，从而获取大数据学习样本。然后进行多次神经网络学习，建立地下水资源量动态评价模型。在建模过程中，为使模型总误差尽可能小，需要进行多次学习，且每完成一次学习，就需要剔除部分误差较大的学习样本，然后利用剩余学习样本再次进行学习，不断逼近真值，直到完成学习次数或样本误差满足要求为止。通过多次学习，最终利用比较符合规律的学习样本建立精度较高地下水资源量动态评价模型。

  2、利用地下水资源量动态评价模型和多源、多时相的遥感大数据计算研究区内各像元的地下水资源量，可以反映研究区地下水资源量的时空分布规律。利用地下水资源量动态评价模型计算研究区内各像元的地下水资源量，并制定地下水资源量的分级标准，可以划定研究区以地下水资源量分级标准为依据的自然分区，从而反映研究区内地下水资源量的空间分布规律；由于地下水资源量的时间变化主要由动态要素（即降雨量、地表水体、植被和温度）引起，因此从不同时相的多源遥感数据中提取这四个要素的信息，并利用地下水资源量动态评价模型计算不同时相的地下水资源量，就可以实现研究区地下水资源量的动态变化监测，反映该区地下水资源量的时间分布规律。