地下水位预测

该存储库提供基于人工神经网络的地下水位预测代码比较，包括长短期记忆（LSTM）、卷积神经网络（CNN）和非线性自回归外生网络（NARX）的应用。作者列出了每种方法的优势和适用场景，并提供了Matlab和Python脚本以及示例文件，帮助用户复现和应用这些预测模型。

本研究采用多角度分析，揭示了淮南潘二煤矿区主要含水层的水力联系和断层导阻水性。结果表明，奥陶系灰岩含水层与太原组C3Ⅲ段灰岩含水层密切相连，F1断层在太原组C3Ⅰ、C3Ⅱ段为阻水断层，在C3Ⅲ段和奥陶系为导水断层。

为了探讨乌东煤矿煤层顶板含水层之间的水力关系，本研究采用了统计分析、Piper三线图及Gibbs图等方法，对基岩地下水、第四系地下水及地表水的水化学特征进行了定性分析。通过比较不同水体中Cl-浓度的差异，定量评估了相邻含水层之间的水力连接程度。研究结果显示，所有地下水样品的pH值均在7.1～8之间，属于弱碱性水。随着含水层埋深的增加，地下水的总溶解固体（TDS）逐渐升高，而地表水和第四系地下水的TDS均低于基岩地下水。基岩地下水、第四系地下水和地表水的主要水化学类型分别为Cl·SO4-Na、HCO3·SO4-Na·Ca、SO4·Cl·HCO3-Na和SO4·Cl·HCO3-Na·Ca。基岩地下水样品受到浓缩作用的影响，而地表水和第四系地下水则受到岩石风化和蒸发的影响。此外，研究区域内地下水和地表水还发生了阳离子的交换作用。第四系地下水与地表水之间的水力联系度为0.361，属于中等程度；而第四系地下水与基岩地下水之间的水力联系度为0.404，属于低程度。这些研究成果可为乌东煤矿的水文地质环境评价及相关水资源管理提供重要参考依据。

煤炭资源开采过程中，地下水资源受到严重破坏，是煤炭绿色开采中的难题。煤矿地下水库的建设有效保护了矿井水资源，并提升了水资源的循环利用率。为了揭示煤矿地下水库水体净化的机理，对神东大柳塔煤矿地下水库进出水样水质指标进行了测定。运用相关性分析、主成分分析等统计方法，结合舒卡列夫分类、Piper三线图等水化学分析方法及离子比值法，分析了地下水库水体的水化学特性及其形成机制。研究结果显示，煤矿地下水库表现出显著的自净化效果，出水中固体悬浮物、浊度、电导率和溶解性总固体等指标显著降低，化学需氧量、Fe3+、Mn2+的去除率分别可达到42%、89%和94%。水化学类型由进水的Ca2+·Na+ - Cl-·SO42-型逐步向出水的Na+·Ca2+- Cl-·SO42-型转变，表明水库净化过程中发生了阳离子交换。多元统计分析表明，溶滤作用在地下水库水质净化过程中起着主导作用，同时还受到溶滤作用、混合作用、外界干扰和阳离子交换等因素的影响。

陕北能源化工基地作为我国重要的能源生产基地，其煤炭开采活动对干旱半干旱地区的地下水资源产生了显著影响。通过对该区域多个大型矿井的煤炭产量和排水量进行统计分析，确定了平均吨煤排水系数，并计算了不同采煤强度年份的排水量。结合近20年的降雨量、观测井水位等资料，定量分析了采煤排水条件下的地下水位埋深、降雨入渗补给量、蒸发量等指标，并探讨了地表水与地下水、矿井水与地下水之间的转化关系。研究结果表明，大规模煤炭开采导致的矿井排水量增加是造成该区域水资源量衰减和三水转化关系改变的主要原因。

为有效防治淄博市大武水源地地下水的有机污染，本研究对180组地下水样品中的有机污染物进行了详细分析。采用统计分析学和单因子评价法，全面评估了地下水中有机污染物的种类及其分布特征。研究结果表明，该地区地下水有机污染物主要分布在金岭回族镇北部，特别是堠皋-西夏一带污染较为显著。检测到的有机污染物达89种，总检出率为70.56%，主要为卤代烃和单环芳烃。超标率为13.89%，超标有机物包括苯、三氯甲烷、四氯化碳、三氯乙烯。

本研究调查了巴基斯坦卡拉奇市地下水质量的空间变化及其潜在污染源。研究区域包含大型垃圾填埋场、工业区以及接纳大量工业和生活污水的露天排水沟。 研究分析了地下水样品中的 pH 值、电导率 (EC)、氟化物 (F-)、氯化物 (Cl-)、溴化物 (Br-)、硝酸盐氮 (NO3-N)、硫酸盐 (SO2-4)、钠 (Na+)、钾 (K+)、钙 (Ca2+)、镁 (Mg2+) 和铵 (NH4+) 等参数，并与世界卫生组织 (WHO) 的饮用水标准进行了比较。 结果显示，地下水中离子浓度排序为：Cl- > Na+ > SO2-4 > Mg2+ > Ca2+ > NO3-N > K+ > F- > Br-。EC 值普遍高于 WHO 标准，表明地下水中存在高浓度的溶解性离子。健康风险指数 (HRI) 分析表明，卡拉奇居民面临着较高的地下水污染暴露风险，例如，高浓度的 NO3-N 可能导致高铁血红蛋白症和出生缺陷。 主成分分析 (PCA)、聚类分析 (CA) 和地理信息系统 (GIS) 等多元统计分析和地理空间分析结果表明，人类活动正在对卡拉奇的地下水质量造成负面影响。

在MATLAB中，使用ThingsPeak平台和神经网络技术，我们可以实现天文潮汐与风驱水位的预测。本示例代码提供了SurgerforeCastingExample，用于展示如何结合不同的输入因素来预测海洋潮汐及风带来的水位变化。通过该代码，用户可以掌握如何使用MATLAB构建和训练神经网络模型，并将其应用于潮汐和水位变化的预测。 步骤概述 数据采集：通过ThingsPeak平台实时获取潮汐和风速数据。 数据预处理：进行数据清洗与标准化处理，以便模型更准确地预测。 神经网络建模：基于采集的数据，使用神经网络构建预测模型。 模型训练与优化：通过MATLAB的深度学习工具箱，训练模型并优化参数。 预测与可视化：使用模型进行潮汐和水位的预测，并生成可视化图表展示结果。 核心代码示例 以下代码片段展示了如何在MATLAB中创建一个基础的神经网络模型来预测潮汐和风驱水位变化。 % 加载数据 load('tidalData.mat'); load('windLevelData.mat'); % 数据标准化 normalizedTidalData = normalize(tidalData); normalizedWindLevelData = normalize(windLevelData); % 神经网络建模 net = feedforwardnet(10); net = train(net, normalizedTidalData, normalizedWindLevelData); % 预测 predictions = net(testData); plot(predictions); 以上代码演示了如何建立简单的神经网络，并在ThingsPeak数据上应用潮汐和水位的预测。用户可以根据需求调整网络结构和训练参数，以优化模型的预测精度。

江苏沿江城市防汛的关键在于长江持续的高水位。经过统计分析，南京下关水位的显著上涨主要由长江中游两岸的广泛强降水事件所决定。经过两年的水文和气象数据分析，发现下关水位增幅约为0.5米，与长江中游广泛的强降水事件密切相关，并且通常会滞后2至3天。基于这些分析结果，我们设计并测试了长江下关高水位变化的模拟预测模型，经过历史数据验证效果良好。

深入探讨了 Oracle 数据库高水位线（High Water Mark，HWM）机制。内容涵盖 HWM 的定义、工作原理、对数据库性能的影响以及相关的管理策略，帮助数据库管理员和开发人员更好地理解和管理 Oracle 数据库空间。