[发明专利]一种进行潜在地下水分布制图的方法在审

专利信息
申请号: 201510395396.9 申请日: 2015-07-07
公开(公告)号: CN105005649A 公开(公告)日: 2015-10-28
发明(设计)人: 刘涛;闫浩文;杨树文;孙建国 申请(专利权)人: 兰州交通大学
主分类号: G06F17/50 分类号: G06F17/50
代理公司: 四川君士达律师事务所 51216 代理人: 芶忠义
地址: 730070 甘*** 国省代码: 甘肃;62
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摘要:
搜索关键词: 一种 进行 潜在 地下水 分布 制图 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于水资源勘探技术领域,涉及一种进行潜在地下水分布制图的方法。

背景技术

地下水是最为重要的自然资源之一,可为人们提供经济、可靠的饮用水。目前,地下水供水大概占年供水量34%(N.S.Magesh 2012),是一种非常重要的淡水资源。因此对于地下水资源进行探索评估是地下水可持续管理发展的需求。特别是在干旱地区,进行地下水的准确探测以进行开发利用,显得尤为必要。

近年来,众多学者发现利用“多准则决策技术”(Multi-criteria decision making technique)在进行潜在地下水分布评估中是一种非常有效的工具。如Giuseppe Mendicino等研究后提出地中海气候条件下的地下水资源指数(Giuseppe Mendicino 2008),Ratnakar Dhakate等则结合地貌学和地球物理方法来定位潜在地下水区域(Ratnakar Dhakate 2008),Manika Gupta等结合GIS、RS和相关野外技术,联合进行潜在地下水的定位实验(Manika Gupta 2010),Hyun-Joo Oh等利用GIS和概率模型技术评估潜在地下水含量的研究(Hyun-Joo Oh 2011),Saro Lee等利用GIS和证据权方法(weights-of-evidence method)进行了区域潜在地下水产出的制图研究(Lee,Kim et al.2012)。Samy Ismail Elmahdy和Mohamed Mostafa Mohamed结合GIS和RS方法,利用DEM和Landsat TM影像进行了潜在地下水区域的划分(Mohamed 2014),D.Davoodi Moghaddam等利用二元统计模型结合GIS进行了潜在地下水的制图研究(Moghaddam,Rezaei et al.2015),等。

尽管多准则决策技术被广泛应用于潜在地下水分布描述中,但是该技术需要尽可能多的数据和信息,以构成多种准则以综合进行评判。这在数据稀少地区和干旱地区的研究则会面临问题。由于缺少相关数据,多准则决策技术需要的多个参数条件难以满足,使得研究难以为继。

DEM(Digital Elevation Model,数字高程模型)是地表形态的数字化表达。由于GIS技术的发展以及越来越多的高质量的DEM数据的获取,使得DEM的应用范围越来越广,如水力水文、地形地貌、生态环境等众多领域的研究中(Thompson,Bell et al.2001)。针对DEM的研究和应用众多,现有众多文献提出了如何从DEM数据中提取众多信息,如涉及地下水研究中的地形因素、水文因素、地质因素等,都可以从DEM数据中提取得到,这使得利用DEM进行信息提取以进行潜在地下水分布制图成为可能。

发明内容

本发明的目的在于提供一种进行潜在地下水制图的方法,解决了现有的潜在地下水制图需要尽可能多的数据和信息,以构成多种准则以综合进行评判,而这在数据稀少地区和干旱地区由于缺少相关数据,多准则决策技术需要的多个参数条件难以满足,使得研究难以为继的问题。

本发明所采用的技术方案是按照以下步骤进行:

步骤1:首先利用DEM数据,提取各种地下水制图的特征因子;

步骤2:根据各因子之间相互影响关系,建立累积影响因子矩阵,用于决定各特征因子之间的权值分配;

步骤3:潜在地下水制图:

将图形统一转换为256级灰度图,根据特征因子和权值分配,采用多准则分析方法,利用ArcGIS中的加权叠加工具,按照下式进行地下水潜在值计算并制作初步结果图:

GPV=Dl×31%+TWI×23%+Relief×8%+DD×15%+CI×23%;

步骤4:对初步结果图进行均值滤波,以减少、过滤噪声信息,然后根据自然断点法进行分级分类,将初步结果图分为四个等级:非常好潜在区域、好的潜在区域、中等潜在区域、差的潜在区域。

本发明的有益效果是采用比较容易获取的DEM数据作为单一数据源,提取潜在地下水分布相关特征因子,进行潜在地下水分布建模。验证结果显示模型有比较高的成功率。

附图说明

图1是研究区线性地质断裂特征提取结果及其风向玫瑰图;

图2是线性地质断裂分布密度图;

图3是研究区坡度分布图;

图4是研究区坡度累计百分比分布曲线;

图5是CI计算示意图;

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