土壤水动力学模拟
人工降雨径流土壤水运动模拟实验系统
人工降雨径流土壤水运动模拟实验系统
人工降雨径流土壤水运动模拟实验系统是一种可以模拟降雨过程和土壤水运动的实验设备。
该系统通过模拟不同降雨条件和土壤特性,研究降雨对土壤水分的影响,对水资源管理和土壤保持有着重要的意义。
人工降雨径流土壤水运动模拟实验系统主要包括三个部分:降雨模拟装置、土壤水运动模拟装置和数据采集分析装置。
降雨模拟装置可以根据需求模拟不同的降雨条件,包括降雨强度、降雨量和降雨时长等。
这个装置通常由喷洒设备、水泵和水箱组成。
喷洒设备可以根据设计要求调整降雨强度和降雨形式,水泵用于提供压力和流量,水箱则用来存储并供给水源。
土壤水运动模拟装置主要模拟土壤水分的运动过程,包括入渗和径流等。
入渗是指降雨水分从土壤表面进入土壤内部的过程,径流是指超过土壤持水能力的水分通过地表流出的过程。
这个装置通常由实验箱、土壤板和水槽组成。
实验箱是一个封闭的容器,模拟真实的土壤环境,土壤板可以模拟不同土壤类型和土壤层次,水槽则用于收集和排放水分。
数据采集分析装置用于采集和分析实验过程中的各项数据,包括土壤含水量、降雨强度、径流量等。
这个装置通常由传感器、数据采集器和计算机组成。
传感器可以实时检测土壤和降雨的各项参数,数据采集器负责将传感器采集到的数据传输到计算机上,计算机则进行数据处理和分析。
土壤水分运移模拟研究进展
土壤水分运移模拟研究进展土壤水分运移模拟研究是土壤水文学领域的一个重要方向,它通过数学模型和计算方法,模拟土壤中水分的运移过程,对土壤水分的分布、变化规律进行研究,为农田水文水土保持、农业生产和生态环境保护等领域提供理论支持和技术指导。
随着计算机技术和数值模拟方法的不断发展,土壤水分运移模拟研究取得了许多进展,本文将对土壤水分运移模拟研究的进展进行综述和分析。
一、土壤水分运移模拟研究的背景及意义土壤是地球表层的重要组成部分,对于维持生态环境和实现可持续发展具有重要意义。
土壤水分是土壤中最具变动性和活性的组分之一,它直接影响着作物生长、土壤侵蚀、水资源利用等农田生态系统的稳定性和可持续性。
土壤水分运移过程是土壤水文循环的重要组成部分,研究土壤水分运移规律对于合理利用水资源、提高农田生产力、保护生态环境具有重要意义。
传统的土壤水分运移研究主要依靠野外观测和室内试验,受到了气候条件、土壤类型、作物品种等因素的限制,并且难以全面准确地获取土壤水分的动态变化信息。
土壤水分运移模拟研究利用数学模型和计算机技术,可以有效地模拟土壤水分的运移过程,克服了传统研究方法的局限性,对于揭示土壤水分运移规律、优化农田水分管理、减少土壤水分流失、提高作物水分利用效率等具有重要意义。
土壤水分运移模拟研究采用的方法和技术主要包括数学建模、实验设计、计算机模拟等。
通过对土壤水分运移过程的数学描述和模拟,可以研究土壤水分的运移规律和影响因素,为实际生产提供科学依据和技术支持。
1. 数学建模数学建模是土壤水分运移模拟研究的核心和基础。
土壤水分的运移过程受到多种因素的影响,如土壤类型、地形条件、气候因素、植被覆盖等,因此需要建立相应的数学模型来描述这些影响因素对土壤水分运移的作用机制,为模拟和预测土壤水分的运移提供理论依据。
常见的土壤水分运移模型包括Richards方程模型、水平衡模型、非饱和渗流模型等。
这些模型基于土壤水分运移的物理过程和数学方程,结合实地观测数据和试验结果,可以较为准确地描述土壤水分的运移规律,为农田水分管理和生态环境保护提供科学依据。
土石坝漫顶溃决过程的水土耦合动力学模型研究
土石坝漫顶溃决过程的水土耦合动力学模型研究水土耦合是指水与土壤相互作用的过程。
在土石坝漫顶溃决过程中,水土耦合动力学模型的研究对于预测和防止灾害具有重要意义。
本文将从水土耦合动力学模型的基本原理、漫顶溃决过程的特点、水土耦合动力学模型的建立和模拟以及应用方面进行综述。
1.水土耦合动力学模型的基本原理水土耦合动力学模型是描述水和土壤相互作用过程的数学模型。
其基本原理包括水的入渗、土壤的渗流、土石坝的力学性质等。
水的入渗是指水分从地表渗入土壤的过程,其速率受土壤类型、土壤含水量、渗透系数等因素的影响。
土壤的渗流是指土壤中水分的流动过程,其速率受土壤孔隙度、含水量、渗透性等因素的影响。
土石坝的力学性质包括其材料性质、结构形式、孔隙度等,对水土耦合过程具有重要影响。
2.漫顶溃决过程的特点漫顶溃决是指由于降雨引发的坝体坝坡上的水土松动,导致坝体上方的积水漫顶而发生溃决。
漫顶溃决过程具有以下特点:一是漫顶溃决过程中的水土耦合作用十分显著,水的入渗和土壤的渗流对坝体稳定性有重要影响;二是漫顶溃决过程中涉及的多物理场耦合及非线性问题较为复杂;三是漫顶溃决过程的时空演化规律难以直接观测,需要通过数学模型进行仿真模拟。
3.水土耦合动力学模型的建立和模拟针对漫顶溃决过程的特点,可以建立水土耦合动力学模型来描述水土相互作用的过程。
模型的建立需要考虑坝体的材料力学性质、水的入渗和土壤的渗流等因素,并且将其纳入数学方程中。
常用的数学模型包括渗流模型、离散元模型、有限元模型等。
在建立水土耦合动力学模型的过程中,需要通过实验数据验证模型的准确性和敏感性。
模拟漫顶溃决过程需要考虑水土相互作用的复杂性,可以利用计算机仿真的方法进行模拟。
通过对水土耦合动力学模型进行数值计算,可以得到漫顶溃决过程中水的渗流速率、土壤应力分布、坝体变形等关键参数,从而更好地理解漫顶溃决过程的机理。
4.水土耦合动力学模型的应用水土耦合动力学模型的研究对于漫顶溃决过程的预测和防治具有重要意义。
遥感驱动的土壤水分动态模拟模型及应用
遥感驱动的土壤水分动态模拟模型及应用近年来,随着遥感技术的迅猛发展,利用遥感技术可以迅速获得大尺度的区域性土壤水分动态数据,土壤水分模拟模型被广泛应用于农业、灌溉和水利工程等相关计算和研究中。
因此,研究遥感技术驱动的土壤水分动态模拟模型以及它的应用,在农业科学研究中已成为重要研究课题。
一、遥感驱动的土壤水分动态模拟模型1、土壤水分模型的构建土壤水分动态模型的构建需要建立在定量的土壤物理性质、土壤水流物理、生态学和水文学规律等基础之上,通过分析传统土壤水分模型,研究者可以充分挖掘土壤水分动态变化机制,建立遥感控制的土壤水分动态模型,表征土壤水分各因素之间的相互影响关系。
2、遥感数据融合研究者需要将遥感技术融入到土壤水分动态模型中,以提高模型的正确性和准确性,针对特定地区的遥感参数数据和土壤参数数据,研究者可以构建出精细的土壤水分模型,这些参数包括:地形、土地覆盖率、影像特征参数(NDVI、LST等)、降雨特征参数、气象参数等。
3、数据拟合与计算土壤水分动态模型的建立需要结合多源遥感数据和本地观测数据,进行模型训练和拟合,使模型与实际数据呈一定类似程度,最终形成满足土壤水分动态模型预测的高精度模型。
二、应用1、农业使用遥感技术控制的土壤水分动态模型,可以实现土壤水分实时监测,对于农业种植有重要意义,可以清楚了解土壤水分存量、流域平衡及正常灌溉时水量的补给量等,实现农业水分管理和农业收益的最大化。
2、灌溉与水利水利工程建设中需要充分考虑土壤水分动态情况,遥感驱动的土壤水分动态模型可以在涉及大尺度水利工程建设过程中有效地模拟研究灌溉和水保设施的水文地质演变规律,以精准决策、降低投资成本。
3、生态学研究土壤水分还与生态系统的健康发展息息相关,研究人员可以基于遥感驱动的土壤水分动态模型,探索土壤水分更加定量、精确的变化规律,为其他生态学研究提供重要的参考数据。
土壤水分运移模拟研究进展
土壤水分运移模拟研究进展随着气候变化和人类活动的影响,土壤水分的运移对环境和农业生产具有重要的影响。
因此,土壤水分运移模拟成为了国内外研究的热点之一。
本文将对土壤水分运移模拟的研究进展进行综述。
一、模型分类目前,土壤水分运移模拟模型主要可以分为两大类:物理模型和统计模型。
物理模型是通过对各种动力学方程以及天文、地理、气象等数据进行数学描述,再通过计算来模拟水分运移的过程。
统计模型则是通过大量的实测数据进行拟合,建立关于土壤及其水分运移的统计模型,并通过模型参数进行预测。
二、模型应用1. 水资源管理土壤水分运移模拟对于水资源管理具有很大的帮助,可以通过模型对空间和时间上的水分分布进行研究,为水资源的开发利用提供科学依据。
2. 农业生产土壤水分对于农业生产具有重要的影响,特别是在干旱和半干旱地区。
土壤水分运移模拟可以帮助农业生产者制定合理的灌溉方案,提高土地的水分利用效率。
3. 土地利用规划土壤水分运移模拟可以结合土地利用规划,为土地的合理利用提供科学依据。
模型可以为土壤肥力、植物生长等提供数据,对决策者制定科学的土地利用规划有很大的帮助。
三、模型发展趋势随着数据采集技术、计算机技术的不断进步,土壤水分运移模拟模型的精度和可靠性得到进一步提高。
同时,建立多元、全球、分配化的大尺度土壤水分运移模型已经成为一个新的研究热点,将为生态系统保护和气候变化研究提供科学依据。
总之,土壤水分运移模拟模型已经成为当下研究的热点之一,其在气候变化、农业生产和水资源管理等方面具有重要应用价值。
模型发展的趋势是向多元化、全球化、分配化发展,对生态环境的保护和气候变化问题的研究具有重要作用。
土壤水动力学SWD7SPAC水分传输
地表以下土壤层:
土壤水动力学SWD7SPAC水分传输
7.4.2 模型求解
1) 冠层温度Tb:二分法求解
2) 冠层水汽压eb、叶面温度Tv、地表热通量G 3) 地表蒸发速率Es、蒸腾速率Ev、根系吸水速率s(z,t) 4) 土壤水热迁移方程:FDM
u 反映土壤水分胁迫对腾发的影响,与根系层土 壤含水率的大小及分布、最大腾发强度有关
u FAO方法:
u 经验公式:如
土壤水动力学SWD7SPAC水分传输
7.2.6 根据水量平衡模型估算腾发量
以上腾发量估算中,计算Ks需 要根系层含水量资料,可根据 水量平衡模型来推算:
ΔW=W2-W1=P+I-ET-Q-R
物需水量) u ET——实际腾发量
n 双作物系数法:…
土壤水动力学SWD7SPAC水分传输
n 参考作物腾发量(Reference ET)
u 概念:参照作物腾发量为一种假想的参照作 物冠层(作物高度为0.12m,固定的叶面阻 力为70s/m,反射率为0.23,非常类似于表面 开阔、高度一致、生长旺盛、完全遮盖地面 而不缺水的绿色草地)的腾发速率
土壤水动力学SWD7SPAC水分传输
Bowen比法(测定两个高度处的温、湿度)
测定两个高度处的温度和湿度。由:
土壤水动力学SWD7SPAC水分传输
7.2.3 估算腾发量的经验方法
n 主要用于土壤供水充分条件下作物最大腾 发量(作物需水量)或参考作物腾发量的 估算
n 利用蒸发皿资料估算腾发量
u ETmi=αi E0
土壤水动力学SWD7SPAC水分传输
7.2.4 估算腾发量的理论方法
n 紊流扩散法(空气动力学法) n 能量平衡法 n 综合法
人工降雨径流土壤水运动模拟实验系统
人工降雨径流土壤水运动模拟实验系统【摘要】本文介绍了一种人工降雨径流土壤水运动模拟实验系统,系统可模拟不同降雨条件下的径流和土壤水运动情况。
在背景介绍了人工降雨实验系统的重要性,研究意义在于探索土壤水运动规律,研究目的是提高水资源利用效率。
在详细描述了实验系统的概述、组成及原理,实验操作流程,实验结果分析以及系统的优势与局限性。
结论部分讨论了实验系统的应用前景,总结了研究成果并展望未来的研究方向,同时提出了推广和应用的建议。
该实验系统为研究人员提供了一个重要的工具,可以进一步探索土壤水运动规律,推动水资源管理和土壤保护工作的发展。
【关键词】人工降雨,径流,土壤水运动,模拟实验系统,引言,背景介绍,研究意义,研究目的,正文,系统概述,系统组成,原理,实验操作流程,实验结果分析,系统优势,局限性,结论,应用前景,总结,展望,研究成果,推广,应用。
1. 引言1.1 背景介绍背景介绍:人工降雨是一种人为制造的降水过程,在实验研究和工程设计中起着重要作用。
随着气候变化和城市化进程的加快,地表径流和土壤水运动对于城市防洪排涝和农田水利的影响日益凸显。
为了更好地理解和模拟这些过程,人工降雨径流土壤水运动模拟实验系统应运而生。
这种实验系统通过模拟不同强度的降雨,结合相关的土壤特性和地形因素,可以研究地表径流特性、土壤侵蚀规律以及水文过程等。
人工降雨模拟实验系统在工程、农业、生态环境等领域具有广泛的应用价值,可以为相关研究提供可靠的实验数据和分析手段。
通过实验系统的操作和结果分析,可以更好地理解和评估自然系统的水文过程,为生态环境保护和水资源管理提供科学依据。
深入研究和应用人工降雨径流土壤水运动模拟实验系统对于促进水资源可持续利用和生态环境保护具有重要意义。
1.2 研究意义人工降雨径流土壤水运动模拟实验系统的研究意义在于探索和揭示降雨对土壤水运动的影响机理,为水资源管理、土壤侵蚀防治等领域提供科学依据。
人工降雨实验可模拟不同降雨条件下的土壤水分变化和径流产生过程,为研究者提供了开展各种试验的可能性。
土壤水分动力学作业
土壤水分动力学作业用RETC软件中van Genuchten (1980)模型、Brooks and Corey (1964) 模型以及幂函数模型拟合下列三种土壤的水分特征曲线,用EXCEL作图比较水分特征曲1.土壤一1)脱湿过程a. VG函数模拟结果如下:θr=0,θs =0.5186,α=0.006,n=1.6411,R2=0.9996,m=0.390634模拟结果和实测结果见表1:表1 VG土壤1观测值与拟合值表(脱湿)NO P log-P WC-obs WC-fit WC-dev1 .7144E+03 2.8539 .2000 .1971 .00292 .5926E+03 2.7728 .2200 .2197 .00033 .5020E+03 2.7007 .2400 .2411 -.00114 .4314E+03 2.6349 .2600 .2617 -.00175 .3744E+03 2.5733 .2800 .2816 -.00166 .3269E+03 2.5144 .3000 .3012 -.00127 .2864E+03 2.4570 .3200 .3204 -.00048 .2509E+03 2.3995 .3400 .3396 .00049 .2191E+03 2.3406 .3600 .3589 .001110 .1901E+03 2.2790 .3800 .3784 .001611 .1628E+03 2.2117 .4000 .3986 .001412 .1365E+03 2.1351 .4200 .4196 .000413 .1100E+03 2.0414 .4400 .4420 -.0020RETC模拟结果图1:图1 VG函数模拟土壤1水分特征曲线(脱湿)b.BC函数函数模拟结果如下:θs=0 .5758439739 α= 0. 01554 2608 n= 0.41167 R2=模拟结果和实测结果见表2:表2 BC土壤1观测值与拟合值表(脱湿)NO P log-P WC-obs WC-fit WC-dev1 .7144E+03 2.8539 .2000 .2138 -.01382 .5926E+03 2.7728 .2200 .2309 -.01093 .5020E+03 2.7007 .2400 .2472 -.00724 .4314E+03 2.6349 .2600 .2631 -.00315 .3744E+03 2.5733 .2800 .2789 .00116 .3269E+03 2.5144 .3000 .2950 .00507 .2864E+03 2.4570 .3200 .3115 .00858 .2509E+03 2.3995 .3400 .3289 .01119 .2191E+03 2.3406 .3600 .3478 .012210 .1901E+03 2.2790 .3800 .3687 .011311 .1628E+03 2.2117 .4000 .3930 .007012 .1365E+03 2.1351 .4200 .4226 -.002613 .1100E+03 2.0414 .4400 .4618 -.0218RETC模拟结果见图2:图2 BC函数模拟土壤1水分特征曲线(脱湿)2)吸湿过程a. VG函数模拟结果如下:θr= 0.09006 θs=0.48969 α=0.01399 n=1.64868 ,m=0.393454, R2=0.9999模拟结果和实测结果见表3:表3 VG土壤1观测值与拟合值表(吸湿)NO P log-P WC-obs WC-fit WC-dev1 .5108E+03 2.7083 .2000 .2000 .00002 .3898E+03 2.5908 .2200 .2200 .00003 .3075E+03 2.4878 .2400 .2400 .00004 .2483E+03 2.3950 .2600 .2600 .00005 .2038E+03 2.3092 .2800 .2800 .00006 .1691E+03 2.2281 .3000 .3000 .00007 .1413E+03 2.1501 .3200 .3200 .00008 .1184E+03 2.0734 .3400 .3400 .00009 .9900E+02 1.9956 .3600 .3600 .000010 .8230E+02 1.9154 .3800 .3800 .000011 .6740E+02 1.8287 .4000 .4000 .000012 .5390E+02 1.7316 .4200 .4200 .000013 .4110E+02 1.6138 .4400 .4400 .0000RETC模拟结果见图3:图3 VG函数模拟土壤1水分特征曲线(吸湿)b. BC函数模拟结果如下:θs=0 .48969 α= 0.01399 n= 1.64868模拟结果和实测结果见表4:表4 BC土壤1观测值与拟合值表(吸湿)NO P log-P WC-obs WC-fit WC-dev1 .5108E+03 2.7083 .2000 .2103 -.01032 .3898E+03 2.5908 .2200 .2287 -.00873 .3075E+03 2.4878 .2400 .2461 -.00614 .2483E+03 2.3950 .2600 .2630 -.00305 .2038E+03 2.3092 .2800 .2795 .00056 .1691E+03 2.2281 .3000 .2962 .00387 .1413E+03 2.1501 .3200 .3131 .00698 .1184E+03 2.0734 .3400 .3308 .00929 .9900E+02 1.9956 .3600 .3496 .010410 .8230E+02 1.9154 .3800 .3702 .009811 .6740E+02 1.8287 .4000 .3939 .006112 .5390E+02 1.7316 .4200 .4221 -.002113 .4110E+02 1.6138 .4400 .4591 -.0191RETC模拟结果见图4:图4 BC函数模拟土壤1水分特征曲线(吸湿)3) .EXCEL作图比较水分特征曲线的拟合和实测结果a.VG函数模拟结果与实测值比较:b.BC函数模拟结果与实测值比较:c.幂函数模拟结果与实测值比较:2.土壤二1)脱湿过程a. VG函数模拟结果如下:θr= 0.10614 θs=0 .45999 α= 0 .01282 n= 1.48868 m=0.328263965 R2=0.99994模拟结果和实测结果见表5:表5 VG土壤2观测值与拟合值表(脱湿)NO P log-P WC-obs WC-fit WC-dev1 .1165E+04 3.0663 .2000 .2000 .00002 .7769E+03 2.8904 .2200 .2200 .00003 .5500E+03 2.7404 .2400 .2400 .00004 .4056E+03 2.6081 .2600 .2600 .00005 .3076E+03 2.4880 .2800 .2800 .00006 .2377E+03 2.3760 .3000 .3000 .00007 .1856E+03 2.2686 .3200 .3200 .00008 .1455E+03 2.1629 .3400 .3400 .00009 .1136E+03 2.0554 .3600 .3600 .000010 .8730E+02 1.9410 .3800 .3800 .000011 .6490E+02 1.8122 .4000 .4000 .000012 .4500E+02 1.6532 .4200 .4200 .000013 .2590E+02 1.4133 .4400 .4400 .0000RETC模拟结果见图8:图8 VG函数模拟土壤2水分特征曲线(脱湿)b.BC函数模拟结果如下:θs=0 .43000 α= 0 .01909 n= 0.24355 R2=0.99523339模拟结果和实测结果见表6:表6 BC土壤2观测值与拟合值表(脱湿)NO P log-P WC-obs WC-fit WC-dev1 .1165E+04 3.0663 .2000 .2020 -.00202 .7769E+03 2.8904 .2200 .2229 -.00293 .5500E+03 2.7404 .2400 .2425 -.00254 .4056E+03 2.6081 .2600 .2612 -.00125 .3076E+03 2.4880 .2800 .2794 .00066 .2377E+03 2.3760 .3000 .2975 .00257 .1856E+03 2.2686 .3200 .3160 .00408 .1455E+03 2.1629 .3400 .3353 .00479 .1136E+03 2.0554 .3600 .3561 .003910 .8730E+02 1.9410 .3800 .3797 .000311 .6490E+02 1.8122 .4000 .4081 -.008112 .4500E+02 1.6532 .4200 .4300 -.010013 .2590E+02 1.4133 .4400 .4300 .0100 RETC模拟结果见图9:图9 BC函数模拟土壤2水分特征曲线(脱湿)2)吸湿过程a.VG函数模拟结果如下:θr= 0.10106 θs=0 .45998 α= 0 .02291 n= 1.42381 m=0.297659 R2=0.99994模拟结果和实测结果见表7:表7 VG土壤2观测值与拟合值表(吸湿)NO P log-P WC-obs WC-fit WC-dev1 .9044E+03 2.9564 .2000 .2000 .00002 .5810E+03 2.7642 .2200 .2200 .00003 .3978E+03 2.5997 .2400 .2400 .00004 .2846E+03 2.4542 .2600 .2600 .00005 .2100E+03 2.3222 .2800 .2800 .00006 .1583E+03 2.1995 .3000 .3000 .00007 .1208E+03 2.0821 .3200 .3200 .00008 .9270E+02 1.9671 .3400 .3400 .00009 .7090E+02 1.8506 .3600 .3600 .000010 .5340E+02 1.7275 .3800 .3800 .000011 .3890E+02 1.5899 .4000 .4000 .000012 .2630E+02 1.4200 .4200 .4200 .000013 .1470E+02 1.1673 .4400 .4400 .0000 RETC模拟结果见图10:图10 VG函数模拟土壤2水分特征曲线(吸湿)b.BC函数模拟结果如下:θs=0 .44000 α= 0 .04035 n=0 .21198模拟结果和实测结果见表8:表8 BC土壤2观测值与拟合值表(吸湿)NO P log-P WC-obs WC-fit WC-dev1 .9044E+03 2.9564 .2000 .2053 -.00532 .5810E+03 2.7642 .2200 .2254 -.00543 .3978E+03 2.5997 .2400 .2443 -.00434 .2846E+03 2.4542 .2600 .2623 -.00235 .2100E+03 2.3222 .2800 .2797 .00036 .1583E+03 2.1995 .3000 .2970 .00307 .1208E+03 2.0821 .3200 .3145 .00558 .9270E+02 1.9671 .3400 .3327 .00739 .7090E+02 1.8506 .3600 .3521 .007910 .5340E+02 1.7275 .3800 .3739 .006111 .3890E+02 1.5899 .4000 .3999 .000112 .2630E+02 1.4200 .4200 .4345 -.014513 .1470E+02 1.1673 .4400 .4400 .0000RETC模拟结果见图113) EXCEL作图比较水分特征曲线的拟合和实测结果b.VG函数模拟结果与实测值比较:c.幂函数模拟结果与实测值比较:3.土壤三1)脱湿过程a.VG函数模拟结果如下:θr= 0.11223 θs=0.46003 α= 0.02844 n= 1.27406 m=0.21297025 R2= 0.99999998模拟结果和实测结果见表9:表9 VG土壤3观测值与拟合值表(脱湿)NO P log-P WC-obs WC-fit WC-dev1 .5342E+04 3.7277 .2000 .2000 .00002 .2519E+04 3.4013 .2200 .2200 .00003 .1348E+04 3.1297 .2400 .2400 .00004 .7871E+03 2.8960 .2600 .2600 .00005 .4894E+03 2.6897 .2800 .2800 .00006 .3184E+03 2.5030 .3000 .3000 .00007 .2138E+03 2.3300 .3200 .3200 .00008 .1464E+03 2.1655 .3400 .3400 .00009 .1011E+03 2.0048 .3600 .3600 .000010 .6930E+02 1.8407 .3800 .3800 .000011 .4610E+02 1.6637 .4000 .4000 .000012 .2850E+02 1.4548 .4200 .4200 .000013 .1430E+02 1.1553 .4400 .4400 .0000RETC模拟结果见图15:图15 VG函数模拟土壤3水分特征曲线(脱湿)b.BC函数模拟结果如下:θs=0 .44000 α= 0 .04238 n= 0.14688 R2= 0.99665362模拟结果和实测结果见表10:表10 BC土壤3观测值与拟合值表(脱湿)NO P log-P WC-obs WC-fit WC-dev1 .5342E+04 3.7277 .2000 .1984 .00162 .2519E+04 3.4013 .2200 .2216 -.00163 .1348E+04 3.1297 .2400 .2429 -.00294 .7871E+03 2.8960 .2600 .2629 -.00295 .4894E+03 2.6897 .2800 .2819 -.00196 .3184E+03 2.5030 .3000 .3002 -.00027 .2138E+03 2.3300 .3200 .3183 .00178 .1464E+03 2.1655 .3400 .3365 .00359 .1011E+03 2.0048 .3600 .3553 .004710 .6930E+02 1.8407 .3800 .3756 .004411 .4610E+02 1.6637 .4000 .3988 .001212 .2850E+02 1.4548 .4200 .4280 -.008013 .1430E+02 1.1553 .4400 .4400 .0000 RETC模拟结果见图16:图16 BC函数模拟土壤3水分特征曲线(脱湿)2)吸湿过程a.VG函数模拟结果如下:θr= 0.11016 θs=0.45982 α= 0.10694 n= 1.20705 R2=0.99999902 模拟结果和实测结果见表11表11 VG土壤3观测值与拟合值表(吸湿)NO P log-P WC-obs WC-fit WC-dev1 .6619E+04 3.8208 .2000 .2000 .00002 .2507E+04 3.3992 .2200 .2200 .00003 .1116E+04 3.0477 .2400 .2400 .00004 .5570E+03 2.7459 .2600 .2600 .00005 .3022E+03 2.4803 .2800 .2800 .00006 .1745E+03 2.2418 .3000 .3000 .00007 .1055E+03 2.0233 .3200 .3200 .00008 .6580E+02 1.8182 .3400 .3400 .00009 .4180E+02 1.6212 .3600 .3600 .000010 .2650E+02 1.4232 .3800 .3801 -.000111 .1650E+02 1.2175 .4000 .4000 .000012 .9600E+01 .9823 .4200 .4198 .000213 .4400E+01 .6435 .4400 .4401 -.0001RETC模拟结果见图17:图17 VG函数模拟土壤3水分特征曲线(吸湿)b.BC函数模拟结果如下:θr= 0.05562 θs=0 .43000 α= 0.1086 n=0.14838 R2=0.99691304 模拟结果和实测结果见表12表12 BC土壤3观测值与拟合值表(吸湿)NO P log-P WC-obs WC-fit WC-dev1 .6619E+04 3.8208 .2000 .1983 .00172 .2507E+04 3.3992 .2200 .2203 -.00033 .1116E+04 3.0477 .2400 .2414 -.00144 .5570E+03 2.7459 .2600 .2615 -.00155 .3022E+03 2.4803 .2800 .2811 -.00116 .1745E+03 2.2418 .3000 .3002 -.00027 .1055E+03 2.0233 .3200 .3192 .00088 .6580E+02 1.8182 .3400 .3383 .00179 .4180E+02 1.6212 .3600 .3580 .002010 .2650E+02 1.4232 .3800 .3791 .000911 .1650E+02 1.2175 .4000 .4027 -.002712 .9600E+01 .9823 .4200 .4300 -.010013 .4400E+01 .6435 .4400 .4300 .0100 RETC模拟结果见图18:图18 BC函数模拟土壤3水分特征曲线(吸湿)3) EXCEL作图比较水分特征曲线的拟合和实测结果a.VG函数模拟结果与实测值比较:b.BC函数模拟结果与实测值比较:c.幂函数模拟结果与实测值比较:4.三种模型拟合效果比较:分别观察三种模型中的土壤脱水曲线与吸水曲线,并比较R2值,发现三种模型的拟合程度均达到了0.99以上。
农田土壤水的动态模型及应用
农田土壤水的动态模型及应用农田土壤水的动态模型是指通过建立数学模型来模拟和预测农田土壤水分的变化情况。
这种模型可以帮助农民和农业管理者科学地管理农田水资源,合理安排农田灌溉和排水,以提高农作物的产量和质量。
在农业水资源管理和节水灌溉方面应用广泛。
农田土壤水的动态模型常用的方法有物理模型、统计模型和数学模型等。
物理模型主要基于土壤物理性质和水文过程的基本方程,以估计土壤水的变化;统计模型则通过历史数据的统计分析,建立相关的统计模型,预测未来水分变化。
数学模型在物理模型和统计模型的基础上,利用微分方程或差分方程来描述土壤水分的变化规律,模拟农田土壤水动态。
常见的农田土壤水动态模型包括SWAP模型、SWAT模型、HYDRUS模型等。
农田土壤水的动态模型可以应用于以下几个方面:1.灌溉调度:通过模拟土壤水分的动态变化,可以合理地确定灌溉的时间和量,避免土壤水分的过度或不足,提高灌溉水的利用率。
2.潜在蒸散量估算:利用土壤水动态模型,可以估算农田潜在蒸散量和作物需水量,为灌溉管理提供科学依据。
3.土壤水分盈亏平衡分析:通过模拟土壤水分的动态变化,可以评估不同灌溉方案对土壤水分的影响,为决策者提供科学依据。
4.土壤水分胁迫分析:模型可以通过模拟不同环境条件下土壤水分的变化,评估土壤水分胁迫对农作物生长和产量的影响,从而指导农民选择合适的农作物品种和灌溉管理措施。
5.水资源管理和决策支持:土壤水动态模型可以结合地理信息系统(GIS)等技术,对农田水资源进行管理和规划,为水资源的合理利用和决策提供支持。
总之,农田土壤水的动态模型是农田水资源管理和节水灌溉的重要工具,在合理利用水资源、提高农作物产量和质量方面具有重要的应用价值。
基于SPAC系统的土壤水动力学模型研究的开题报告
基于SPAC系统的土壤水动力学模型研究的开题报告开题报告一、选题背景及意义随着全球气候变暖和人口增加,土地利用方式不断改变,土地覆盖和土地利用变化对土壤水文过程和生态系统功能的影响越来越受到关注。
然而,土壤水文过程和生态系统功能的预测和管理往往受到模型精度和不确定性的影响,因此需要更加精细地模拟土壤水文过程和生态系统功能。
SPAC(Soil-Plant-Atmosphere-Continuum)模型是模拟土壤水文过程和生态系统功能的有效工具。
二、研究内容在本研究中,我们将研究基于SPAC系统的土壤水动力学模型。
该模型用于模拟土壤水平衡、水流动、植物吸收、土壤蒸发、渗漏和径流等土壤水文过程。
我们将使用土壤含水量、植物生长和气象数据为输入,开发和优化SPAC模型,以提高模型预测准确性和稳定性。
我们还将分析传统土壤水文学模型和SPAC模型之间的差异和优缺点,并探讨SPAC模型在实际工程应用中的可行性。
三、研究方法和步骤1. 收集土壤、植物和气象数据,并对数据进行处理和加工。
2. 建立基于SPAC系统的土壤水动力学模型,并进行参数优化。
3. 分别使用传统土壤水文学模型和SPAC模型对数据进行模拟,并对模拟结果进行比较及评估。
4. 对SPAC模型在实际工程应用中的可行性进行分析,并提出优化意见和建议。
四、预期结果通过本研究,预期将得到以下几个方面的结果:1. 建立和优化基于SPAC系统的土壤水动力学模型,提高模型预测准确性和稳定性。
2. 分析传统土壤水文学模型和SPAC模型之间的差异和优缺点,并探讨SPAC模型在实际工程应用中的可行性。
3. 提出优化意见和建议,为进一步完善和发展土壤水文学模型提供参考。
五、预期贡献本研究的主要贡献有:1. 建立基于SPAC系统的土壤水动力学模型,提高土壤水文过程和生态系统功能模拟的准确性。
2. 分析传统土壤水文学模型和SPAC模型之间的差异和优缺点。
3. 提出优化意见和建议,为进一步完善和发展土壤水文学模型提供参考。
岩土水动力耦合问题的数值模拟研究
岩土水动力耦合问题的数值模拟研究岩土水动力耦合现象是指土壤中的水分运动与土壤颗粒之间的相互作用相互耦合,在自然界的许多重要地质工程领域(如岩石坡体、堤防、地铁隧道等)具有重要的应用价值。
通过数值模拟,人们可以比较准确地预测岩土水动力耦合现象,以指导地质工程设计。
数值模拟中的第一个问题是如何表示水分在土壤中的运动。
该问题可用流体力学的基本方程式解决,但土壤是一种非线性材料,在数值模拟中需要考虑土壤孔隙度、孔隙尺度等复杂因素。
它的解决办法是将非线性土壤材料的流动方程作为渗流过程的方程来考虑。
所谓的渗流方程,是指通过非线性PDE(偏微分方程)描述水在孔隙中运动的规律。
另一个问题是如何处理土壤与水之间的相互作用。
土壤与水之间的相互作用对渗流方程有着重大的影响,因此必须考虑土壤颗粒成分、孔隙度、孔隙尺度等细节。
通过研究渗流过程的理论模型,人们可以模拟出不同孔隙度或孔隙尺度下的内部结构,进而比较水在不同条件下的渗流行为。
这些理论模型通常取决于土壤类型,以及土壤中的孔隙率、孔隙分布等物理特性。
最后一个问题是如何考虑水动力。
流体的运动方程同样可以通过PDEs解决,它们描述了波浪、泥石流等情况下液体的作用。
水动力问题往往比渗流问题更复杂,因为它需要处理多重相互作用:水与土壤之间、水与原生岩石之间、水与结构中的障碍物等。
在考虑水动力的时候,需要采用多重物理场耦合。
传热、输运、录音、辐射等多重物理领域中的各种相互作用以不同形式表达,从而得到了完整的多重物理场耦合模型。
以上就是岩土水动力耦合问题的数值模拟研究中的一些基本问题。
尽管这些问题看起来非常复杂,但实际上,通过现代计算机技术,人们能够使用各种数值方法解决这些问题,准确预测岩土水动力耦合现象。
总之,岩土水动力耦合现象的数值模拟研究在地质工程领域有着重要的应用价值。
未来,人们将继续探索不断升级新的数值模拟方法,以更好地解决生态环境、土壤保护和自然灾害等实际问题。
植被影响下的红壤坡地土壤水动力过程模拟
[收稿日期]2019-08-28[作者简介]薛俊英,女,主要从事产汇流机制、洪水预报、水资源分析计算等方面的研究。
第8期(总第459期)吉林水利2020年08月[文章编号]1009-2846(2020)08-0022-06土壤水是自然界中一种重要资源,是水资源在形成、转化与消耗过程中必不可缺的成分,也是陆地植物赖以生存的源泉。
地表和地下的水文过程,如降雨入渗补给、植被蒸腾以及根系汲水、地下水流等问题都与土壤水运动有密切关系[1]。
在坡地土壤水动力过程模拟方法方面,主要根据Richard 方程,构建饱和-非饱和土壤水运动模型。
Smith 等人(1971)指出土壤水分运动模拟效果则取决于土壤水分运动的关键参数,如渗透系数等[2]。
在坡地产汇流模拟研究方面,Ross 等(1979)用土壤水分运动数值计算方法模拟了Crawford 等(1966)在草地上的实验结果,并证明了用运动波方程描述坡地降雨产流过程是合理可行的[3];Nieber 等(1981)用矩形土槽坡面进行了降雨入渗实验[4],Rulon 等(1985)为了分析分层土壤的侧向水分运动,进行了成层坡地降雨入渗物模实验[5];冈太郎(1983)模拟了野外实验坡地雨后的土壤水分运动情况[6];这些研究验证了Richard 方程用于描述坡面饱和-非饱和土壤水分运动的合理性。
植被作为坡地水循环的一个重要因子,近年来,考虑植被根系对坡地土壤水运动影响的研究得到重视,Robinson &Sivapalan (1996)利用Beven (1982)提出的饱和导水率的指数递减模型代替Sloan 贮水-泄流模型中不随深度变化的饱和导水率,模拟了森林流域坡地壤中流出流过程[7]。
1999年李金中等人通过野外实验观测,认为饱和导水率和有效孔隙度都随深度对数递减,并将这一观点融入到贮水-泄流模型中,更准确地模拟了森林流域坡地壤中流的出流过程[8]。
本文选取桃源生态试验站的恢复区和油茶区两块坡地,基于饱和-非饱和水流运动方程,结合美国地质调查局的地下水数值模拟软件,建立考虑植被根系对土壤渗透系数影响的土壤水动力模型,模拟坡地的壤中流出流过程,并与无植被影响的壤中流出流过程对比,综合分析植被对壤中流流量过程的影响。
岩土中的地下水动力学分析方法与模拟研究与应用
岩土中的地下水动力学分析方法与模拟研究与应用地下水动力学是研究地下水流动和迁移规律以及与物质运移的相关过程的学科。
在岩土工程中,地下水动力学的研究对于地下水资源开发利用、防洪排涝、地铁隧道开挖、污染物运移等方面具有重要意义。
本文将介绍岩土中的地下水动力学分析方法与模拟研究与应用。
一、地下水动力学分析方法地下水动力学分析方法是研究地下水体系运动规律和水力参数变化的手段。
常用的地下水动力学分析方法包括解析解法、数值模拟法和试验方法。
1. 解析解法解析解法是利用数学方程和边界条件构建解析解,并通过分析解的特点来研究地下水运动规律。
常见的解析解法有地下水位变化计算、流量计算等。
这种方法适用于简单的地下水体系,但对于复杂的地下水问题,解析解法往往无法满足需要。
2. 数值模拟法数值模拟法是利用计算机进行地下水动力学模型的建立和求解。
通过将地下水体系划分为有限的网格单元,并利用数值方法求解离散化的方程组,得到地下水的压水位和流速分布。
常用的数值模拟方法有有限差分法和有限元法。
数值模拟法能够模拟复杂的地下水问题,但对于计算量较大的问题,计算时间和资源开销较大。
3. 试验方法试验方法是通过实际地下水试验来观测和测量地下水的动态行为。
常用的试验方法有钻孔观测井法、水位计测量法等。
试验方法具有直观性和实时性,能够更加真实地反映地下水动力学特征,但受实验条件的限制,通常只能在小范围进行。
二、地下水动力学模拟研究地下水动力学模拟是运用计算机模型模拟地下水的流动和迁移过程,对地下水资源开发利用、环境影响评价等提供科学依据。
1. 模型建立地下水动力学模型的建立是模拟研究的关键。
模型的建立需要考虑地下水系统的几何形态、边界条件和特征参数等。
通常使用的模型有一维、二维和三维模型,其中二维和三维模型可以考虑更加复杂的地下水系统。
2. 参数选择地下水动力学模拟研究需要确定一系列参数,包括渗透系数、孔隙度、压缩系数等。
参数的选择需要根据实际情况进行调查和测试,以提高模型的准确性和可靠性。
农田灌溉下游水质动力学模拟方法改进
农田灌溉下游水质动力学模拟方法改进农田灌溉是农业生产中至关重要的一环,但不合理的灌溉方式可能会对下游水体的水质造成负面影响。
因此,改进农田灌溉下游水质动力学模拟方法对保护水环境、促进可持续农业发展具有重要意义。
一、问题背景与意义农田灌溉导致的水质问题是全球范围内的共同挑战。
不合理的灌溉水管理可能导致养分和农药的流失,造成水体富营养化和污染,严重影响水质和生态系统的健康。
通过改进农田灌溉下游水质动力学模拟方法,我们能够更好地掌握水质变化规律,提出有效的管理措施,降低灌溉对水环境的负面影响。
二、现有方法存在的问题目前,常用的农田灌溉下游水质动力学模拟方法存在一些问题,这些问题限制了对真实情况的准确模拟和对污染源的精确定位。
1. 模型参数的确定不准确:现有方法中,对于模型参数的确定通常依赖于已有的实验数据或者经验公式,但这种方法往往无法充分考虑不同农田灌溉环境的差异,导致模拟结果的偏差。
2. 污染源的定位不精确:现有方法将农田灌溉出的径流水视为整体,无法精确定位污染源的位置。
这种模拟方法无法对不同农田灌溉区域所导致的水质变化进行区分,难以为决策者提供准确的管理措施。
三、改进方法为了改进农田灌溉下游水质动力学模拟方法,以下几方面的改进可以考虑:1. 数据驱动建模:采用数据驱动的方法对模型参数进行建模可以更准确地模拟农田灌溉下游的水质变化。
通过大量实测数据的统计分析,建立模型与实测数据之间的关系,从而准确估计模型参数。
2. 分区模拟:根据不同农田灌溉区域的差异,将模拟区域划分为不同的子区域,并分别模拟每个子区域的水质变化。
这样可以更好地定位污染源,提供针对性的管理措施。
3. 改进水质模型:引入新的水质模型,考虑农田灌溉导致的非点源污染的机理和特性。
这样可以更准确地模拟农田灌溉对水体中养分和农药的输入和迁移过程,为预测水质变化提供更可靠的依据。
四、改进方法的应用案例为验证改进农田灌溉下游水质动力学模拟方法的有效性,我们可以通过实际案例进行应用验证。
人工降雨径流土壤水运动模拟实验系统
人工降雨径流土壤水运动模拟实验系统人工降雨径流土壤水运动模拟实验是一种通过模拟降雨过程,研究土壤水运动规律的方法。
该实验系统能够在室内环境中模拟真实的降雨过程,并通过收集和分析径流水的流量、水质等参数,得出土壤水运动的一些基本特征和规律。
本文将对人工降雨径流土壤水运动模拟实验系统的相关内容进行介绍。
人工降雨径流土壤水运动模拟实验系统主要由恒流泵、喷雾系统、土壤桶等组成。
恒流泵是将水源从水池中抽取并供给喷雾系统的关键装置,喷雾系统通过控制喷头进行喷雾,模拟降雨过程。
土壤桶则是模拟土壤层,并设置了土壤湿度传感器和土壤水分采集装置,以便对土壤湿度进行实时监测和采集。
在实验过程中,首先需要根据所需的实验条件设定降雨强度、降雨时长等参数,并通过恒流泵将一定流量的水流供给喷雾系统。
喷雾系统会将水流均匀地喷洒在土壤桶上,模拟真实降雨的效果。
实验者还可以通过喷雾系统的调节手柄来改变喷洒的方式和角度,以模拟不同的降雨条件。
在降雨过程中,实验者通过收集土壤桶底部的径流水,并通过流量计等器具进行流量的测量。
也可以将水样送往实验室进行水质的分析,以了解降雨过程中水质的变化。
实验者还可以使用土壤水分采集装置采集土壤湿度数据,并结合土壤湿度传感器的实时监测数据,得出土壤水分的变化规律。
通过对实验数据的分析和处理,可以得出降雨过程中土壤水运动的一些基本特征。
可以通过分析径流水的流量数据,得出不同降雨强度下的径流水产生规律和特点。
也可以通过对土壤水分数据的统计,得出土壤水分的变化趋势和影响因素。
人工降雨径流土壤水运动模拟实验系统的应用范围很广泛。
在农业领域,可以用于研究不同降雨条件下土壤水分的变化规律,为农作物的灌溉和水肥管理提供科学依据。
在环境领域,可以用于研究不同土壤类型和降雨条件下的土壤侵蚀和水质变化规律,为土地资源的保护和水环境的管理提供参考。
人工降雨径流土壤水运动模拟实验系统还可以应用于城市排水系统的规划和设计,以及水文模型的验证和改进等方面。
地下水动力学过程的地球力学模拟
地下水动力学过程的地球力学模拟地下水是地球上重要的自然资源之一,它在地下岩石层中流动,参与地质物质的迁移和水文循环。
地下水的流动过程受到地球力学的影响,因此地球力学模拟是研究地下水动力学过程的重要工具。
下面将从地球力学的角度来探讨地下水动力学过程的模拟方法和应用。
首先,地球力学模拟在地下水动力学研究中的应用十分广泛。
地球力学是研究地球内部构造和变形的学科,它可以描述地层的应力状态、岩石的弹性变形和断裂破坏过程。
在地下水动力学研究中,地球力学模拟可以帮助我们了解地层的渗透性分布、水流的路径和速度分布等信息,从而为水资源管理和地下水污染控制提供科学依据。
其次,地球力学模拟需要考虑多个因素的综合作用。
地下水的流动是受到多个因素综合作用的结果,包括重力、压力差、孔隙压力、岩石渗透性和压缩性等。
因此,在进行地下水动力学模拟时,需要考虑这些因素的综合作用。
例如,重力的作用会引起地下水的自然流动,而岩石的渗透性和压缩性会影响地下水流动的速度和路径。
地球力学模拟可以考虑这些因素的综合效应,从而更准确地描述地下水动力学过程。
此外,地球力学模拟需要建立合适的数学模型。
数学模型是地球力学模拟的基础,它描述了地层的物理性质和动力学行为。
常用的数学模型包括黏塑性模型、弹性-塑性模型和连续介质模型等。
这些模型可以描述岩石的变形和破坏过程,从而为地下水动力学模拟提供理论基础。
在建立数学模型时,需要根据实际情况选择适当的模型和参数,以保证模拟结果的准确性和可靠性。
最后,地球力学模拟在地下水资源管理和环境保护中发挥着重要作用。
地下水资源是人类生活和经济发展的重要支撑,合理开发和利用地下水资源对于维持社会经济的可持续发展至关重要。
地球力学模拟可以模拟地下水动力学过程,为地下水资源管理提供科学依据。
例如,地球力学模拟可以预测地下水的流动路径,从而为水资源的合理配置提供参考。
此外,地球力学模拟还可以用于分析地下水污染的扩散过程,指导环境保护工作。
土壤水动力学模拟
C
(hi
j
)
hij
1 t
hi
j
kj i1
2
hj i 1
hij
(z ) 2
kj i
1
2
hij
hj i 1
(z ) 2
j
j
k k i
1 2
i
1 2
z
kj
i
1 2
—
hi
j
12函数,hi
j
1 2
hj i 1
hij
2
kj
i
1 2
—
hij
12函数,hi
j
1 2
hij
hj i 1
2
tj
t j1
zi1
j i 1
k 1
k
)
F
k1 2
2
t
19
2、数值模拟一般过程
通常的数值模拟过程包含如 下步骤。
20
2.1目的(Purpose)
研究的目的
➢ 灌溉制度优化:通过模型预测不同灌溉制度下的水分和 溶质(盐分、肥料等)的运移规律,选取适当的灌溉制 度(灌溉水量、灌溉时间、灌溉频次等)。
➢ 地下水易污染性评价:利用模型研究污染物在包气带中 迁移转化规律,分析污染物进入地下水的潜在量。常用 于农业非点源污染、垃圾填埋场等。
t
z
D( )
z
k( )
z
7
t
z
D(
)
z
k( )
z
ij1 ij
t
Dj
i
1 2
i
j 1
i
j
(z)2
Dj
i
1 2
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的均衡区;格点法则以每一个单元作为均衡区。二者的区别主
要在于对给定边界流量的处理方法上,结点法边界直接放在节
点上,给定水头边界比较方便;格点法则将给定水头赋在格点
上,但是边界流量则放在网格边上,因此处理边界流量则比较
方便。
6
有限差分有显式、隐式和中心差分等几种格式。
显式差分格式
函数的两次导数的差分采用时段初数值时,称为显式差 分格式。 以含水率为变量时显式差分格式
10
隐式差分格式
当函数二次导数采用时段末的差分数值时,称为隐式差分 格式。
现以方程为例,写出隐式差分格式:
j1 i
ij
t
Di
1 2
j1
j 1
i 1
i
(z ) 2
Di
1 2
j1
j 1
i
i 1
(z ) 2
j
j
k k i
1 2
i
1 2
z
E j1 i i1
Fi ij1
Gi
j 1 i1
Hi
D i
1
,
D i
1
可采用线性化方法计算。
2
2
Ei
rD i
1
2
Fi
r
(
D i
1
Di1 ) 1
2
2
Gi
rD i
1 2
Hi
ij
t z
(k j i
1 2
kj i
1
)
2
r t (z)2
11
同理可写出h方程的隐式差分格式:
Ci
h j1 i
hij
t
ki
1 2
h j1 i 1
h j1 i
(z ) 2
ki
Dj
i
1 2
D(i
j 1
)
D(i
j
)
2
Dj
i
1 2
D(
i
j
)
D(i
j 1
)
2
i-结点编号;j-时间网格顺序号; z-空间步长; t-时间步长。
tj
t j1
zi1
j i 1
zi
zi
z
ij
j1 i
zi1
zi1
j i 1
8
以基质势为变量时显式差分格式
C(h)
h t
z
k (h)
h z
k (h) z
➢ Applied Groundwater Modeling: Simulation of Flow and Advective Transport. 1992
➢ 雷志栋.《土壤水动力学》,1988 ➢ 薛禹群.《地下水数值模拟》,2007 ➢ 邵爱军,彭建平.《土壤水盐运移数值模拟》,2007. ➢ Hill, M.C. Effective Groundwater Model Calibration, with Analysis
有时采用:
zi
kj
i
1 2
k(hij 1) k(hij ) 2
kj
i
1 2
k
(hi
j
)
k
(hi
j 1j
j1 i
zi1
zi1
j i 1
9
ij1 ij
t
Dj
i
1 2
j i 1
i
j
(z)2
Dj
i
1 2
ij
j i 1
(z)2
j
j
k k i
1 2
i
1 2
z
C
(hi
j
)
hij1 t
hij
土壤水盐运移模拟
1
参考书目
➢ The HYDRUS-1D Software Package for Simulating the OneDimensional Movement of Water, Heat, and Multiple Solutes in Variably-Saturated Media. 2008
作业
数值模拟报告 水分特征曲线试验报告
4
1、数值方法简介
有限差分法(SWAP) 有限单元法(HYDRUS) 有限体积法 边界元法 积分有限差分法(TOUGH2) 特征有限差分法 有限元质量集中法
5
1.1 有限差分法
基本思想:用渗流区内选定的有限个离散点的集合来代替连续
的渗流区,在这些离散点上用差商来近似微分,将描述求解问
C
(hi
j
)
hij
1 t
hi
j
kj i1
2
hj i 1
hij
(z ) 2
kj i
1
2
hij
hj i 1
(z ) 2
j
j
k k i
1 2
i
1 2
z
kj
i
1 2
—
hi
j
12函数,hi
j
1 2
hj i 1
hij
2
kj
i
1 2
—
hij
12函数,hi
j
1 2
hij
hj i 1
2
tj
t j1
zi1
j i 1
kj
i
1 2
hi
j 1
hij
(z)2
k j
i
1 2
hij hij 1 (z)2
j
j
k k i
1 2
i
1 2
z
➢ 上式中都只有一个未知数ij+1或hij+1,可以直接求解。
➢ 为了保持这种差分格式的稳定性,时间步长t和空间步 长z的选定应符合以下准则:
t r (z)2 Dmax
➢ 一般r可取0.5,有时也取0.15~0.3。由于土壤接近饱和 时, Dmax很大,t很小,所以需很长计算机时。
1 2
h j1 i
h j1 i 1
(z ) 2
k k j
j
i 1
i1
2
2
z
Ei
ki
1 2
Fi
ki1
k i
1
rCi
2
2
Gi ki 1 2
Hi
rCi hij
z
(k
i
j
1
k
i
j
1
)
2
2
r (z)2 t
Ei
hi
j 1 1
Fi hij1
Gi
h j1 i 1
Hi
ki1 , ki1 ,Ci也采用线性化方法计算。
t
z
D( )
z
k( )
z
7
t
z
D(
)
z
k( )
z
ij1 ij
t
Dj
i
1 2
i
j 1
i
j
(z)2
Dj
i
1 2
ij
j i 1
(z)2
j
j
k k i
1 2
i
1 2
z
Dj
i
1 2
—
—
i
j
1函数,
2
i
j
1 2
j i 1
i
j
2
Dj
i
1 2
—
—ij
函数, j
1 2
i
1 2
ij
i
j 1
2
有时采用:
题的偏微分方程及其定解条件化为一组以有限个未知函数在离
散点上的近似值为未知量的差分方程组(代数方程组),然后
对差分方程组进行求解,得到所求解在离散点上的近似值。可
用矩形或任意多边形将研究区剖分成若干个单元,离散点位于
网格单元的角点(又称节点或结点)或中心点(又称格点)。
结点以其与相邻结点连线的垂直平分线所围成的区域作为该点
2
2
12
中心差分格式
函数二次导数用计算时段平均值表示,称为中心差分格式。
方程的中心差分格式
j1
j
i
i
j
1 2
t Di
1 2
j 1
j
j 1
j
i1
i1 i
i
j
1 2
2z D 2
i
1 2
i j1
j i
j 1
i 1
2z 2
j
j
1 2
j
1 2
k k i1
i
1 2
of Sensitivities, Predictions, and Uncertainty. 2007 ……
2
主要内容
➢ 数值方法简介 ➢ 数值模拟的基本过程 ➢ 常用软件 ➢ HYDRUS及其相关软件应用
3
上机:3次
第10周星期三(11月 4日)晚上 6:30~10:00 第11周星期三(11月11日)晚上 6:30~10:00 第12周星期三(11月18日)晚上 6:30~10:00