论文摘要
本文结合国土资源部《表层岩溶带调蓄与生态重建试验示范》科技攻关项目，选择表层岩溶水系统对生态地质环境的响应规律为研究方向，采用ANN人工神经网络与GIS地理信息系统相结合的技术方法，揭示表层岩溶系统对降水的地下水动态响应；建立一套可用于理解生态地质环境因素在表层岩溶水系统响应过程中作用的参数体系，以及这些参数获取的技术与方法体系；建立适用于整个研究区表层岩溶水系统尺度的响应模型。1．选取赵家湾表层岩溶水系统以及干河猪场表层岩溶水系统，以降水量作为影响径流的主要因子，采用降水量和表层泉流量作为模型的输入和输出，分别建立表层岩溶水系统动态变化ANN人工神经网络模型。通过对比分析，以证明即使概化为相同的降雨条件，不同的表层岩溶系统地下水动态变化仍有不同。2．影响表层带地下水系统调蓄能力的生态地质环境因素很多，主控因素的选择不仅决定了预测神经网络模型的输入层结构，同时也影响着分析评价的准确性。本次研究在详细的分析了诸多因素的基础上，选择了有重要影响的地形坡度、岩溶层组、地貌、生态条件（土壤覆盖、植被类型）作为五大主控因素。3．文中所用评价方法综合考虑了表层岩溶带发育规律以及生态地质环境主控因素，在ArcGIS中提取训练样本点数据，运用ANN人工神经网络模型确定各主控因素的权重值，将ANN和GIS耦合技术作为一种新评价方法，方法更科学、结果也更合理。4．ANN与GIS耦合技术评价将结果量化，并以可视化的直观形式展现出来，定量的实现表层岩溶水系统对生态地质环境响应能力评价，优于以往定性的评价。表层岩溶水系统生态地质环境响应的评价模型中，其数学表达式为：响应能力指数=0.192784*坡度+0.378185*岩溶层组+0.138848*地貌+0.142007*土壤+0.148202*植被5．为了更好的反映表层带响应能力的分布情况，对响应能力指数分布图作了进一步分析，通过GIS的属性统计功能，确定了响应能力的分区阀值，将研究区域划分为响应能力高、较高、中等、较低、低5个区域。整个研究区表层岩溶水系统对生态地质环境的响应能力总体偏低。在ArcView环境中提取出6个表层岩溶泉点的响应能力指数，大小排序为：赵家湾S107泉＞黄家湾泉＞干河猪场泉＞宋家坡泉＞干河S106泉＞小路湾泉，得出的定量结果与通过实际调查得出的定性描述比较吻合。将各分区提取出来分别成图，在Arc View环境中分别与研究区水文地质图、植被类型图、地貌图、土壤分布图叠加分析，得出了各分区的分布规律。
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标签：生态地质环境论文; 表层岩溶水系统论文; 空间分析技术论文; 人工神经网络论文; 耦合技术论文; 响应能力模型论文;