干旱盐渍化灌区水资源动态预测与评价研究
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摘要
水问题从古至今都是关系到社会稳定与发展的大问题,处理好水资源开发利用和社会经济发展以及生态环境保护之间的关系是坚持可持续发展道路的重要内容。随着人口的城市化和经济的工业化,城市和工业用水量将大幅度增加,势必导致对农业水资源的挤占。本研究以内蒙古河套灌区的三湖灌域为背景,针对研究区的经济发展与水资源利用之间的矛盾,对研究区不同发展方案下的水资源进行了预测评价,以预测评价的结果为依据,对研究区未来15年的工业发展规模做了合理调整,使该地区的发展规划更具有科学性。
在实际工作中,由于探测地层资料资金耗费较大,往往遇到地层资料短缺的问题,本文尝试使用地质统计学理论对含水层结构及渗透系数进行了模拟预测,在有少量地质资料的情况下,运用地质统计学的理论,将未知区域的地层情况推求出来,研究成果基本与研究区已有的地质构造及含水层分布资料吻合。很好的解决了地层资料短这一难题,对解决实际问题具有重要的意义。
一般在使用Visual–MODFLOW时,存在着处理庞大数据困难的问题,文中GeoMedia对研究区的基础数据进行预前处理,为Visual–MODFLOW提供强大的数据来源,使Visual–MODFLOW模型预测结果的精度进一步提高。
在详细调查现状水资源的基础上,研究区现状地下水资源水均衡计算的结果,进一步检验了Visual MODFLOW模型在研究区应用的可靠性,保证了VMOD模型预测评价结果的真实性。
预测评价结果显示,近期开采方案下,到2010年研究区地下水总补给量为比现状年减少551.68万m3,地下水位下降了0.5～2.0m;中期开采方案下,到2015年研究区地下水总补给量比现状年减少2308.1万m3,地下水位下降了0.5～2.5m;远期开采方案下,到2020年研究区总补给量比现状年减少了3666.05万m3,地下水位下降了0.5～3.0m。
研究结果认为,研究区发展工业主要利用地表水,占用了部分农田灌溉水量。农田灌溉的地表水用量减少,使灌溉入渗补给地下水的量也减少,同时加上对地下水的开采增加,直接导致研究区地下水量减少,地下水位下降,灌溉入渗量是研究区地下水资源的重要组成部分。到2020年地下水位下降最大值达3m,已接近生态要求最低水位,研究区引黄灌溉水量最少不能低于6000万m3,否则,研究区将会出现地下水量减少、地下水位持续下降的趋势,危及生态环境的安全。
Water issue is a fateful issue to social stability and development in all ages and it is an important constituent part of adhering to sustainable development to properly handle the relationship of exploration and utilization of water resources with social and economic development and ecological environment protection. As the urbanization of population and the industrialization of economy, the water use of cities and industries will greatly increase, which will certainly seize the water resources for use in agriculture. Aiming at the conflict between its economic development and water resources utilization, this study conducted a prediction and evaluation on the water resources of Sanhuhe Irrigation Area of Inner Mongolia Hetao Irrigation District under various alternatives, and , based on the results, reasonably adjusted the development scale of its industry within the coming 15 years to make its development planning more scientifically sound.
As the measurement of geological data is very costly, research work in reality often encounters shortage of geological data. This study attempted to apply the theory of geostatistics to simulate and predict the structure of aquifer and its permeability coefficient. With less geological data, the stratum status of study area was figured out using geostatistics and the results are in good agreement with the observed data of the geological structure and the aquifer distribution of the study area. It found a solution to the difficult problem of shortage of geological data and is of significance to solving practical problems. Lack of parameters and difficulty in processing huge amount of data are common problems in the use of Visual–MODFLOW. The study estimated the permeability coefficient of the study area using geostatistics to provide reliable parameters for Visual–MODFLOW and at the same time pre-processed the basis data of the study area using GeoMedia with strong spatial data processing capability to provide data source for Visual–MODFLOW. These have further increased the accuracy of prediction results of Visual–MODFLOW.
According to the detailed survey of current water resources, the water resources balance results further verified the application reliability of Visual MODFLOW in the study area and ensure the authenticity of prediction and evaluation results obtained by using Visual MODFLOW
The prediction and evaluation results show that, for the short term exploration alternative, the total groundwater recharge of the study area will decrease by 551.68×104m3 and the groundwater table will fall down by 0.5～2.0m by 2010 compared with the current year; for the medium term exploration alternative, the total groundwater recharge of the study area will decrease by 2308.1×104m3 and the groundwater table will fall down by 0.5～2.5m by 2015 compared with the current year; ; for the long term exploration alternative, the total groundwater recharge of the study area will decrease by 3666.051×104m3 and the groundwater table will fall down by 0.5～3.0m by 2020 compared with the current year;
It is concluded that the development of industry of the study area will mainly use surface water and thus will seize a part of irrigation water. The decrease of groundwater recharge by irrigation infiltration due to the reduction of surface water for irrigation as well as the exploration of groundwater will directly result in the reduction of groundwater and falldown of the groundwater table of the study area. Irrigation infiltration is an important constituent part of groundwater resources of the study area. With a maximum falldown of 3m in 2020, the groundwater table of the study area will be close to the lowest water table required by ecology. The irrigation water diversion of the study area from the Yellow River should by no means be less than 6000×104m3, otherwise, the trend of groundwater reduction and continuous falldown of groundwater table will take place in the the study area and endanger the security of its ecological environment.
在实际工作中,由于探测地层资料资金耗费较大,往往遇到地层资料短缺的问题,本文尝试使用地质统计学理论对含水层结构及渗透系数进行了模拟预测,在有少量地质资料的情况下,运用地质统计学的理论,将未知区域的地层情况推求出来,研究成果基本与研究区已有的地质构造及含水层分布资料吻合。很好的解决了地层资料短这一难题,对解决实际问题具有重要的意义。
一般在使用Visual–MODFLOW时,存在着处理庞大数据困难的问题,文中GeoMedia对研究区的基础数据进行预前处理,为Visual–MODFLOW提供强大的数据来源,使Visual–MODFLOW模型预测结果的精度进一步提高。
在详细调查现状水资源的基础上,研究区现状地下水资源水均衡计算的结果,进一步检验了Visual MODFLOW模型在研究区应用的可靠性,保证了VMOD模型预测评价结果的真实性。
预测评价结果显示,近期开采方案下,到2010年研究区地下水总补给量为比现状年减少551.68万m3,地下水位下降了0.5～2.0m;中期开采方案下,到2015年研究区地下水总补给量比现状年减少2308.1万m3,地下水位下降了0.5～2.5m;远期开采方案下,到2020年研究区总补给量比现状年减少了3666.05万m3,地下水位下降了0.5～3.0m。
研究结果认为,研究区发展工业主要利用地表水,占用了部分农田灌溉水量。农田灌溉的地表水用量减少,使灌溉入渗补给地下水的量也减少,同时加上对地下水的开采增加,直接导致研究区地下水量减少,地下水位下降,灌溉入渗量是研究区地下水资源的重要组成部分。到2020年地下水位下降最大值达3m,已接近生态要求最低水位,研究区引黄灌溉水量最少不能低于6000万m3,否则,研究区将会出现地下水量减少、地下水位持续下降的趋势,危及生态环境的安全。
Water issue is a fateful issue to social stability and development in all ages and it is an important constituent part of adhering to sustainable development to properly handle the relationship of exploration and utilization of water resources with social and economic development and ecological environment protection. As the urbanization of population and the industrialization of economy, the water use of cities and industries will greatly increase, which will certainly seize the water resources for use in agriculture. Aiming at the conflict between its economic development and water resources utilization, this study conducted a prediction and evaluation on the water resources of Sanhuhe Irrigation Area of Inner Mongolia Hetao Irrigation District under various alternatives, and , based on the results, reasonably adjusted the development scale of its industry within the coming 15 years to make its development planning more scientifically sound.
As the measurement of geological data is very costly, research work in reality often encounters shortage of geological data. This study attempted to apply the theory of geostatistics to simulate and predict the structure of aquifer and its permeability coefficient. With less geological data, the stratum status of study area was figured out using geostatistics and the results are in good agreement with the observed data of the geological structure and the aquifer distribution of the study area. It found a solution to the difficult problem of shortage of geological data and is of significance to solving practical problems. Lack of parameters and difficulty in processing huge amount of data are common problems in the use of Visual–MODFLOW. The study estimated the permeability coefficient of the study area using geostatistics to provide reliable parameters for Visual–MODFLOW and at the same time pre-processed the basis data of the study area using GeoMedia with strong spatial data processing capability to provide data source for Visual–MODFLOW. These have further increased the accuracy of prediction results of Visual–MODFLOW.
According to the detailed survey of current water resources, the water resources balance results further verified the application reliability of Visual MODFLOW in the study area and ensure the authenticity of prediction and evaluation results obtained by using Visual MODFLOW
The prediction and evaluation results show that, for the short term exploration alternative, the total groundwater recharge of the study area will decrease by 551.68×104m3 and the groundwater table will fall down by 0.5～2.0m by 2010 compared with the current year; for the medium term exploration alternative, the total groundwater recharge of the study area will decrease by 2308.1×104m3 and the groundwater table will fall down by 0.5～2.5m by 2015 compared with the current year; ; for the long term exploration alternative, the total groundwater recharge of the study area will decrease by 3666.051×104m3 and the groundwater table will fall down by 0.5～3.0m by 2020 compared with the current year;
It is concluded that the development of industry of the study area will mainly use surface water and thus will seize a part of irrigation water. The decrease of groundwater recharge by irrigation infiltration due to the reduction of surface water for irrigation as well as the exploration of groundwater will directly result in the reduction of groundwater and falldown of the groundwater table of the study area. Irrigation infiltration is an important constituent part of groundwater resources of the study area. With a maximum falldown of 3m in 2020, the groundwater table of the study area will be close to the lowest water table required by ecology. The irrigation water diversion of the study area from the Yellow River should by no means be less than 6000×104m3, otherwise, the trend of groundwater reduction and continuous falldown of groundwater table will take place in the the study area and endanger the security of its ecological environment.
引文
[1] 左其亭, 陈曦. 面向可持续发展的水资源规划与管理[M]. 北京: 2003.
[2] 张岳等. 中国水资源与可持续发展[M]. 北京: 广西科学技术出版社, 2000.
[3] 钱正英, 张光斗. 中国可持续发展水资源战略研究综合报告及各专题报告[M]. 北京: 中国水利水电出版社, 2001.
[4] 于法稳. 水资源与农业可持续发展[M]. 北京: 重庆大学出版社, 2000.
[5] 冯尚友. 水资源持续利用与管理导轮[M]. 北京: 科学出版社, 2000.
[6] 翁文斌, 王忠静, 赵建世. 现代水资源规划-理论、方法和技术[M]. 北京: 清华大学出版社, 2004.
[7] 刘昌明. 西北地区水资源配置生态环境建设和可持续发展战略研究[M]. 北京: 科学出版社, 2004.
[8] 黄河可供水量年度分配及干流水量调度方案[R]. 北京: 国家计委、水利部, 1998.
[9] 黄河水量调度管理办法[R]. 国家计委、水利部, 1998.
[10] 段青梅. 西辽河平原三维地质建模及地下水数值模拟研究[D]. 中国地质大学(北京), 2006.
[11] 魏林宏, 束龙仓, 郝振纯. 地下水流数值模拟的研究现状和发展趋势[J]. 重庆大学学报(自然科学版). 2000(S1).
[12] 郝治福, 康绍忠. 地下水系统数值模拟的研究现状和发展趋势[J]. 水利水电科技进展. 2006(01).
[13] 陈锁忠, 闾国年, 朱莹等. 基于GIS的地下水流有限差数值模拟参数自动提取研究[J]. 地球信息科学. 2006(02).
[14] 陈家军, 郭乔羽, 王红旗等. 应用协同-泛克立格法估计地下水水位[J]. 水利学报. 2000(07).
[15] 王玮. 水文地质数值模拟中节点地面标高的获取方法[J]. 长安大学学报(地球科学版). 2003(02).
[16] 武强, 董东林, 武钢等. 水资源评价的可视化专业软件(Visual Modflow)与应用潜力[J]. 水文地质工程地质. 1999(05).
[17] 张祥伟, 竹内邦良. 大区域地下水模拟的理论和方法[J]. 水利学报. 2004(06).
[18] 廖华胜, 李连侠, Li S. 地下水非平稳随机模型及空间变异性与非均匀性相互关系研究的展望[J]. 水利学报. 2004(10).
[19] 李森, 陈家军, 叶慧海等. 地下水流数值模拟中随机因素的灵敏度分析[J]. 水利学报. 2006(08).
[20] 贾金生, 田冰, 刘昌明. Visual MODFLOW在地下水模拟中的应用——以河北省栾城县为例[J]. 河北农业大学学报. 2003(02).
[21] 李宏卿, 吴琼, 张福林等. Visual Modflow在建立长春市地下水开采预警系统中的应用[J]. 吉林大学学报(地球科学版). 2003(03).
[22] 周念清, 朱蓉, 朱学愚. MODFLOW在宿迁市地下水资源评价中的应用[J]. 水文地质工程地质. 2000(06).
[23] 杨树青. 基于Visual-MODFLOW和SWAP耦合模型干旱区微咸水灌溉的水—土环境效应预测研究[D]. 2005.
[24] A. Facchi, B. Ortuani, D. Maggi C G. Coupled SVAT-groundwater model for water resources simulation in irrigated alluvial plains[J][J]. Environmental Modelling & Software. 2004, 19: 1053-1063.
[25] Juan C S, Kolm K E. Conceptualization, characterization and numerical modeling of the Jackson Hole alluvial aquifer using ARC/INFO and MODFLOW[J]. Engineering Geology. 1996, 42: 119-137.
[26] B R S. INTEGRATING GIS AND RDBMS TECHNOLOGIES DURING CONSTRUCTION OF A REGIONAL GROUNDWATER MODEL[J]. Environmental modelling & software. 1999, 14: 119-128.
[27] Samani N., Kompani-zare M. B D A. MODFLOW equipped with a new method for the accurate simulation of axisymmetric flow[J]. Advances in Water Resources. 2004, 27: 31-45.
[28] 刘昌明, 陈志恺. 中国水资源现状评价和供需发展趋势分析[M]. 北京: 中国水利水电出版社, 2001.
[29] 文俊. 区域水资源可持续利用预警系统研究[D]. 河海大学, 2006.
[30] 王友贞. 区域水资源承载力评价研究[D]. 河海大学, 2005.
[31] 张仁田. 区域水资源可持续利用研究[D]. 河海大学, 2004.
[32] 王济干. 区域水资源配置及水资源系统的和谐性研究[D]. 河海大学, 2003.
[33] 王好芳. 区域水资源可持续开发与社会经济协调发展研究[D]. 河海大学, 2004.
[34] 冯宝平. 区域水资源可持续利用理论与应用研究[D]. 河海大学, 2004.
[35] 甘泓. 水资源合理配置理论与实践研究[D]. 中国水利水电科学研究院, 2000.
[36] 吴季松. 现代水资源管理概论[M]. 北京: 中国水利水电出版社, 2002.
[37] 阮本清, 梁瑞驹, 王浩, et al. 流域水资源管理[M]. 北京: 科学出版社, 2001.
[38] 虎维岳, 李竞生. 地下水系统随机模拟与管理[M]. 北京: 地质出版社, 2003.
[39] Delhomme J. Spatial variability and uncertainty in groundwater flow parameters:a geostatistical approach[J]. Water Resources Research. 1979, 15(2): 269~280.
[40] Piotrowski J A, Bartels F, Salski A, et al. Geostatistical Regionalization of Glacial Aquitard Thickness in Northwestern Germany, Based on Fuzzy Kriging[J]. Mathematical Geology. 1996, 28(4): 437-452.
[41] Niklas Linde,jinsong Chen,michael B. Kowalsky S H. HYDROGEOPHYSICAL PARAMETER ESTIMATION APPROACHES FOR FIELD SCALE CHARACTERIZATION[M]. 2006.
[42] Shakeel A H. VARIOGRAPHIC ANALYSIS OF SOME HYDROGEOLOGICAL PARAMETERS:USE OF GEOLOGICAL SOFT DATA[J]. Journal of Environmental Hydrology. 1995, 3(2).
[43] 刘廷玺,朝伦巴根. 多时段泛克立格空间估计理论及其在水文领域中的应用[J]. 水利学报. 1995(2).
[44] 朝伦巴根和泰,刘廷玺. 含水层渗透系数K的空间变异性研究[J]. 地质学报. 1994(4).
[45] 魏广庆, 成春奇. 地质统计学及其在井田松散含水层水文地质参数场研究中的运用[J]. 矿业安全与环保. 2005(03).
[46] 吴东杰, 张琳. 克立格法在确定地下水位监测网点最优增补位置中的应用[J]. 地下水. 2000(04).
[47] 张征赵俊琳,陈家军,王红旗. 地下水环境模拟中空间分布参数的局部最优估计[J]. 勘察科学技术. 1998(05).
[48] 李国敏,陈崇希. 克立格法在地下水数值模型中的应用[J]. 地质科技情报. 1995(03).
[49] 宋刚, 万力, 胡伏生, et al. 含水层渗透性空间分布的指示克立格估值[J]. 地学前缘. 2005(S1).
[50] 陈彦, 吴吉春. 含水层渗透系数空间变异性对地下水数值模拟的影响[J]. 水科学进展. 2005(4).
[51] 李海生, 刘伟, 赵义平. 乌拉特前旗东部区水资源综合评价报告书(前山)[R]. 呼和浩特: 中国水利水电科学研究院牧区水利科学研究所, 2006.
[52] 侯景儒、郭光裕. 矿床统计预测及地质统计学的理论与应用[M]. 冶金工业出版社出版, 1993.
[53] 王仁铎, 胡光道. 线性地质统计学[M]. 北京: 地质出版社, 1987.
[54] 丁旭东. 几种特异值处理办法的比较[J]. 物探化探计算技术. 1998, 18(1).
[55] 黄冠华. 土壤特性空间变异与非饱和流运动随机特征的研究[R]. 中国农业大学, 1997.
[56] 侯景儒, 黄竞先. 地质统计学在固体矿产资源/储量分类中的应用[J]. 地质与勘探. 2001(06).
[57] 朝伦巴根;刘廷玺. 地质统计学及其应用[M]. 呼和浩特: 内蒙古农牧学院, 1996.
[58] 张仁铎. 空间变异理论及应用[M]. 北京: 科学出版社, 2005.
[59] 雷志栋, 杨诗秀, 谢森传. 土壤水动力学[M]. 北京: 清华大学出版社, 1987.
[60] 包存宽, 尚金城, 陆雍森. 西部开发中水资源利用可持续性评价[J]. 水科学进展. 2001(04).
[61] 卞玉梅, 卢文喜, 马洪云. Visual MODFLOW在水源地地下水数值模拟中的应用[J]. 东北水利水电. 2006(03).
[62] 朝伦巴根, 刘廷玺, 和泰等. 通辽地区地下水系统的辨识与分析[J]. 内蒙古农业大学学报(自然科学版). 2002(02).
[63] 朝伦巴根, 刘廷玺, 史小红等. 通辽地区水资源综合评价[J]. 内蒙古农业大学学报(自然科学版). 2002(02).
[64] 朝伦巴根, 朱仲元, 贾德彬等. 资源水利与内蒙古水资源管理[J]. 内蒙古农业大学学报(自然科学版). 2003(01).
[65] 陈崇希, 唐仲华. 地下水流动问题数值方法[M]. 北京: 中国地质大学出版社, 1990.
[66] 陈家军, 王红旗, 张征. 地质统计学方法在地下水水位估值中应用[J]. 水文地质工程地质. 1998(06).
[67] 陈家琦, 王浩. 水资源学[M]. 北京: 科学出版社, 2002.
[68] 陈亚新, 史海滨, 魏占民. 土壤水盐信息空间变异的预测理论与条件模拟[M]. 北京: 科学出版社, 2005.
[69] 仇圣华, 杨林德, 陈岗. 地质统计学理论在岩体参数求解中的应用[J]. 岩石力学与工程学报. 2005(09).
[70] 丁继红, 周德亮, 马生忠. 国外地下水模拟软件的发展现状与趋势[J]. 勘察科学技术. 2002(01).
[71] 冯宝平, 张展羽, 贾仁辅. 区域水资源可持续利用机理分析[J]. 水利学报. 2006(01).
[72] 郭建青, 母敏霞, 郑丽萍等. 浅层含水层水文地质参数的统计分布与空间相关性[J]. 勘察科学技术. 2002(04).
[73] 郝治福, 康绍忠. 地下水系统数值模拟的研究现状和发展趋势[J]. 水利水电科技进展. 2006(01).
[74] 侯景儒, 尹镇南, 李维明. 实用地质统计学(空间信息统计学)[M]. 北京: 地质出版社, 1998.
[75] 胡文明. 基于Visual MODFLOW模型的地下水资源评价[J]. 内蒙古农业大学学报(自然科学版). 2005(03).
[76] 胡轶, 谢水波, 蒋明等. Visual Modflow及其在地下水模拟中的应用[J]. 南华大学学报(自然科学版). 2006(02).
[77] 黄初龙, 邓伟, 杨建锋. 我国农业水资源可持续利用研究进展[J]. 农业系统科学与综合研究. 2005(02).
[78] 黄诗峰, 金菊良, 段进军等. 地质统计学中变差函数参数估计的新方法[J]. 地质与勘探. 1999(01).
[79] 黄晓荣. 宁夏经济用水与生态用水合理配置研究[D]. 四川大学, 2005.
[80] 贾明涛, 潘长良, 肖智政. 基于三维地质统计学的矿床建模实践研究[J]. 金属矿山. 2002(08).
[81] 姜文来, 唐曲. 水资源管理学导论[M]. 北京: 中国水利水电出版社, 2002.
[82] 蒋任飞, 白丹, 阮本清等. 石嘴山市地下水流模型及其数值模拟[J]. 地下水. 2005(06).
[83] 金咪, 耿庆文. Visual-MODFLOW在淄博高新区地下水流场及水质模拟中的应用[J]. 华北水利水电学院学报. 2003(03).
[84] 来海亮, 汪党献, 吴涤非. 水资源及其开发利用综合评价指标体系[J]. 水科学进展. 2006(01).
[85] 李春晖, 杨志峰. 水资源评价进展与存在的几个问题[J]. 水土保持学报. 2004(05).
[86] 李宏卿, 吴琼, 李宏罡等. Visual Modflow在地下水资源评价中的应用[J]. 工程勘察. 2005(03).
[87] 李俊亭. 地下水流数值模拟[M]. 北京: 地质出版社, 1988.
[88] 李平, 卢文喜, 马洪云等. Visual MODFLOW在地下水数值模拟中的应用——以公主岭市黄龙工业园水源地为例[J]. 工程勘察. 2006(03).
[89] 李文跃, 张博, 洪梅等. Visual MODFLOW在大庆龙西地区地下水数值模拟中的应用[J]. 世界地质. 2003(02).
[90] 李曦. 中国西北地区农业水资源可持续利用对策研究[D]. 华中农业大学, 2003.
[91] 李友生. 农业水资源可持续利用的经济分析[D]. 南京农业大学, 2004.
[92] 林幼斌, 杨文凯. 地质统计学研究现状及在我国的应用[J]. 云南财贸学院学报. 2001(S2).
[93] 刘昌明. 中国21世纪水问题方略[M]. 北京: 科学出版社, 1998.
[94] 刘恒, 耿雷华, 陈晓燕. 区域水资源可持续利用评价指标体系的建立[J]. 水科学进展. 2003(03).
[95] 刘猛, 束龙仓, 刘波. 地下水数值模拟中的参数随机模拟[J]. 水利水电科技进展. 2005(06).
[96] 刘廷玺, 朝伦巴根, 高瑞忠等. 通辽地区地下水位的协同点、区域估值与预测[J]. 内蒙古农业大学学报(自然科学版). 2002(02).
[97] 刘小燕, 朝伦巴根, 刘廷玺等. 多时段空间剩余协克立格模型基本理论及其在水文领域中的应用[J]. 内蒙古农业大学学报(自然科学版). 2001(04).
[98] 吕连宏, 张征, 迟志淼等. 地质统计学在环境科学领域的应用进展[J]. 地球科学与环境学报. 2006(01).
[99] 马驰, 石辉, 卢玉东. MODFLOW在西北地区地下水资源评价中的应用——以甘肃西华水源地地下水数值模拟计算为例[J]. 干旱区资源与环境. 2006(02).
[100] 孟小红, 王卫民. 地质模型计算机辅助设计原理与应用[M]. 北京: 地质出版社, 2001.
[101] 聂相田, 邱林, 周波等. 井渠结合灌区水资源多目标优化配置模型与应用[J]. 节水灌溉. 2006(04).
[102] 钱会, 王毅颖, 宋秀玲. 地下水流数值模拟中不应忽视的几个工作程序[J]. 勘察科学技术. 2004(01).
[103] 施小清, 吴吉春, 袁永生. 渗透系数空间变异性研究[J]. 水科学进展. 2005(02).
[104] 宋松柏. 区域水资源可持续利用指标体系及评价方法研究[D]. 西北农林科技大学, 2004.
[105] 宋松柏, 蔡焕杰. 区域水资源可持续利用的综合评价方法[J]. 水科学进展. 2005(02).
[106] 孙洪泉. 地质统计学[M]. 北京: 中国矿业大学出版社, 1990.
[107] 田华兵, 卫迦, 王玉兰. MODFLOW的可视化开发[J]. 物探化探计算技术. 1999(02).
[108] 汪党献. 水资源需求分析理论与方法研究[D]. 中国水利水电科学研究院, 2003.
[109] 王春泽, 崔振才, 田文苓. 区域水资源与社会经济协调程度评价研究[J]. 水文. 2004(03).
[110] 王大纯, 张仁权, 史毅虹. 水文地质学基础[M]. 北京: 地质出版社, 1995.
[111] 王浩, 秦大庸. 黄淮海流域水资源合理配置[M]. 北京: 科学出版社, 2003.
[112] 王金生, 王长申, 滕彦国. 地下水可持续开采量评价方法综述[J]. 水利学报. 2006(05).
[113] 王顺久, 侯玉, 张欣莉等. 中国水资源优化配置研究的进展与展望[J]. 水利发展研究. 2002(09).
[114] 王煜. 流域水资源实时调控理论方法和系统实现研究[D]. 西安理工大学, 2005.
[115] 吴剑锋, 朱学愚, 阎婷婷. 运用ModIME模拟潜水含水层应注意的问题[J]. 工程勘察. 2002(02).
[116] 吴剑锋, 朱学愚. 由MODFLOW浅谈地下水流数值模拟软件的发展趋势[J]. 工程勘察. 2000(02).
[117] 吴泽宁, 索丽生. 水资源优化配置研究进展[J]. 灌溉排水学报. 2004(02).
[118] 夏军, 左其亭, 邵民诚. 博司腾湖水资源可持续利用----理论、方法实践[M]. 北京: 科学出版社, 2003.
[119] 肖斌, 赵鹏大, 侯景儒. 现代地质统计学的新进展[J]. 世界地质. 1999(03).
[120] 肖斌, 赵鹏大, 侯景儒. 地质统计学新进展[J]. 地球科学进展. 2000(03).
[121] 肖思和. 三维地震资料储层参数建模方法研究[D]. 成都理工大学, 2001.
[122] 徐乐昌. 地下水模拟常用软件介绍[J]. 铀矿冶. 2002(01).
[123] 薛禹群. 地下水动力学(第二版)[M]. 北京: 地质出版社, 1997.
[124] 薛禹群,吴吉春. 地下水数值模拟在我国——回顾与展望[J]. 水文地质工程地质. 1997(4).
[125] 颜辉武, 祝国瑞. 地下水的体视化研究[M]. 北京: 武汉大学出版社, 2004.
[126] 燕永锋. “矿床数学—经济模型”软件包的开发及其在元江金矿的应用[D]. 昆明理工大学, 2001.
[127] 杨丽, 蔡树英, 杨金忠等. 大型灌区集中开采条件下地下水数值模拟[J]. 中国农村水利水电. 2006(04).
[128] 杨青春, 卢文喜, 马洪云. Visual Modflow在吉林省西部地下水数值模拟中的应用[J]. 水文地质工程地质. 2005(03).
[129] 姚荣. 基于可持续发展的区域水资源合理配置研究[D]. 河海大学, 2005.
[130] 游进军. 水资源系统模拟理论与实践[D]. 中国水利水电科学研究院, 2005.
[131] 余艳琴, 余志勇. 水资源利用状况综合评价方法研究[J]. 武汉大学学报(工学版). 2004(04).
[132] 张仁铎. 空间变异理论及应用[M]. 北京: 科学出版社, 2005.
[133] 张新民. 干旱区水资源量与质统一管理研究[D]. 西安理工大学, 2001.
[134] 张鑫. 区域生态环境需水量与水资源合理配置[D]. 西北农林科技大学, 2004.
[135] 张艳. 土壤水动力参数的推求方法及其空间变异性研究[D]. 武汉大学, 2006.
[136] 张征, 张人权, 徐恒力等. 定量预测岩溶含水介质渗透性空间分布的克立格法[J]. 中国岩溶. 1995(01).
[137] 张征, 刘淑春. 地下水环境评价中分布参数随机性的空间统计分析[J]. 环境科学学报. 1999(04).
[138] 张征, 鞠硕华, 刘淑春. 地下水环境模拟中多元信息空间最优估计原理与方法[J]. 工程勘察. 2000(03).
[139] 周念清, 朱学愚, 唐益群. 徐州市地下水资源的数值模拟与评价[J]. 勘察科学技术. 2003(05).
[140] 周念清. 基于GIS的徐州市地下水资源管理研究[D]. 南京大学, 2006.
[141] 左其亭. 论水资源承载能力与水资源优化配置之间的关系[J]. 水利学报. 2005(11).
[142] Ataie-ashtiani B, Volker R E, Lockington D A. Numerical and experimental study of seepage in unconfined aquifers with a periodic boundary condition[J]. Journal of Hydrology 222 (1999) 165¨C184. 1999, 222: 165-184.
[143] Barcelo C, Pawlowsky V, Grunsky E. Some Aspects of Transformations of Compositional Data and the Identification of Outliers[J]. Mathematical Geology. 1996, 28(4): 501-518.
[144] Brown C L, pope G A. Simulation of surfactant-enhanced aquifer remediation[J]. WATER RESOURCES RESEARCH. 1994, 30(11): 2259-2977.
[145] Carle S F, Fogg G E. Transition Probability-Based Indicator Geostatistics[J]. Mathematical Geology. 1996, 28(4): 453-476.
[146] Chokmani K, Ouarda T B M J. Physiographical space-based kriging for regional flood frequency estimation at ungauged sites[J]. WATER RESOURCES RESEARCH. 2004, 40.
[147] Clifton P M, Neuman S P. Effects of Kriging and inverse modeling on conditional simulation of the Avra valley aquifer in southern Arizona[J]. Water Resources Research. 1982, 18(4): 1215~1234.
[148] Cooley R. A method of estimating parameters and assessing reliability for models of steady state ground water flow:1 theory and numerical properties[J]. Water Resources Research. 1977, 13(2): 318~324.
[149] Dahan O, Mcgraw D, Adar E, et al. Multi-variable mixing cell model as a calibration and validation tool for hydrogeologic groundwater modeling[J]. Journal of Hydrology. 2004, 293: 115-136.
[150] EulogioPardo-igu??zquiza, Chica-olmo M. Estimation of gradients from sparse data by universal kriging[J]. WATER RESOURCES RESEARCH. 2004, 40.
[151] Ghassemi F, Molson J W, Falkland A, et al. Three-dimensional simulation of the Home Island freshwater lens: preliminary results[J]. ENVIRONMENTAL MODELLING & SOFTWARE. 1998, 14: 181-190.
[152] Harrington G A, Walker G R, Love A J, et al. A compartmental mixing-cell approach for the quantitative assessment of groundwater dynamics in the Otway Basin,South Australia[J]. Journal of Hydrology. 1999, 214: 49-63.
[153] Harrington G. A. , Walker G. R., Love A. J. N K A. A compartmental mixing-cell approach for the quantitative assessment of groundwater dynamics in the Otway Basin, South Australia[J]. Journal of Hydrology. 1999, 214(15): 49-63.
[154] Hoeksema R, Kitanidis P. Analysis of the spatial structure of properties of selected aquifers[J]. Water Resources Research. 1985, 21(4): 563~572.
[155] Hoeksema, R. J., R. B. Clapp, A. L. Thomas, A. E. Hunley, N. D. Farrow A K C D. CoKriging model for estimation of water-table elevation[J]. Water Resources Research. 1989, 25(3): 429~438.
[156] Huang W, Yang F. Streamflow estimation using Kriging[J]. WATER RESOURCES RESEARCH. 1998, 34(6): 1599¨C1608.
[157] Jensen J L, Corbett P W M, Pickup G E, et al. Permeability Semivariograms, Geological Structure,and Flow Performance[J]. Mathematical Geology, Vol. 28, No. 4, 1996. 1996, 28(4): 419-435.
[158] Kim J, parizek R R. Numerical simulation of the Noordbergum effect resulting from groundwater pumping in a layered aquifer system[J]. Journal of Hydrology. 1997, 202: 231-243.
[159] Kitanidis P, Vomvoris E. A geostatistical approach to the inverge problem in groundwater modeling(steadystate)and one-dimensional simensional[J]. Water Resources Research. 1983, 19(3): 677-690.
[160] Li S, Mclaughlin D, Liao H. A computationally practical method for stochastic[J]. 2003, 26: 1137-1148.
[161] Lin Y, Tan Y, Rouhani S. Identifying spatial characteristics of transmissivity using simulated annesling and kriging methods[J]. Environmental Geology. 2001(41): 200-208.
[162] Neuman S P, Jacobson E A. Analysis of Nonintrinsic Spatial Variability by Residuai Kriging with Application to Regional Groundwater Levels[J]. Mathematical Geology , Vol. 16, No. 5, 1984. 1984, 16(5): 499-521.
[163] Nguyen A T, Herring T A. Analysis of ICESat data using Kalman filter and kriging to study[J]. GEOPHYSICAL RESEARCH LETTERS. 2005, 32.
[164] Olea R A, Pawlowsky V. Compensating for Estimation Smoothing in Kriging[J].Mathematical Geology. 1996, 28(4): 407-417.
[165] Olsthoorn T N. A comparative review of analytic and finite difference models used at the Amsterdam Water Supply T.N. Olsthoorn[J]. Journal of Hydrology. 1999, 226: 139-143.
[166] Pardo-iguzquiza E, Dowd P A. The Second-Order Stationary Universal Kriging Model Revisited[J]. Mathematical Geology, Vol. 30, No. 4, 1998. 1998, 30(4): 347-378.
[167] Robert W.ritzi Jr.,dale F.jayne,arthur J.zahradnik Jr.,adrian A.field G E F. Geostatistical Modeling of Heterogeneity in Glaciofluvial,Buried-Valley Aquifers[J]. GROUND WATER. 1994, 32(4): 666-674.
[168] Troisi S, Fallico C, Straface S, et al. Application of kriging with external drift to estimate hydraulic conductivity from electrical-resistivity data in unconsolidated deposits near Montalto Uffugo, Italy[J]. Hydrogeology Journal. 2000, 8: 356-367.
[169] Wl Wingle, Ep Poeter S M. geostatistics, uncertainty analysis, and visualization software applied to groundwater flow and contaminant transport[J]. Computer & Geosciences. 1999, 25(4): 365-376.
[170] Woessner M P A A W W. Applied Groundwater Modeling: Simulation of Flow and Advective Transport[M]. New York: Academic Press Inc, 1992: 145-152.
[171] Waterloo Hydrogeologic I. Visual Modflow user's guide[M]. Waterloo Hydrogeologic, Inc, 2003.
[172] Yassin Z. Osman M P B. Modelling stream¨Caquifer seepage in an alluvial aquifer:an improved loosing-stream package for MODFLOW[J]. Journal of Hydrology. 2002, 264: 69-86.
[173] Yeh W W G, Yoon Y S, Lee K S. Aquifer Parameter identification with Kriging and opimum parameterization[J]. Water Resources Research. 1983, 19(1): 225~233.
[2] 张岳等. 中国水资源与可持续发展[M]. 北京: 广西科学技术出版社, 2000.
[3] 钱正英, 张光斗. 中国可持续发展水资源战略研究综合报告及各专题报告[M]. 北京: 中国水利水电出版社, 2001.
[4] 于法稳. 水资源与农业可持续发展[M]. 北京: 重庆大学出版社, 2000.
[5] 冯尚友. 水资源持续利用与管理导轮[M]. 北京: 科学出版社, 2000.
[6] 翁文斌, 王忠静, 赵建世. 现代水资源规划-理论、方法和技术[M]. 北京: 清华大学出版社, 2004.
[7] 刘昌明. 西北地区水资源配置生态环境建设和可持续发展战略研究[M]. 北京: 科学出版社, 2004.
[8] 黄河可供水量年度分配及干流水量调度方案[R]. 北京: 国家计委、水利部, 1998.
[9] 黄河水量调度管理办法[R]. 国家计委、水利部, 1998.
[10] 段青梅. 西辽河平原三维地质建模及地下水数值模拟研究[D]. 中国地质大学(北京), 2006.
[11] 魏林宏, 束龙仓, 郝振纯. 地下水流数值模拟的研究现状和发展趋势[J]. 重庆大学学报(自然科学版). 2000(S1).
[12] 郝治福, 康绍忠. 地下水系统数值模拟的研究现状和发展趋势[J]. 水利水电科技进展. 2006(01).
[13] 陈锁忠, 闾国年, 朱莹等. 基于GIS的地下水流有限差数值模拟参数自动提取研究[J]. 地球信息科学. 2006(02).
[14] 陈家军, 郭乔羽, 王红旗等. 应用协同-泛克立格法估计地下水水位[J]. 水利学报. 2000(07).
[15] 王玮. 水文地质数值模拟中节点地面标高的获取方法[J]. 长安大学学报(地球科学版). 2003(02).
[16] 武强, 董东林, 武钢等. 水资源评价的可视化专业软件(Visual Modflow)与应用潜力[J]. 水文地质工程地质. 1999(05).
[17] 张祥伟, 竹内邦良. 大区域地下水模拟的理论和方法[J]. 水利学报. 2004(06).
[18] 廖华胜, 李连侠, Li S. 地下水非平稳随机模型及空间变异性与非均匀性相互关系研究的展望[J]. 水利学报. 2004(10).
[19] 李森, 陈家军, 叶慧海等. 地下水流数值模拟中随机因素的灵敏度分析[J]. 水利学报. 2006(08).
[20] 贾金生, 田冰, 刘昌明. Visual MODFLOW在地下水模拟中的应用——以河北省栾城县为例[J]. 河北农业大学学报. 2003(02).
[21] 李宏卿, 吴琼, 张福林等. Visual Modflow在建立长春市地下水开采预警系统中的应用[J]. 吉林大学学报(地球科学版). 2003(03).
[22] 周念清, 朱蓉, 朱学愚. MODFLOW在宿迁市地下水资源评价中的应用[J]. 水文地质工程地质. 2000(06).
[23] 杨树青. 基于Visual-MODFLOW和SWAP耦合模型干旱区微咸水灌溉的水—土环境效应预测研究[D]. 2005.
[24] A. Facchi, B. Ortuani, D. Maggi C G. Coupled SVAT-groundwater model for water resources simulation in irrigated alluvial plains[J][J]. Environmental Modelling & Software. 2004, 19: 1053-1063.
[25] Juan C S, Kolm K E. Conceptualization, characterization and numerical modeling of the Jackson Hole alluvial aquifer using ARC/INFO and MODFLOW[J]. Engineering Geology. 1996, 42: 119-137.
[26] B R S. INTEGRATING GIS AND RDBMS TECHNOLOGIES DURING CONSTRUCTION OF A REGIONAL GROUNDWATER MODEL[J]. Environmental modelling & software. 1999, 14: 119-128.
[27] Samani N., Kompani-zare M. B D A. MODFLOW equipped with a new method for the accurate simulation of axisymmetric flow[J]. Advances in Water Resources. 2004, 27: 31-45.
[28] 刘昌明, 陈志恺. 中国水资源现状评价和供需发展趋势分析[M]. 北京: 中国水利水电出版社, 2001.
[29] 文俊. 区域水资源可持续利用预警系统研究[D]. 河海大学, 2006.
[30] 王友贞. 区域水资源承载力评价研究[D]. 河海大学, 2005.
[31] 张仁田. 区域水资源可持续利用研究[D]. 河海大学, 2004.
[32] 王济干. 区域水资源配置及水资源系统的和谐性研究[D]. 河海大学, 2003.
[33] 王好芳. 区域水资源可持续开发与社会经济协调发展研究[D]. 河海大学, 2004.
[34] 冯宝平. 区域水资源可持续利用理论与应用研究[D]. 河海大学, 2004.
[35] 甘泓. 水资源合理配置理论与实践研究[D]. 中国水利水电科学研究院, 2000.
[36] 吴季松. 现代水资源管理概论[M]. 北京: 中国水利水电出版社, 2002.
[37] 阮本清, 梁瑞驹, 王浩, et al. 流域水资源管理[M]. 北京: 科学出版社, 2001.
[38] 虎维岳, 李竞生. 地下水系统随机模拟与管理[M]. 北京: 地质出版社, 2003.
[39] Delhomme J. Spatial variability and uncertainty in groundwater flow parameters:a geostatistical approach[J]. Water Resources Research. 1979, 15(2): 269~280.
[40] Piotrowski J A, Bartels F, Salski A, et al. Geostatistical Regionalization of Glacial Aquitard Thickness in Northwestern Germany, Based on Fuzzy Kriging[J]. Mathematical Geology. 1996, 28(4): 437-452.
[41] Niklas Linde,jinsong Chen,michael B. Kowalsky S H. HYDROGEOPHYSICAL PARAMETER ESTIMATION APPROACHES FOR FIELD SCALE CHARACTERIZATION[M]. 2006.
[42] Shakeel A H. VARIOGRAPHIC ANALYSIS OF SOME HYDROGEOLOGICAL PARAMETERS:USE OF GEOLOGICAL SOFT DATA[J]. Journal of Environmental Hydrology. 1995, 3(2).
[43] 刘廷玺,朝伦巴根. 多时段泛克立格空间估计理论及其在水文领域中的应用[J]. 水利学报. 1995(2).
[44] 朝伦巴根和泰,刘廷玺. 含水层渗透系数K的空间变异性研究[J]. 地质学报. 1994(4).
[45] 魏广庆, 成春奇. 地质统计学及其在井田松散含水层水文地质参数场研究中的运用[J]. 矿业安全与环保. 2005(03).
[46] 吴东杰, 张琳. 克立格法在确定地下水位监测网点最优增补位置中的应用[J]. 地下水. 2000(04).
[47] 张征赵俊琳,陈家军,王红旗. 地下水环境模拟中空间分布参数的局部最优估计[J]. 勘察科学技术. 1998(05).
[48] 李国敏,陈崇希. 克立格法在地下水数值模型中的应用[J]. 地质科技情报. 1995(03).
[49] 宋刚, 万力, 胡伏生, et al. 含水层渗透性空间分布的指示克立格估值[J]. 地学前缘. 2005(S1).
[50] 陈彦, 吴吉春. 含水层渗透系数空间变异性对地下水数值模拟的影响[J]. 水科学进展. 2005(4).
[51] 李海生, 刘伟, 赵义平. 乌拉特前旗东部区水资源综合评价报告书(前山)[R]. 呼和浩特: 中国水利水电科学研究院牧区水利科学研究所, 2006.
[52] 侯景儒、郭光裕. 矿床统计预测及地质统计学的理论与应用[M]. 冶金工业出版社出版, 1993.
[53] 王仁铎, 胡光道. 线性地质统计学[M]. 北京: 地质出版社, 1987.
[54] 丁旭东. 几种特异值处理办法的比较[J]. 物探化探计算技术. 1998, 18(1).
[55] 黄冠华. 土壤特性空间变异与非饱和流运动随机特征的研究[R]. 中国农业大学, 1997.
[56] 侯景儒, 黄竞先. 地质统计学在固体矿产资源/储量分类中的应用[J]. 地质与勘探. 2001(06).
[57] 朝伦巴根;刘廷玺. 地质统计学及其应用[M]. 呼和浩特: 内蒙古农牧学院, 1996.
[58] 张仁铎. 空间变异理论及应用[M]. 北京: 科学出版社, 2005.
[59] 雷志栋, 杨诗秀, 谢森传. 土壤水动力学[M]. 北京: 清华大学出版社, 1987.
[60] 包存宽, 尚金城, 陆雍森. 西部开发中水资源利用可持续性评价[J]. 水科学进展. 2001(04).
[61] 卞玉梅, 卢文喜, 马洪云. Visual MODFLOW在水源地地下水数值模拟中的应用[J]. 东北水利水电. 2006(03).
[62] 朝伦巴根, 刘廷玺, 和泰等. 通辽地区地下水系统的辨识与分析[J]. 内蒙古农业大学学报(自然科学版). 2002(02).
[63] 朝伦巴根, 刘廷玺, 史小红等. 通辽地区水资源综合评价[J]. 内蒙古农业大学学报(自然科学版). 2002(02).
[64] 朝伦巴根, 朱仲元, 贾德彬等. 资源水利与内蒙古水资源管理[J]. 内蒙古农业大学学报(自然科学版). 2003(01).
[65] 陈崇希, 唐仲华. 地下水流动问题数值方法[M]. 北京: 中国地质大学出版社, 1990.
[66] 陈家军, 王红旗, 张征. 地质统计学方法在地下水水位估值中应用[J]. 水文地质工程地质. 1998(06).
[67] 陈家琦, 王浩. 水资源学[M]. 北京: 科学出版社, 2002.
[68] 陈亚新, 史海滨, 魏占民. 土壤水盐信息空间变异的预测理论与条件模拟[M]. 北京: 科学出版社, 2005.
[69] 仇圣华, 杨林德, 陈岗. 地质统计学理论在岩体参数求解中的应用[J]. 岩石力学与工程学报. 2005(09).
[70] 丁继红, 周德亮, 马生忠. 国外地下水模拟软件的发展现状与趋势[J]. 勘察科学技术. 2002(01).
[71] 冯宝平, 张展羽, 贾仁辅. 区域水资源可持续利用机理分析[J]. 水利学报. 2006(01).
[72] 郭建青, 母敏霞, 郑丽萍等. 浅层含水层水文地质参数的统计分布与空间相关性[J]. 勘察科学技术. 2002(04).
[73] 郝治福, 康绍忠. 地下水系统数值模拟的研究现状和发展趋势[J]. 水利水电科技进展. 2006(01).
[74] 侯景儒, 尹镇南, 李维明. 实用地质统计学(空间信息统计学)[M]. 北京: 地质出版社, 1998.
[75] 胡文明. 基于Visual MODFLOW模型的地下水资源评价[J]. 内蒙古农业大学学报(自然科学版). 2005(03).
[76] 胡轶, 谢水波, 蒋明等. Visual Modflow及其在地下水模拟中的应用[J]. 南华大学学报(自然科学版). 2006(02).
[77] 黄初龙, 邓伟, 杨建锋. 我国农业水资源可持续利用研究进展[J]. 农业系统科学与综合研究. 2005(02).
[78] 黄诗峰, 金菊良, 段进军等. 地质统计学中变差函数参数估计的新方法[J]. 地质与勘探. 1999(01).
[79] 黄晓荣. 宁夏经济用水与生态用水合理配置研究[D]. 四川大学, 2005.
[80] 贾明涛, 潘长良, 肖智政. 基于三维地质统计学的矿床建模实践研究[J]. 金属矿山. 2002(08).
[81] 姜文来, 唐曲. 水资源管理学导论[M]. 北京: 中国水利水电出版社, 2002.
[82] 蒋任飞, 白丹, 阮本清等. 石嘴山市地下水流模型及其数值模拟[J]. 地下水. 2005(06).
[83] 金咪, 耿庆文. Visual-MODFLOW在淄博高新区地下水流场及水质模拟中的应用[J]. 华北水利水电学院学报. 2003(03).
[84] 来海亮, 汪党献, 吴涤非. 水资源及其开发利用综合评价指标体系[J]. 水科学进展. 2006(01).
[85] 李春晖, 杨志峰. 水资源评价进展与存在的几个问题[J]. 水土保持学报. 2004(05).
[86] 李宏卿, 吴琼, 李宏罡等. Visual Modflow在地下水资源评价中的应用[J]. 工程勘察. 2005(03).
[87] 李俊亭. 地下水流数值模拟[M]. 北京: 地质出版社, 1988.
[88] 李平, 卢文喜, 马洪云等. Visual MODFLOW在地下水数值模拟中的应用——以公主岭市黄龙工业园水源地为例[J]. 工程勘察. 2006(03).
[89] 李文跃, 张博, 洪梅等. Visual MODFLOW在大庆龙西地区地下水数值模拟中的应用[J]. 世界地质. 2003(02).
[90] 李曦. 中国西北地区农业水资源可持续利用对策研究[D]. 华中农业大学, 2003.
[91] 李友生. 农业水资源可持续利用的经济分析[D]. 南京农业大学, 2004.
[92] 林幼斌, 杨文凯. 地质统计学研究现状及在我国的应用[J]. 云南财贸学院学报. 2001(S2).
[93] 刘昌明. 中国21世纪水问题方略[M]. 北京: 科学出版社, 1998.
[94] 刘恒, 耿雷华, 陈晓燕. 区域水资源可持续利用评价指标体系的建立[J]. 水科学进展. 2003(03).
[95] 刘猛, 束龙仓, 刘波. 地下水数值模拟中的参数随机模拟[J]. 水利水电科技进展. 2005(06).
[96] 刘廷玺, 朝伦巴根, 高瑞忠等. 通辽地区地下水位的协同点、区域估值与预测[J]. 内蒙古农业大学学报(自然科学版). 2002(02).
[97] 刘小燕, 朝伦巴根, 刘廷玺等. 多时段空间剩余协克立格模型基本理论及其在水文领域中的应用[J]. 内蒙古农业大学学报(自然科学版). 2001(04).
[98] 吕连宏, 张征, 迟志淼等. 地质统计学在环境科学领域的应用进展[J]. 地球科学与环境学报. 2006(01).
[99] 马驰, 石辉, 卢玉东. MODFLOW在西北地区地下水资源评价中的应用——以甘肃西华水源地地下水数值模拟计算为例[J]. 干旱区资源与环境. 2006(02).
[100] 孟小红, 王卫民. 地质模型计算机辅助设计原理与应用[M]. 北京: 地质出版社, 2001.
[101] 聂相田, 邱林, 周波等. 井渠结合灌区水资源多目标优化配置模型与应用[J]. 节水灌溉. 2006(04).
[102] 钱会, 王毅颖, 宋秀玲. 地下水流数值模拟中不应忽视的几个工作程序[J]. 勘察科学技术. 2004(01).
[103] 施小清, 吴吉春, 袁永生. 渗透系数空间变异性研究[J]. 水科学进展. 2005(02).
[104] 宋松柏. 区域水资源可持续利用指标体系及评价方法研究[D]. 西北农林科技大学, 2004.
[105] 宋松柏, 蔡焕杰. 区域水资源可持续利用的综合评价方法[J]. 水科学进展. 2005(02).
[106] 孙洪泉. 地质统计学[M]. 北京: 中国矿业大学出版社, 1990.
[107] 田华兵, 卫迦, 王玉兰. MODFLOW的可视化开发[J]. 物探化探计算技术. 1999(02).
[108] 汪党献. 水资源需求分析理论与方法研究[D]. 中国水利水电科学研究院, 2003.
[109] 王春泽, 崔振才, 田文苓. 区域水资源与社会经济协调程度评价研究[J]. 水文. 2004(03).
[110] 王大纯, 张仁权, 史毅虹. 水文地质学基础[M]. 北京: 地质出版社, 1995.
[111] 王浩, 秦大庸. 黄淮海流域水资源合理配置[M]. 北京: 科学出版社, 2003.
[112] 王金生, 王长申, 滕彦国. 地下水可持续开采量评价方法综述[J]. 水利学报. 2006(05).
[113] 王顺久, 侯玉, 张欣莉等. 中国水资源优化配置研究的进展与展望[J]. 水利发展研究. 2002(09).
[114] 王煜. 流域水资源实时调控理论方法和系统实现研究[D]. 西安理工大学, 2005.
[115] 吴剑锋, 朱学愚, 阎婷婷. 运用ModIME模拟潜水含水层应注意的问题[J]. 工程勘察. 2002(02).
[116] 吴剑锋, 朱学愚. 由MODFLOW浅谈地下水流数值模拟软件的发展趋势[J]. 工程勘察. 2000(02).
[117] 吴泽宁, 索丽生. 水资源优化配置研究进展[J]. 灌溉排水学报. 2004(02).
[118] 夏军, 左其亭, 邵民诚. 博司腾湖水资源可持续利用----理论、方法实践[M]. 北京: 科学出版社, 2003.
[119] 肖斌, 赵鹏大, 侯景儒. 现代地质统计学的新进展[J]. 世界地质. 1999(03).
[120] 肖斌, 赵鹏大, 侯景儒. 地质统计学新进展[J]. 地球科学进展. 2000(03).
[121] 肖思和. 三维地震资料储层参数建模方法研究[D]. 成都理工大学, 2001.
[122] 徐乐昌. 地下水模拟常用软件介绍[J]. 铀矿冶. 2002(01).
[123] 薛禹群. 地下水动力学(第二版)[M]. 北京: 地质出版社, 1997.
[124] 薛禹群,吴吉春. 地下水数值模拟在我国——回顾与展望[J]. 水文地质工程地质. 1997(4).
[125] 颜辉武, 祝国瑞. 地下水的体视化研究[M]. 北京: 武汉大学出版社, 2004.
[126] 燕永锋. “矿床数学—经济模型”软件包的开发及其在元江金矿的应用[D]. 昆明理工大学, 2001.
[127] 杨丽, 蔡树英, 杨金忠等. 大型灌区集中开采条件下地下水数值模拟[J]. 中国农村水利水电. 2006(04).
[128] 杨青春, 卢文喜, 马洪云. Visual Modflow在吉林省西部地下水数值模拟中的应用[J]. 水文地质工程地质. 2005(03).
[129] 姚荣. 基于可持续发展的区域水资源合理配置研究[D]. 河海大学, 2005.
[130] 游进军. 水资源系统模拟理论与实践[D]. 中国水利水电科学研究院, 2005.
[131] 余艳琴, 余志勇. 水资源利用状况综合评价方法研究[J]. 武汉大学学报(工学版). 2004(04).
[132] 张仁铎. 空间变异理论及应用[M]. 北京: 科学出版社, 2005.
[133] 张新民. 干旱区水资源量与质统一管理研究[D]. 西安理工大学, 2001.
[134] 张鑫. 区域生态环境需水量与水资源合理配置[D]. 西北农林科技大学, 2004.
[135] 张艳. 土壤水动力参数的推求方法及其空间变异性研究[D]. 武汉大学, 2006.
[136] 张征, 张人权, 徐恒力等. 定量预测岩溶含水介质渗透性空间分布的克立格法[J]. 中国岩溶. 1995(01).
[137] 张征, 刘淑春. 地下水环境评价中分布参数随机性的空间统计分析[J]. 环境科学学报. 1999(04).
[138] 张征, 鞠硕华, 刘淑春. 地下水环境模拟中多元信息空间最优估计原理与方法[J]. 工程勘察. 2000(03).
[139] 周念清, 朱学愚, 唐益群. 徐州市地下水资源的数值模拟与评价[J]. 勘察科学技术. 2003(05).
[140] 周念清. 基于GIS的徐州市地下水资源管理研究[D]. 南京大学, 2006.
[141] 左其亭. 论水资源承载能力与水资源优化配置之间的关系[J]. 水利学报. 2005(11).
[142] Ataie-ashtiani B, Volker R E, Lockington D A. Numerical and experimental study of seepage in unconfined aquifers with a periodic boundary condition[J]. Journal of Hydrology 222 (1999) 165¨C184. 1999, 222: 165-184.
[143] Barcelo C, Pawlowsky V, Grunsky E. Some Aspects of Transformations of Compositional Data and the Identification of Outliers[J]. Mathematical Geology. 1996, 28(4): 501-518.
[144] Brown C L, pope G A. Simulation of surfactant-enhanced aquifer remediation[J]. WATER RESOURCES RESEARCH. 1994, 30(11): 2259-2977.
[145] Carle S F, Fogg G E. Transition Probability-Based Indicator Geostatistics[J]. Mathematical Geology. 1996, 28(4): 453-476.
[146] Chokmani K, Ouarda T B M J. Physiographical space-based kriging for regional flood frequency estimation at ungauged sites[J]. WATER RESOURCES RESEARCH. 2004, 40.
[147] Clifton P M, Neuman S P. Effects of Kriging and inverse modeling on conditional simulation of the Avra valley aquifer in southern Arizona[J]. Water Resources Research. 1982, 18(4): 1215~1234.
[148] Cooley R. A method of estimating parameters and assessing reliability for models of steady state ground water flow:1 theory and numerical properties[J]. Water Resources Research. 1977, 13(2): 318~324.
[149] Dahan O, Mcgraw D, Adar E, et al. Multi-variable mixing cell model as a calibration and validation tool for hydrogeologic groundwater modeling[J]. Journal of Hydrology. 2004, 293: 115-136.
[150] EulogioPardo-igu??zquiza, Chica-olmo M. Estimation of gradients from sparse data by universal kriging[J]. WATER RESOURCES RESEARCH. 2004, 40.
[151] Ghassemi F, Molson J W, Falkland A, et al. Three-dimensional simulation of the Home Island freshwater lens: preliminary results[J]. ENVIRONMENTAL MODELLING & SOFTWARE. 1998, 14: 181-190.
[152] Harrington G A, Walker G R, Love A J, et al. A compartmental mixing-cell approach for the quantitative assessment of groundwater dynamics in the Otway Basin,South Australia[J]. Journal of Hydrology. 1999, 214: 49-63.
[153] Harrington G. A. , Walker G. R., Love A. J. N K A. A compartmental mixing-cell approach for the quantitative assessment of groundwater dynamics in the Otway Basin, South Australia[J]. Journal of Hydrology. 1999, 214(15): 49-63.
[154] Hoeksema R, Kitanidis P. Analysis of the spatial structure of properties of selected aquifers[J]. Water Resources Research. 1985, 21(4): 563~572.
[155] Hoeksema, R. J., R. B. Clapp, A. L. Thomas, A. E. Hunley, N. D. Farrow A K C D. CoKriging model for estimation of water-table elevation[J]. Water Resources Research. 1989, 25(3): 429~438.
[156] Huang W, Yang F. Streamflow estimation using Kriging[J]. WATER RESOURCES RESEARCH. 1998, 34(6): 1599¨C1608.
[157] Jensen J L, Corbett P W M, Pickup G E, et al. Permeability Semivariograms, Geological Structure,and Flow Performance[J]. Mathematical Geology, Vol. 28, No. 4, 1996. 1996, 28(4): 419-435.
[158] Kim J, parizek R R. Numerical simulation of the Noordbergum effect resulting from groundwater pumping in a layered aquifer system[J]. Journal of Hydrology. 1997, 202: 231-243.
[159] Kitanidis P, Vomvoris E. A geostatistical approach to the inverge problem in groundwater modeling(steadystate)and one-dimensional simensional[J]. Water Resources Research. 1983, 19(3): 677-690.
[160] Li S, Mclaughlin D, Liao H. A computationally practical method for stochastic[J]. 2003, 26: 1137-1148.
[161] Lin Y, Tan Y, Rouhani S. Identifying spatial characteristics of transmissivity using simulated annesling and kriging methods[J]. Environmental Geology. 2001(41): 200-208.
[162] Neuman S P, Jacobson E A. Analysis of Nonintrinsic Spatial Variability by Residuai Kriging with Application to Regional Groundwater Levels[J]. Mathematical Geology , Vol. 16, No. 5, 1984. 1984, 16(5): 499-521.
[163] Nguyen A T, Herring T A. Analysis of ICESat data using Kalman filter and kriging to study[J]. GEOPHYSICAL RESEARCH LETTERS. 2005, 32.
[164] Olea R A, Pawlowsky V. Compensating for Estimation Smoothing in Kriging[J].Mathematical Geology. 1996, 28(4): 407-417.
[165] Olsthoorn T N. A comparative review of analytic and finite difference models used at the Amsterdam Water Supply T.N. Olsthoorn[J]. Journal of Hydrology. 1999, 226: 139-143.
[166] Pardo-iguzquiza E, Dowd P A. The Second-Order Stationary Universal Kriging Model Revisited[J]. Mathematical Geology, Vol. 30, No. 4, 1998. 1998, 30(4): 347-378.
[167] Robert W.ritzi Jr.,dale F.jayne,arthur J.zahradnik Jr.,adrian A.field G E F. Geostatistical Modeling of Heterogeneity in Glaciofluvial,Buried-Valley Aquifers[J]. GROUND WATER. 1994, 32(4): 666-674.
[168] Troisi S, Fallico C, Straface S, et al. Application of kriging with external drift to estimate hydraulic conductivity from electrical-resistivity data in unconsolidated deposits near Montalto Uffugo, Italy[J]. Hydrogeology Journal. 2000, 8: 356-367.
[169] Wl Wingle, Ep Poeter S M. geostatistics, uncertainty analysis, and visualization software applied to groundwater flow and contaminant transport[J]. Computer & Geosciences. 1999, 25(4): 365-376.
[170] Woessner M P A A W W. Applied Groundwater Modeling: Simulation of Flow and Advective Transport[M]. New York: Academic Press Inc, 1992: 145-152.
[171] Waterloo Hydrogeologic I. Visual Modflow user's guide[M]. Waterloo Hydrogeologic, Inc, 2003.
[172] Yassin Z. Osman M P B. Modelling stream¨Caquifer seepage in an alluvial aquifer:an improved loosing-stream package for MODFLOW[J]. Journal of Hydrology. 2002, 264: 69-86.
[173] Yeh W W G, Yoon Y S, Lee K S. Aquifer Parameter identification with Kriging and opimum parameterization[J]. Water Resources Research. 1983, 19(1): 225~233.