简介：20世纪末-21世纪初，新兴的信息技术得到突飞猛进的发展，这不能不影响到水文地质生态调查方法的完善。一方面，在计算机的生产能力不断增长的背景下各种数学方法的发展，另一方面，各种方法在地下流体动力学领域的完善使不久前看来未必能完成的许多课题已经能够顺利解决。这篇论文着重研究数字模拟在水文地质生态学领域发展的最有前景的方向，因为近年来这种方法广泛用于水文地质调查的实践中，同时完全替换了早先利用的类似模拟方法。

简介：本文讲述全球水资源保护和优化的生态问题。指出了地表水和地下水污染的主要原因。列出了水圈污染严重后果的特点和其对人类健康的直接和间接影响。

简介：利用探井资料,采用神经网络方法,研究了新井产能的预测神经网络方法。实际气田的应用表明,该方法具有需要资料少、精度高等特点。

简介：

简介：本文提出了一种新的优化地下水监测网络。确定污染羽范围的方法。将监测并安装后最化的污染物存在的不确定性期望值降低到最大的位置定为监测井的最佳位置。本项研究中，将水力传导系数作为诱发不定性的因素。使用连续的随机添加（SRA）法生成水力传导系数的随机场。随着监测网络范围的增大，污染羽分布的不确定性降低。根据这个降低的量．评价某一污染羽存在的信息判定的期望值。选择采集监测井最大信息帚的最小系统为优选的监测网络。为了最化污染羽分布的不确定性。在定义域范围内．针对所有的产生的污染羽的实现值。编制污染物存在的概率图。不确定性定义为。污染物存在的概率或者不存在的概率单元的总和。在非均质水力传导系数场．本文给出了确定最佳监测网络的数值试验的结果。

简介：生态地质学需要解决的主要科学问题有：a研究岩石圈在自然和人类活动影响下的功能及它们形成的规律和发展动力；b从岩石团生态功能更替的观点，研究岩石团近地表部分对人为影响稳定性评价的理论和方法；c为了保护和改进岩石圈近表地层的生态功能，需要努力研究控制这些地层状态和性质的理论和方法；d研究利用工业废物和处置废物场地选址的理论、方法和手段；e发展工程保护的地质理论和方法。

简介：

简介：陆地生物圈在全球碳（C）循环方面起着重要作用。尽管陆地生物圈是碳的净源，但一些陆地生态系统目前正在吸收碳，这对于控制现存的陆地（森林、农田和沙漠）生态系统以维持或增加碳的吸存量而言，是切实可行的。利用森林生态系统可吸存和保存全球大量的碳。农业生态系统和贫瘠的土地可用于保存现有的陆地碳，但这些系统中的植物对二氧化碳的吸存速率相对较低。可把森林生态系统和农田生态系统的生物量视为一种能源，而且林木可用于储存城市环境中的能量。通过开展一些生态系统的管理实践，进行碳吸存和保存可获得额外利益。

简介：

简介：

简介：前言水质问题是佛罗里达沼泽地面临恢复的关键问题。例如，来源于耕种的磷进入沼泽后引起了6%到10％的生态系统的富营养化，造成了天然植物群体的改变。磷污染物残留是沼泽地生态恢复面临的重要问题，但是日前美国地质调查的工作指出沼泽地系统总的可利用的状态是危及其它的水质问题。

简介：本文旨在评价上马蒙区的地下水在天然和人为条件下的生态-地球化学状态。仔细研究人为条件影响下地下水化学成分形成的因素。

简介：

简介：

简介：在地球物理地层评价和储库工程中遇到由测井资料评价孔隙度和渗透率问题是件困难和重要的任务。在近来人工神经网络(ANN)模拟加拿大东部近海成果的推动下，我们开发了反演北海测井资料为孔隙度和渗透率资料的神经网络。我们利用两个分离反向传播ANN(BP—ANNs)模拟孔隙度和渗透率。该孔隙度ANN是一个用声波、密度和电阻率测井资料为输入的简单三层网络。

简介：在确定地下水提取的限制范围时，研究依赖地下水的生态系统（GDE）的位置至关重要。结合遥感与地理信息系统（GIS）模型，以绘制南非Sandveld地区内GDE概率等级图。利用陆地卫星TM识别可能存在GDE地区，并采用地理信息系统协助对这些地区的描绘。建立了3种GIS模型：GIS模型，基于地形特征来预测地貌湿度潜力（landscapewetnesspotential）（LWP模型）；改进LWP模型以突出地下水产生的地貌湿度潜力（获得的GglWP模型）；并把研究区内钻孔的地下水测量值与数字高程模型数据相结合，获得地下水高程模型。对从陆地卫星获得的生物量指标进行分类并结合GIS模型，随后对河流与湿地内的GDE进行野外验证。在3种用于测试研究区内GDE的模型当中，LWP模型提供的模拟结果最为准确。

简介：根据先进星载热发射和反辐射计（ASTER）图像获取滑坡相关因素，并利用地理信息系统（GIS）开发、应用和验证韩国Boun地区滑坡脆弱性分析的综合技术。从ASTER图像中获取数字高程模型（DEM）、线性特征、归一化差值植被指数（NDVI）和土地覆盖因素并进行分析。根据DEM地形数据库评估边坡、方位和曲率。根据已有空间数据库并利用频率比（FR）、逻辑回归（LR）和人工神经网络模型（ANN）鉴定和量化检测的滑坡位置与6种相关因素之间的关系。在叠加分析中把这些相互关系用作因子额定值以创建滑坡脆弱性指数和滑坡脆弱性图。随后，在FR、LR和ANN模型中作为新输人因子结合并应用3种滑坡脆弱性图，从而创建改进的滑坡脆弱性图。通过对比在模型实验中未使用的已知滑坡位置来验证所有这些滑坡脆弱性图。对比利用3种滑坡相关输入参数创建的改进精度的综合滑坡脆弱性图（FR}莫型为87．00％；LRN型为88．21％；ANN模型为86．51％）与利用ASTER图像中6种因素创建的单独滑坡脆弱性图（FR丰莫型为84．34％；LR模型为85．40％；ANN模型为74．29％）。