基于MODFLOW建立大区域地下水流模型的程序优化与改进

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地下水数值模拟是地下水资源评价的重要手段。然而,随着对大区域地下水流模拟精度要求的不断提高,使得模型的网格剖分更加精细,模拟时间序列不断延长。在这种大区域、精细网格的地下水流模型建立过程中,研究人员通常面临海量数据处理的难题。本文从MODFLOW源程序入手,充分剖析程序的计算原理、方法以及程序实现流程,详细探讨了模型数据的输入和输出文件格式以及模型数据的前后处理过程。针对MODFLOW建立大区域水流数值模型时源汇项文件存储开销过大、读取效率低以及数据前后处理复杂等问题,对其中的补给子程序包(RCH)和蒸发蒸腾子程序包(EVT)进行了改进,并开发了新的面状补排子程序包(RAW)。上述三种子程序包均以每个分区为基本数据处理单元,程序通过读取每个分区的补排量数据,并根据分区与剖分网格的对应关系,在程序内部将补排量数据分配到每个网格。通过理想地下水流模型算例,对改进后MODFLOW程序的性能进行测试。基于改进后的MODFLOW程序建立了华北平原地下水流模型,降水补给、潜水蒸发分别通过改进后的RCH、EVT子程序包实现,所有面状补排项(包括河流)均通过RAW子程序包实现。相对于传统的源汇项数据存储方式,改进后程序的RCH、EVT文件大小分别减小为2.00MB和2.81MB,数据读取效率分别提高了16.77倍和12.34倍。对模型中面状源汇项的处理,相比较WEL子程序包的处理方式,RAW子程序包读取数据的加速倍数达到40.59倍。通过RAW子程序包可以将各面状补排项分开处理,直接输出每个源汇项的均衡量,避免了均衡成果展示时源汇项数据的人为还原。可见,改进后的MODFLOW程序在源汇项数据压缩、模型加速以及简化数据处理过程等方面效果显著。新开发的RAW子程序包实现了对多层面状补排项的表达,可用于面状的地下水开采、农业回灌等源汇项的处理,拓展了MODFLOW的模拟功能。
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