| 前言 | 第1-14页 |
| 0．1 背景 | 第10-11页 |
| 0．2 研究目的、意义 | 第11页 |
| 0．3 研究区范围 | 第11页 |
| 0．4 引进技术 | 第11-12页 |
| 0．5 研究方法和手段 | 第12页 |
| 0．6 研究进度 | 第12-14页 |
| 1 国内外海水入侵研究状况 | 第14-18页 |
| 1．1 国外海水入侵研究进展 | 第14-16页 |
| 1．1．1 海水入侵的研究阶段 | 第14页 |
| 1．1．2 海水入侵的数学模型 | 第14-16页 |
| 1．1．3 其他方面海水入侵的研究 | 第16页 |
| 1．2 国内海水入侵研究概况 | 第16-18页 |
| 2 自然环境及水资源状况 | 第18-41页 |
| 2．1 自然地理状况 | 第18-19页 |
| 2．2 海岸地貌与沉积环境 | 第19-24页 |
| 2．2．1 海岸地貌和滨海平原类型 | 第19-21页 |
| 2．2．2 古环境演变和第四纪冲积物结构 | 第21-24页 |
| 2．3 水文地质条件 | 第24-28页 |
| 2．3．1 地下水类型 | 第24-26页 |
| 2．3．2 水文地质分区 | 第26页 |
| 2．3．3 地下水运动规律 | 第26-27页 |
| 2．3．4 区域水文地质条件与海水入侵的关系 | 第27-28页 |
| 2．4 水资源现状和开发利用情况 | 第28-34页 |
| 2．4．1 水资源现状 | 第28-31页 |
| 2．4．2 水资源开发利用状况 | 第31-34页 |
| 2．5 水资源供需平衡分析 | 第34-41页 |
| 2．5．1 可供水量分析 | 第34-37页 |
| 2．5．2 需水量预测 | 第37-39页 |
| 2．5．3 供需平衡分析 | 第39-41页 |
| 3 海水入侵的动态监测 | 第41-72页 |
| 3．1 地下水位的动态监测 | 第41-46页 |
| 3．2 地下水的水质监测 | 第46-57页 |
| 3．2．1 海水入侵的水化学监测指标 | 第46-49页 |
| 3．2．2 莱州市多年海水入侵的水质监测 | 第49-52页 |
| 3．2．3 典型剖面的多指标监测 | 第52-57页 |
| 3．3 含水层导电性能监测 | 第57-69页 |
| 3．3．1 物探监测指标 | 第57-58页 |
| 3．3．2 典型剖面海水入侵的物探监测 | 第58-60页 |
| 3．3．3 地球物理测井 | 第60-69页 |
| 3．4 咸淡水界面的综合监测指标 | 第69-72页 |
| 4 海水入侵的数值模拟 | 第72-110页 |
| 4．1 水文地质试验 | 第72-78页 |
| 4．1．1 抽水试验区概况 | 第72-73页 |
| 4．1．2 抽水试验安排 | 第73-74页 |
| 4．1．3 水文地质参数计算 | 第74-78页 |
| 4．2 海水入侵的数学模型 | 第78-81页 |
| 4．3 FeFlow软件特点及其数值计算方法 | 第81-86页 |
| 4．3．1 FeFlow的应用领域 | 第81页 |
| 4．3．2 系统输入特点 | 第81-82页 |
| 4．3．3 系统模型求解特点 | 第82-83页 |
| 4．3．4 系统结果输出及显示 | 第83页 |
| 4．3．5 FeFlow软件应用的基本步骤 | 第83-86页 |
| 4．4 典型海水入侵问题的二维数值模拟 | 第86-96页 |
| 4．4．1 Henry问题和 Huyakorn问题 | 第86-88页 |
| 4．4．2 地下水漏斗运移状态下的海水入侵模拟 | 第88-91页 |
| 4．4．3 地下咸水开采条件下海水入侵模拟 | 第91-94页 |
| 4．4．4 地下水库对海水入侵影响的模拟 | 第94-96页 |
| 4．5 莱州市海水入侵的数值模拟 | 第96-110页 |
| 4．5．1 水文地质概念模型 | 第96-98页 |
| 4．5．2 三维数值模型的建立 | 第98-103页 |
| 4．5．3 模型运算及结果的校准和验证 | 第103-110页 |
| 5 海水入侵发展的宏观趋势预测分析 | 第110-121页 |
| 5．1 海水入侵关键因子分析 | 第110-114页 |
| 5．1．1 降水分析 | 第110-112页 |
| 5．1．2 开采条件分析 | 第112-114页 |
| 5．2 人工神经网络模型 | 第114-121页 |
| 5．2．1 神经网络模型的原理 | 第114页 |
| 5．2．2 海水入侵神经网络算法的确定 | 第114-115页 |
| 5．2．3 BP神经络预报的程序建立 | 第115-117页 |
| 5．2．4 BP神经网络模型的改进 | 第117-118页 |
| 5．2．5 海水入侵网络模型识别与检验 | 第118-119页 |
| 5．2．6 海水入侵网络模型预报与分析 | 第119-121页 |
| 6 结论与建议 | 第121-126页 |
| 6．1 结论 | 第121-123页 |
| 6．2 建议 | 第123-126页 |
| 参考文献 | 第126-131页 |
| 致谢 | 第131页 |