找一个开源的模型或者程序算下渗漏对附近的水位变化的影响，然后根据水位变化反算渗漏程度

在寻找计算渗漏对水位影响的开源模型或程序时，可以考虑使用一些科学计算库如Python的FEniCS、Matplotlib来构建数学模型，或者利用GIS软件如GDAL、QGIS结合水资源管理相关的开源模拟工具（如SWAT、Hydrological Modelling Toolkit (HMlib) 或者开源的水质模型如MODFLOW）。这些工具通常允许用户输入渗漏数据，并通过模拟水流运动和地下水平衡来预测水位变化。

例如，你可以使用Python编写一个简单的脚本来解决这个问题，首先定义渗漏函数、渗流方程（如达西定律），然后设置边界条件（如水头边界和渗透率分布），最后运行数值解算器。以下是一个简化的示例：

import fenics as fn

# 定义域和边界条件
mesh = fn.UnitSquareMesh(100, 100)
V = fn.FunctionSpace(mesh, "P", 1)

# 渗透系数和初始水位
k = fn.Expression("1e-4 * x[0] + 5e-5", degree=1)  # 假设渗透率为x方向的线性分布
h_initial = fn.interpolate(fn.Constant(0), V)

# 设定渗漏源
leakage_source = fn.Expression("leakage_rate * x[0]", degree=1, leakage_rate=100)  # 假设渗漏率为变量leakage_rate

# 求解偏微分方程
u = fn.TrialFunction(V)
v = fn.TestFunction(V)
du_dt = ...  # 可能需要包含时间演化项
a = k * fn.inner(du_dt, v)*fn.dx - fn.dot(fn.nabla_grad(u), fn.nabla_grad(v))*fn.dx
L = fn.dot(leakage_source, v)*fn.dx

solution = fn.DGTimeStepper(a, L, u, h_initial, dt=0.1)

# 计算并记录水位变化
for time_step in solution:
    h_new = time_step.u
    plot_water_level(h_new)