張盼,劉文兆,2

(1.西北農(nóng)林科技大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院,陜西楊陵712100;2.中國(guó)科學(xué)院水利部水土保持研究所,陜西楊陵712100)

地下水是水資源的重要組成部分,目前我國(guó)大部分地區(qū)的地下水形勢(shì)不容樂(lè)觀。長(zhǎng)武塬區(qū)地下水資源貧乏,長(zhǎng)期以來(lái)存在的盲目開(kāi)發(fā)和超量開(kāi)采造成了地下水位持續(xù)下降,進(jìn)而造成水資源供需矛盾加劇。因此,研究地下水動(dòng)態(tài)變化規(guī)律,預(yù)測(cè)未來(lái)變化趨勢(shì),對(duì)水資源利用管理具有重要的意義。

時(shí)間序列分析是應(yīng)用比較廣泛的一種科學(xué)分析方法。由于這種方法比較簡(jiǎn)單,而且可以定時(shí)定量地推測(cè)事物的未來(lái)發(fā)展,所以對(duì)預(yù)測(cè)、決策具有較高的實(shí)用價(jià)值[1]。近20年來(lái),時(shí)序分析理論已應(yīng)用于地下水資源評(píng)價(jià)、預(yù)報(bào)和管理之中。常用于地下水位預(yù)報(bào)的時(shí)序模型有自回歸模型(AR),滑動(dòng)平均模型(MA)、自回歸滑動(dòng)平均模型(AR-MA)。近年來(lái)隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和廣泛應(yīng)用又發(fā)展了多種模型,如求和自回歸滑動(dòng)平均模型(ARIMA)、乘積型季節(jié)性模型、組合模型、混合模型以及門(mén)限模型、混沌時(shí)間序列模型等[2-5]。這些模型應(yīng)用靈活方便且具有較高的模擬精度,給大區(qū)域地下水動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)分析帶來(lái)了極大的便利。

1 研究區(qū)概況

1.1 自然地理概況

研究區(qū)所在的長(zhǎng)武縣位于陜西省咸陽(yáng)市轄區(qū)西北角,西、北、南三面分別與甘肅省涇川縣、寧縣、正縣、靈臺(tái)縣接壤,全縣土地面積為583 km2。地勢(shì)由西向東傾斜,海拔高度847～1 274 m,該地區(qū)系典型的黃土高塬溝壑區(qū)[6],屬暖溫帶半濕潤(rùn)大陸性季風(fēng)氣候,降水集中在7-9月,占全年降水總量的55%以上。全縣有涇河、黑河、南河3條河流。涇河沿縣北向東后折向東南流去,境內(nèi)流長(zhǎng)56 km,年平均流量42.2m3。黑河、南河年平均流量為10m3/s以下。三條河流將長(zhǎng)武縣分割為巨家塬、棗元塬和長(zhǎng)武塬三部分[7-8]。其中長(zhǎng)武塬土地面積為297.4 km2,塬面積為101.6 km2,塬面和溝坡面積分別占34.2%和65.8%,地下水埋深30～80 m[7,9]。

1.2 水文地質(zhì)概況

長(zhǎng)武縣屬祁、呂、賀山子型構(gòu)造的聯(lián)合復(fù)合區(qū)?；鶐r大部分被黃土覆蓋,基底是巨厚的中生界沉積砂頁(yè)巖,平鋪緩斜,褶皺輕微,自下而上依次為三迭系、侏羅系、白堊系[6]。研究區(qū)主要由第四系新老黃土組成,自上而下為馬蘭黃土、離石黃土、午城黃土。塬區(qū)潛水含水層是以風(fēng)積黃土狀亞砂土為主的孔隙-裂隙含水層,有良好的儲(chǔ)水空間;且每層古土壤均含有鈣質(zhì)結(jié)核,含水層底部鈣質(zhì)結(jié)核膠結(jié)致密,作層狀分布,形成較好的隔水層,構(gòu)成一定儲(chǔ)水條件,是黃土塬區(qū)主要的潛水含水層,含水深度為20～100 m。在長(zhǎng)武北塬區(qū)中心部位,塬面平坦開(kāi)闊,地下水埋深25～60 m,含水層厚度 60～80 m,為中等富水潛水層;在塬區(qū)周邊,由于溝谷對(duì)地下水的疏干作用,地下水埋深則在60～85m以上,含水層厚度也相應(yīng)變薄。在南部塬區(qū),由于地形破碎,地下水賦水條件很差,地下水埋深較深,人畜飲用水困難。

塬區(qū)地下水埋深多為40～100 m,四周均被切割至基巖的溝谷所包圍。黃土中地下水位高于溝谷中地表水流,更高于基巖中的承壓水,因此無(wú)地下側(cè)流補(bǔ)給,降水垂直入滲是塬面地下水補(bǔ)給幾乎唯一的來(lái)源[7,10]。

2 材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)獲取

選取研究區(qū)當(dāng)?shù)厮值叵滤O(jiān)管站3口水位埋深監(jiān)測(cè)井長(zhǎng)期觀測(cè)資料進(jìn)行分析。其中,551井位于研究區(qū)西段洪家鄉(xiāng)風(fēng)口村,552井位于研究區(qū)中段地掌鄉(xiāng)代苓村,555井位于研究區(qū)東段彭公鄉(xiāng)豐頭村。每5天(即每月1日,6日,11日,16日,21日,26日)用測(cè)繩量測(cè)監(jiān)測(cè)井水位。

2.2 時(shí)間序列分析法

時(shí)間序列,也叫時(shí)間數(shù)列、歷史復(fù)數(shù)或動(dòng)態(tài)數(shù)列。它是將某種統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的數(shù)值,按時(shí)間先后順序排到所形成的數(shù)列。時(shí)間序列預(yù)測(cè)法就是通過(guò)編制和分析時(shí)間序列,根據(jù)時(shí)間序列所反映出來(lái)的發(fā)展過(guò)程、方向和趨勢(shì),進(jìn)行類(lèi)推或延伸,借以預(yù)測(cè)下一段時(shí)間或以后若干年內(nèi)可能達(dá)到的水平。在生產(chǎn)和科學(xué)研究中,對(duì)某一個(gè)或一組變量 x(t)進(jìn)行觀察測(cè)量,將在一系列時(shí)刻t1,t2,…,tn(t為自變量且t1＜t2＜…＜tn)所得到的離散數(shù)字組成序列集合x(chóng)(t1),x(t2),…,x(tn),稱(chēng)之為時(shí)間序列,這種有時(shí)間意義的序列也稱(chēng)為動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。這樣的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)在自然、經(jīng)濟(jì)及社會(huì)等領(lǐng)域都很常見(jiàn)。

時(shí)間序列分析是根據(jù)系統(tǒng)觀測(cè)得到的時(shí)間序列數(shù)據(jù),通過(guò)曲線擬合和參數(shù)估計(jì)來(lái)建立數(shù)學(xué)模型的理論和方法。它把系統(tǒng)看作一個(gè)暗箱,不考慮外界因素的影響,假設(shè)預(yù)測(cè)對(duì)象的變化僅與時(shí)間有關(guān),根據(jù)客觀事物發(fā)展變化過(guò)程中的內(nèi)在延續(xù)性進(jìn)行預(yù)測(cè)。這種內(nèi)在延續(xù)性反映了外部影響因素綜合作用下對(duì)象的變化過(guò)程。時(shí)間序列預(yù)測(cè)過(guò)程只依賴(lài)于歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)及其數(shù)據(jù)模式,從而使預(yù)測(cè)研究更為直接和簡(jiǎn)潔。時(shí)間序列分析主要用于:系統(tǒng)描述、系統(tǒng)分析、預(yù)測(cè)未來(lái)、決策和控制。

在對(duì)地下水系統(tǒng)的研究中 ,把實(shí)體系統(tǒng)作為直接研究對(duì)象極其困難。一般通過(guò)系統(tǒng)模型來(lái)描述實(shí)體系統(tǒng)的特性及其變化規(guī)律[11]。應(yīng)用時(shí)間序列(簡(jiǎn)稱(chēng)“時(shí)序”)分析法進(jìn)行水位預(yù)報(bào),正是將地下水系統(tǒng)視為“黑箱”或“灰箱”,根據(jù)地下水位動(dòng)態(tài)觀測(cè)資料,提取和分析歷史資料本身所蘊(yùn)涵的信息,找出其規(guī)律,并利用這些規(guī)律,達(dá)到預(yù)報(bào)未來(lái)的目的,無(wú)須再進(jìn)行專(zhuān)門(mén)的試驗(yàn)來(lái)獲取其它參數(shù),這給大區(qū)域地下水動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)分析帶來(lái)了極大的便利,并且,該方法易于掌握,計(jì)算工作量小,易于應(yīng)用推廣[12]。

如今,SAS的豐富數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析和信息展現(xiàn)的能力,使之成為決策支持的最好工具。其中,SAS/ETS提供的基本時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法包括:逐步自回歸模型、指數(shù)平滑模型和季節(jié)性模型[13]。用SAS軟件所提供的這三種方法對(duì)研究區(qū)地下水位建立模型,經(jīng)過(guò)比較,選取了適合研究區(qū)的最優(yōu)模型——指數(shù)平滑模型。

2.2.1 時(shí)間序列模型基本組成 由于地下水水位數(shù)據(jù)具有趨勢(shì)性,周期性和一個(gè)靜態(tài)分量,一個(gè)非穩(wěn)定的時(shí)間序列模型可以適用于地下水位數(shù)據(jù)的分析。根據(jù)地下水水位數(shù)據(jù)的特征,一個(gè)地下水非穩(wěn)定的地下水時(shí)間序列模型可以用以下疊加形式表示:

式中:H(t)——地下水位埋深;R(t)——趨勢(shì)項(xiàng);P(t)——周期項(xiàng) ;ε(t)——隨機(jī)分量 。

從已知序列(觀測(cè)值)H(t)(t=1,2,3,…,n)中提取各分量。提取的順序?yàn)?趨勢(shì)分量R(t)、周期分量P(t)和隨機(jī)分量ε(t)。各分量的數(shù)學(xué)模型建立后,再將其線性疊加,就得到了地下水水位埋深預(yù)測(cè)模型H(t)。其中,t為地下水水位監(jiān)測(cè)周期,一個(gè)單位的t表示一個(gè)地下水水位監(jiān)測(cè)周期,取決地下水水位監(jiān)測(cè)頻率。

(1)趨勢(shì)分量R(t)的確定。對(duì)于趨勢(shì)分量R(t)可以用多項(xiàng)式逼近,即可得到估計(jì)值R'(t)。

采用多元回歸方法確定待定系數(shù)b0,b1,b2,b3,…,bk和階數(shù)k。同時(shí)需要計(jì)算趨勢(shì)曲線擬合的相關(guān)系數(shù)R。

(2)周期分量P(t)的確定。趨勢(shì)函數(shù)確定后,對(duì)去除趨勢(shì)分量后的部分p(t)進(jìn)行周期項(xiàng)分析,即:

采取諧波分析法進(jìn)行周期分量的分析提取。對(duì)序列P(t),可以用L個(gè)諧波疊加的形式表示其估計(jì)值為

式中:P'(t)——序列 P(t)的估計(jì)值;L——諧波個(gè)數(shù),取n/2的整數(shù)部分;k——諧波序號(hào),k=1,2,…,L;Tk=n/k,也就是第k個(gè)諧波的周期;ak,bk——傅立葉系數(shù),計(jì)算式為

(3)隨機(jī)分量ε(t)的確定。去除趨勢(shì)分量和周期分量的部分既是隨機(jī)分量部分ε(t)。

式中:ε(t)——一平穩(wěn)隨機(jī)系列項(xiàng),可直接對(duì)其用自回歸模型求解。其自回歸模型為

式中:p——模型階數(shù);φi——模型自回歸系數(shù),i=0,1,2,…,p。

對(duì)某一階數(shù)的自回歸模型,類(lèi)似多元回歸計(jì)算可求得自回歸系數(shù)φi。本文采用了AIC準(zhǔn)則[4]來(lái)確定模型的階數(shù),即:

使上式值最小時(shí)所對(duì)應(yīng)的 p值為最佳階數(shù)。

式中:n——序列數(shù)據(jù)總個(gè)數(shù);б2——式(7)階數(shù)為 p時(shí)殘差的方差。(4)時(shí)間序列模型。將上述趨勢(shì)分量,周期分量,隨機(jī)分量線性疊加,即可得到地下水位的總預(yù)測(cè)模型:

2.2.2 模型的檢驗(yàn) 應(yīng)用SAS軟件自帶的時(shí)間序列模型對(duì)研究區(qū)地下水位進(jìn)行模擬后,對(duì)其精度進(jìn)行檢驗(yàn),進(jìn)而確定其是否合理。本文采用后驗(yàn)差方法[3,6]對(duì)模型進(jìn)行精度檢驗(yàn)。通過(guò)后驗(yàn)差比值C和小誤差頻率P來(lái)檢驗(yàn)(見(jiàn)公式10)。

式中:S1——原始數(shù)據(jù)(實(shí)測(cè)值)方差的開(kāi)方;S2——?dú)埐?絕對(duì)誤差)的標(biāo)準(zhǔn)差;ξ(k)——?dú)埐?ˉξ— —?dú)埐罹怠?/p>

上述兩個(gè)指標(biāo)C,P把預(yù)測(cè)的等級(jí)劃分為四等,如表1所示,通常用其作為檢驗(yàn)預(yù)測(cè)模型的精度。

表1 預(yù)報(bào)精度評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

如果P,C值都在允許范圍內(nèi),則模型可用于計(jì)算預(yù)報(bào)值,否則需要對(duì)模型進(jìn)行檢查、分析和重新調(diào)參。

圖1 研究區(qū)地下水位埋深概況

2.3 所選監(jiān)測(cè)井水位埋深概況

分別選取551井,552井和555井1976-1993年,1976-2008年和1978-2003年的水位觀測(cè)資料進(jìn)行分析。(其中552井監(jiān)測(cè)情況最好,1976年至今資料保存完備;551井的監(jiān)測(cè)資料自1993年后部分丟失,故只選連續(xù)較好的前18年監(jiān)測(cè)資料進(jìn)行分析;555井由于干枯而于2003年停測(cè),期間1996年資料丟失。)

研究區(qū)三口井水位埋深情況見(jiàn)圖2。由圖可以看出這三口監(jiān)測(cè)井中552井水位較淺水位埋深不超過(guò)35 m,555井水位較深,水位埋深大于50 m,551井水位埋深則處于35～40 m。

3 時(shí)間序列分析在研究區(qū)地下水位預(yù)報(bào)中的應(yīng)用

3.1 模型的應(yīng)用

利用SAS/ETS中的指數(shù)平滑模型對(duì)研究區(qū)552井(1976-2008年)、551井(1976-1992年)及555井(1978-2002年)月平均地下水位數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬,擬合結(jié)果見(jiàn)圖2。并分別得到觀測(cè)井552井2009年各月(1-8月)水位埋深預(yù)測(cè)值,551井1993年各月(1-9月)水位埋深預(yù)測(cè)值,以及555井2003年各月水位埋深預(yù)測(cè)值,與實(shí)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比,用以評(píng)價(jià)模型的預(yù)測(cè)效果。其決定系數(shù)分別為:R2=0.999(552井),R2=0.962(551井),R2=0.997(555井)。擬合結(jié)果及誤差分析見(jiàn)表3,預(yù)測(cè)結(jié)果及誤差分析見(jiàn)表4。

圖2 模型計(jì)算值與實(shí)測(cè)值擬合曲線

由552監(jiān)測(cè)井2003-2008年的計(jì)算值與實(shí)測(cè)值的擬合曲線(圖2)可以更清楚地觀察模型對(duì)該井的計(jì)算值與模擬值的擬合情況。表1可明顯看出,該模型的擬合精度很高,其最大絕對(duì)誤差(殘差)為0.06 m,最小絕對(duì)誤差為5.67×10-5m。相對(duì)誤差大多小于0.1%,個(gè)別稍微大點(diǎn)的值也不超過(guò)1%。由該模型對(duì)研究區(qū)551監(jiān)測(cè)井和555監(jiān)測(cè)井的模擬預(yù)測(cè)擬合曲線圖(圖2)可以看出,兩口井的水位也是逐年下降的。

3.2 模型的檢驗(yàn)

運(yùn)用公式(10)對(duì)模型的預(yù)測(cè)精度進(jìn)行計(jì)算得到P值和C值(見(jiàn)表2),對(duì)照表1可知,SAS軟件自帶的時(shí)間序列模型對(duì)研究區(qū)這三口井的預(yù)測(cè)精度均達(dá)到理想的預(yù)測(cè)等級(jí)。

同時(shí),由表3可以看出,指數(shù)平滑模型對(duì)于551井的模擬預(yù)測(cè)效果較理想,擬合精度好。其絕對(duì)誤差最大值為0.14 m,最小值可達(dá)0.001m。相對(duì)誤差一般都小于0.4%,最大也不超過(guò)1%。該模型對(duì)555井的井水水位擬合程度同樣較高。其中,絕對(duì)誤差(殘差)最大為0.03 m,最小甚至不足0.001 m。相對(duì)誤差大多數(shù)在0.55%之下,個(gè)別較大的值也不超過(guò)1%。

表2 精度檢驗(yàn)結(jié)果表

在把已建立的模擬模型用于預(yù)報(bào)前,也要進(jìn)行精度檢驗(yàn),本文用未參加建模的水位資料(551井的1993年,552井的2009年,555井的2003年)進(jìn)行后驗(yàn)預(yù)測(cè)檢驗(yàn)?？傻玫?51井1993年、552井2009年以及555井2003年各月水位埋深預(yù)測(cè)值。其后驗(yàn)預(yù)測(cè)結(jié)果見(jiàn)表4。

表4中可以看出,552井預(yù)測(cè)的絕對(duì)誤差(殘差)最大值為0.12 m,絕對(duì)誤差的最小值可達(dá)1.23×10-3m。相對(duì)誤差一般都不超過(guò)1%。該模型對(duì)551井的預(yù)測(cè)精度較之552井稍好些。其絕對(duì)誤差(殘差)最大值為0.13 m,最小值可達(dá)9.59×10-4m。相對(duì)誤差均不超過(guò)0.4%。對(duì)555井的預(yù)測(cè)其絕對(duì)誤差(殘差)最大值為0.15 m,最小值達(dá)到3.38×10-5m。其相對(duì)誤差最小值為6.39×10-5%,最大值不超過(guò)0.3%?？梢钥闯?該模型對(duì)研究區(qū)監(jiān)測(cè)井的擬合及預(yù)測(cè)精度都較高。

表3 模型計(jì)算結(jié)果與誤差分析

表4 模型模擬結(jié)果與誤差分析

3.3 分析與討論

時(shí)間序列分析是把系統(tǒng)看作一個(gè)暗箱,不考慮外界因素的影響,假設(shè)預(yù)測(cè)對(duì)象的變化僅與時(shí)間有關(guān),根據(jù)客觀事物發(fā)展變化過(guò)程中的內(nèi)在延續(xù)性進(jìn)行預(yù)測(cè)。但是利用地下水系統(tǒng)過(guò)去的資料進(jìn)行建模是通過(guò)系統(tǒng)過(guò)去的規(guī)律預(yù)測(cè)未來(lái),當(dāng)系統(tǒng)的某些因素發(fā)生較大變化時(shí),模型預(yù)報(bào)誤差將增大,因此建模時(shí)需要考慮到系統(tǒng)因素的變化。影響研究區(qū)地下水變化的主要因素如下。

(1)黃土區(qū)地下水埋深大部分為40～100m,且降水幾乎是唯一的補(bǔ)給源[7,14-15]。研究區(qū)地下水補(bǔ)給來(lái)源為當(dāng)?shù)亟邓?降水一方面轉(zhuǎn)化為土壤水緩慢補(bǔ)給給地下水,年補(bǔ)給量約為10mm;另一方面通過(guò)降雨形成徑流,在塬面的黃土碟、黃土胡同或者居民開(kāi)挖的澇池等負(fù)地形地段匯集后補(bǔ)給地下水,補(bǔ)給滯后時(shí)間多為30～40 d,也可能有較短的為10 d左右,受降雨量、降雨強(qiáng)度以及補(bǔ)給通道濕度等因素影響[7]。研究區(qū)50 a中(利用長(zhǎng)武縣氣象局1957-2006年的逐日降水?dāng)?shù)據(jù)分析),豐水、平水和枯水年分別為18 a、12 a和20 a,豐水年和枯水年數(shù)比較接近[16]。且降水年際分布不均,年平均降水量為578.7mm(1957-2006年),年最大降水量為954.3 mm(2003年),年最小降水量為 296.0 mm(1995年),相差657.3 mm,表現(xiàn)出年際變化大的特點(diǎn)。

(2)研究區(qū)塬區(qū)的機(jī)井?dāng)?shù)量由1993年101眼增加到2008年181眼,由于研究區(qū)塬面積有限,以后塬面上的機(jī)井?dāng)?shù)量不再會(huì)有較大變化。與此同時(shí),地下水源開(kāi)采量由1999年的1.84×106m3增加到2008年的3.31×106m3。1998年至2007年10 a間年均降水量為589.39 mm,除2004年年降水量(493.7 mm)不足500mm外,其余年份年降水量均超過(guò)500mm,且2003年達(dá)到954.3 mm。而研究區(qū)地下水位埋深卻整體處于下降趨勢(shì),是由于人為開(kāi)采量增加導(dǎo)致的。由于塬面上的機(jī)井?dāng)?shù)量今后不會(huì)發(fā)生較大變化結(jié)合當(dāng)?shù)夭块T(mén)對(duì)地下水資源保護(hù)的重視,日后將會(huì)有計(jì)劃的對(duì)地下水進(jìn)行開(kāi)采。但是隨著社會(huì)的發(fā)展,人口的增長(zhǎng),工農(nóng)業(yè)用水依然在不斷增長(zhǎng),故該因素為影響研究區(qū)地下水變化的又一重要因素。

上述這些因素在時(shí)序建模中沒(méi)有涉及到,因此,未來(lái)某些因素發(fā)生較大變化時(shí),模型預(yù)報(bào)誤差會(huì)增大。所以,應(yīng)及時(shí)把新得到的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)加到原序列中,實(shí)時(shí)更新模型,以提高預(yù)測(cè)的精度。

由上述分析可知,SAS/ETS中指數(shù)平滑模型可以用于研究區(qū)地下水位的研究。其擬合精度高,且需要的數(shù)據(jù)不多,獲取也簡(jiǎn)單,可以考慮用于研究區(qū)地下水位動(dòng)態(tài)變化規(guī)律的研究。

4 結(jié)論

(1)運(yùn)用SAS軟件自帶的時(shí)間序列分析法中的指數(shù)平滑模型分別對(duì)長(zhǎng)武塬區(qū)三口監(jiān)測(cè)井建立地下水位埋深模型。結(jié)果表明,擬合精度和預(yù)測(cè)精度均較高。該模型較全面地反眏了地下水位動(dòng)態(tài)變化規(guī)律,且計(jì)算簡(jiǎn)單,所需資料較少,易于獲得,是一種較好的模擬預(yù)測(cè)模型,能很好地應(yīng)用于分析地下水位動(dòng)態(tài)的趨勢(shì)性和周期性以及進(jìn)行地下水埋深預(yù)測(cè),為區(qū)域地下水的合理開(kāi)發(fā)利用及水資源規(guī)劃提供可靠依據(jù)。

(2)通過(guò)對(duì)趨勢(shì)項(xiàng)的分析可知,552監(jiān)測(cè)井32 a間水位埋深由25.3 m(水位標(biāo)高1 163.12 m)上升到31.84 m(水位標(biāo)高1 156.58m),即水位降幅達(dá)到6.54 m,年均下降為0.2 m。由圖可知,1976-1995年間,該井水位下降緩慢,這20 a間的水位年均下降為0.1 m。1996-2008年間,呈明顯下降趨勢(shì),年均下降0.4 m。尤其是近幾年,地下水位下降幅度越來(lái)越大,從模擬結(jié)果可看出,如果不進(jìn)行科學(xué)管理,控制開(kāi)采,還有繼續(xù)下降的趨勢(shì)。

(3)通過(guò)對(duì)模型中的周期項(xiàng)分析可知,該區(qū)地下水位動(dòng)態(tài)具有兩個(gè)主要的周期成分。一個(gè)周期長(zhǎng)度為一年,反映了一年內(nèi)地下水位的季節(jié)性周期變化。另一個(gè)周期長(zhǎng)度為7.4～10 a,并且隨著時(shí)間的增長(zhǎng)周期也逐漸增長(zhǎng),這與該地區(qū)氣候(主要是降水量)多年的周期性變化情況大體一致。

(4)利用地下水系統(tǒng)過(guò)去的資料進(jìn)行建模是通過(guò)了解過(guò)去的規(guī)律對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè),當(dāng)系統(tǒng)的某些因素在未來(lái)時(shí)刻有較大變化時(shí),模型預(yù)報(bào)誤差將增大。因此,要及時(shí)把新得到的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)加到原序列中,實(shí)時(shí)更新模型,以提高預(yù)測(cè)的精度。

鑒于研究區(qū)特殊地形及氣候的影響,地下水的開(kāi)發(fā)利用在當(dāng)?shù)毓I(yè)和生態(tài)用水中占據(jù)重要地位,有的地方甚至成為唯一的水源。因此建議當(dāng)?shù)叵嚓P(guān)部門(mén)加強(qiáng)對(duì)地下水位變化規(guī)律的研究,掌握預(yù)測(cè)水位未來(lái)變化趨勢(shì)的方法,合理規(guī)劃和開(kāi)發(fā)利用地下水資源。

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