鳳 蔚，祁曉凡，3，李海濤，李文鵬，殷秀蘭

(1.中國地質大學(北京)水資源與環(huán)境學院，北京 100083；2.中國地質環(huán)境監(jiān)測院，北京 100081；3.山東省地質調查院，山東 濟南 250013)

雄安新區(qū)地下水水位與降水及北太平洋指數(shù)的小波分析

鳳 蔚1，2，祁曉凡1，2，3，李海濤2，李文鵬2，殷秀蘭2

(1.中國地質大學(北京)水資源與環(huán)境學院，北京 100083；2.中國地質環(huán)境監(jiān)測院，北京 100081；3.山東省地質調查院，山東 濟南 250013)

基于1991—2016年雄安新區(qū)4個地下水監(jiān)測孔的長時間序列水位數(shù)據(jù)、降水數(shù)據(jù)及北太平洋指數(shù)(North Pacific Index，NPI)，采用連續(xù)小波、交叉小波變換等方法，分析了三者的周期性變化及其之間的相互關系。結果表明：(1)雄安新區(qū)地下水水位、降水與NPI的主波動周期及各序列間共振周期均為1 a。(2)豐水年的地下水水位時滯小于全時段的地下水水位時滯，高降水量對潛水-承壓水水位時滯的影響大于對承壓水的影響。(3)地下水水位對NPI的時滯大于對降水的時滯；在豐水年，地下水水位對NPI的響應更快；地下水對降水和NPI的響應速度，明確反映了研究區(qū)地下水水位動態(tài)變化的主要氣候影響因素是降水。

地下水水位；降水；氣候指數(shù)；小波分析；雄安新區(qū)

2017年4月1日，中共中央、國務院決定設立雄安新區(qū)，規(guī)劃范圍涉及河北省雄縣、容城、安新三縣及周邊部分區(qū)域[1]。雄安新區(qū)位于白洋淀流域平原區(qū)，屬于華北平原的山前傾斜平原。多年來，該區(qū)域地下水資源處于消耗狀態(tài)，區(qū)域地下水水位下降是地下水資源消耗的直接表征[2～3]。地下水開采被認為是該區(qū)域地下水水位下降的主要原因；而從宏觀尺度研究氣候變化對該區(qū)域地下水動態(tài)變化影響的成果還不多見。

降水量變化是氣候變化的一個重要表征指標，它與地下水水位變化有直接關系。從更大尺度上來說，降水又受厄爾尼諾/南方濤動(El Nino-Southern Oscillation，ENSO)等現(xiàn)象的制約。地下水水位、降水量、北太平洋指數(shù)均是典型的非平穩(wěn)時間序列，三者隨時間序列的動態(tài)變化規(guī)律及其之間存在的相互關聯(lián)，值得研究。

小波分析是當前分析時間序列的有效工具，它可以獲取時間序列的時間-頻率特征[4]。由小波分析發(fā)展而來的交叉小波變換方法可定量評價兩組時間序列的時滯特征，已在多學科廣泛應用[5～7]。在地下水領域，該方法應用于喀斯特地區(qū)降水-徑流分析[8]、流域地下水水位預測[9]、水位與降水/氣象模式的相關關系[10～16]等領域，可以明確研究區(qū)地下水水位與其動態(tài)影響因素之間的相關關系。

本文以雄安新區(qū)為重點研究區(qū)，依據(jù)地下水水位監(jiān)測數(shù)據(jù)、降水數(shù)據(jù)及北太平洋指數(shù)(North Pacific Index，NPI)，首先采用連續(xù)小波變換分析各數(shù)據(jù)序列的周期性，然后采用交叉小波變換定量分析各序列間共振周期、時滯特征，研究地下水水位對降水、北太平洋指數(shù)等的響應機制。

1 研究區(qū)概況

雄安新區(qū)位于河北平原中部，西部和北部地勢略高，東部和南部稍低。新區(qū)屬暖溫帶季風型大陸性半濕潤半干旱氣候，年均氣溫12.7 ℃，年均降水量500 mm；白洋淀地區(qū)多年平均水面蒸發(fā)量1 761.7 mm。區(qū)內水系發(fā)育，河渠縱橫，湖泊廣布，屬海河流域的大清河水系(圖1)。

雄安新區(qū)區(qū)內地下水含水層分為淺層地下水和深層地下水。淺層地下水可分為潛水和淺層承壓水，含水層巖性主要以中砂、細砂、粉砂、粉細砂為主；含水層厚度一般小于40 m，底界埋深一般150～180 m。深層地下水為承壓水，含水層巖性主要以粗砂、中砂、細砂為主；含水層厚度一般在100～180 m，底板埋深一般在350～600 m。

圖1 研究區(qū)地理位置及地下水監(jiān)測點分布圖Fig.1 Location of the study area and groundwater monitoring wells

2 研究方法

本文采用Mann-Kendall趨勢檢驗進行地下水水位時間序列的趨勢性分析；用連續(xù)小波變換揭示長時間序列的多尺度顯著周期及顯著時段；用交叉小波變換揭示兩組時間序列數(shù)據(jù)波動強烈時段上數(shù)據(jù)之間的關系，包括序列“共同變化”的顯著周期、顯著時段及相位關系[5]。

2.1Mann-Kendall趨勢檢驗

Mann-Kendall趨勢檢驗是一種非參數(shù)統(tǒng)計檢驗方法，不需要假定樣本服從某種分布，且不受少數(shù)異常值的干擾。

時間序列的趨勢性由U值判定：

式中：U——統(tǒng)計數(shù)據(jù)的趨勢性判定值；

S——統(tǒng)計量；

n——樣本數(shù)量。當n≥10時，S近似服從正態(tài)分布。

選定顯著性水平α之后，若|U|gt;Uα/2，則推斷在顯著性水平α下，序列存在顯著的向上或向下的趨勢(Ugt;Uα/2表示序列呈上升趨勢，Ult;Uα/2表示呈下降趨勢)；否則，推斷序列無趨勢性變化。

以傾斜度β來表示變化趨勢：

式中：xi、xj——時間序列數(shù)據(jù)，i、j為時間序列上的某兩個具體時間標注。

當β為正時，表示上升趨勢；β為負時，表示下降趨勢。

2.2連續(xù)小波變換

時間序列的連續(xù)小波變換為基于調整與標準化小波的時間序列數(shù)據(jù)xn(n=1,2,…,N)的卷積，定義為：

式中：δt——均一時間步長；

S——小波尺度；

n′——取值為1到N的整數(shù)；

ψ0——Morlet小波函數(shù)。

背景功率譜Pk采用紅噪聲檢驗，紅噪聲檢驗過程用一階自回歸方程。背景紅噪聲功率譜定義為：

式中：α——紅噪聲功率譜中一階自回歸方程的相關系數(shù)；

k——傅里葉頻率系數(shù)；

i——虛數(shù)單位。

通過傅里葉卷積定理來處理背景功率譜Pk的邊界。

2.3交叉小波變換

式中：σX、σY——時間序列標準差；

Zv(p)——概率p的置信度水平，顯著性檢驗的標準譜選擇2個χ2分布積的平方根。

交叉小波的平均相位角定義為：

式中：ai——小波變換時間域上的單個相位角，i為相位角標注。

小波相位角的標準偏差為：

本文連續(xù)小波、交叉小波變換的計算方法和程序來自Torrence等[4]和Grinsted等[5]。

3 數(shù)據(jù)來源與預處理

3.1數(shù)據(jù)來源

(1)地下水動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)

本文采用雄安新區(qū)范圍內4個地下水水位監(jiān)測孔的長時間動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)資料(表1)，對于個別數(shù)據(jù)缺失采用比擬法進行插值(圖2)。各監(jiān)測孔監(jiān)測層均為松散巖類孔隙含水層，根據(jù)研究區(qū)水文地質條件和監(jiān)測層位的埋深，將這4個監(jiān)測孔劃分為3個淺層地下水監(jiān)測孔和1個深層地下水監(jiān)測孔。監(jiān)測時間序列為1991年1月～2016年5月，共305個月的月均值地下水水位動態(tài)數(shù)據(jù)。

表1 地下水水位監(jiān)測孔基本信息Table 1 Basic information of the groundwater monitoring wells

圖2 監(jiān)測孔地下水動態(tài)曲線圖Fig.2 Groundwater level regimes of the monitoring wells

(2)氣象數(shù)據(jù)

氣象數(shù)據(jù)為河北保定站(站號：54602)月值數(shù)據(jù)(圖3)，來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.gov.cn/)。保定站1991—2015年年均降水量為494.0 mm，其中1994、1995、1996三年年降水量分別為848.5 mm、797.0 mm、695.0 mm，比多年均降水量高200 mm以上。因此，在整體分析的基礎上，進一步對1994—1996年地下水水位與降水、北太平洋指數(shù)之間的關系進行分析，以進一步識別降水量對地下水水位動態(tài)時滯的影響。

圖3 保定站降水量月值數(shù)據(jù)圖Fig.3 Monthly precipitation data of the Baoding meteorological station

(3)北太平洋指數(shù)

北太平洋指數(shù)(NPI)是指位于30°N—65°N和160°E—140°W面積加權的海平面氣壓(圖4)，數(shù)據(jù)來源于美國大氣研究中心(National Center for Atmospheric Research，NCAR)Trenberth amp; Hurrell數(shù)據(jù)集。該指數(shù)表征了北太平洋地區(qū)氣候系統(tǒng)年代際變化的顯著周期。

圖4 NPI月值數(shù)據(jù)圖Fig.4 Monthly data of NPI

3.2水位數(shù)據(jù)預處理

根據(jù)世界氣象組織推薦并廣泛應用的Mann-Kendall趨勢檢驗法[17～18]，判定各監(jiān)測孔1991—2015年年值水位趨勢。

研究區(qū)4個監(jiān)測孔U值均小于-3.3，均通過了α=0.001水平的顯著性檢驗，具有顯著下降趨勢，下降速率0.4496～0.8521 m/a(表2)。根據(jù)Hanson等[19]的數(shù)據(jù)前處理方法，將各地下水水位數(shù)據(jù)序列剔除其三次多項式回歸模型值，取其殘差作為分析地下水水位、降水與北太平洋指數(shù)之間關系的時間序列數(shù)據(jù)。該處理方法有助于去除土地利用變化、人工灌溉結構調整在內的長時間尺度人類活動對水文序列的影響[14,19～20]，而保留短時間尺度上的水文序列動態(tài)信息。

表2 Mann-Kendall趨勢檢驗U及β值

4 結果與分析

4.1連續(xù)小波變換

將各監(jiān)測孔地下水水位動態(tài)、降水(P)與北太平洋指數(shù)(NPI)分別進行連續(xù)小波變換(圖5)，以分析其主要波動周期與顯著時段等信息。

圖5 各要素連續(xù)小波變換Fig.5 Continuous wavelet transforms of the statistic elements注：圖中紅色與藍色分別表示能量密度的峰值和谷值，顏色深淺表示能量密度的相對變化。黑色粗實線圈閉的區(qū)域通過了95%置信水平的標準紅噪聲檢驗，黑色細實線下方錐形區(qū)域為小波影響錐(Cone of influence，COI)區(qū)域，為小波變換數(shù)據(jù)邊緣效應影響較大的區(qū)域。

從圖5中黑色實線圈定范圍可以看出，地下水水位、降水月值序列均具有1 a左右的主波動周期，符合我國半濕潤地區(qū)的年內單峰單谷型動態(tài)變化特征[10～12,15]。北太平洋指數(shù)(NPI)的主周期同樣為1 a。

各時間序列數(shù)據(jù)通過95%置信水平標準紅噪聲檢驗的顯著時段各不一致，其中NPI連續(xù)性最強，降水、地下水水位次之。NPI基本在1991—2016年的全時段連續(xù)；降水則主要在1998年之前與2004年之后兩個時段連續(xù)；各水位動態(tài)連續(xù)性總體稍弱，而顯著時段也不一致。

4.2降水與地下水水位的交叉小波變換

進行降水與各監(jiān)測孔地下水水位的交叉小波變換，以分析其共振周期、顯著時段及相位關系等(圖6)，按全時段(1991—2015年)與豐水年(1994—1996年)分析。

降水與各監(jiān)測孔地下水水位均有1 a左右的主共振周期，顯著時段均較長。根據(jù)椎體最下方淺層地下水監(jiān)測孔地下水水位對降水的平均時滯分別為177.20 d、156.77 d、147.56 d；深層地下水監(jiān)測孔水位平均時滯為224.07 d(圖6，表3)。

圖6 降水與地下水水位交叉小波變換Fig.6 Cross wavelet transforms of precipitation and groundwater levels注：圖中箭頭方向反映了地下水水位與降水的相位關系，由左向右的箭頭表示二者同相位，由右向左的箭頭表示反相位，垂直向下表示降水的小波變換提前地下水水位1/4個周期，垂直向上則表示降水提前地下水水位3/4個周期。其他的顏色與符號意義與連續(xù)小波變換(圖5)相同。

點組全時段豐水年顯著周期/a顯著時段交叉相位/rad時間間隔/d交叉相位/rad時間間隔/dP?Q1077～1231991—201530504±0443217720±257521340±0025612397±149P?Q2082～1231991—201526987±0416815677±242120139±0043211699±251P?Q3073～1301991—2007，2011—201625402±0491014756±285219977±0138311605±803P?S077～1231991—201538572±0292222407±169735370±0114320547±664

從全時段交叉小波變換可以看出，在1994—1996年的豐水年，各監(jiān)測孔水位時滯要小于其他時段。因此對豐水年降水與地下水水位進行交叉變換(圖6下方)，統(tǒng)計其水位時滯(表3)。豐水年，各監(jiān)測孔水位對降水的時滯均小于全時段時滯，降水量對水位時滯存在影響，與前期濟南巖溶泉域研究結論一致[11～12]。豐水年與全時段相比，Q1、Q2、Q3監(jiān)測孔水位時滯分別縮短53.23 d、39.78 d、31.51 d，S監(jiān)測孔水位時滯縮短18.60 d，淺層地下水監(jiān)測孔時滯變動更大，說明降水量對研究區(qū)淺層地下水水位時滯的影響大于對深層地下水的影響。

豐水年降水與水位有0.5 a左右的共振周期，這與每年5—6月、10—12月份農(nóng)業(yè)灌溉開采地下水，及1994—1996年降水月值組合特征有關。從全時段來看，0.5 a周期不具有代表性。

應當明確，研究區(qū)水文地質條件與降水的區(qū)域一致性共同決定了地下水動態(tài)變化受降水的影響。水文地質條件方面，研究區(qū)自上而下有多階細-粗交替的巖性韻律，可劃分為多層含水巖組，但各含水巖組之間常有砂層連通，隔水層分布不連續(xù)[2]，同時研究區(qū)西北山前孔隙水為單層分布。降水方面，研究區(qū)與西北山區(qū)及山前地區(qū)距離較近，降水特征具有一致性。二者的綜合作用決定了研究區(qū)承壓水動態(tài)受降水影響的程度。

4.3北太平洋指數(shù)與地下水水位的交叉小波變換

進行北太平洋指數(shù)(NPI)與各監(jiān)測孔地下水水位的交叉小波變換，以分析其共振周期、顯著時段及相位關系等(圖7)，按全時段與豐水年分析。

圖7 北太平洋指數(shù)與地下水水位交叉小波變換Fig.7 Cross wavelet transforms of NPI and groundwater levels

NPI與各監(jiān)測孔水位均有1a左右的主共振周期，顯著時段長。全時段淺層地下水監(jiān)測孔水位對NPI的平均時滯分別為192.41 d、168.66 d、167.29 d；深層地下水監(jiān)測孔水位平均時滯為240.84 d(圖7，表4)。分別比地下水水位對降水時滯增加15.21 d、11.89 d、19.73 d、16.77 d，說明與地下水水位對降水響應相比，研究區(qū)地下水水位對NPI響應時間更長。豐水年同樣如此，與地下水水位對降水響應相比，各監(jiān)測孔孔水位對NPI響應時滯分別增加6.52 d、7.51 d、10.97 d、9.95 d。

豐水年與全時段相比，Q1、Q2、Q3監(jiān)測孔水位相對NPI的時滯分別縮短61.92 d、44.16 d、40.27 d，S監(jiān)測孔水位時滯縮短25.42 d。各監(jiān)測孔時滯縮短幅度均大于地下水水位對降水的時滯縮短幅度，說明研究區(qū)在高降水量年份，地下水水位對NPI的響應更快。同時，豐水年，淺層地下水水位對NPI時滯縮短幅度均大于深層地下水?？紤]到研究區(qū)降水受NPI的影響，則以上過程不僅包括雄安新區(qū)地下水水位對降水的響應更快，也包括降水對NPI的響應更快。因此，還應進一步分析兩時段降水對NPI的時滯特征。

表4 北太平洋指數(shù)與地下水水位交叉小波變換的周期性與相位特征Table 4 Periodicities and phases of cross-wavelet transforms of NPI and groundwater levels

4.4北太平洋指數(shù)與降水的交叉小波變換

進行北太平洋指數(shù)與降水的交叉小波變換(圖8)，按全時段與豐水年分析。

NPI與降水的主共振周期為1 a，全時段顯著。在全時段與豐水年，降水對NPI的平均時滯分別為11.65 d、6.77 d(圖8，表5)，與兩時段地下水水位對降水、地下水水位對NPI的時滯差基本一致，說明地下水水位、降水與NPI這三組時間序列的時滯對應關系良好。

圖8 北太平洋指數(shù)與降水交叉小波變換Fig.8 Cross wavelet transforms of NPI and precipitation

變換時段交叉相位/rad時間間隔/d全時段02005±022521165±1308豐水年01165±00596677±346

5 與濟南白泉泉域的對比分析

在濟南地區(qū)的研究中，降水對NPI有約30 d的響應時滯[15]。在本研究區(qū)，時滯為11.65 d，二者有一定差異，這主要是因為NPI對靠近北太平洋環(huán)流影響范圍中心點的降水影響更大，也驗證了包括NPI在內的全球大氣環(huán)流特征量與不同地理位置的降水等氣象要素的遙相關特征不同[15～16]。

本文研究中，全時段淺層地下水監(jiān)測孔地下水水位對降水時滯分別為177.20 d、156.77 d、160.41 d。對同屬我國半濕潤地區(qū)的濟南白泉泉域來說，泉域內第四系孔隙含水層中地下水水位對降水時滯分別為160.41 d、185.37 d[11]，與雄安新區(qū)基本一致，反映了處于同一氣候類型區(qū)的降水與地下水水位年內動態(tài)變化的一致性。在1994—1996年的豐水年，Q1、Q2、Q3監(jiān)測孔水位時滯分別較全時段縮短53.23 d、39.78 d、31.51 d，也與前期在濟南白泉北部2003—2005年的豐水年較全時段縮短24.15 d、17.85 d的趨勢[11]基本一致?？傮w來說，年降水量越大，地下水水位對降水的響應時滯越短[11～12]。

6 結論與建議

研究分析表明，雄安新區(qū)各監(jiān)測孔地下水水位、降水與NPI月值序列數(shù)據(jù)的主波動周期均為1 a，三個時間序列間的主共振周期也是1 a，但周期的顯著時段不一致。

在全時段，三個淺層地下水監(jiān)測井的水位對降水時滯為177.20 d、156.77 d、147.56 d，深層地下水的時滯為224.07 d。在豐水年，淺層地下水水位對降水時滯為123.97 d、116.99 d、116.05 d，深層地下水時滯為205.47 d。豐水年地下水水位時滯均小于全時段的地下水水位時滯。同時，高降水量對研究區(qū)淺層地下水水位時滯的影響大于對深層地下水的影響。

在全時段，淺層地下水對NPI的時滯為192.41 d、168.66 d、167.29 d，深層地下水時滯為240.84 d。在豐水年，淺層地下水水位對NPI的時滯為130.49 d、124.50 d、127.02 d，深層地下水時滯為215.42 d。各監(jiān)測孔水位對NPI時滯均大于地下水水位對降水的時滯。在高降水年份，地下水水位對NPI的響應更快，且與全時段比較，淺層地下水的時滯縮短幅度大于深層地下水。

在全時段與豐水年，降水對NPI的時滯分別為11.65 d、6.77 d，與兩時段水位對降水、水位對NPI響應的時滯差基本一致。水位、降水與NPI這三組時間序列的時滯對應關系良好。

在本文的研究中，主要采用統(tǒng)計的方法，分析了地下水水位、降水及NPI之間的相互時滯關系，反映了雄安新區(qū)地下水多年動態(tài)變化的主要氣候影響因素。該研究的合理性應從兩個方面去認識：其一是研究區(qū)的水文地質條件，研究區(qū)位于華北平原山前傾斜平原區(qū)，自上而下有多階細-粗交替的巖性韻律，可劃分為多層含水層組，但含水層組之間常有砂層聯(lián)通，隔水層不連續(xù)分布[21]，因此深層地下水也受降水影響。其二是降水的一致性，白洋淀流域平原面積較小，研究區(qū)與西北方山前降水區(qū)別不大，而山前孔隙水為單層分布，至平原區(qū)演變?yōu)槎鄬?，其綜合作用使研究區(qū)深層地下水與降水的動態(tài)分析具備合理性。在后期研究中，還應進一步分析人類活動等影響地下水水位的其他影響因素。

[1] 新華社. 受權發(fā)布:中共中央、國務院決定設立河北雄安新區(qū)[EB/OL]. (2017-04-01)[2017-05-10]. http://news.xinhuanet. com/2017-04/01/c_1120741571.htm.

[2] 袁瑞強, 龍西亭, 王鵬, 等. 白洋淀流域地下水更新速率[J]. 地理科學進展,2015,34(3): 381-388. [YUAN R Q, LONG X T, WANG P,etal. Renewal rate of groundwater in the Baiyangdian Lake Basin[J]. Progress in Geography, 2015, 34(3): 381-388.(in Chinese)]

[3] YUAN R Q, SONG X F, ZHANG Y H,etal. Using major ions and stable isotopes to characterize recharge regime of a fault-influenced aquifer in Beiyishui River Watershed, North China Plain[J]. Journal of Hydrology, 2011, 405(3/4): 512-521.

[4] TORRENCE C, COMPO G P. A practical guide to wavelet analysis[J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 1998, 79(1): 61-78.

[5] GRINSTED A, MOORE J C, JEVREJEVA S. Application of the cross wavelet transform and wavelet coherence to geophysical time series[J]. Nonlinear Processes in Geophysics, 2004, 11(5/6): 561-566.

[6] NETO O P, PINTO I R C A, PINTO O J. The relationship between thunderstorm and solar activity for Brazil from 1951 to 2009[J]. Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, 2013, 98:12-21.

[7] SHINE J M, HANDOJOSENO A M A, NGUYEN T N,etal. Abnormal patterns of theta frequency oscillations during the temporal evolution of freezing of gait in Parkinson’s disease[J]. Clinical Neurophysiology, 2014, 125(3):569-576.

[8] LABAT D, ABABOU R, MANGIN A. Wavelet analysis in karstic hydrology. 2nd part: rainfall-runoff cross-wavelet analysis[J]. Academie des Sciences, 1999, 329(12): 881-887.

[9] ADAMOWSKI J, CHAN H F. A wavelet neural network conjunction model for groundwater level forecasting[J]. Journal of Hydrology, 2011, 407(1/4): 28-40.

[10] 祁曉凡, 楊麗芝, 韓曄, 等. 濟南泉域地下水水位動態(tài)及其對降水響應的交叉小波分析[J]. 地球科學進展, 2012, 27(9): 969-978. [QI X F, YANG L Z, HAN Y,etal. Cross wavelet analysis of groundwater level regimes and precipitation-groundwater level regime in Ji’nan spring region[J]. Advances in Earth Science,2012,27(9): 969-978. (in Chinese)]

[11] 祁曉凡, 李文鵬, 楊麗芝, 等. 濟南白泉泉域地下水水位動態(tài)對降水響應的年內時滯分析[J]. 地球與環(huán)境,2015,43(6):619-627. [QI X F, LI W P, YANG L Z,etal. The lag analysis of groundwater level anomalies to precipitation anomaly of Jinan springs watershed[J]. Earth and Environment,2015,43(6):619-627. (in Chinese)]

[12] 祁曉凡,王雨山,楊麗芝,等.近50年濟南巖溶泉域地下水水位對降水響應的時滯差異[J]. 中國巖溶,2016,35(4): 384-393. [QI X F, WANG Y S, YANG L Z,etal. Time lags variance of groundwater level response to precipitation of Jinan karst spring watershed in recent 50 years[J]. Carsologica Sinica,2016,35(4):384-393. (in Chinese)]

[13] TREMBLAY L, LAROCQUE M, ANCTIL F,etal. Teleconnections and interannual variability in Canadian groundwater levels[J]. J Hydrol, 2011, 410(3/4): 178-188.

[14] KUSS A J M, GURDAK J J. Groundwater level response in U S principal aquifers to ENSO, NAO, PDO, and AMO[J]. J Hydrol, 2014, 519(B):1939-1952.

[15] 祁曉凡, 李文鵬, 李海濤, 等. 濟南巖溶泉域地下水水位、降水、氣溫與大尺度氣象模式的遙相關[J]. 水文地質工程地質,2015,42(6):18-28. [QI X F, LI W P, LI H T,etal. Teleconnections between groundwater levels, precipitation, air temperature of the Jinan karst springs watershed and large scale climatic patterns[J]. Hydrogeology amp; Engineering Geology,2015,42(6):18-28. (in Chinese)]

[16] 祁曉凡, 李文鵬, 李海濤, 等. 黑河流域氣象要素與全球性大氣環(huán)流特征量的多尺度遙相關分析[J]. 干旱區(qū)地理,2017,40(3):564-572. [QI X F, LI W P, LI H T,etal. Multiscale teleconnections between meteorological elements of Heihe River Basin and global climate indices[J]. Arid Land Geography,2017,40(3):564-572. (in Chinese)]

[17] World Meteorological Organization. Analyzing long time series of hydrological data with respect to climate variability[R]. Geneva: World Meteorological Organization, 1988.

[18] 祁曉凡,李文鵬,李傳生, 等. 濟南巖溶泉域地下水水位與降水的趨勢性與持續(xù)性[J].灌溉排水學報,2015,34(11): 98-104. [QI X F, LI W P, LI C S,etal. Trends and persistence of groundwater table and precipitation of Jinan karst springs watershed[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2015,34(11):98-104. (in Chinese)]

[19] HANSON R T, NEWHOUSE M W, DETTINGER M D. A methodology to assess relations between climatic variability and variations in hydrologic time series in the southwestern United States[J]. Journal of Hydrology, 2004,287 (1): 252-269.

[20] GURDAK J J, HANSON R T, MCMAHON P B,etal. Climate variability controls on unsaturated water and chemical movement, High Plains Aquifer, USA[J]. Vadose Zone J, 2007, 6 (3): 533-547.

[21] 石建省,李國敏,梁杏,等.華北平原地下水演變機制與調控[J].地球學報,2014,35(5):527-534. [SHI J S, LI G M, LIANG X,etal. Evolution mechanism and control of groundwater in the North China Plain[J]. Acta Geoscientica Sinica, 2014,35(5):52-534. (in Chinese)]

責任編輯

：汪美華

Waveletanalysisbetweengroundwaterlevelregimesandprecipitation,NorthPacificIndexintheXionganNewArea

FENG Wei1, 2, QI Xiaofan1, 2, 3, LI Haitao2, LI Wenpeng2, YIN Xiulan2

(1.SchoolofWaterResourcesandEnvironment,ChinaUniversityofGeosciences(Beijing),Beijing100083,China; 2.ChinaInstituteofGeo-EnvironmentMonitoring,Beijing100081,China; 3.ShandongInstituteofGeologicalSurvey,Jinan,Shandong250013,China)

Based on the time series data of four monitoring wells of groundwater level regime and precipitation in the Xiongan New Area, together with the North Pacific Index (NPI) from 1991 to 2016, periodicities of the time series and their relationships are analyzed in this paper by adopting methods of continuous wavelet transform and cross wavelet transform. The results show that (1) the main periods of the groundwater level regimes, precipitation, NPI and their resonance periods between each other are all 1a. (2) The lags of the rich precipitation period are all shorter than the lags of the whole time. Rich precipitation has greater influence on the lags of groundwater level regimes in unconfined-confined aquifers than those in confined aquifers. (3) The lags of groundwater level regimes to NPI are all longer than the lags of groundwater level regimes to precipitation. Responses of groundwater level regimes to NPI are faster in rich precipitation years, especially for groundwater level regimes in the unconfined-confined aquifers. The results reveal the time lag relationship of groundwater level regimes with respect to precipitation and NPI.

groundwater level regime; precipitation; climate indices; wavelet analysis; Xiongan New Area

10.16030/j.cnki.issn.1000-3665.2017.06.01

P641.74

A

1000-3665(2017)06-0001-08

2017-05-27;

2017-09-01

中國地質調查局地質調查項目(DD20160239)；中央財政專項(1210800000022)

鳳蔚(1983-)，女，工程師，主要從事水工環(huán)方面的研究工作。E-mail：fengw@mail.cigem.gov.cn

李海濤(1979-)，男，教授級高工，主要從事水工環(huán)方面的研究工作。E-mail：liht@mail.cigem.gov.cn