邢青青

(江蘇省射陽縣海堤管理所，江蘇 射陽 224300)

0 引 言

我國幅員遼闊，擁有眾多的農(nóng)業(yè)用地，是名副其實的農(nóng)業(yè)大國。據(jù)國家統(tǒng)計局統(tǒng)計，2019年全國糧食單位面積產(chǎn)量5 720 kg/hm2(381 kg/畝)，比2018年增加98.4 kg/hm2(6.6 kg/畝)，增長1.8%。在如此大規(guī)模的農(nóng)業(yè)種植下，對灌溉水源地需求量十分巨大。近幾年，尤其在北方地區(qū)，降雨量較少，氣候比較干旱，多數(shù)農(nóng)田需要進行人工灌溉，因此很多農(nóng)業(yè)灌區(qū)出現(xiàn)[1]。灌區(qū)農(nóng)業(yè)由于水資源較為充足，所有作物生長的較好，但同時對區(qū)域地下水時空分布也產(chǎn)生了影響，破壞了地下水環(huán)境，長此以往，對灌區(qū)水資源的合理開發(fā)和可持續(xù)發(fā)展極為不利，繼而影響區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展，形成一個惡性循環(huán)。在此背景下，了解農(nóng)業(yè)灌區(qū)對區(qū)域地下水時空分布的影響對于正確認識地下水系統(tǒng)演變規(guī)律，合理開發(fā)和利用地下水資源，保護地下水環(huán)境具有重要的現(xiàn)實意義[2]。

對于灌溉區(qū)中地下水時空分布研究，譚秀翠、楊金忠將研究區(qū)劃分為柵格，然后利用區(qū)域水量平衡模型INFIL3.0分析了石津灌區(qū)的地下水時空分布分布規(guī)律；項英男、李長志結(jié)合改進的 WANN 模型對大凌河上游流域地下水進行動態(tài)預(yù)測，并對區(qū)域地下水時空演變進行分析。王水獻、王云智、董新光采用地統(tǒng)計學經(jīng)典理論對焉耆盆地淺層地下水埋深與TDS時空變異特征進行了分析；Nam-Won Kim，Hanna Na，Il-Moon Chung采用SWAT-MODFLOW地表地下水模型研究了濟州島韓池流域地下水變化特征；Ning L I, De-Peng Y, Qiang Y U等以荒漠綠洲區(qū)登口縣17口監(jiān)測井1988-2013年的月觀測地下水埋深資料為基礎(chǔ)，采用核K-均值和經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸夥椒?，探討了研究區(qū)26年來地下水埋深的時空變化特征。

本文借鑒前人研究經(jīng)驗，從時間和空間兩個方面進行農(nóng)業(yè)灌區(qū)下區(qū)域地下水時空變化特征分析，然后建立地下水動態(tài)預(yù)測模型，正確認識地下水系統(tǒng)埋深演變規(guī)律。通過本文研究以期為農(nóng)業(yè)灌區(qū)水資源的合理利用，保護地下水環(huán)境提供參考和建議。

1 農(nóng)業(yè)灌區(qū)對區(qū)域地下水時空分布的影響分析

為保證農(nóng)業(yè)種植區(qū)農(nóng)作物的生長，水資源灌溉必不可少，因此對周圍地下水環(huán)境會產(chǎn)生直接影響，主要體現(xiàn)在兩個方面，即獲取與補給，二者的循環(huán)往復(fù)，給地下水在空間以及時間上均帶來相應(yīng)的變化。為更好地提高地下水利用效率，保護地下水資源，有必要進行農(nóng)業(yè)灌區(qū)下區(qū)域地下水時空變化特征分析[3]。本文將從時間和空間兩個維度進行分析。

1.1 農(nóng)業(yè)灌區(qū)下區(qū)域地下水時間變化特征分析

農(nóng)業(yè)灌區(qū)下區(qū)域地下水時間變化特征分析是指分析隨著時間尺度的推移，農(nóng)業(yè)灌區(qū)下區(qū)域地下水埋深變化情況。根據(jù)時間劃分尺度，分為月動態(tài)變化特征、季節(jié)動態(tài)變化特征以及年際動態(tài)變化特征3種形式[4]。地下水時間變化特征分析模型建立過程如下：

步驟1：選定研究區(qū)。

步驟2：統(tǒng)計研究區(qū)內(nèi)地下水監(jiān)測井以及布局，繪制灌區(qū)地下水位監(jiān)測井分布圖。

步驟3：數(shù)據(jù)采集并整理。若采集到的數(shù)據(jù)中個別數(shù)據(jù)丟失，則需要利用回歸分析法進行填補。然后根據(jù)采集時間，構(gòu)建水位觀測序列H(t)。

步驟4：趨勢項分析。利用最小二乘法對水位觀測序列進行多項式擬合，求取多項式的特定系數(shù)，得到趨勢項函數(shù)。

步驟5：對趨勢項函數(shù)進行周期性分析，采用諧波分析法識別和提取周期項P′(t)。

步驟6：對周期項P′(t)進行顯著性檢測，當顯著性水平超過5%，則認為水位觀測序列為一個周期函數(shù)。

步驟7：采用平均移動自回歸模型對周期性函數(shù)進行擬合。

步驟8：將上述步驟4-步驟7所擬合的不同時段的函數(shù)進行線性相加，最終得到一個有關(guān)監(jiān)測點(地下水監(jiān)測井)的時間序列模型。

步驟9：趨勢檢驗。在時間序列模型建立后，還需要進行時間序列的趨勢變化分析，這是農(nóng)業(yè)灌區(qū)下區(qū)域地下水時間變化特征分析的關(guān)鍵。趨勢檢驗方法主要有Mann-Kendall法、Spearman 秩次相關(guān)檢驗法和回歸檢驗法3種[5]。在這里僅對Mann-Kendall法進行具體分析。

原假設(shè)H0：時間序列數(shù)據(jù)(x1,x2,…,xn)是n個獨立的、隨機變量同分布的樣本。

備擇假設(shè)H1是雙邊檢驗：對于所有的k,j

(1)

式中:xk和xj分別為第k月/季/年和第j月/季/年的觀測量，且j>k。而:

(2)

隨機序列Si(i=1,2,…,n)近似地服從正態(tài)分布,則Si的均值Y(S)和方差Z(S)為:

Y(S)=0

(3)

(4)

當n>10時，標準的正態(tài)統(tǒng)計變量P可用下式計算：

(5)

1.2 農(nóng)業(yè)灌區(qū)下區(qū)域地下水空間變化特征分析

農(nóng)業(yè)灌區(qū)下區(qū)域地下水空間變化特征分析是指分析農(nóng)業(yè)灌區(qū)下區(qū)域地下水位的空間分布規(guī)律。在這里采用地統(tǒng)計學法和克里格插值法相結(jié)合的方式進行空間變化特征分析[7]。

定義1：前提假設(shè)。具體包括3個：

1)隨機過程假設(shè)：認為所有結(jié)果都是隨機過程產(chǎn)生的，因此不具有獨立性。

2)正態(tài)分布假設(shè)：認為所有樣本都是正態(tài)分布。若樣本中有數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布，則需要進行變換。

3)平穩(wěn)性假設(shè)：認為大部分空間數(shù)據(jù)具有平穩(wěn)性。

定義2：區(qū)位變化量。區(qū)位變化量是指具有空間分布特點的變量[8]。在本文當中具體指灌區(qū)地下水位埋深值。

定義3：變異函數(shù)。其公式為：

(6)

式中:h為樣本間距；N(h)為樣本距離為的所有測點的對數(shù)；D(xi)和D(xi)分別為區(qū)域化變D(x)在空間位置xi和xi+h處的實測值，i=1,2,…,N(h)。

定義4：空間估值。流程包括數(shù)據(jù)顯示、數(shù)據(jù)檢查、模型擬合、模型診斷和模型比較。

定義5：插值。通過插值可以計算出被距離h分隔的每一點對相對應(yīng)的位置，繼而確定地下水位埋深隨空間距離而變化的規(guī)律。在這里采用反距離權(quán)重插值方法進行，該方法基本思路如下：隨機選取一個差值點，然后計算插值點與樣本點(地下水監(jiān)測井)之間的距離，并以此給樣本點賦予權(quán)重，然后進行加權(quán)平均[9]。離插值點越近的樣本點賦予的權(quán)重就越大。反距離權(quán)重插值方法公式描述如下：

(7)

其中：T為預(yù)測值；di為預(yù)測值與樣本值之間的距離；Ti為第i(i=1,2,…,n)個樣本值；m為預(yù)測值與樣本值之間距離的冪。

2 實證分析

2.1 研究區(qū)概況

本文選取我國北方的一個省份作為研究區(qū)域，地處中國東北中部，面積18×104km2以上。地勢由東南向西北傾斜，呈現(xiàn)明顯的東南高、西北低的特征。該研究區(qū)屬于溫帶濕潤-干旱季風氣候，年平均降水量為400～600 mm，但 80%集中在夏季，以東部降雨量最為豐沛，季節(jié)和區(qū)域差異較大[10]。

2.2 觀測井點布局

農(nóng)業(yè)灌區(qū)對區(qū)域地下水時空分布的影響分析需要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，因此需要進行數(shù)據(jù)采集，而數(shù)據(jù)采集需要布設(shè)觀測井點。本實例分析中，研究區(qū)內(nèi)供布設(shè)19眼地下水位監(jiān)測井作為樣本點，具體見圖1。

圖1 觀測井點布局

2.3 監(jiān)測數(shù)據(jù)

各樣本點的監(jiān)測數(shù)據(jù)采集類型見表1。

表1 監(jiān)測數(shù)據(jù)采集類型

2.4 地下水時間特征變化情況分析

按照1.1一節(jié)建立月/季/年時間序列模型，并進行缺失檢驗，最后進行歸納統(tǒng)計，得到農(nóng)業(yè)灌區(qū)下區(qū)域地下水時間變化特征，結(jié)果如下。

2.4.1 月變化特征

見圖2。

圖2 2010-2019月平均地下水埋深變化特征

由圖2可以發(fā)現(xiàn)，該省地下水埋深在6月份達到最大值，說明在6月份時該省份的水位下降到最低，這與當?shù)卣幱谵r(nóng)作物種植和生長期有著直接作用，且對比當?shù)亟邓壳闆r，雖然6月份降水量較多，但是由于需水量的增長量大于供給量，處于供不應(yīng)求的狀態(tài)；而在1和12月份，雖然雨量較少，但是由于灌區(qū)不需要灌溉，因此水位會通過其它途徑自我補給，地下水埋深最低，水位達到最高[11]。通過農(nóng)業(yè)灌溉的需求情況，可以將2010-2019月平均地下水埋深變化特征劃分為3個時期，見表2。

表2 月變化特征分析

2.4.2 季變化特征

見圖3。

圖3 2010-2019季平均地下水埋深變化特征

由圖3可以發(fā)現(xiàn)，4個季節(jié)地下水埋深變化趨勢大體都呈現(xiàn)為W型。在10年內(nèi)，該省地下水埋深最大值都集中在夏季，且2015年的夏季達到最大，說明地下水位最低，且在2015年的夏季達到最低值，2011全年氣候較為干旱，其原因與當?shù)剞r(nóng)業(yè)灌溉以及氣候條件的變化有著直接關(guān)系；而冬季是地下水埋深最小值的季節(jié)，且2010年的冬季達到最小，說明地下水位最高，且在2010年的冬季達到最大值，2010年全年較為濕潤。冬季無農(nóng)作物需要灌溉，且蒸發(fā)量較少，同時也有少量雨水補給。春秋季節(jié)地下水埋深情況大致相同，這與農(nóng)作物灌溉量逐漸減少有著直接關(guān)系[12]。

2.4.3 年變化特征

見圖4。

圖4 2010-2019年平均地下水埋深變化特征

由圖4可以發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)內(nèi)的年平均地下水埋深變化趨勢為W型，但是從整體上看，呈現(xiàn)走高的趨勢，說明10年間，研究區(qū)的水位逐漸下降，下降率達到0.19m/a。其中，2018-2019年變化幅度最大，這說明與前幾年相比，這兩年該區(qū)域灌溉量大幅度增大，同時通過調(diào)查也發(fā)現(xiàn)，這兩年的降水量也大幅度降低，雙重作用導(dǎo)致水位下降，地下水量減少；2011-2012年、2015-2018年這兩個時間段則呈現(xiàn)地下水埋深下降趨勢，地下水位升高、地下水量增多[13]。通過調(diào)查，因為這兩個時間段降水量較多，其中2012年最多，因此地下水位達到最大值。

2.5 地下水空間特征變化情況分析

按照1.2一節(jié)中地統(tǒng)計學法和克里格插值法進行地下水空間特征變化分析。根據(jù)地下水空間特征變化曲線，選取其中幾個有明顯特征變化時間點，繪制地下水空間特征變化圖，結(jié)果見圖5。

圖5 地下水空間特征變化

從圖5中可以看出，在10年內(nèi)研究區(qū)內(nèi)大部分地區(qū)地下水埋深普遍增大，也就是地下水位降低，這與灌溉和氣候有著直接關(guān)系[14]。此外，通過整體布局，水埋深呈現(xiàn)從西北部逐漸向中低部以及東南部逐漸增大的趨勢，整體呈現(xiàn)三級階梯形式。造成這一現(xiàn)象的原因主要有3個：一是地勢原因，地勢呈現(xiàn)西北低，東南高，也就是由東南向西北傾斜的情況，因此即使東部降雨量分配，但是受地勢影響，地下水的流向為西北向東南流，所以西北地下水位較高，而東南方向水位較低的空間布局；二是西北地區(qū)有多條河流經(jīng)過，因此可以給地下水充分的補給，因此地下水位較高；三是中部為平原地區(qū)，因此農(nóng)業(yè)種植業(yè)十分發(fā)達，所以即使水量豐富，但是由于灌溉量大，所以較西北部地下水位低，但由于地勢影響，水位又高于東南部[15]。

3 結(jié) 語

綜上所述，為滿足農(nóng)業(yè)種植業(yè)灌溉的需要，尤其近幾年較為干旱的情況下，水資源的需求量逐漸增大，對地下水環(huán)境產(chǎn)生了嚴重影響。為此，為合理開發(fā)和利用地下水資源，保護地下水環(huán)境，本文從時間和空間兩個角度進行農(nóng)業(yè)灌區(qū)對區(qū)域地下水時空分布的影響分析。時間上，通過建立時間序列來進行；空間上，利用地統(tǒng)計學法和克里格插值法相結(jié)合的方式進行。最后通過對某一研究區(qū)進行實證分析，驗證了本文分析方法的有效性。