張 彥，程 銳，鄒 磊，梁志杰，呂 偉，竇 明，李 平，胡艷玲，齊學(xué)斌*

(1.中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院 農(nóng)田灌溉研究所，河南 新鄉(xiāng) 453002；2.中國(guó)水利學(xué)會(huì)，北京 100053；3.中國(guó)科學(xué)院 地理科學(xué)與資源研究所陸地水循環(huán)及地表過(guò)程院重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100101；4.鄭州大學(xué) 水利科學(xué)與工程學(xué)院，鄭州 450001；5.農(nóng)業(yè)農(nóng)村部 農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全水環(huán)境因子風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估實(shí)驗(yàn)室，河南 新鄉(xiāng) 453002；6.浙江大禹信息技術(shù)有限公司，杭州 310002）

0 引 言

【研究意義】地下水作為灌區(qū)綠色可持續(xù)發(fā)展的穩(wěn)定水源，為灌區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展提供了保障[1]。地下水埋深作為體現(xiàn)地下水儲(chǔ)存量的動(dòng)態(tài)指標(biāo)，其受到氣候條件和人類活動(dòng)的影響較大[2]，而灌區(qū)地下水埋深增加將制約灌區(qū)工農(nóng)業(yè)的綠色高質(zhì)量發(fā)展，因此開(kāi)展氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)灌區(qū)地下水埋深的影響可為灌區(qū)地下水合理開(kāi)發(fā)利用及可持續(xù)發(fā)展提供一定的理論基礎(chǔ)?！狙芯窟M(jìn)展】地下水埋深不僅受降水量、蒸發(fā)量、氣溫等氣候條件的影響，還受到灌溉水量、作物種植面積、用水結(jié)構(gòu)以及人工開(kāi)采地下水等人類活動(dòng)的影響[3-7]；地下水埋深增加會(huì)引起熔巖塌陷、地面沉降、作物產(chǎn)量降低以及地下水污染等問(wèn)題[8-9]。針對(duì)以上問(wèn)題相關(guān)學(xué)者做了一定的研究，如孫標(biāo)等[10]、鄭倩等[11]和張晨晨等[12]分別研究了地下水埋深與土地利用類型變化、植被指數(shù)和降水間的響應(yīng)關(guān)系；姚玲等[13]、李治軍等[14]和陳彬鑫等[15]利用地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法、ArcGIS 和SPSS 等工具分別分析了內(nèi)蒙古河套灌區(qū)、肇州縣和莫索灣灌區(qū)地下水埋深的時(shí)空差異性；張文鴿等[1]和高宇陽(yáng)等[16]利用灰色關(guān)聯(lián)度分別識(shí)別了內(nèi)蒙古河套灌區(qū)和烏蘇市地下水埋深變化的主要驅(qū)動(dòng)因素；白宜斐等[17]基于敏感性分析和相對(duì)貢獻(xiàn)率識(shí)別了影響灌區(qū)地下水埋深變化的主導(dǎo)因子；李鴻雁等[18]通過(guò)建立地下水?dāng)?shù)值模型對(duì)未來(lái)氣候變化下的地下水位動(dòng)態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)；陳永金等[19]分析了塔里木河下游地下水埋深的時(shí)空變化及對(duì)生態(tài)輸水的響應(yīng)。【切入點(diǎn)】由于灌區(qū)地下水埋深變化受到的制約因素較多，故需加強(qiáng)氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)灌區(qū)地下水埋深影響的研究，并明確其主要影響因素。【擬解決的關(guān)鍵問(wèn)題】本文利用年代波動(dòng)性分析、突變檢驗(yàn)分析、灰色關(guān)聯(lián)分析、敏感性分析、雙累積曲線法和相對(duì)貢獻(xiàn)率等方法全方面地剖析人民勝利渠灌區(qū)1952—2013年地下水埋深及其影響因素年際變化和突變特征，進(jìn)而識(shí)別地下水埋深與各影響因素間的響應(yīng)特征，以期促進(jìn)人民勝利渠灌區(qū)水資源的開(kāi)發(fā)利用。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)及數(shù)據(jù)來(lái)源

人民勝利渠灌區(qū)位于河南省黃河北岸（東經(jīng)113°31′—114°25′，北緯35°0′—35°30′），為典型的井渠結(jié)合引黃灌區(qū)，灌區(qū)南起黃河北至衛(wèi)河，總控制面積約為1 486.84 km2，灌溉水源主要包括引黃水、降水和地下水，目前存在水資源分布不合理和地下水超采等問(wèn)題[20]。灌區(qū)降水量年內(nèi)分布不均，年際變化較大，多年平均降水量為578 mm，水面蒸發(fā)量為1 048 mm[21]。

本研究所用數(shù)據(jù)主要為人民勝利渠灌區(qū)1952—2013年的地下水埋深（GD）、降水量（P）、蒸發(fā)量（ET）、平均氣溫（T）及灌溉水量（IR），其中氣候因素主要為降水量、蒸發(fā)量、平均氣溫（包括新鄉(xiāng)、封丘、朱付村、官山、輝縣、汲縣、獲嘉、合河、大賓、大車集等10 個(gè)氣象站，具體分布情況如圖1所示），人類活動(dòng)主要因素為灌溉水量，主要包括引黃水量和地下水開(kāi)采量。數(shù)據(jù)來(lái)自河南省人民勝利渠管理局和中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（http://data.cma.cn/）。

圖1 灌區(qū)及氣象站點(diǎn)分布示意Fig.1 The topographic map of the irrigation district and meteorological stations

1.2 研究方法

1.2.1年代波動(dòng)性分析

年代波動(dòng)性分析主要通過(guò)經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)中變異系數(shù)（Cv）的大小確定灌區(qū)地下水埋深、氣象因子以及灌溉水量的年代變異程度，變異系數(shù)的大小反映各指標(biāo)的離散程度，其中當(dāng)Cv＜10%時(shí)呈弱變異性，當(dāng)10%≤Cv≤100%時(shí)呈中等變異性，當(dāng)Cv＞100%時(shí)呈強(qiáng)變異性[22-23]。

1.2.2 Mann-Kendall 突變檢驗(yàn)法

Mann-Kendall（M-K）突變檢驗(yàn)法是一種對(duì)長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)變化進(jìn)行非參數(shù)突變檢驗(yàn)的方法，目前被廣泛應(yīng)用在徑流、降水、氣溫等水文水環(huán)境要素序列的趨勢(shì)或突變檢驗(yàn)，其具有操作簡(jiǎn)單，結(jié)果精確的優(yōu)點(diǎn)[24-25]。

通過(guò)分析UF和UB的變化可以分析序列xt的趨勢(shì)變化和突變點(diǎn)，當(dāng)UF和UB的曲線超過(guò)置信區(qū)間[-1.96，1.96]時(shí)，說(shuō)明灌區(qū)各指標(biāo)數(shù)據(jù)序列上升或下降的趨勢(shì)比較顯著；當(dāng)UF和UB的曲線在置信區(qū)間的內(nèi)部相交的時(shí)候，表示該點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的時(shí)刻是序列突變開(kāi)始的時(shí)刻。

1.2.3 有序聚類突變檢驗(yàn)法

有序聚類突變檢驗(yàn)法[26-27]是通過(guò)尋求灌區(qū)各指標(biāo)數(shù)據(jù)系列同類之間離差平方和最小而不同類間離差平方和最大的最優(yōu)分割點(diǎn)來(lái)推求最可能顯著的干擾點(diǎn)τ0。其原理是：設(shè)序列xt(t=1，2，···，n)的可能分割點(diǎn)為τ，計(jì)算式為：

則滿足條件的τ，即為可能的變異點(diǎn)τ0。

1.2.4 Pettitt 突變檢驗(yàn)法

Pettitt 突變檢驗(yàn)法是一種非參數(shù)突變點(diǎn)檢測(cè)的方法，計(jì)算簡(jiǎn)單且受異常值影響較小，廣泛用于水文氣象數(shù)據(jù)系列的突變分析，可用于灌區(qū)地下水埋深、降水量、蒸發(fā)量、平均氣溫以及灌溉水量數(shù)據(jù)系列的突變點(diǎn)檢驗(yàn)，具體計(jì)算過(guò)程[28-29]如下：

給定灌區(qū)指標(biāo)數(shù)據(jù)n個(gè)樣本的時(shí)間序列xi，i=1，2，3， ···，n，定義統(tǒng)計(jì)變量Ut：

Pettitt 定義統(tǒng)計(jì)量Kt獲取最顯著的可能突變點(diǎn)：

利用統(tǒng)計(jì)量P判定突變點(diǎn)是否滿足給定顯著性水平：

當(dāng)P＜0.05 時(shí)表示存在統(tǒng)計(jì)上的顯著突變點(diǎn)。

1.2.5 灰色關(guān)聯(lián)分析

灰色關(guān)聯(lián)分析法是基于系統(tǒng)各因素時(shí)間序列曲線間相似相異程度來(lái)衡量其關(guān)聯(lián)度大小的量化方法，通過(guò)關(guān)聯(lián)度表征各因素的密切相關(guān)程度，從而識(shí)別其的主要因素[1，3，16]，灰色關(guān)聯(lián)度越大說(shuō)明因素之間的密切程度越高。本研究通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)度法計(jì)算降水量、蒸發(fā)量、平均氣溫和灌溉水量等影響因素與地下水位埋深的關(guān)聯(lián)度，分析地下水埋深變化的響應(yīng)特征。其主要步驟如下：

式中：ζ0i為灌區(qū)指標(biāo)各比較數(shù)列在第i個(gè)時(shí)刻的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)；Δ(min)和Δ(max)分別為灌區(qū)指標(biāo)無(wú)量綱化后各比較數(shù)列與參考數(shù)列的最小和最大絕對(duì)值差；ρ為分辨系數(shù)，通常取0.5；Δ0i(k)為灌區(qū)指標(biāo)無(wú)量綱化后各比較數(shù)列與參考數(shù)列在第i個(gè)時(shí)刻的絕對(duì)值差；r0i為灌區(qū)指標(biāo)各比較數(shù)列第i個(gè)時(shí)刻的關(guān)聯(lián)度的平均值；N為參考數(shù)列的時(shí)刻數(shù)；ζi(k)為各比較數(shù)列在第i個(gè)時(shí)刻的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)。

1.2.6 敏感性分析

采用Wang等[30]提出的敏感性分析方法分析灌區(qū)地下水埋深（GD）和降水量、蒸發(fā)量、平均溫度以及和灌溉水量之間的敏感系數(shù)，可以定量的確定對(duì)灌區(qū)地下水埋深變化敏感性較強(qiáng)的影響因素。具體的計(jì)算式[17，31]為：

式中：ε值為該影響因子的敏感系數(shù)；Fi為影響因素?cái)?shù)據(jù)序列的第i個(gè)值；GDi為地下水埋深數(shù)據(jù)序列的第i個(gè)值；和分別為影響因素和地下水埋深的數(shù)據(jù)系列的多年平均值。當(dāng)ε＞0 時(shí)說(shuō)明地下水埋深隨著影響因素的增加而增大，當(dāng)ε＜0 時(shí)說(shuō)明地下水埋深隨著影響因素的增加而減??；敏感系數(shù)的絕對(duì)值越大，敏感性越強(qiáng)。

1.2.7 雙累積曲線法

雙累積曲線法是檢驗(yàn)指標(biāo)間關(guān)系是否具有一致性的常用方法，雙累積曲線的斜率發(fā)生突變說(shuō)明指標(biāo)間發(fā)生了改變，斜率發(fā)生突變點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的年份即為指標(biāo)累積關(guān)系出現(xiàn)突變的時(shí)間[32-33]。通過(guò)雙累積曲線法計(jì)算和量化人民勝利渠灌區(qū)氣象因素和人類活動(dòng)對(duì)地下水埋深變化的影響情況，影響因素－地下水埋深雙累積曲線法是以同一時(shí)期內(nèi)的累積和累積地下水埋深分別為直角坐標(biāo)系的x軸、y軸，其中每個(gè)時(shí)期的累積地下水埋深與累積影響因素存在以下線性回歸關(guān)系：

1.2.8 相對(duì)貢獻(xiàn)率

相對(duì)貢獻(xiàn)率主要是定量地分析各影響因素對(duì)地下水埋深的貢獻(xiàn)率，進(jìn)而確定主導(dǎo)因子。由于各影響因素與地下水埋深的量綱、范圍表現(xiàn)不一，需先對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，然后運(yùn)用多元線性回歸法分析各影響因素對(duì)相對(duì)地下水埋深變化的相對(duì)貢獻(xiàn)率[17，34]。方法如下：

2 結(jié)果與分析

2.1 地下水埋深變化特征

根據(jù)人民勝利渠灌區(qū)地下水埋深變化趨勢(shì)（圖2）可知，1952—2013年人民勝利渠灌區(qū)地下水埋深多年平均值為3.37 m，地下水埋深呈明顯的增加趨勢(shì)，其增加速率為0.8 m/10 a。根據(jù)3、5 a 和10 a 滑動(dòng)平均曲線可知，人民勝利渠灌區(qū)地下水埋深呈明顯的波動(dòng)狀態(tài)，即“減小-增加-減小-增加”的趨勢(shì)，而在1979年左右之后地下水埋深呈較快的增加趨勢(shì)。地下水埋深距平值有38 a 為負(fù)，最小距平值出現(xiàn)在1960年，地下水埋深距平值有24 a 為正，最大距平均值出現(xiàn)在2013年。

圖2 地下水埋深變化趨勢(shì)Fig.2 Variation trend of groundwater depth

2.2 地下水埋深及影響因素年際變化特征

人民勝利渠灌區(qū)地下水埋深及其影響因素年代變化特征如表1 所示。對(duì)于地下水埋深，各年代地下水埋深平均值呈增加趨勢(shì)，1952—1959年地下水埋深平均值最小為1.99 m，2000—2013年地下水埋深平均值最大為5.96 m；地下水埋深極差和變異系數(shù)呈先減小后增大的趨勢(shì)，其中1970s 的地下水埋深極差和變異系數(shù)最小分別為0.53 m 和9.11%，說(shuō)明地下水埋深在1970s 呈弱變異性；其余年代地下水埋深均呈中等變異性，其中1952—1959年的變異系數(shù)最大為27.33%。對(duì)于降水量，各年代降水量平均值呈波動(dòng)狀態(tài)，即“減小-增加-減小”趨勢(shì)，1980s 降水量平均值最小為492.87 mm，1952—1959年降水量平均值最大為634.75 mm；各年代降水量均呈等變異性，1980s降水量的極差和變異系數(shù)最小分別為262.2 mm 和17.01%，1960s 降水量的極差和變異系數(shù)最大分別為807.3 mm 和38.78%。對(duì)于蒸發(fā)量，各年代蒸發(fā)量平均值變波動(dòng)較小，均處于1 000 mm 上下；各年代蒸發(fā)量均呈弱變異性，1970s 蒸發(fā)量的極差和變異系數(shù)最小分別為109.04 mm 和3.29%，1960s 蒸發(fā)量的極差和變異系數(shù)最大分別為270.28 mm 和7.39%。

表1 地下水埋深及影響因素年代變化特征Table 1 Temporal variation characteristics of groundwater depth and influencing factors

對(duì)于平均氣溫，各年代平均氣溫呈略微增加的趨勢(shì)，且各年代平均氣溫均呈弱變異性，1970s 平均氣溫的極差最小為1.02 ℃，2000—2013年平均氣溫變異系數(shù)最小為2.43%，1960s 平均氣溫的極差和變異系數(shù)最大分別為1.79 ℃和3.71%。對(duì)于灌溉水量，各年代灌溉水量均呈中等變異性，1980s 灌溉水量的極差和變異系數(shù)最小分別為1.92 億m3和17.22%，1960s 灌溉水量的極差和變異系數(shù)最大分別為5.65億m3和55.48%。

2.3 地下水埋深及影響因素突變特征分析

灌區(qū)地下水埋深及其影響因素的變化趨勢(shì)及突變點(diǎn)情況見(jiàn)圖3 和表2。對(duì)于灌區(qū)地下水埋深，3 種突變檢驗(yàn)方法得到的地下水埋深突變年份差別較大，由于M-K 突變檢驗(yàn)的UF和UB的曲線的交叉點(diǎn)在置信區(qū)間之外說(shuō)明地下水埋深的突變點(diǎn)不顯著，而Pettitt 突變檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量P＜0.05 說(shuō)明其結(jié)果具有顯著突變點(diǎn)，因此將1984年作為地下水埋深的明顯突變年份，這可能是由于突變后地下水開(kāi)采量增加使得地下水埋深增大趨勢(shì)更為顯著。對(duì)于降水量，M-K 突變檢驗(yàn)、有序聚類突變檢驗(yàn)和Pettitt 突變檢驗(yàn)的突變年份分別為1973年和1999年、1964年和1977年、1978年，則降水量在1970s 發(fā)生突變的可能性最大，這可能是由于突變前后水汽輸送和地面感熱通量的變化所致，相關(guān)研究表明1970s 中國(guó)東部的西南水汽輸送由強(qiáng)轉(zhuǎn)弱[35]。灌區(qū)蒸發(fā)量發(fā)生明顯突變?cè)?972年前后，灌溉水量發(fā)生明顯突變?cè)?973年前后。對(duì)于平均氣溫，M-K 突變檢驗(yàn)、有序聚類突變檢驗(yàn)和Pettitt 突變檢驗(yàn)的突變年份分別為1995年、1993—1996年和1994年，則平均氣溫在1993—1996年發(fā)生突變的可能性最大。

表2 地下水埋深及影響因素序列突變點(diǎn)診斷Table 2 Diagnosis of groundwater depth and sequence mutation points of influencing factors

圖3 地下水埋深及影響因素突變檢驗(yàn)Fig.3 Catastrophe test chart of groundwater depth and influencing factors

2.4 地下水埋深與影響因素間響應(yīng)特征

2.4.1 灰色關(guān)聯(lián)度及敏感性分析

人民勝利渠灌區(qū)地下水埋深與各影響因素間的灰色關(guān)聯(lián)度變化趨勢(shì)如圖4 所示。地下水埋深與降水量、蒸發(fā)量、平均氣溫和灌溉水量間的灰色關(guān)聯(lián)度呈波動(dòng)狀態(tài)，而地下水埋深與降水量和灌溉水量間的灰色關(guān)聯(lián)度整體上呈減小趨勢(shì)，地下水埋深與降水量和灌溉水量之間的密切程度在降低；地下水埋深與蒸發(fā)量和平均氣溫間的灰色關(guān)聯(lián)度整體上呈略微的增加趨勢(shì)，可見(jiàn)地下水埋深與蒸發(fā)量和平均氣溫之間的密切程度在增加。從年際尺度來(lái)看，在1980s 地下水埋深與降水量、平均氣溫和灌溉水量間的灰色關(guān)聯(lián)度最大分別為0.835 9、0.735 4 和0.795 4，在1970s 地下水埋深與蒸發(fā)量間的灰色關(guān)聯(lián)度最大為0.744 9；在2000—2013年地下水埋深與降水量和灌溉水量間的灰色關(guān)聯(lián)度最小分別為0.560 9 和0.501 3，在1960s地下水埋深與蒸發(fā)量間的灰色關(guān)聯(lián)度最小為0.462 4，在1990s 地下水埋深與平均氣溫間的灰色關(guān)聯(lián)度最小為0.669 6。

圖4 各影響因素灰色關(guān)聯(lián)度變化趨勢(shì)Fig.4 Variation trend of grey correlation degree of each influencing factor

人民勝利渠灌區(qū)地下水埋深與各影響因素間整體的灰色關(guān)聯(lián)度和敏感系數(shù)如表3 所示。1952—2013年地下水埋深與降水量、蒸發(fā)量、平均氣溫和灌溉水量間的色關(guān)聯(lián)度分別為0.690 7、0.599 4、0.698 1 和0.667 9，說(shuō)明這4 個(gè)因素對(duì)地下水埋深的影響程度大小為平均氣溫＞降水量＞灌溉水量＞蒸發(fā)量，即平均氣溫對(duì)灌區(qū)地下水埋深的影響最大，而蒸發(fā)量對(duì)灌區(qū)地下水埋深的影響最小。另外，地下水埋深與降水量、蒸發(fā)量、平均氣溫和灌溉水量間的敏感系數(shù)分別為-0.377 5、1.003、7.716 4 和-0.153 5，說(shuō)明灌區(qū)地下水埋深隨降水量和灌溉水量的增加而減小，而隨著蒸發(fā)量和平均氣溫的增加而增大；根據(jù)敏感系數(shù)的絕對(duì)值可知，灌區(qū)地下水埋深與各影響因素的敏感程度為平均氣溫＞蒸發(fā)量＞降水量＞灌溉水量，說(shuō)明人民勝利渠灌區(qū)地下水埋深對(duì)平均氣溫的敏感性最高而對(duì)灌溉水量的敏感性最低。

表3 灰色關(guān)聯(lián)度和敏感系數(shù)計(jì)算結(jié)果Table 3 Calculation results of grey correlation degree and sensitivity coefficient

2.4.2 相對(duì)貢獻(xiàn)率分析

人民勝利渠灌區(qū)地下水埋深變化受到氣象因素和人類活動(dòng)的共同影響，人民勝利渠灌區(qū)地下水埋深-影響因素的累積變化趨勢(shì)如圖5 所示，氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)地下水埋深變化的貢獻(xiàn)率如表4 所示。由圖5 可知，人民勝利渠灌區(qū)地下水埋深-影響因素累積數(shù)據(jù)系列在1963年和2002年前后發(fā)生突變，將地下水埋深及其影響因素?cái)?shù)據(jù)序列劃分為1952—1963年、1964—2001年和2002—2013年3 個(gè)階段，且灌區(qū)累積地下水埋深變化和各累積影響因素的線性擬合度較高，R2均達(dá)到了0.94 以上。

圖5 地下水埋深與影響因素的雙累積曲線Fig.5 Double cumulative curve of groundwater depth and influencing factors

由表4 可知，1952—1963年蒸發(fā)量對(duì)地下水埋深的貢獻(xiàn)最大為37.73%，其次是灌溉水量為32.25%，平均氣溫對(duì)地下水埋深的貢獻(xiàn)最小僅為1.22%；1964—2001年平均氣溫對(duì)地下水埋深的貢獻(xiàn)最大為54.09%，其次是蒸發(fā)量為23.79%，灌溉水量對(duì)地下水埋深的貢獻(xiàn)最小為8.33%；2002—2013年灌溉水量對(duì)地下水埋深的貢獻(xiàn)最大為 47.05%，其次是平均氣溫為33.72%，降水量對(duì)地下水埋深的貢獻(xiàn)最小為8.90%?？傮w上，1952—2013年各影響因素對(duì)地下水埋深的貢獻(xiàn)大小呈現(xiàn)平均氣溫＞蒸發(fā)量＞灌溉水量＞降水量，其中平均氣溫的貢獻(xiàn)率最大為38.16%，降水量的貢獻(xiàn)率最小為17.40%。

表4 氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)地下水埋深變化的貢獻(xiàn)率Table 4 Contribution rate of climate change and human activities to groundwater depth change %

3 討 論

灌區(qū)地下水埋深變化受到氣候條件、水文條件、地質(zhì)條件和人類活動(dòng)等多方面因素的影響，其在各灌區(qū)對(duì)地下水埋深響應(yīng)不同，降水量和灌溉水量作為補(bǔ)充地下水主要來(lái)源，其與地下水埋深負(fù)相關(guān)；平均氣溫和蒸發(fā)量作為水量消耗的主要因素，其與地下水埋深呈正相關(guān)關(guān)系。相關(guān)研究表明蒸發(fā)量和灌水量分別對(duì)內(nèi)蒙古河套灌區(qū)解放閘域和瑪納斯河中游莫索灣灌區(qū)地下水埋深影響最大[35-36]，降水量和蒸發(fā)量對(duì)邢家渡灌區(qū)地下水動(dòng)態(tài)變化的影響程度較大[37]，本研究根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度分析，平均氣溫對(duì)人民勝利渠灌區(qū)的影響程度最大，而蒸發(fā)量對(duì)灌區(qū)地下水埋深的影響最小。

敏感性性分析實(shí)際上為灌區(qū)地下水埋深與各影響因子間的相關(guān)性特征，葉爾羌河流域莎車灌區(qū)、麥蓋提灌區(qū)和巴楚灌區(qū)地下水埋深分別對(duì)蒸發(fā)量、蒸發(fā)量和地表水灌溉用水量變化的敏感性最高[17]。而本研究表明，人民勝利灌區(qū)的平均氣溫和蒸發(fā)量對(duì)地下水埋深的敏感性大于1 且為正，說(shuō)明灌區(qū)地下水埋深變化受到平均氣溫和蒸發(fā)量變化的敏感程度較強(qiáng)；降水量和灌溉水量對(duì)地下水埋深的敏感性小于1 且為負(fù)，說(shuō)明灌區(qū)地下水埋深變化受到降水量和灌溉水量變化的敏感程度較弱。

通過(guò)計(jì)算不同時(shí)間階段各影響因素對(duì)人民勝利渠灌區(qū)地下水埋深的貢獻(xiàn)率，發(fā)現(xiàn)在1952—1963年蒸發(fā)量對(duì)地下水埋深的貢獻(xiàn)率最大，這與1952—1959年和 1960s 時(shí)段灌區(qū)平均蒸發(fā)量較大有關(guān)；在1964—2001年平均氣溫對(duì)地下水埋深的貢獻(xiàn)率最大，說(shuō)明平均氣溫是此時(shí)間段影響灌區(qū)地下水埋深變化的主導(dǎo)因素；在2002—2013年灌溉水量對(duì)地下水埋深的貢獻(xiàn)率最大，說(shuō)明此時(shí)段灌溉水量為影響灌區(qū)地下水埋深變化的主導(dǎo)因素，在一定程度上緩解了地下水埋深的增加；隨著時(shí)間的遷移影響灌區(qū)地下水埋深變化從以氣象因素為主導(dǎo)作用轉(zhuǎn)變成了以人類活動(dòng)為主導(dǎo)作用。

總體來(lái)說(shuō)，人民勝利渠灌區(qū)處于暖溫帶大陸性季風(fēng)氣候區(qū)，年平均降水量相對(duì)較小，年平均蒸發(fā)量相對(duì)較大，地下水減少主要受蒸發(fā)的影響，增加主要受灌溉入滲和降水補(bǔ)給，其中引黃水量是灌區(qū)重要的水資源來(lái)源。地下水埋深增加會(huì)引起灌區(qū)各種生態(tài)環(huán)境問(wèn)題，因此加強(qiáng)氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)灌區(qū)地下水埋深影響的研究，剖析影響灌區(qū)地下水埋深的主導(dǎo)因素，為更好地保護(hù)灌區(qū)地下水、合理利用灌區(qū)地下水資源提供可靠依據(jù)，以保障灌區(qū)地下水資源可持續(xù)利用和綠色高效的發(fā)展。

4 結(jié) 論

1）人民勝利渠灌區(qū)地下水埋深呈明顯的增加趨勢(shì)，其增加速率為 0.8 m/10 a；地下水埋深在1952—1959年的變異系數(shù)最大為27.33%，為中等變異性；降水量、蒸發(fā)量、平均氣溫和灌溉水量在1960s的變異系數(shù)最大分別為38.78%、7.39%、3.71%和55.48%，其中降水量和灌溉水量為中等變異性，蒸發(fā)量和平均氣溫為弱變異性。

2）地下水埋深、降水量、蒸發(fā)量、平均氣溫和灌溉水量的突變年份分別發(fā)生在1984年、1970s、1972年前后、1973年前后以及1993—1996年；各影響因素對(duì)地下水埋深的影響程度大小為平均氣溫＞降水量＞灌溉水量＞蒸發(fā)量，敏感程度為平均氣溫＞蒸發(fā)量＞降水量＞灌溉水量。

3）1952—1963年蒸發(fā)量的貢獻(xiàn)最大，1964—2001年平均氣溫的貢獻(xiàn)最大，2002—2013年灌溉水量的貢獻(xiàn)最大；總體上各影響因素對(duì)地下水埋深的貢獻(xiàn)大小呈現(xiàn)平均氣溫＞蒸發(fā)量＞灌溉水量＞降水量，其中平均氣溫的貢獻(xiàn)率最大為38.16%，降水量的貢獻(xiàn)率最小為17.40%。