泾惠渠灌区地下水中三氮分布特征及其影响因素研究.pdf
张曼菲 周维博
摘要：地下水作为陕西泾惠渠灌区的重要水源，对其动态特征的研究在灌区水资源开发利用方面具有重要的指导意义。根据泾惠渠灌区1981-2010年的地下水位平均埋深资料，采用线性倾向估计法、累积距平法、Sen斜率估计法、MannKendall趋势检验法对泾惠渠灌区地下水位埋深动态序列进行年际变化分析；采用滑动T检验法和双向回归突变分析法分析序列突变性；采用主成分分析法和灰色关联分析法确定影响灌区地下水埋深动态的主要因素。结果表明：灌区1981-2010年地下水位平均埋深基本呈增加趋势，突变点出现在1994年，1994年之前影响灌区地下水埋深动态的主要因素为蒸发量，1994年之后主要影响因素为蒸发量、地下水开采量和灌渠引水量。
关键词：泾惠渠灌区；地下水位埋深；趋势分析；突变检验；影响因素
中图分类号：P641文献标志码：A文章编号：
16721683（2018）02016407
Abstract：
Groundwater is an important water source of Jinghuiqu Irrigation District.The analysis of its dynamic characteristics provides important guidance to the development and utilization of water resources.Based on the groundwater depth data of Jinghuiqu Irrigation District during 19812010，we analyzed its interannual variation using linear tendency estimation method，cumulative departure，Sen slope estimation method，and MannKendall trend test.We analyzed the mutation of groundwater depth using smoothing T test and two-dimensional regression mutation analysis.We determined the most important influence factors of groundwater depth using principal component analysis and grey relationship analysis.The results showed that the groundwater depth tended to increase during 19812010.The mutation happened in 1994.Before 1994，evaporation was the most important influence factor of groundwater depth.After 1994，the most important influence factors became evaporation，groundwater extraction，and canal water diversion.
Key words：
Jinghuiqu Irrigation District；groundwater depth；trend analysis；mutation test；influence factors
自20世纪80年代以来，泾惠渠灌区地下水位持续下降，对灌区的生态环境带来了许多不利的影响[1]，不利于灌区的可持续发展。因此对灌区地下水动态特征和影响因子的分析研究显得尤为重要。
已有大量学者对泾惠渠灌区的地下水动态开展了大量的研究工作。刘燕[1]通过分析灌区地下水位下降的自然和人为原因，指出地表引水灌溉的减少，造成了地下水采补失衡，从而使得地下水位大幅下降；李娜等[23]利用ARIMA模型、ANFIS模型对灌区地下水动态进行预测，指出灌区地下水位将持续下降；邓康婕等[4]利用趋势分析法和统计学方法，研究了灌区地下水埋深的时空变异性；宋宝德等[5]分析了灌区典型干旱时段的地下水动态特征；王建莹等[6]利用ArcGIS软件分析了灌区地下水动态及其影响因素。但以上研究大多是基于地下水动态在时间和空间上的变化趋势，鲜少涉及地下水动态变化的突变特征及其影响因素分析。对于水文序列的突变研究大多数集中在降水、径流、气温等研究领域，采用的研究方法主要有MannKendall检验[710]、Yamamoto检验[1113]、滑动T检验[1416]等，以上方法均适用于均值突变、反向趋势突变的检验，但在解决地下水动态这类同向趋势突变的问题中有一定的局限性，而双向回归分析法在此类问题的分析中十分有效[1718]。
因此本文收集了泾惠渠灌区1981-2010年的地下水位平均埋深資料，采用趋势分析法和突变检验法，确定地下水位平均埋深序列的突变年份，并探讨突变年份前后影响灌区地下水动态的主要因素。
1研究区概况
泾惠渠灌区总面积1 180 km2，位于陕西省关中平原中北部，地处东经108°34′34″-109°21′35″，北纬34°25′20″-34°41′40″，是一个自泾河自流引水、灌排结合，并以农业灌溉为主的井渠双灌灌区。地势自西北向东南倾斜，海拔高程350～450 m，地面坡降1/300～1/600。灌区位置及范围详见图1。
泾惠渠灌区属中纬度暖温带半干旱气候，夏季高温，蒸发大降雨多且集中；冬季寒冷干燥，降水稀少。多年平均降水量5389 mm，时空分布不均，多年平均蒸发量1 212 mm，多年平均气温134 ℃。
灌区内第四系地层发育，自西向东、由北向南沉积厚度递增，颗粒由粗变细，根据地质构造和地形地貌将灌区划分为4个水文地质分区和7个亚区，如图1所示。区内地下水类型主要有潜水和承压水，潜水是当地主要灌溉水源，埋深较浅；承压水埋深大于100 m。[HJ1〗
近年来，随着经济的快速发展，井渠灌溉用水比由20世纪70年代的0.3左右上升至目前的1.3左右，大大增加了地下水开采量，使得灌区地下水超采情况严重，引起灌区地下水资源量减少、降落漏斗不断扩大等问题[19]。因此研究灌区地下水动态特征及其影响因素，对今后灌区的水资源开发利用有重要的指导意义。
2研究方法
对地下水位平均埋深序列的突变检验选择线性倾向估计法[20]、累积距平法[20]、Sen斜率估计法[21]和MannKendall趋势检验法[20]。前两种方法的优点在于直观；Sen斜率估计法与基于最小二乘法的线性倾向估计法相比，优点在于可避免序列数据缺失和分布形态、以及异常值对分析结果的影响[22]；而对于地下水位平均埋深此类非正态分布的数据序列，MannKendall趋势检验法的应用更为广泛，该法不要求序列满足一定的分布，且能够剔除异常值的干扰[23]。
对地下水位平均埋深序列的突变检验选择滑动T检验法[15]和雙向回归突变分析法[1718]。滑动T检验法是常见的突变检验方法，优点是计算简单，通过考察两组样本均值的差异显著性检验变异点，但缺点是子序列长度人为控制性强，只能得到可能的突变点[23]。双向回归突变分析法除了前述所说对同向趋势突变有效外，其优点还在于对序列的逐个点进行分析检验，从而确定序列的突变点。由于双向回归突变分析法在地下水领域的应用较少，现将该方法介绍如下：
假设时间序列的突变点为C点，则此序列的双向回归模型可表示为
3.2突变分析
对灌区1981-2010年地下水位平均埋深序列进行滑动T检验，n=30，选取步长为6，显著性水平α=0001，自由度[WTB1X]v[WTBX]=10，查表得知t0.001=±4587。滑动T统计量曲线见图4（a），T的统计量共有7次超过0001显著性水平，即存在7个可能的突变点，分别为1989、1991、1992、1993、1994、1999和2004年。
为进一步确定突变的年份，采用双向回归突变分析法对灌区1981-2010年地下水位平均埋深序列再次进行趋势突变分析。由式12可知，U值与假定突变点C对应的残差平方和S呈负相关，因此利用U值与假定突变点C对应时间的负相关关系来确定突变点，突变点即为通过0001显著性水平检验的最大值，查表得F（3，26）=736，结果见图4（b），U的最大值点出现在1994年。综合上述两种方法，得出灌区地下水位平均埋深序列的突变点出现在1994年。
4影响因子分析
4.1影响因子的选取
根据地下水均衡方程式，含水层中地下水量的变化取决于两项：补给项和排泄项。
根据现有的泾惠渠灌区资料，地下水补给主要来源有大气降水入渗补给、河流水入渗补给以及灌溉入渗补给，因此选择年降水量、年径流量、渠灌引水量这3个指标，此外泾惠渠灌区属于井渠双灌灌区，因此表示渠灌水量与井灌水量用水比例的指标—渠井用水比也是影响灌区地下水动态的因素。
灌区地下水排泄项主要有蒸发排泄和人为开采，因此选择蒸发量和地下水开采量这2个指标。
4.2影响因子的年际变化
[JP+1]上述7个指标随时间的变化曲线见图5。图5（a）为4个自然因素指标的变化曲线，可以看出，年降水量和年径流量随时间整体呈减小趋势，蒸发量整体呈增大趋势，年平均气温的变化并不明显；图5（b）为3个人为因素指标的变化曲线，渠灌引水量和渠井用水比整体呈减小趋势，而地下水开采量整体呈增大趋势。
为分析各因素在突变年1994年前后的变化规律，利用线性倾向回归估计法计算突变年前后各因素变化曲线的回归系数，计算结果见表3。在突变年前后，年径流量和渠灌引水量先减小后增大，渠井用水比一直呈现减小趋势，其余因素均呈现增大趋势。回归系数绝对值的大小可以反映序列变化速率的大小。
由表3可知，年降水量、渠灌引水量和渠井用水比在1994年之前的变化率大于1994年之后，尤其是渠灌引水量；其余4个指标在1994年之前的变化率均小于1994年之后，且蒸发量的变化最为明显
4.3基于主成分分析法的影响因子提取
利用SPSS软件得到突变年前后7个变量指标的相关系数矩阵，由表4可知，7个指标间存在不同程度的相关性。在突变前，相关系数达到07以上的有年降水量（I1）和年径流量（I2）、年径流量（I2）和地下水开采量（I6）、蒸发量（I3）和地下水开采量（I6），其中年径流量（I2）和地下水开采量（I6）呈负相关，其余两组呈正相关。在突变后，相关系数最高的是地下水开采量（I6）和渠井用水比（I7），但相关系数仅为0.647。
利用SPSS软件对上述7个指标提取主成份。经检验，突变前后地下水埋深序列的样本充足度分别为0541和0655，均大于05，可以进行主成分分析。以变量指标特征值大于1且累计贡献率达到80%以上为准则，分别提取1981-1994年和1995-2010年7个指标的公共因子，结果见表5。1994年前后的两个序列均提取到3个主因子，1981-1994年3个主因子的累计贡献率达到85664%，1995-2010年3个主因子的累计贡献率达到83579%。
在旋转因子荷载矩阵（表6）中剔除绝对值小于0.8的因子，提取出突变前后影响地下水位平均埋深的主要因素。1994年之前影响地下水位平均埋深的第一主成分主要由蒸发量决定，相关系数达到
综上所述，1994年之前，灌区地下水位平均埋深主要受年降水量、年径流量、蒸发量、渠灌引水量这4个因素的影响，可以看出自然因素是影响1994年之前地下水位平均埋深的主要因素。1994年之后，灌区地下水位平均埋深主要受年降水量、蒸发量、年平均气温、渠灌引水量、地下水开采量、渠井用水比这6个因素的影响，自然因素和人为因素均影响1994年后的地下水位平均埋深。
4.4基于灰色关联度法的主导因子确定
采用灰色关联度法分别确定灌区突变年前后，各影响因子对灌区地下水位平均埋深的影响程度。根据上面对灰色关联度法的介绍，分别计算1981-1994年年降水量、年径流量、蒸发量、渠灌引水量这4个因素的对地下水位平均埋深影响程度，1995-2010年年降水量、蒸发量、年平均气温、渠灌引水量、地下水开采量、渠井用水比这6个因素对地下水位平均埋深影响程度，计算结果见表7。将这些因素与地下水位平均埋深的关联度从大到小排序，1981-1994年关联度排序为蒸发量>年径流量>年降水量>灌渠引水量，1995-2010年关联度排序为蒸发量>地下水开采量>灌渠引水量>气温>年降水量>渠井用水比。
将关联度大于0.7的因子视为主导因子，则1981-1994年影响地下水位平均埋深的主导因子为蒸发量，1995-2010年影响地下水位平均埋深的主导因子依次为蒸发量、地下水开采量和灌渠引水量，表明灌区地下水动态的影响因素由自然因素转变为人为因素和自然因素。
5结论
（1）灌区1981-2010年地下水位平均埋深基本呈增加趋势，平均增加速率为0.34 m/a，1981-1994年灌区水位平均埋深值呈现减小趋势，且变化率较快，1994年以后水位平均埋深值呈现增大趋势，变化率变慢。
（2）对灌区1981-2010年地下水位平均埋深序列采用滑动T检验法和双向回归突变分析法，得出灌区地下水位平均埋深序列的突變点出现在1994年。
（3）利用主成分分析法提取突变年前后影响灌区地下水位平均埋深的主要影响因子，结果表明灌区地下水位平均埋深在1994年之前，主要受年降水量、年径流量、蒸发量、渠灌引水量这4个因素的影响；1994年之后，主要受年降水量、蒸发量、年平均气温、渠灌引水量、地下水开采量、渠井用水比这6个因素的影响。采用灰色关联度法确定影响突变年前后灌区地下水位平均埋深的主导因子，结果表明，1981-1994年主导因子为蒸发量，1995-2010年主导因子为蒸发量、地下水开采量和灌渠引水量，灌区地下水动态的影响因素由自然因素转变为人为因素和自然因素。
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