大安市地下水動態變化規律及影響因素分析

張真真 卞建民 高月

摘要：根據大安市1960-2009年的氣象、地下水開采量及埋深等數據資料，分析了大安市地下水動態變化規律，并利用主成分分析法（PCA）分析了降水量、蒸發量、農業開采量、工業開采量及生活用水量等影響因素對地下水埋深的影響程度，研究了大安市地下水位在氣象變化和人類活動影響下的變化特征及其主要控制因素。結果表明，地下水埋深隨氣候變化呈現出明顯的季節性變化規律，在自然條件和人類活動等各因素中，農業用水量對地下水埋深的影響程度最大，且影響程度逐年增大。研究結果可以為合理布局開采井位置和制定完善的水資源調控方案提供理論依據。

關鍵詞：地下水；影響因素；主成分分析（PCA）；動態特征

中圖分類號：P641.74 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2015）14-3379-05

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2015.14.013

Analysis of Variation Regulation and Influence Factors of

Groundwater Dynamic in Daan City

ZHANG Zhen-zhen， BIAN Jian-min， GAO Yue

（School of Environment and Resource， Jilin University，Changchun 130021， China）

Abstract： According to the data of meteorology， groundwater exploitation and groundwater buried depth in Daan city from 1960 to 2009， the article analyzed the regulation of groundwater dynamic variation， and calculated the degree of the influences caused by the variable factor like precipitation， evaporation， agricultural and industrial exploitation and domestic water consumption to the groundwater by using principal components analytic method，studied the variation regulation of groundwater dynamic under the influence of climate change and human activities in Daan city and analyze the degree of the influences on it. The results showed that the groundwater buried depth indicates a clear seasonal variation with the change of climate. Among various factors includes natural conditions and human activities， the agricultural exploitation， had the largest impact on the groundwater buried depth and the influence extent presents the yearly increase trend in recent years. The results could provide theoretical support for policymakers to make the reasonable layout of the exploitation wells and develop comprehensive program of configuration control of water resource.

Key words： groundwater； factors； principal pomponent analysis（PCA）； dynamic character

在生態環境脆弱地區，地下水動態變化不僅能夠反映含水層功能變化，還可以反映地下水系統的變化趨勢及人類活動對其影響程度。20世紀以來，國內外對地下水動態的研究成為熱點。Hassan[1]分析了地下水流數值模擬在地下水決策方面的應用，王金哲等[2]定量評價了人類活動對淺層地下水的干擾程度，張帥領等[3]研究了新疆臺蘭河流域回灌后開采方式對地下水位動態的影響。

在中國北方干旱半干旱氣候區，降水少且分布不均，蒸發強烈，地表水資源緊缺，生產和生活用水主要依賴地下水。過量開采地下水使水位降落漏斗區范圍不斷擴大，導致地下水污染，引發生態問題[4]。林年豐等[5]指出松嫩平原土地鹽堿化、荒漠化是由區域構造運動、人類活動和氣候回旋等引起的。大安市位于松嫩平原內部，土地鹽堿荒漠化嚴重，屬于我國生態環境脆弱區。隨著區域社會經濟的發展，人類活動對地下水的影響越來越強烈。開采井數量增加造成地下水位降低，而灌區引水灌溉，又會使地下水位升高。過度開發地下水使水資源承載力降低，生態環境更加脆弱[6]。因此，分析研究區域地下水動態變化規律并探討其影響因素，可以為合理布局開采井的位置，規劃開采區域和開采量，保護脆弱的生態環境提供理論依據。

1 環境背景及問題

1.1 區域環境背景

大安市位于吉林省西北部，東經123°08′45″-124°21′56″，北緯44°57′00″-45°45′51″。區域地勢由西向東傾斜，西部多沙地和沼澤洼地，東部地形相對平緩，境內水系主要有嫩江、霍林河和洮兒河。該區屬于北溫帶大陸性季風氣候，年平均降雨量為413.7 mm，降水多集中在6、7、8月，雨季平均降水量為342.5 mm，占全年總降水量的82.8%，年累計蒸發量達到1 719.6 mm[7]。

研究區地下水類型包括孔隙潛水和孔隙承壓水。潛水分布較淺，水位埋深為3～10 m，補給方式以降雨入滲為主，排泄方式以蒸發和越流補給承壓水為主，水量貧乏。地下水動態類型為降雨-蒸發型。承壓水水位埋深為2～5 m，補給方式以側向徑流補給和上覆潛水含水層越流補給為主，排泄方式以人工開采為主，土壤顆粒大，水量豐富，水位埋深受開采強度和時間的影響。地下水動態類型為入滲-開采型[8]。

1.2 研究區存在的主要問題

受氣候條件及人類活動的影響，研究區水資源短缺、鹽堿化、荒漠化等問題嚴重，特別是持續干旱導致的農業用水緊缺問題嚴重阻礙了該區經濟可持續發展。近幾年，地下水資源開發利用量不斷發生變化。2001-2009年，開動井數和灌溉面積整體呈增加趨勢。其中，相對2001年，2004年開動井眼數增長了4倍，灌溉面積增長了3倍；2005-2009年，開動井眼數減少，但灌溉面積持續增加，在2007和2008年面積達到最大。

為解決農業用水嚴重不足的現狀，研究區較大強度地開采地下水，水資源嚴重短缺，加上氣候干旱的影響，區域水位持續下降，地下水天然動態平衡遭到破壞。大安灌區的實施對解決上述問題起到了重要作用，灌區通過提引嫩江水在鹽堿荒漠化土地和旱田上規劃灌溉農田6萬hm2以上。然而，引水灌溉后增加了灌區地下水的補給來源，對區域地下水產生更加復雜的影響，有必要就自然環境和人類活動雙重作用下的地下水動態特征進行深入研究。

2 數據來源與方法

2.1 數據來源

收集、整理大安市近百年來氣象、水文、地下水動態監測數據和水資源開發利用情況等資料，其中，氣象、水文資料主要包括1960-2009年年均降水量、蒸發量等數據資料，典型豐水年（2005年）、枯水年（2007年）的月均降水量和蒸發量資料等；地下水動態監測數據主要選取2000-2009年具有連續數據系列的潛水井（#26630017）和承壓井（#26631018）的月均、年均地下水埋深資料；水資源開發利用資料包括2000-2009年逐年農業用水量、工業用水量和生活用水量等數據資料。

2.2 研究方法

地下水動態變化受多種因素的影響，為此，采用SPSS專業統計軟件中的主成分分析模塊分析各影響因素對地下水埋深的影響程度。主成分分析法是將多個變量轉化為少數的主成分，每個主成分都能通過原變量線性表示，從而利用主成分來反映原始變量，其優點在于能夠克服單一因子的局限性，突出重點影響因子。利用SPSS計算多個影響因子的原始數據，得到各主成分的貢獻率，選出累計貢獻率達到85%以上的主成分，建立主成分綜合模型并計算綜合得分，根據得分評價地下水動態的主要影響因素。

3 結果與分析

3.1 地下水動態變化規律

分別選取大安市內潛水井和承壓水井，利用其2000-2009年每年各月每5 d的地下水埋深數據繪制地下水埋深變化歷時曲線，結果如圖1和圖2所示。

大安市多年平均降水量為413.7 mm，2005年年降水量為769.4 mm，為豐水年，2007年年降水量為255.0 mm，為特枯水年。分別以2005年和2007年為代表年分析地下水埋深與降水量及蒸發量的變化關系。

由圖1可知，2005年1～4月，潛水井埋深和承壓井埋深呈增加趨勢，4月26日為枯水期，潛水井埋深最大值出現在4月；5～10月，潛水井埋深和承壓井埋深都減小，承壓井埋深最大值出現在5月；11～12月，埋深變化不大。整體上看，相比多年平均值（潛水為3.85 mm，承壓水為6.35 mm），潛水井埋深下降了0.7 m，承壓井埋深下降了0.4 m。

2007年1～4月，潛水井埋深和承壓井埋深都增大，4月潛水井埋深達到最大值；5～8月，潛水井埋深持續降低，承壓水埋深持續增加，8月潛水埋深最小，承壓井埋深最大。9～12月，潛水井深逐漸增大，承壓井埋深逐漸減小。枯水年地下水埋深高于豐水年。

由圖2可知，2000-2002年，蒸發量較大而降水量較小，潛水井埋深和承壓井埋深呈上升趨勢，水位變幅0.99 m。2003和2005年，蒸發量有所減小，降水量增加，且2003和2005年為豐水年，潛水井埋深和承壓井埋深減小。2006和2007年為枯水年，潛水井埋深和承壓井埋深呈大幅度上升。從以上特征曲線可以看出，豐水期降水大蒸發小，潛水井埋深和承壓井埋深均減小，枯水期降水小蒸發大，潛水井埋深和承壓井埋深均增大；承壓井埋深變化滯后于潛水井埋深；豐水年相對枯水年來說地下水埋深均偏低。埋深受氣候變化影響明顯，與降水量及蒸發量的相關性均較大。

3.2 地下水動態的影響因素分析

地下水動態的影響因素是通過影響其補給來源和排泄途徑影響動態變化的。本研究根據研究區地下水動態類型及動態變化特征，分析引起地下水動態變化的主要控制因素。

3.2.1 自然因素與人類活動的影響 利用該區1960-2009年每年年均降水量和蒸發量的數據資料，作出多年降水量及蒸發量變化歷時曲線圖（圖3）。由圖3可知，20世紀60年代降水量稍高于多年降水量平均值；70年代降水量較小，蒸發量較大并呈增加的趨勢，大安市處于干旱時期；80、90年代降水量增加，蒸發量大幅減小，90年代末蒸發量逐漸增大，出現多個豐水年；2000-2009年，降水量呈現減小的趨勢，蒸發量呈上升趨勢。1965、1982和2007年為特枯年，降水量分別為256.2、260.3和268.5 mm，1998和2005年為豐水年，降水量分別為654.0和769.4 mm。從趨勢線中可以看出，大安市降水量呈小幅度增加的趨勢，蒸發量呈減小的趨勢。降雨和蒸發是研究區地下水的主要補給來源和排泄途徑，是影響研究區地下水位變化的主要因素之一，其多年變化規律引起地下水位也產生相應的變化規律。

1960-2000年，大安市總人口增長了0.8倍。60～80年代，人口約增加了一倍，勢必加大自然資源的開發程度。20世紀以來農業迅速發展，加上平原地區土壤鹽堿化的影響，人口集中分布在北部。2000年以來，灌區建設使農田灌溉面積增加，人口分布集中區地下水開采量明顯增加。2000-2009年大安市地下水開采量與埋深的變化曲線如圖4所示。由圖4可知，地下水埋深年際變化可以分為三個階段，2000-2002年，農業用水量和生活用水量較大，工業用水量變化不大，承壓井埋深相對潛水井上升幅度較大；2003-2006年，農業用水量和生活用水量減少，工業用水量增加，潛水井埋深變化不大，承壓井埋深逐漸減小；2007-2009年，農業用水量和生活用水量增加，工業用水量變化不大，潛水井埋深和承壓井埋深呈增加趨勢。由此可見，地下水埋深受農業用水量和生活用水量的影響最為明顯。

3.2.2 主要影響因子 地下水動態的影響因素主要為降水量、蒸發量和開采量，為了分析出各影響因素對地下水動態的影響程度，采用主成分分析法進行計算和分析。選取2000-2009年的農業用水量（X1）、工業用水量（X2）、生活用水量（X3）、年降水總量（X4）、年蒸發總量（X5）作為主要影響因子，通過建立相關方程分析地下水動態的主要影響因素。

在利用數理統計分析軟件SPSS對主要影響因子的原始數據進行描述性統計分析和相關性分析的基礎上，計算出因子特征值和主成分貢獻率。其中，描述方法選擇單變量描述和系數相關矩陣，抽取方法選擇相關性矩陣和基于特征值抽取，選擇輸出未旋轉的因子解和荷載圖。計算結果見表1，因子碎石圖見圖5。

SPSS系統默認方差大于1的為主成分，綜合表1和圖5可知，主成分分析提取出3個主成分，累計貢獻率為91.929%，地下水埋深的影響因素可以初步概括為3個因子，提取的這3個主成分能夠完全概括原來的5個影響因子所包含的信息。根據提取出的主成分（F1、F2、F3）建立各主成分模型及綜合模型，表達式如下。

主成分模型：

F1=0.56ZX1-0.49ZX2+0.05ZX3-0.41ZX4+0.53ZX5（1）

F2=0.46ZX1+0.01ZX2+0.77ZX3+0.30ZX4-0.32ZX5（2）

F3=-0.13ZX1+0.64ZX2+0.40ZX3-0.60ZX4+0.24ZX5（3）

主成分綜合模型：

F=0.37ZX1-0.08ZX2+0.34ZX3-0.24ZX4+0.21ZX5（4）

式中，F1、F2、F3、F表示主成分變量，ZXi表示標準化后的數據變量。將原始數據進行標準化處理，帶入上述主成分模型和綜合模型，經計算得到得分，按照各個主成分得分進行排名，排名見表2。

主成分模型可以反映出各個影響因子對三個主成分的影響程度。在第一主成分中，農業開采量是主要影響因子；第二主成分中，生活用水量是主要的影響因子；第三主成分中，工業用水量為主要的影響因子。綜合模型中，農業用水量是主要的影響因子，其次為生活用水量和降水量，蒸發量和工業用水量的影響較小，因此，人工開采是對地下水埋深影響最大的因素。結合主成分綜合得分排名表可知，2000-2004年，各因素對地下水埋深的綜合影響力較大，2005-2008年綜合影響力減小，但呈增加的趨勢，這是因為大安灌區的運行實施，不但減少了地下水開采量，還增加了灌區地下水的補給量，對地下水資源的開發利用起到了一定的保護作用。相比多年平均降水量，2007年降水量減少了154.62 mm，為解決水資源短缺問題，研究區大量開采地下水用以維持工農業發展，滿足生活用水需求，從而導致2009年受各因子的綜合影響最大。以上分析表明，近幾年，人工開采對地下水埋深的影響較大，其中，農業開采是主要的影響因子，而且隨著時間增加，開采量對地下水埋深的影響越來越占據主導地位。因此，對于研究區而言，合理調整農業結構，提高農業用水效率，改善農田灌溉方式對于地下水資源的保護有重要意義。

4 小結與討論

對研究區地下水埋深和降水量、蒸發量及開采量等各影響因素之間的相關性進行了分析，并在此基礎上分析各個因素對地下水埋深的影響程度，得出的主要結論歸納如下。

地下水埋深的年內變化特征表現為，豐水期（9月26日）地下水埋深較小，枯水期（4月26日）地下水埋深較大；年際變化特征表現為，豐水年（2003年、2005年）降水大蒸發小，地下水埋深小，枯水年（2006年、2007年）降水量小且開采量大，地下水埋深也大。潛水井埋深受氣象變化影響明顯，而承壓井埋深變化滯后，地下水埋深隨氣候變化呈明顯的季節性變化。

地下水埋深變化受農業用水量和生活用水量影響較大，受工業用水的影響相對較小，其中，承壓水是主要的用水水源，比潛水受開采影響更大。利用主成分分析法分析地下水動態影響因子，提取出3個主成分，每個主成分對應的貢獻率分別為43.093%、27.448%，21.388%，累積貢獻率達到91.93%。其中，農業開采水量是最主要的影響因子，影響程度呈逐年增加的趨勢，其次為降水量和生活用水量。在各年綜合得分排名中，2009年受各因素綜合影響較大。

本次研究可以作為評價地下水水質和進行地下水動態預測的基礎，可為解決地下水資源危機、促進地下水資源的合理開發利用提供有力的科學依據。

參考文獻：

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