河套灌區地下水埋深空間異質性分析

李文君, 蘇 濤*, 劉斌寅, 胡瑞雪, 田 雷

(1.安徽理工大學測繪學院，淮南 232001；2.河北交通職業技術學院，石家莊 050035)

地下水埋深的變化是衡量地下水資源變化的重要指標之一[1]。在干旱半干旱地區，傳統的蓄水方法是通過建造蓄水池、建立運輸管網等高耗費的方法，相比之下，只需通過人工挖井和鉆孔開采就能利用的地下水既省時省力，又省錢省心[2]。由于灌區機井灌溉面積增大、引黃水量逐漸減小、蒸發增大等原因，導致地下水埋深值持續增高，破壞了灌區土地的水鹽平衡和地下水空間結構，阻礙了人們對地下水的持續性利用。因此，研究灌區地下水埋深的空間異質性可推動農業用水的高效利用[3]。Yang等[4]以榆神煤礦區為研究區，確定地下水埋深與植被發育的定量關系；Wang等[5]利用MODIS 歸一化植被指數數據和同期地下水位數據，為不同植被類型提供地下水閾值。其次，通過研究分析地下水埋深變化趨勢可以在土壤鹽漬化治理問題上提供幫助。徐英等[6]以解放閘灌域為例,從概率空間分布的角度分析了土壤鹽分與地下水位埋深之間的相關性；盧龍輝等[7]以克里雅綠洲為例，利用3S技術、回歸分析、Kolmogorov-Smirnov檢驗等方法，在耦合系數模型的基礎上，研究了植被、地下水埋深及土壤鹽分的關系。地下水資源的持續利用與人類活動密不可分。秦歡歡[8]以華北平原為例，分析人類活動對該地區水資源可持續利用的影響，為緩解用水緊張提供幫助。

為此，以河套灌區中解放閘灌域、永濟灌域、義長灌域為例，利用地理信息系統(geographic information system, GIS)技術、地統計方法，分析其地下水埋深的空間變異特性和時空分布特征，并從灌區井灌面積、引黃水量、土地利用類型等影響因素來討論地下水埋深變化的原因。

1 研究區背景

河套灌區年平均引水量、降水量和蒸發量分別是52億m3、158.54 mm和2 164 mm[9]。其中解放閘灌域位于河套灌區西部，年均降雨量為155 mm，2013年引黃水量9億m3；居于灌區中部的永濟灌域，城鎮地區主要是巴彥綽爾市，年均降雨量為200 mm，2013年引黃水量12億m3；義長處于灌區東部地區，大部分人口都集中在五原。義長土地面積0.32萬km2，占灌區總土地面積的29%，屬于河套灌區占地最多的灌域，灌域耕地面積僅占56%，比解放閘少10%，年均降雨量為176 mm[10-12]，2013年引黃水量達到14億m3。

2 研究方法

2.1 數據預處理

在進行ArcGIS地統計分析之前，要對地下水埋深資料進行預處理。將研究區域的邊界矢量文件(.shp格式)和包含屬性的經緯度坐標文件(.xls格式)添加到ArcGIS10.2中，經過坐標投影轉換后形成研究區域地下水觀測井空間分布圖，如圖1所示。

圖1 采樣井位置空間分布圖(圖中黑點)Fig.1 Spatial distribution of sampling well locations (black spots inFigure)

2.2 地統計學方法

克里金插值[13-14]：通過對已知樣本點賦權重的方法求未知樣點的值。其原理是概率理論和估計理論中無偏、最小方差條件，該方法的實質是距離加權的一種改進，依然是一種線性插值法，即

(1)

式(1)中：Z(Si)為已測得第i個位置的值；λi為在第i位置測得的未知權重；S0為預測位置；N為已知點數目。

通過以距離為自變量的變異函數來計算克里金方法中的權值可以取得理想的效果。變異函數γ(h)的表達式為

(2)

式(2)中：h為分離距離；N(h)為間隔為h時的樣點對數；Z(xi)為區域化變量。

實際上，理論中的變異函數γ(h)是未知的，往往要從有效的空間取樣數據中去估計h，不同的值有不同的γ(h)，這就需要一個理論模型去擬合這一系列的γ(h)。其中球狀模型公式為

(3)

式(3)中：c0為塊金值；c為偏基臺值；c0+c為基臺值；a為變程。

3 結果分析

依據灌區不同土地利用特點分區選點的原則，選取位于城鎮地區的132-1觀測井和農田灌溉區的136-1觀測井作為典型井，以2000、2003、2006、2009、2013年共5 a的地下水埋深資料為例，分析其年內變化特征，如圖2(a)、圖2(b)所示。從中可以發現：132-1號觀測井地下水埋深年內變化近似一條直線，從2000年的5.5～6 m地下水埋深上升至2013年的8 m左右；136-1號觀測井地下水埋深年內變化曲線呈駝峰型，最高值出現在2、9月，最低值出現在6、11月。雖然136-1號觀測井地下水埋深一直處于波動之中，但它的波動范圍0.2～2.2 m始終比132-1號觀測井的水埋深要小。灌區城鎮供水全部取用地下水[9]。處于人口集中的城鎮地區的132-1號觀測井所分析的數據進一步佐證此事實。而處于農田灌溉區的136-1號觀測井因為一年中夏灌、秋灌、秋澆3次持續穩定的引黃灌溉使其水埋深比132-1號觀測井的要小且其年內變化呈一條高低起伏的曲線。

由圖2(c)知，灌域內地下水埋深的變化深受時間影響。在1—4月，因為凍融期的結束，灌域開始引黃灌溉，淺層地下水埋深逐漸增大。地下水埋深逐漸從1月的2.3 m減小到5月的1.3 m左右；從5月開始直到9月地下水埋深逐漸增大；7—9月，降雨季節來臨，引黃灌溉逐漸停止，水埋深最大值就出現在秋灌期9月；10月，灌區進入秋澆期，地下水埋深幾乎呈直線式下降，最小值1 m就出現在秋澆期11月(2013年增大至2 m)；11月之后，重新進入凍融時期，灌域的淺層地下水埋深均值減小。周而復始，形成一個完整的變化周期。

研究區域的水埋深年際變化選取2000—2003年、2006—2010年、2012年和2013年共11年的資料，在圖2(d)中，2001年之前，地下水埋深均值永濟>義長>解放閘，在2001年之后(包括2001年)地下水埋深均值排序為義長>永濟>解放閘。總體呈緩慢上升趨勢。義長灌域在2001年后水埋深增大的原因[11]，一是因為義長灌域引黃水量逐年降低，二是因為井灌面積逐年增加(表1[11])，因國家采取投資打機井澆灌農田取得了好收益，個人打機井灌溉的方式也應運而生，從而增大該灌域地下水埋深。而永濟灌域的水埋深在2001年之后基本穩定在2.1 m左右，這與該灌域積極推行的節水措施、確立的節水項目等不無關系。

3.1 檢查數據正態分布情況

利用普通克里金法需要提前檢測數據是否服從正態分布，GIS中，Normal QQ plot工具可檢測此情況。以2000年為例，由圖3可知，對數變換后的正態QQ 圖中數據是服從對數正態分布的[12]。

3.2 地下水埋深空間分布趨勢

利用ArcGIS趨勢分析工具，創建三維趨勢圖。以2000年河套灌區的地下水埋深趨勢圖(圖4)為例，研究區域地下水埋深在XYZ軸構建的平面中，其變化趨勢呈單峰型曲線，可選擇二階多項式來移除全局趨勢。

圖2 地下水埋深變化Fig.2 Variation of groundwater depth

3.3 結果交叉驗證

以2000年為例，不同模型擬合表現如表2所示，判斷一個模型擬合效果標準為：誤差的平均值接近0，標準平均值誤差接近0，標準均方根接近1，均方根和平均標準誤差相近且盡可能小[15]。

由此，在最終進行普通克里金插值時選擇球狀模型進行擬合。

表1 五原縣機電井數量[11]Table 1 The number of M & E well in Wuyuan County[11]

圖3 對數變換后的地下水埋深正態QQ圖(2000年)Fig.3 Normal QQ diagram of groundwater buried depth after logarithmic transformation(2000)

圖4 地下水埋深三維趨勢圖(2000年)Fig.4 3-D trend map of groundwater depth (2000)

克里金插值法平均值均方根標準平均值標準均方根平均標準誤差球狀模型0.001 00.716 6-0.028 10.973 70.685 4指數模型0.002 90.735 6-0.037 01.007 10.685 2高斯模型-0.008 10.737 6-0.052 21.019 80.679 6

3.4 地下水埋深空間變異特性

塊金系數：塊金值/(偏基臺值+塊金值)。異性比：短軸變程/長軸變程。當異性比接近1，表示在整個區域上變量是各向同性的，反之則各向異性[15]。由表3得，無論是塊金系數從2000年約66.7%到2013年的60.1%，還是異性比從2000年的0.54到2013年的0.48，兩者總體呈減小趨勢。一是說明2000—2013年研究區域地下水埋深的空間相關性適中且逐漸增長；二是說明地下水埋深空間分布各向異性增大；三是表明了研究區域因為城鎮地區水埋深逐漸增大，與周圍其他地區水埋深產生了較大差異，從而影響了周邊整個地區的地下水空間結構。

3.5 地下水埋深變化

結合地下水埋深的空間分布(圖5)、土地利用分類結果(圖6)和三灌域的引水量(圖7)來分析地下水埋深變化。以2013年地物分類為例，下載2013年9月11日Landsat-8影像，進行土地利用分類，主要地物類型分為建筑、水體、農田、裸地和其他植被覆蓋5類。結果顯示2013年總體分類精度為91.312 6%，分類結果滿意[16]。

從圖5可得，2000—2013年間地下水埋深小于1.41 m 的面積由16.62 km2增加到40.57 km2，且據圖6，地下水埋深最小值所處區域地物多為農田，極少部分裸地，主要集中在解放閘灌域西部邊緣地區。圖7中，義長灌域在2000年之后其引水量逐年下降至11億m3左右之后回升，2005—2008年的引水量變化趨勢與另外兩灌域的近似直線截然不同，呈弧線型曲線，在2009年引水量達到歷年之最，將近18億m3，隨后在2012年回落至11億m3。但總體而言，義長灌域的引水量每年均大于其他兩灌域的引水量且義長>解放閘>永濟。這也使得地下水埋深淺埋區域也隨著時間逐漸出現在義長灌域東南部地區。地下水埋深1.41～1.6 m的面積由391.65 km2減少到352.32 km2，減少了2.2%。在此范圍內土地利用大都分類為農田、裸地、少部分水體。地下水埋深1.61～1.8 m的面積由1 200.97 km2減少到1 141.47 km2，減少了3.3%；地下水埋深1.81～2 m的面積由2 259.37 km2減少到1 589.79 km2，減少了669.58 km2，屬于地下水埋深變動范圍最大的一組，占37.4%。據圖6，研究區域的裸地極大部分地下水埋深處于1.41～2.2 m范圍內。地下水埋深2.01～2.2 m 的面積由844.36 km2減少到834.09 km2，屬于地下水埋深變動范圍最小的一組，占0.57%；地下水埋深2.21～2.4 m的面積由88.06 km2增加到409.38 km2增加了321.32 km2。地下水埋深2.41～2.6 m 的面積由31.05 km2增加到230.29 km2，增加了11.14%；地下水埋深2.61～2.8 m的面積由67.51 km2增加到172.83 km2，增加了5.89%；地下水埋深2.81～2.9 m的面積由166.69 km2減少到51.58 km2，減少了7.5%；地下水埋深大于2.9 m的面積由24.14 km2增加到249.78 km2，增加了225.64 km2。據圖6，建筑物聚集明顯的區域從左至右分別為解放閘灌域的杭錦后旗、永濟灌域的巴彥淖爾、義長灌域的五原。這3個及其周邊地區的地下水埋深均大于2.01 m。如圖5所示，從2000年到2013年，新增3個水埋深大于2.91 m的區域，解放閘、永濟、義長三灌域各一個且分布在各個灌域邊界處。最大埋深主要集中在巴彥淖爾市，即圖中靠下方紅色區域。

表3 不同年份球狀模型參數Table 3 Parameters of spherical models in different years

圖5 地下水埋深空間分布Fig.5 Spatial distribution of groundwater depth

圖6 2013年9月土地利用分類Fig.6 Classification of land use in September 2013

圖7 三灌域引水量Fig.7 Water diversion in three irrigation district

4 結論

通過地統計分析,結合灌區井灌面積、引黃水量、土地利用類型等影響因素，分析地下水埋深在空間和時間上的變化規律，得到以下結論。

(1)灌區地下水埋深的年內變化曲線總體呈駝峰型，最高最低值分別出現在秋灌期9月和秋澆期11月。在人口集中的城鎮地區地下水埋深年內變化趨勢則近似一條直線，無較大起伏波動。灌區地下水埋深的年際變化，隨著灌區井灌面積增大及引黃水量的逐年減少，呈緩慢上升趨勢，且在2001年之后(包括2001年)地下水埋深均值灌域排序為義長>永濟>解放閘。

(2)研究表明，河套灌區2000—2013年地下水埋深的空間相關性適中且逐漸增長，空間分布各向異性增大，且因為城鎮地區水埋深逐年增大，從而影響了整個灌區的地下水空間結構。

(3)克里金插值結果顯示，地下水埋深由灌域中部地區至灌域邊界總體呈上升趨勢，且主要建筑物聚集地地下水埋深均值大于其他水體、裸地、農田灌溉區。地下水埋深最小值所處區域地物多為農田，極少部分裸地，主要集中在解放閘灌域西部邊緣地區、義長灌域東南部地區；最大埋深主要集中在巴彥淖爾市。灌域內的地下水埋深總體上不僅其值呈增大趨勢，且其大于2.91 m的面積也大幅增加。