基于葫芦岛市地下水水位变化主导因素的定量识别研究

秦隆宇

(葫芦岛平山供水有限责任公司，辽宁 葫芦岛 125000)

葫芦岛市工农业经济发展所需水资源主要来源于对地下水的开采，地下水资源占总供水量的70%～80%。并且，近30年来葫芦岛市的气候变化较为显著，地表气温增加约1.2℃。葫芦岛市地下水循环方式与通量大小已发生了较为显著的变化，并因此产生了地面沉降、地下水位下降等众多地质问题。地质学和水文学者对人为和自然因素引起该区域地下水位下降的变化规律进行了定性分析，例如对典型漏斗区地下水开采量、水位和降水的关联度，利用灰度关联法进行了研究分析；对地下水水位下降驱动因子，利用投影寻踪归回模型进行定性的分析[1- 4]。以往对地下水水位变化因素的研究往往忽略了经济和社会因子对引起地下水变化的影响作用，并且针对某区域的定量化分析研究相对较少。据此，本文采用水面蒸散发、气温和降雨等气候环境因素并结合地表径流量、人口数量、粮食产量和工业总产值等人类活动因素对葫芦岛市地下水位变化趋势利用M-K法进行了分析，然后对该区域地下水水位变化的主要影响因素，联合运用主成分回归分析法和灰色系统理论进行定量的识别，以期为该区域地下水变化规律、区域经济、自然和社会的协调可持续发展提供一定的参考和依据[5]。

1 区域概况

葫芦岛市位于辽宁省西南部，区域面积约为1.02万km2，年平均降雨量约为61.09亿m3，地表水资源18.02亿m3，地下水资源量为5.78亿m3；地下水第Ⅰ含水层是葫芦岛市浅层地下水的主要类型，浅层承压水、微承压水和潜压水是其主要水力特征。地层构造属于Qh+p3时代，含水层深度处于25～70m区间。葫芦岛市浅层地下水由南至北可分为咸水、浅层淡水和全淡水，其含水层岩层颗粒自南而北，自东西两侧向中间部位受河流冲击扇和山前冲击扇群的作用影响整体为由粗变细，其涌水量分别由400～1200m3/d减少为80～400m3/d，浅层水具有补给条件好、含水分丰富和水质淡等特征。大气降水是葫芦岛市地下浅层水补给的主要来源，而地下开采和蒸发扩散是其排泄的主要方式，并以农业季节性开采作为地下水排泄的主要途径，同时部分地下水资源被排入水库、河流和水塘等转化为地表水。含水层厚度一般为10～25m，局部地势较高区域为25～40m。

2 数据来源与方法

2.1 数据来源

本研究选取葫芦岛市1986—2015年近30a的地下水位影响因子及埋深年实测数据，其中地下水水位数据来源于葫芦岛市水资源管理办公室、辽宁省葫芦岛水文局等单位；依据北地区地下水可持续利用图集，收集并整理了1992、2005、2012年浅层地下水水位等值线图，其他年份的数据参考相关文献并利用地下水数值模型反演计算结果。利用中国气象科学数据共享服务平台获取水面蒸发、气温以及降水等气象资料，对年气温数据和年降水通过全国气温和降水的月格点数据进行Arcgis重采样、提取等获取，蒸散发数据来源于葫芦岛市各气象站。根据国家统计局获取社会、经济因子，而地下水开采量利用相关文献和统计资料获取，结合相关文献和数据资料获取地表径流量等数据。

2.2 研究方法

M-K检验法是一种检验时间序列变量变化趋势的非参数统计检验法。定义S为M-K法的统计量，其标准化统计量采用z进行表征并符合正态分布特征。标准化统计量z的正负代表序列变化趋势，其值为正则代表上升的变化趋势，其值为负则代表下降的变化趋势。然后给定一定的置信水平α，假如z≥z1-α/2则表示不满足原假设条件，时间序列数据在α置信水平上表现出显著的下降或上升趋势，并用Kendall斜率β代表序列上升或下降趋势的大小。本研究对水面蒸发、气温以及降水等气象要素利用Fortran语言编程进行变化趋势的计算和表征。

GRAY即灰色关联分析是由邓聚龙[6]在20世纪80年代首次提出用于解决信息不完全、数据缺失等不确定问题的灰色系统理论。地下水系统问题可利用灰色系统理论进行处理和分析。灰色关联是指主行为因子与系统因子之间的不确定性关联或事物之间的不确定性关联。据此，本文采用关联度γi进行定量分析和表征，通过对γi的计算实现地下水埋深与各影响因子之间的关联程度反映。

本文结合灰色关联分析对地下水各影响因子和埋深利用SPSS18.0进行主成分回归分析，对人类活动和气候变化引起的地下水位下降贡献率进行定量的解释和分析。

3 结果与分析

3.1 地下水水文动态变化规律

葫芦岛市地下水埋深在1986年最浅，为6.2m，在1986—2015年平均地下水整体呈上升趋势，如图1所示。由图可知，1986—1992年地下水埋深处于波动中逐渐增加趋势，增加幅度为0.33m/a，在1992—2004地下水埋深增大幅度较大，并达到0.64m/a，在2005—2015年地下水埋深表现为波动上升。

图1 葫芦岛市地下水埋深在1986—2015年的变化情况

3.2 影响因素分析

葫芦岛市在研究区间的蒸发量、气温以及降水等因素的变化情况如图2所示。研究区域年平均降水量在30年来的平均值为526mm，并且在年际尺度上表现出较大的变化趋势。年降水量最大值和最小值分别为896.42、325mm，分别发生在1988和1991年。对葫芦岛市近30年来的降水趋势利用M-K法进行分析，趋势检验结果z为-1.46，β为-1.77，由此表明该区域降水量在近30年来表现出逐渐降低趋势。在置信水平α为0.01、0.05和0.1上，由于z=1.62

葫芦岛市30年来平均气温为12.23℃，最高和最低气温分别出现在1998年和1992年，温度分别为14.36℃和10.28℃。在置信水平α为0.01、0.05和0.1上，该区域近30年的气温变化表现出显著增大趋势，增大幅度为0.26℃/10a。

多年蒸发量平均水平为1748.1mm，并在年际尺度上为较大的变化区间。年蒸发量最大值和最小值分别为2185.4、1266.8mm，分别出现在1996、1993年，在0.01、0.05和0.1置信水平上M-K法结果显示蒸发量在30年来表现出上升趋势，且显著性不明显。

结合水库修建和地下水开采2个方面引起的地表径流量改变对人类活动影响进行分析，将地下水开采结合用水结构可采用人口数量、粮食产量以及工业总产值指标进行表征，并以此对社会、经济与地下水变化之间的关联性进行表征[7]。

图2 葫芦岛市气候要素各指标年平均变化情况

葫芦岛市人类活动各因素指标在近30年的变化趋势如图3所示。由图3可知，葫芦岛市人口数量、粮食产量以及工业总产值整体呈上升趋势，其中1986—1992年农业总产值相对稳定，此期间年均增长速率约为62.8×108元/a；增加最快的期间为1993—2006年，其增长速率约为988.6×108元/a；2007至今一直处于较高的增长速率。1988—1996年的粮食产量增速较快，为72.5×104t/a；1997—2001年增长速率达到最大值为86.2×104t/a，此后在2001—2006年出现一定的快速回落，2007—2015年又重新进入高速增长状态，其增长速度为91.4×104t/a。在研究期间葫芦岛市的人口数量一直处于快速增长的趋势，并且随着社会经济的快速发展，地下水开采表现出迅速增长的趋势。葫芦岛市地下水在近30年来的开采量平均值约为12.8×108m3，地下水开采量最大值和最小值分别出现在2007年和1986年，分别超过160m3和低于40m3。

1986—2015年地表径流量变化趋势如图3(d)所示，径流量在20世纪90年代相对较少，而在近十几年来显著降低，甚至出现流量监测不到的情况，其原因主要与水库拦蓄等因素相关。自1986年以来，葫芦岛市修建了大量的水利工程，地表径流量大部分都被水库拦蓄，引起了河流的断流等现象。河流入河和入渗量的显著降低导致对地下水补给量的降低，并因此引起该区域地下水位的改变[8]。

3.3 主导因素定量识别

利用灰色关联对社会、自然和经济指标与地下水埋深之间的关联程度进行确定和计算[9]，其中参考序列为选定的地下水埋深指标并作为因变量X0，其他各指标如人口、粮食、工业产值、气温、降水、地表径流以及降水等作为自变量分别为X1、X2、X3、X5、X6、X7进行表示，其中前3个指标作为自然因素，而后4个指标作为人类活动因素，选取时间序列为30年。灰关联度计算结果见表1。由表1可知，对地下水埋深影响最大的指标为粮食产量，而人口水量的影响作用其次，其他各指标如工业产值、降水、气温等对地下水影响较低。综上所述，对地下水水位有较大影响的参数指标为粮食作物种植等农业活动，该研究结论与其它研究成果具有良好的一致性。

表1 地下水位与各影响要素的灰关联度(γ)计算结果

通过对各指标的灰关联分析认为可不必考虑地表径流以及工业总产值指标的作用影响，然后对人类活动和气候变化对地下水的影响可通过其他各指标的主成分分析进行定量识别。选取指标X1、X2、X3、X4、X5作为影响因子，选取响应人类活动和气候变化的定量指标为地下水埋深y。利用主成分分析可对各指标的贡献率、特征值以及相关系数矩阵进行求解，结果见表2—4。

表2 地下水水位各影响因子关系系数矩阵

图3 葫芦岛市人类活动要素各指标年平均变化情况

表3 相关系数矩阵特征值及贡献率

表4 相关系数矩阵特征值向量

结合相关系数矩阵计算将可知，各影响要素之间具有较强的相关性，特别是水面蒸发量和降水之间、人口和粮食产量之间，由此表明各要素之间具有多重共线性。相关系数矩阵特征值贡献率计算结果表明，前2个指标的累积方差贡献率为91.081%；由此说明此2个主成分指标可替代大部分原指标信息，结合表4计算结果，各指标要素的主成分表达式如下：

F1= -0.548X1+0.785X2+ 0.296X3+0.871X4+0.905X5

(1)

F2= 0.682X1+0.031X2-0.842X3+0.357X4+0.328X5

(2)

根据上述主成分线性分析结果，对F1结果影响最大的指标为X5和X4，二者的系数值最大，由此说明对地下水埋深影响贡献率最大的为人口和粮食产量，此研究结果与实际状况相符。地下水开采量随着人口和粮食产量的增大而增加，因此造成地下水位的下降。所以，人类活动可作为F1第一主成分因子；X3和X1系数最大为-0.842和0.682，对F2值的影响最为显著，由此表明地下水埋深受降水和水面蒸发量的影响最大。所以，气候变化可作为F2第二主成分因子。因此，气候因子和人类活动因子之间不存在共线性，二者相互独立并代表了原指标的大部分有效信息进而可进行多元线性回归分析。

根据多元线性回归理论可设定自变量为气候变化F2和人类活动F1因子，因变量选取地下水埋深y并进行多元线性回归。线性回归方差利用最小二乘估算参数法可表示为y=0.001+0.357F1+0.226F2。对因变量和自变量的相关系数利用模型进行计算最终得到相关系数R、决定系数R2分别为0.956和0.911，调整后决定系数R2为0.905，估计的标准误差为0.28，检验值为244.614，显著性概率符合标准要求，由此表明可采用模型进行统计学分析研究。根据各影响因子对地下水埋深变化的贡献率可知，人口和粮食产量对地下水埋深的影响最为显著，二者的贡献率分别为61.8%和38.2%。由此表明，葫芦岛市地下水水位在近30年来产生变化的主要原因为人类活动，气候因子降水促进了该区域地下水的下降速度。

3.4 不确定性分析

考虑到研究区域数据资料的难获取性、影响因素的多样性，本文对个别数据进行了处理并因此造成评价结果的不确定性，主要可表现为以下方面：

(1)采用区域平均值对地下水影响因子和埋深变化进行分析。葫芦岛市地下水面积较大且影响因素较多并具有不同的地质特征，因此要充分考虑到区域面积大并具有漏斗型地下水特征，大部分区域的地下水埋深表现为区域上的共性，并且不再是自然条件下的状况，因此对各指标要素和地下水埋深进行平均化处理对结果的影响会较低[10]。

(2)对识别结果利用主成分回归和灰色关联分析可在一定程度上提高结果的准确性与可靠性，然而该方法为统计方法对于历史资料的准确性依赖程度较高。考虑到地表径流数据的影响因素等可造成评价结果的不确定性，对地表径流量按照已知年份进行推求，而水面蒸发量是利用水文站的相关数据进行推求的。因此，进一步造成了序列结果的不确定性。

(3)葫芦岛市地下水位下降因素经过一系列的推导和求解，最终确定为人类活动为主导因素，对地下水位下降贡献率高达61.8%。然而，该人类活动并未包含工业总产值指标而仅仅是人口和农业活动的叠加。考虑到社会和地下水系统都较复杂，并且各影响要素之间存在非线性关系，因此地下水埋深在工业产值之间的灰色关系分析中存在较少关联度，进而可对分析结果造成一定的不确定性。

4 结论

(1)1986—1992年地下水埋深处于波动中逐渐增加趋势，增加幅度为0.33m/a；1992—2004年地下水埋深增大幅度较大，达到0.64m/a；2005—2015年地下水埋深表现为波动上升。

(2)对地下水埋深影响最大的指标为粮食产量，其次是人口水量，其他各指标如工业产值、降水、气温等对地下水影响较低。对地下水水位有较大影响的参数指标为粮食作物种植等农业活动，该研究结论与其它研究成果具有一致性。

(3)根据多元线性回归理论可设定自变量为气候变化F2和人类活动F1因子，因变量选取地下水埋深y并进行多元线性回归。人口和粮食产量对地下水埋深的影响最为显著，二者的贡献率分别为61.8%和38.2%，葫芦岛市地下水水位在近30年来产生变化的主要原因为人类活动，气候因子降水促进了该区域地下水的下降速度。