三江平原建三江地下水动态变化特征

刘伟坡，沙 娜，程旭学

（中国地质调查局 水文地质环境地质调查中心，河北 保定 071051）

0 引 言

【研究意义】地下水作为水资源的重要组成部分，既在区域水循环中发挥着重要作用，又是我国北方地区工农业生产和人类生活的重要供水水源[1]。由于地下水的开发、利用缺乏统一的规划和有效管理，致使当前的地下水开发利用过程中出现地下水位持续下降、地面沉降、地裂缝、海水入侵等一系列生态环境问题[2-4]。因此，地下水动态变化规律及其影响因素研究已成为国内外专家关注的热点问题之一[5-7]，所采用的研究方法主要有双向回归分析方法[8-9]、R/S 分析法[10-11]、Mann-Kendall 检验、Yamamoto 检验、滑动t 检验[12-14]。【研究进展】李鸿雁等[15]应用方差分析和分形理论研究了建三江地区2005—2008 年地下水动态变化规律。危润初等[16]采用双向回归突变分析方法和标准化降水指数（SPI）方法研究了建三江地区1992—2011 年地下水埋深的趋势突变，分析了地下水动态趋势突变与降水之间的响应关系。【切入点】近年来，随着区内农业种植结构的不断调整和水稻田种植规模的不断扩大，地下水补排产生了新的变化趋势，改变了地下水流场特征，引起地下水位不同幅度下降。【拟解决的关键问题】本文运用Arcgis 空间插值分析、OriginPro 趋势分析、衬度系数方差分析及地下水动力学等方法，研究地下水时空动态变化特征，揭示现状条件下地下水动态变化规律，对指导地方合理开发利用地下水资源具有重要现实意义。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

建三江位于三江平原的东北部，地处黑龙江、松花江和乌苏里江三江汇流的河间地带，辖区总面积1.24 万km2，拥有15 个大中型农场，是我国重要的商品粮生产基地。多年平均气温1.0～2.0 ℃，极端最高气温38 ℃，极端最低气温-41.6 ℃，多年平均降水量为383.5～886.1 mm。区内河流水系发育，黑龙江、乌苏里江南北环绕，松花江贯穿全境，挠力河、七星河、别拉洪河和其他支流纵横交错。自第四纪以来，研究区以间歇式沉降为主，地表沉积了3～20 m不等厚度的黏土和亚黏土，大大降低了大气降水对地下水的垂直入渗补给[17-19]。区内地势平缓，地下水水力坡度与地面坡降相近，为1/10 000～1/5 000，地下水径流缓慢。根据黑龙江垦区1998—2018 年统计年鉴资料，1997—2017 年20 a 间，区内耕地面积由38.12 万hm2增加至75.28 万hm2，增长了近1 倍，水稻田种植面积由14.67 万hm2增加至65.66 万hm2，增长了近3.5 倍。区内地表水资源虽较为丰富，但开发利用程度低，灌溉用水90%以上以地下水为主。因此，随着水稻田种植规模的不断扩大，对地下水的需求量日益增加，地下水严重超采，地下水位呈不等程度下降。

1.2 数据来源

本研究收集了建三江分局15 个农场监测井20 a（1997—2017 年）的逐年地下水位标高、1997—2017年不等时期土地利用类型遥感影像数据，以及建三江分局20 a 耕地面积和水稻田面积的统计数据。收集监测井监测层位为第四系松散岩类孔隙含水层，为区内地下水主要开采目的层，能较好反映区内地下水动态。

1.3 数据分析

对 1997—2017 年的地下水位标高数据应用OriginPro 软件分析地下水位动态变化规律；根据SPSS 预测模型预测未来5 a 地下水位变化趋势；应用衬度系数方差分析揭示研究区地下水位变幅空间变化特征，应用Arcgis 空间插值分析揭示地下水流场空间异变特征，查明地下水动态变化规律及其影响因素。

1.3.1 衬度系数方差分析

离散型变量方差计算公式为：

式中：n 为样本个数；Xi为样本值；为样本均值。

衬度系数V 作为一种变量波动性评判指标，反映样本值与样本均值的比较，其表达式为：

式中：Vi为样本值；为样本均值。

由式（2）可知，衬度系数值的大小可以体现样本值的异常程度。衬度系数方差分析即先求取每个变量的衬度系数值，再求其方差[20]。

1.3.2 Arcgis 空间插值分析

以建三江分局15 个农场监测井1997、2017 年地下水位标高数据为基础，利用Arcgis 克里金插值分析，绘制了区内1997—2017 年地下水位变幅图、地下水位衬度系数方差图以及地下水流场图，揭示地下水过度开采引起的地下水位下降幅度空间分布规律及地下水流场变化趋势。

2 结果与分析

2.1 地下水位动态分析

建三江分局15 个农场监测井20 a（1997—2017年）地下水动态曲线如图1 所示。区内除前哨、勤得利农场地下水位动态变化相对较小外，其他13 个农场监测井地下水位动态波动幅度均大于3.0 m，浓江农场监测井地下水位降幅最大，为9.29 m，地下水位平均下降速率为0.46 m/a。

图1 建三江地下水水位多年动态曲线 Fig.1 Multi-year dynamic curve of groundwater level in Jiansanjiang

2007—2017 年，勤得利农场地下水位波动幅度为0.15～0.48 m，波动幅度相对稳定；2015 年以来，创业农场地下水位基本保持相对稳定状态，波动幅度为0.12～0.16 m，七星农场、红卫农场地下水位呈现小幅上升趋势，七星农场地下水位由2015 年的46.5 m上升至2017 年的47.23 m，上升幅度为0.37 m/a。

根据15个监测井1997—2017年地下水位变化幅度，应用Arcgis 空间插值绘制了地下水位变幅图（图2）。

从图2 可以看出，区内东部、西部地下水位下降幅度较大，为7.8～9.29 m，且西部下降幅度明显大于东部，南部和北部下降幅度相对较小，位于东北部的勤得利农场下降幅度最小，为1.60 m，推测主要受地下水开采强度及地表水侧向补给的影响。 由于农业种植结构和土地利用类型的不断调整，耕地面积和水稻田种植面积呈逐年增长趋势，自1997—2017年耕地面积由38.12万hm2增加至75.28万hm2，增长了近1 倍，水稻田种植面积由14.67 万hm2增加至65.66 万hm2，增长了近3.5 倍。区内水稻田灌溉用水90%以上以开发利用第四系孔隙水为主。因此，随着水稻田种植规模的不断扩大，地下水的开采量不断增加致使地下水超采是导致区内地下水位下降的主要原因。近年来，随着三江平原水稻田种植规模的相对稳定和农业节水灌溉意识的不断提高，水稻需水量灌溉定额由4 500～5 250 m3/hm2调为4 200～4 950 m3/hm2，灌溉渠系的修整、防护间接提高了井水灌溉利用系数，有效降低了渠间渗漏量，地下水开采量得到有效控制，地下水位呈现小幅波动或缓慢上升趋势。 区内南部和东北部山前地表水系较为发育，挠力河、七星河、浓江和黑龙江环绕其间，地表水—地下水动态转化频繁，受人类活动因素影响引起的区域地下水位下降，改变了天然地下水流场特征，增大了山前地下水水力坡度，地表水—地下水动态转化关系以入渗补给地下水为主，致使山前侧向径流补给量和河流入渗补给量增加，是区内南部和北部地下水位下降幅度相对较小的主要原因。

2.2 衬度系数方差分析

根据衬度系数方差分析公式对建三江分局15 个农场监测井进行统计分析，为便于对比分析，将地下水位衬度系数方差结果均放大103倍，结果见表1。

表1 地下水水位衬度系数方差值 Table 1 Variances of contrast coefficients of groundwater level

从表1 可以看出，研究区15 眼监测井地下水位衬度系数方差为0.19～4.61，地下水位波动幅度最小区位于勤得利农场，浓江农场地下水位波动幅度最大。对地下水位衬度系数方差值进行Arcgis 插值处理，结果见图3。从图3 可以看出，研究区地下水位波动呈明显的空间分异特征。研究区内形成3 个“向心圆”状地下水位波动渐变区，渐变区中心分别为浓江农场、创业农场、八五九农场，自四周向中心区地下水位波动幅度呈逐渐增大趋势，渐变区中心最大衬度系数方差分别为4.61、4.07、3.72，西部地下水位波动幅度明显大于东部地区，除东南部八五九农场衬度系数方差较大外，研究区四周地下水位衬度系数方差均小于研究区内部。

图3 地下水位衬度系数方差空间分布 Fig.3 Spatial structure of variances of contrast coefficients of groundwater level

2.3 地下水流场变化分析

地下水流场方向及水力梯度的变化主要受地下水开采量、大气降水入渗补给量、侧向径流入渗补给量、地表水入渗补给量等因素的影响，为了直观地反映研究区地下水流场变化特征，将1997 年、2017 年研究区地下水流场绘于图4。

从图4 可以看出，1997 年地下水流向大致为南北向、北东向，以北东向为主，最终排泄于乌苏里江流出区外，地下水径流条件差、径流缓慢。1997—2017年由于地下水的过量开采引起的地下水位不等幅度下降致使地下水流场变化表现出明显的空间分异特征，中西部地下水流向由中心向西北、东南边界补给地表水转变为由北西、北东边界向中心补给地下水，使得中西部低平原成为地下水的集中汇流区，南部大兴农场、七星农场、创业农场及西北部勤得利农场地下水水力坡度明显增大，地下水径流条件增强，东南部山前地区水力坡度增大致使地下水侧向补给量显著增加，地下水径流条件增强，中部低平原区由于地势低平，地下水径流缓慢，为地下水的弱径流区，水力坡度无明显变化，地下水主要接收南、北西及北东向补给，成为地下水汇流区。

3 讨 论

研究区表层广泛分布3～20 m 厚黏土和亚黏土层，大气降水垂直入渗补给能力差，地下水主要接收侧向径流补给，西部、东南部山前地区由于地下水位的持续下降致使水力梯度明显增大，地下水径流条件变强，侧向补给量显著增加。南部创业农场、七星农场、大兴农场部分地表水系较为发育的地区地下水位降至河水位以下，地下水接受河水入渗补给，佐证了前人的研究成果。中西部、中东部广大低平原区地势低平，地下水径流迟缓，地下水垂直入渗补给及侧向径流补给能力相对较差，因此，由于地下水的过量开采致使地下水位波动及下降幅度表现为最大，与前人研究成果相一致[12,16]。

地下水动态预测模型可分为确定性模型和随机性模型，确定性模型包括解析法、数值法、物理模拟法等；随机性模型有回归分析模型、频谱分析模型以及时间序列模型等[21-23]。为揭示研究区未来5 a 地下水位变化趋势，应用SPSS 时间序列统计预测模型对15 个监测点1997—2017 年地下水位数据进行了动态模拟，建立了ARIMA 模型，拟合度均大于0.80，拟合度较好，预测模型结果显示：位于研究区北部的勤得利农场和南部的胜利、大兴农场地下水位呈不同幅度上升趋势，上升幅度为0.31～2.27 m，推测主要原因是由于农业种植结构的调整和节水灌溉措施的实施，有效控制了水稻田种植面积和农作物耗水量，大大减少了地下水开采量[26]；其他地区呈现不等幅度下降趋势，下降幅度为0.3～3.55 m，其中八五九农场地下水位下降幅度最大为3.55 m，地下水不同程度过量开采是导致地下水位不等幅度下降的主要原因[15]。

由于本研究未收集到研究区内河水位高程数据，且缺少相关水化学数据支撑，地下水、河水补排关系及补给量多少等问题具有不确定性，因此，在后续工作中需开展河水位高精度GPS 测量及地表水-地下水定量转化关系相关性研究，定量评价地表水-地下水转化关系[24-25]，进一步研究地下水流场及时空异变特征。

4 结 论

1）1997—2017 年，区内水稻田种植面积由14.67万hm2增加到65.66 万hm2，灌溉用水对地下水的需求量不断增加，地下水位呈持续下降趋势，下降幅度为1.60～9.29 m。

2）中东部、中西部地下水位下降幅度在空间上表现为最大，地下水动态变化受人类活动的影响更强烈。

3） 东北部、东南部及南部水力梯度变化幅度最大，中西部、中东部低平原区变化幅度最小；地下水自北西、南东边界向平原中心汇流沿北东向流出区外。

4）地下水过量开采激发了河水入渗补给地下水能力，增加了地下水侧向径流补给量。