范文一：2.水位：汛期较短，季节变化大

2.水位:汛期较短，季节变化大，年际变化大。

(1).河流补给:黄河水源以雨水补给为主，雨水补给一般占全年径流总量的70%—80%;其次是冰雪融水(上游)和地下水(上中游)。

(2).黄河汛期:较短。黄河汛期出现在6—9月，即夏汛。最大水月，一般在河口镇以上为9月，以下均出现在8月。原因——黄河流域雨季较短。

(3).流量季节变化:大。原因——黄河径流的季节变化主要受制于降水的变率。黄河流域降水主要在夏秋季，此时径流占年径流总量的70%—80%;冬季是整个干流水量最枯季节，此时径流仅占年径流总量的10%左右;春季水量占15—18%;因此径流夏秋季为洪水期，冬季为枯水期，季节变化大。

(4).流量年际变化:大。黄河水量年际变化有由上游向下游增加的趋势;黄河也有丰枯水交替现象，一般连续丰水年为2—4年，连续枯水年为2年。黄河与我国其它河流相比，径流量的年际变化剧烈，极端最大流量和最小流量之比相当惊人。据陕县记录，最大流量为22000立方米/秒(1993年8月10日)，而最小流量却不及200立方米/秒，二者相差100多倍。这种状况对径流资源的利用非常不利，在农业灌溉上的矛盾尤为突出。

3.含沙量:大。黄河是我国(世界)含沙量最大的河流。

(1).含沙状况:据陕县记录，黄河多年平均含沙量高达37.7千克/立方米，高峰时达到570千克/立方米。古人称黄河是“一石(担)水，六斗泥”。

原因——黄河中游流经的黄土高原地区，土质疏松;植被破坏严重;地表破碎;地形起伏大;支流众多;降水集中且多暴雨。水土流失严重，大量泥沙入河，导致含沙量大。

(2).输沙量状况:多年平均输沙量约为16亿吨。如果把这些泥沙筑成高宽各一米的长堤，其长度是地球与月球距离的3倍。

不同河段输沙量不同，情况如下:

?.兰州以上:输沙量较小，仅占黄河总输沙量的7.4%。

?.中游:黄河的泥沙主要来自中游，这一区域提供的泥沙量占黄河总输沙量的90%。

原因——A.黄土高原上分布大面积深厚的黄土，黄土垂直节理结构，土质疏松;B.本地区多暴雨;C.植被覆盖差;D.中游支流多，汇水大;E.中游多峡谷段，比降大，地表径流多。由于上述原因，造成中游水土流失特别严重。

?.下游:输沙量减少。原因——在黄河下游每年约有4亿吨左右泥沙沉积于河床;支流很少，汇水量少。

黄河输沙量的年际变化很大，陕县实测的最大年输沙量达43.9亿吨(1933年)，最小输沙量仅4.88亿吨(1928年)，前者为后者的9.9倍。

(3).结果:黄河每年带走的氮、磷、钾肥约4000万吨，相当于全国每公顷耕地被冲走375千克肥料。

4.有结冰期，初冬和早春易发生凌汛现象。

凌汛发生在黄河上游河套地区(内蒙古境内)和下游河口地区(山东境内)。

十四.各河段水文特征:

1.上游:源头——内蒙古河口镇，称为上游。河道长度为3472米。

水文特征:水量大;多峡谷、水流湍急，水能丰富;有结冰期;水流清、含沙量小;主要受夏季风影响，夏汛明显。

2.中游:河口——孟津。

水文特征:多支流、水量大;多泥沙、含沙量大;主要受夏季风影响，夏汛明显。 3.孟津——入海口。水文特征:“地上河” ，河道窄，水流缓慢。

下游无支流汇入的原因:下游为“地上河”，河床高于两侧地面，两岸有堤防，河流无法汇入。

十五.母亲河的奉献:

表现在以下几个方面:

1.黄河是塑造华北平原的主力;另又塑造了有“塞上江南”之称的宁夏平原和河套平原。

2.上中游水能资源丰富。

3.黄河为流经地区，特别是为宁夏平原和河套平原提供灌溉水源和生活用水。

十六.开发与利用:

(一).水能开发:

1.水能分布:黄河上中游水能资源丰富。——原因:河流多在高山、高原的峡谷中穿行，河流落差大;上中游水量较丰富。

2.水能开发:在干流上已建和正在建多座水电站和水利枢纽工程，对其进行梯级开发，为上中游地区的工农业发展提供了丰富的电能。

水电站 所在省区 所在河段 水电站 所在省区 所在河段

龙羊峡、李家峡 青 上游

(其中由龙羊峡——青铜峡一段是黄河梯级开发最密集的一段。) 万家寨 内蒙古、晋、陕 中游

(三门峡、小浪底在防洪、减淤方面起重要作用。)

刘家峡、大峡 甘 天桥 陕、晋

青铜峡 宁 龙门 陕、晋

范文二：水位变化

2.6 水位的变化

一：教学目标

1. 知识与技能：综合运用有理数加减混合运算的相关知识，解决简单的实际问题

2. 过程与方法：经历由简单的计算逐步过渡到较复杂的数据处理，让学生理解折线统计图更能直观地反映事物的变化情况

3. 情感态度与价值观：让学生体会数学与生活的乐趣，增强学生的学习兴趣

二：教学重点及难点

1. 教学重点：运用有理数加减混合运算的相关知识，解决实际问题 2. 教学难点：能用折线统计图描述出实例的变化情况

三：教学过程

新课导入：

夏季是洪灾的高发期，通常，你会在电视上看到如下情景（视频播放），这是洪灾发生时的情景，由此告诫我们，在平常的生活中，要注意保护森林环境，以减少洪灾的发生，人们就会对相关河流的水位进行检测，本节课我们一起用学过的知识解决生活中的实际问题，流花河的水位变化，请看

右图是流花河的水文资料，（单位:米），取流花河的警戒水位作为0点，比警戒水位高记作+

最高水位：+1.9 m 平均水位：-10.8 m 最低水位：-21.9 m

下表是今年雨季流花河一周内的水位变化情况（上周末的水位达到警戒水位）

（1）从表格中的数据，同学们估计一下哪一天的水位最高，哪一天的水位最低？

我们先不公布正确答案，现在你们自己完成表格，通过实际的计算，看看你是否估计正确了？ （2）本周哪一天的河流水位最高？哪一天的河流水位最低？它们分别位于警戒水位之上还是之下？与警戒水位的差距是多少米？

（3）与上周末相比，本周末的河流水位是上升了还是下降了？ 提出问题：

通过上表中的数据，你们能直观地看出流花河一周内水位的变化情况吗？ 那我们学过的什么统计图能直观地反映出流花河水位一周内的变化情况？ 同学们是否还记得折线统计图的画法步骤？ 1. 确定横线，竖线分别代表的量，使看图人懂 2. 确定0点（有些题目已给出）

3. 选择横线，竖线的单位长度，使画出的图不太往上，也不太偏下

四：例题讲解

一位病人每天下午需要测量一次血压，下表是该病人星期一至星期五收缩压的变化情况，该病人上个星期日的收缩压为160单位

（1）计算出星期五该病人的收缩压是多少？

（2）利用折线统计图表示出该病人5天的收缩压情况？

五：课堂小结

1. 生活中的实际例题都可以转换成有理数的加减混合运算来解决 2. 折线统计图的画法

3. 借助折线统计图直观地反映出事物的变化 六：板书设计

范文三：水位变化

教学目标：

知识与技能目标：培养学生的动态观察、对比、分析生活问题的能力；让学生能综合运用有理数及其加、减法的有关知识灵活地解决简单的实际问题。

过程与方法目标：在师生、生生的交流活动中，复习巩固加减运算，逐步把学生牵引到对较复杂数据的灵活处理。使学生感受到折线统计图确实可以直观地反映事物的变化情况。

情感与态度目标：

让学生经历和体验用所学的知识解决实际生活中问题的乐趣，感受到有理数运算的实用性，增强学生学好数学的信心。

●教学重点：运用有理数加、减运算解决实际问题。

●教学难点：发现合理的、更多的数学方法解决问题。

●教学设备：多媒体等。

●学生课前准备：每人收集一种股票一周的相关信息。

●教学过程：

一、创设问题情境：

同学们：请大家猜，我今天要带大家到哪儿去玩儿呢（做出很神秘的样子）？ 一边放映情境一边说：我要带你们到水库去玩玩。（展示情境）

小明家住在流花河旁，他查阅了历年来的水文资料，看到流花河的一些水位数据：

最高水位：75.3米 警戒水位：73.4米 平均水位：62.6米 最低水位：51.5米

下面我们将在此数据上研究流花河水位变化的有关问题。

生：（观看展示的数据和图象，并进行思考）

（点评：创设丰富的现实情境，让学生体验所学知识与现实世界的联系，引起学生对学习内容的兴趣。）

二、引出课题：课题：“水位的变化”

师：如果把河流的警戒水位记为0点，那么图中的其他数据可以分别记为什么？并且说明自己的思路。

请大家继续观察并独立思考（巡视，仔细观察全体学生的动态）。 生：（各自观察并思考。）

师：再请大家交流交流（再次巡视，仔细观察全体学生的动态）。 生：（各自在交流组内发表自己的意见。）

师：请同学们发表自己的看法，我来听听大家的意见（专心聆听学生的发言）。

生1：最高水位在警戒水位上方，平均水位与最低水位在警戒水位下方，当警戒水位记为0时，位于警戒水位上方与下方的水位可以用正数与负数表示。高于警戒水位记为正，低于警戒水位记为负。相对警戒水位的距离（单位：米）分别为：

75.3－73.4=1.9 73.4－62.6＝10.8 73.4－51.5＝21.9

因此，最高水位记为：＋１. ９米，平均水位记为－１０. ８米，最低水位记为：－２１. ９米。

师：回答得好，还有不同意见吗？

生2：取流花河的警戒水位为0，也就是以警戒水位为基准，把其余各量

分别减去警戒水位所得的差就是与警戒水位的比较量，如果差为正表示在警戒水位上方；差为负表示在警戒水位下方。

最高水位：75.3－73.4=1.9（米） 平均水位：62.6－73.4= －10.8（米） 师：回答得非常好! 我们再来研究下面的问题好吗？

（点评：学生独立观察思考后与交流组内的同学交流。然后全组内发表看法进行交流。有助于培养学生独立思考、善于与人合作的习惯和语言表达能力。运用数学解决简单问题的能力。）

三、引导探究

师：小明记录了今年雨季流花河一周内的水位变化情况（上周末的水位达到警戒水位）

注：正号表示水位比前一天上升，负号表示水位比前一天下降（用投影仪出示在屏幕上）。

从表格的数据中你可以获得什么信息？

请大家交流交流。

生：（各组同学热情洋溢地交流。）

（点评：学生分组讨论，相互交流，取得一致意见，并做汇报。培养学生语言表达能力，运用有理数的加减法解决实际问题，培养学生学习兴趣。） 师：我来听听大家的意见。

小组1：这周最高水位出现在星期二，最低水位出现在星期六。

小组2：第1组说的不完全对，前半句是正确的，后半句错误。最低水位出现在星期一。

师：这两组同学获得的信息正确吗？

同学们认为哪一组说的对？哪一组说错？能否说明错误的原因或正确的理由？

小组3：第一小组说的对。因为表格中＋0.81最大，－0.31最小。 小组４：错，因为水位变化是在前一天水位基础上变化的。

从表格中看出最高水位是星期二，最低水位是星期一。

师：同学们表现得都非常出色，积极地动脑筋思考问题，能大胆表明自己的观点，很不错！还有其它解决此问题的方法吗？

小组5：有。可以通过统计图来反映水位变化情况。

师：说的好，我们可以用折线统计图来反映这一周水位变化的情。（以警戒水位为0点，用多媒体展示折线统计图的变化情况。）你从统计图中得到什么信息？

生３：星期二水位最高，星期一水最低。

师：由此我们直观感受到星期六的数据虽然是－0.36，但星期五的水位相对要高些，在此基础上下降了0.36米，但水位仍然比星期一高。与上周末相比，本周末的水位是上升了，还是下降了？为什么？假如没有此折线统计图，本周末的水位是上升了，还是下降了？用学过的什么知识能解决此

问题呢？

生4：（+0.20）+（+0.８１）+（—0.35）+（+0.03）+（+0.28）+（－0.36）+（—0.01）＝０. ６

与上周末相比，本周末的水位是上升０. ６米。

师：非常好，你能说一说理由吗？

生４：因为表格中的数据反映了水位的变化情况，各数据的正负号反映了该水位在上升或下降。各数据的绝对值反映了水位的变化幅度，因此，把本周水位变化数据求和，和为正数表示本周末的水位上升了；反之，则下降了；如果是0，则水位不变。

师：哪一种方法优越呢？

小组６：我们小组认为，利用折线统计图能比较直观地解决问题。 小组７：但绘制折线统计图不易，用计算的方法快捷、准确。

（点评：通过老师指导，学生之间的交流，讨论，思维水平及思维方法灵活多样，促进思维的提高，培养学生的“数感”。）

四、合作议练

师：请同学们先独立思考5分钟后分组进行议练。

议练1：一个病人每天下午需要测量一次血压，下表是该病人星期一至星

期五的高压变化情况。该病人上个星期日的高压为160单位。

⑴该病人哪一天的血压最高？哪一天的血压最低？

⑵与上周相比，本周五的血压是升了，还是降了？

议练2：小明的父亲上星期六买进某公司股票1000股，每股27元，下表为本周内每日该股票的涨跌情况（单位：元）

⑴星期三收盘时，每股是多少元？

⑵本周内最高价是每股多少元？最低每股多少元？

⑶已知小明父亲买进股票时付了1.5‰的手续费，卖出时需付成交额

1.5‰的手续费和1‰的交易税，如果他在周六收盘前将全部股票卖出，他的收益情况如何？

（学生在独立思考后交流。）

师：巡视议练情况。根据观察的情况，激励学生的热情，并及时组织学生研讨个别同学出错的原因。

（点评：通过对此题的解答，进一步掌握连续运动后结果的求法。教师在参与组内交流时，对学生的方法，及时给予肯定。对议练活动中出现的错误组织同学讨论，找出产生错误的原因，有利于学生“学会向错误学习”，进行自我完善。）

五、归纳总结

师：通过这节课的学习，同学们有何收获？学到了什么？

生1：我们学会了用数学去解决生活中的变化现象，对于几次连续的变化

情况可以用有理数的加减法去解决。

生2：我们感受到折线统计图可以形象的反映事物的变化情况。 生3：很多实际问题可以转化为有理数的加减混合运算来解决。

师：很多实际问题可以转化为有理数的加减混合运算来解决。为了解决某些实际问题的需要可以“人为”地规定零点。

（点评：使学生将文字语言，符号语言，代数语言互译巩固所学知识，培养学生归纳概括的能力。）

师：通过本节课内容的学习，大家有何感受？

生：通过这节课的学习活动，使我们感到数学是一门十分有用的科学，它能帮助我们分析、解决许多实际问题。

师：很好! 再认真完成下列作业就会让你的体会更加深刻。

（点评：体会数学与实际紧密相连，学数学会使自己更能干。）

六、作业（课后学生独立完成）

1．举出能用有理数加减法解决问题例子。2．教材第63页随堂练习1。第63页习题2.9，1.2。

评析：在本课的整个活动过程中，突出了《标准》的基本理念。从过程的内容方面看，情境内容、议练内容都很贴近学生生活，问题串的难易程度合理等。这些都体现了基础性、普及性和实用性；从过程的形式方面看，有学生的观察感受，有学生的独立思考，有生生的合作交流，有师生的问答交流，有师生的合作小结，这就体现普及性、平等性、合作性，体现了教师是活动的组织者、引导者、合作者，学生是活动的主人、主体。在本节课中，学生的参与程度高，学生活动多，教师的展示行为、引导语言和

激励语言，起到了突出重点、突破难点、和谐课堂气氛等积极作用，过程中安排了折线统计图解决实际问题的内容，体现了数形结合、动静结合的数学思想，同时，也把问题上升到多角度分析、灵活处理、恰当选择的数学思维高度，从而体现了数学课程的发展性；从过程的环节方面看，分层次地反复强化知识及其知识应用的多样化。遵循了学生认知的自然规律，渐渐扫清了学生的认知障碍，扩大了学生的认知视野。

范文四：黑河中游灌区地下水位短期季节性变化趋势预测

() 文章编号 :100020240 20060320421207

黑河中游灌区地下水位短期季节性

变化趋势预测

1 1 1 1 ,2 1 ,2 1 ,2张智慧吉喜斌, 康尔泗, 陈仁升, 赵文智, 金博文,

( )1 . 中国科学院 寒区旱区环境与工程研究所 , 甘肃 兰州 730000 ; 2 . 中国科学院 临泽内陆河流域综合研究站 , 甘肃 临泽 734200 摘 要 : 利用黑河中游平川 、板桥 、鸭暖和蓼泉灌区 8 眼观测井的 1985 —2002 年逐月实测平均地下水

() 位埋深资料 共1 728个月, 基于帕森斯季节性指数理论 , 分别建立了黑河中游灌区具有代表性的平 川 、板桥 、鸭暖 、蓼泉四灌区共 8 眼观测井季节地下水位埋深动态变化预测模型 , 并用 2003 年各观测

井的资料进行了趋势预测进行检验 . 结果表明 : 观测井地下水位变化过程呈线性递减的相关系数越显 著 , 其拟合误差和预测误差越小 . 各观测井地下水位帕森斯季节性指数模型拟合差 ?01 05 m 的月数占 总检验月数的比例平均为 381 33 % , 拟合差 ?01 10 m 的月数占总检验月数的比例平均为 721 50 % , > 01 25 m 的月数占总检验月数的比例平均为 21 00 % ; 各观测井预测误差 ?01 05 m 的月数占总预报月数 的比例平均为 361 46 % , 预测误差 ?01 10 m 的月数占总预报月数的比例平均为 641 38 % , > 01 25 m 的 平均比例仅为 21 00 % , 说明帕森斯季节性指数模型可以对短期黑河中游典型灌区地下水位动态趋势进 行预测 .

关键词 : 黑河中游 ; 灌区 ; 地下水位变化 ; 趋势预测 中图分类号 : P641 . 74 文献标识码 : A

不断增加 , 以及水资源利用率的不断提高 , 使得地 1 引言 下水的补给量逐步减少 , 地下水位持续下降 , 引起

近 20 a 来 , 黑河流域水资源开发利用过程中相 黑河中游典型灌区水质恶化 、植被退化 、土壤盐渍

化和沙漠化等生态环境问题. 同时 , 由于地下水补 继出现了区域性地下水位持续下降 , 并导致了溢出

给资源的持续减少和地下水开采量的逐年增加 , 以 带泉水量大幅度削减 、植被退化 、水质恶化 、土壤

[ 1 - 2 ] 区域性地下水位持续下降为特征的水文地质问题在 盐渍化 、沙漠化等一些列环境问题. 地表水与

黑河流域迅速发展. 特别是黑河中游灌区 , 近 20 a 地下水水力联系密切 , 开发地下水或地表水都会使

以来 , 地下水补给量逐步减少 , 地下水开采量及其 区域水文条件发生变化 , 从而影响与地下水位密切

规模不断扩大 , 地下水位呈线性单调递减趋势. 黑 联系的生态环境. 地下水又与生态环境相连 , 在不

河中游灌区地下水位动态在天然水文地质条件和人 同区域开发利用地下水都会产生不同影响 , 诸如土

工开采的共同影响下等具有明显周期性变动的因素 壤水盐运动状态 、潜水水盐动态 、潜水水位升降以

及不同植物群落生存的土壤水盐阀值等生态环境效 作用下形成的一个历史过程.

[ 3 - 4 ] 对于区域地下水位动态的预测对于中游生对一个区域的地下水位变化过程的模拟 , 目前 应.

( 通常采用的方法有 : 地下水均衡法 、数值法 有限 态环境 、地下水 、地表水合理利用以及黑河中游灌

[ 5 - 6 ] ) 区农业社会的可持续发展有着极为重要意义. 元或有限差分法、地下水动力学法 、随机理论法 、

黑河中游典型灌区地下水位埋深 , 由于工农业 相关分析法等 . 然而 , 地下水位以及影响地下水位

动态变化的诸多因素在空间上存在着变异性和相互 生产的持续发展引起的引用河水量和开采地下水的

收稿日期 : 2005210206 ; 修订日期 : 2005212222

( ) 基金项目 : 中国 科 学 研 知 识 创 新 工 程 方 向 性 项 目 KZCX32SW2329 ; 中 国 科 学 院 寒 区 旱 区 环 境 与 工 程 研 究 所 知 识 创 新 工 程 项 目 ( ) ( ) ( ) CA CX2003102; 国家自然科学基金项目 40401012; 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所知识创新 2004112资助

( ) 作者简介 : 吉喜斌 1978 —, 男 , 甘肃静宁人 , 助理研究员 , 2001 年毕业于吉林大学 , 主要从事流域生态水文学方面的研究. E2mail : xua nzhij @ns. lzb . ac . cn

冰川冻土28 卷 422

[ 12 ] 作用的复 杂性 , 且 这 些 方 法 建 模 均 需 要 较 多 的 因数学模型可表示为:

[ 6 - 10 ] X^ = I ( k) ?f ( t) t 子 、权重分析工作量大. 回归分析模型用于近 ()1 [ 6 - 10 ] 期预报是比较好的方法 , 应予优先采用, 帕森 ( ) f t= at + b 斯季节性指数方法就是诸多回归模型中的一种. 帕 ( ) ) ( 式中 : X^ t 为地下水位月预报值 m; I t为地下水 森斯季节性预测法认为 , 可将原本复杂的地下水位 ( ) ( ) 位变化的季节性指数 - ; f t为地下水位变化的 过程线或地下水位时间序列分解成两部分 , 即趋势 ( ) 趋势性函数 m; a , b 为实测地下水位趋势性方程 性部分和周期性部分 , 通过历年月水位变化过程求 ( ) 的系数 - , 由最小二乘法求出 ; t 为以月为单位 得水位变化的季节性指数 , 以及实测地下水位趋势 的时间需预测月的顺序号 .

[ 11 - 13 ] [ 12 ]线回归系数外推短期地下水位动态曲线. 3 . 1 帕森斯季节性预测水位模型的计算步骤

( )()1 求历年各月的连环比值 rt 2 灌区地下水位年际变化 ( )rt = X t / X t - 1 t = 2 , 3 , , T ( )2 为保证资料的同时性和有较长的资料序列 , 研 r= X/ X1 1 0

( ) 究区选用观测井平川灌区 2 个 一工程 、黄二、板 式中 : rt 为第 t 个月的连环比例 ; X t , X t - 1 为第 t , t

() (桥灌区 2 个 东湾 、濠洼、鸭暖灌区 2 个 大鸭 、张 - 1 个月的实测地下水位值 ; X为第一个月的实测 1 ) ( ) 湾和蓼泉灌区 2 个 上庄 、下庄共 4 个灌区 8 眼 水位值 ; X为建模用水位观测年上一年 12 月份的0 观测井的月平均地下水位资料 , 各观测井的资料采 实测水位值 ; t 为月水位的时间序列号 ; T 为建模 用 1985 —2002 年张掖水电和水文地质部门的实际 用月水位值的个数 , 为 12 的倍数 . 观测资料 . 各灌区各观测井的地下水位变化过程及 ()( ) 2 求历年同月的平均连环比例 r?k :

N其趋势如图 1 所示 , 各观测井水位变化趋势与实测

( )+ 12 i - 1 rk? 值之间的相关系数的平方值均在 01 65,01 75 之间 , i = 1 )( r?k T , = k = 1 , 2 , 3 , N 说明回归方程的拟合程度较高 , 地下水位动态过程

( )3 的线性趋势拟合有一定的意义 . 从图 1 可以看出 ,

i 为建模用水 式中 :k 为第 k 月的平均连环比例 ; r? 各灌区近 20 a 来地下水位普遍呈线性下降趋势 , 其

) ( N ; 为建模用水位资 位观测年的顺序号 i = 1 ,2 , 中多年平均降幅呈快速下降性有板桥灌区的濠洼观

- 1 料的年数 . 测井 , 水位下降幅度为 01 28 m ?a ; 地下水位多

( ) ()3 求各月的连锁系数 rk′ : 年平均降幅呈缓慢下降性从大到小依次有东湾 、大

= r′k rk′ - 1 ?r?k 鸭 、黄二 、张湾 、一工程 、下庄和上庄 , 水位下降幅 ( )( )k = 2 , 3 , , 12 4 - 1 度范围为 01 03,01 08 m ?a , 其中下降最缓慢的 r′= 1 1

( ) 是蓼泉灌区的上庄观测井 , 地下水位埋深下降幅度 4 据水位时间序列的趋势变动修正连锁系

- 1 为 01 03 m ?a . 数 .

( 趋势变动可由基准连锁系数的计算值 经过一 3 灌区地下水位变化的帕森斯季节性预测 ) 基准求出 . 个周期后返回基准期计算的连锁系数

为了更进一步了解黑河中游典型灌区地下水位 期的连锁系数计算值为 :

持续下降的变化趋势 , 将经济学领域的帕森斯季节( ) = 5 r1′ r1′2 ?1 r?[ 12 ] 性指数方法引进 , 进行模拟预报. 该方法要求数 以表示连锁系数受到趋势变动的影响 , 则有 : 据序列既有趋势性变化又有季节性变化特征 , 从图 θ ) ( ( )= r′- 1/ 126 1 1 可以看出 , 在天然水文地质条件和人工开采的共 因各月受到趋势变动的影响是累加的 , 故各月 同影响下 , 黑河中游典型灌区地下水位动态变化曲 除掉趋势变动影响后的修正连锁系数为 :

) 线有如下特点 : 1具有周期性 , 一般一年为一个周 )θ( = - k - 1 rk″ rk′ ( )( )k = 2 , 3 , , 12 7 ) ) 期 ; 2不同年份的水位变幅不同 ; 3地下水位动态 = 1 r″1

变化曲线呈总体下降趋势. 对具有这种特点的地下 ()( ) 5 计算修正后的连锁系数平均值 r″?:

12 水位动态变化曲线 , 帕森斯季节性预测法认为 , 可 ( )r″= ?8 r″/ 12k ? 将原地下水位时间序列分解成两部分 , 即趋势性变 k = 1

( ) ()6 ( ) ( ) 计算季节性指数 I k : 化部分 f t和水位季节性变化指数部分 I k, 其

3 期吉喜斌等 : 黑河中游灌区地下水位短期季节性变化趋势预测 423

)( )( 12 9 ,I k = rk″ / r?″ k = 1 , 2 , 的预测方程对黑河中游典型灌区地下水位动态变化

() 趋势进行预测 , 结果如图 2 所示 . 根据预测结果知 , 7确定地下水位动态趋势线回归方程 :

( ) ( )f t= at + b 10 2003 —2005 年黑河中游典型灌区地下水位下降类 (8) 计算地下水位预报值 : 型与 1985 —2002 年相同 , 但下降幅度都略有增大 .

( )X^ = ( at + b) ?I 3 . 3 帕森斯季节性预报水位合理性分析 11 t k

3 . 2 帕森斯季节性预报水位结果 从拟合精度看 , 利用黑河中游平川 、板桥 、鸭

暖和蓼泉灌区 8 眼监测井的 1985 —2002 年逐月实 根据帕森斯理论及其模型 , 利用黑河中游具有

( ) 测平均地下水位埋深资料 共 1 728 个月, 分别建 代表性的 4 个灌区共 8 个观测井的月平均地下水位

资料分别计算了各灌区各观测井地下水位动态变化 立了 8 个以月为单位的平均地 下水 位埋 深 预报 模 的帕 森 斯 季 节 性 指 数 , 结 果 如 表 1 所 示. 根 据 型 . 根据帕森斯季节性指数模型 , 有效预测时间序

列长度按总建模时间序列长度的 1/ 4 考虑 , 模型的 1985 —2002 年各灌区各观测井的地下水位变化周

期合趋势规律 , 向后递推 , 若按观测时间序列长度 拟合精度采用 1998 —2002 年 8 眼 观 测井 总共 5 a

() 的 10 %外延 , 本预测模型预测的时间序列长度应为 480 个月的 计 算 值 与 实 测 值 的 拟 合 差 来 进 行 验 2,3 a . 为此 , 得出 2003 —2005 年黑河中游典型灌 证 , 如表 3 所示 . 由表 3 可以看出 , 黑河中游典型 区年 、月地下水位动态变化趋势线回归方程及地下 灌区各观测井地下水位预测方程的拟合精度与各观

测井地下水位变化过程呈线性递减的相关系数的显 水位年际变幅 , 结果如表 2 所示 . 利用该模型建立

表 1 黑河中游典型灌区地下水位动态变化帕森斯季节性指数

Table 1 Per so ns’ sea so nal i ndexe s of gro undwater level f l uct uatio n in t he ir rigated di st rict

in t he middle reaches of Heihe River ba sin

平川灌区 板桥灌区 鸭暖灌区 蓼泉灌区 ( )I k 一工程 黄二 东湾 濠洼 大鸭 张湾 上庄 下庄

) ( I 10 . 99997 0 . 99999 1 . 00011 1 . 00007 0 . 99971 0 . 99978 0 . 99987 0 . 99986 ( ) I 20 . 99982 0 . 99972 1 . 00005 1 . 00006 0 . 99982 0 . 99977 0 . 99982 0 . 99979 ( ) I 30 . 99968 0 . 99967 0 . 99995 1 . 00004 0 . 99993 0 . 99977 0 . 99983 0 . 99967 ( ) I 40 . 99991 0 . 99963 0 . 99997 0 . 99999 1 . 00011 0 . 99995 0 . 99991 0 . 99955 ( ) I 1 . 00033 0 . 99974 0 . 99999 0 . 99979 1 . 00025 0 . 99999 0 . 99999 50 . 99965 ( ) I 61 . 00029 0 . 99981 0 . 99993 0 . 99968 1 . 00027 1 . 00001 1 . 00001 0 . 99981 ( ) I 70 . 99992 1 . 00007 0 . 99946 0 . 99967 1 . 00029 1 . 00003 1 . 00008 0 . 99989 ( ) I 80 . 99986 1 . 00001 0 . 99959 0 . 99971 1 . 00027 1 . 00001 1 . 00009 1 . 00010 ( )I 9 0 . 99978 1 . 00021 0 . 99973 1 . 00006 1 . 00013 1 . 00001 1 . 00008 1 . 000131 . 00011 ( ) 0 . 99995 1 . 00017 0 . 99998 1 . 00009 0 . 99992 0 . 99996 0 . 99994 I 101 . 00001 ( )1 . 00006 1 . 00006 1 . 00021 1 . 00011 0 . 99989 1 . 00002 1 . 00011 I 11 0 . 99991 ( )1 . 00003 1 . 00015 1 . 00042 1 . 00014 0 . 99981 1 . 00001 0 . 99999 I 12

表 2 黑河中游典型灌区帕森斯季节性指数预报方程

Table 2 Per so ns’ sea so nal p ro gno stic equatio ns of gro undwat er level f l uct uatio n

in t he ir rigated di st rict i n t he middle reache s of Heihe River ba sin

灌区 点位 水位预报方程

- 3 ) ( ( )平川灌区 一工程 X = 1380 . 304,4 . 983 ×10 tI k - 3 ) ( ( ) 黄二 X = 1380 . 659,3 . 131 ×10 tI k- 3 ) ( ( ) 东湾 X = 1394 . 652,8 . 069 ×10 tI k板桥灌区 - 2 ) ( ( ) 濠洼 X = 1395 . 506,1 . 673 ×10 tI k- 3 ) ( ( ) 大鸭 X = 1392 . 929,7 . 757 ×10 tI k鸭暖灌区 - 3 ) ( ( ) 张湾 X = 1410 . 684,1 . 866 ×10 tI k- 3 ) ( ( ) 上庄 X = 1366 . 147,3 . 304 ×10 tI k- 3 ) ( ( )下庄 X = 1358 . 216,1 . 838 ×10 tI k 蓼泉灌区

冰川冻土28 卷 424

图 1 黑河中游典型灌区地下水位年际变幅

a . 平川灌区 ; b . 板桥灌区 ; c . 鸭暖灌区 ; d . 蓼泉灌区

Fig. 1 Variatio ns of gro undwat er level s f l uct uatio n in t he ir rigated di st rict

in t he middle reaches of Heihe River ba sin

3 期吉喜斌等 : 黑河中游灌区地下水位短期季节性变化趋势预测 425

图 2 黑河中游典型灌区地下水位动态变化实测与预测曲线

a . 一工程 ; b . 黄二 ; c . 东湾 ; d . 濠洼 ; e . 大鸭 ; f . 张湾 ; g . 上庄 ; h . 下庄

Fig. 2 Variatio ns of o bserved and p redicted gro undwater level s in t he ir rigated di st rict

in t he middle reaches of Heihe River ba sin

( 著性成正比 , 即各观测井地下水位变化过程呈线性平均水位埋深 , 并与其实测月平均水位埋深 共 12

) 递减的相关系数越高 , 其拟合差越小. 从表 3 还可 个月进行对比 , 结果如表 4 所示. 从表 4 可以看 以看出 出 , 各观测井地下水位帕森斯季节性指数模型 , 帕森斯季节性指数模型的预测误差同样与各观 拟合差 ?01 05 m 的月数占总检验月数的比例平均 测井地下水位变化过程呈线性下降的相关系数的显 为 381 33 % , 拟合差 ?01 10 m 的月数占总检验月数 著性成正比 . 各观测井预测误差 ?01 05 m 的月数 的比例平均为 721 50 % , > 01 25 m 的月数占总检验 占总预报月数的比例平均为 361 46 % , 预测误差 ?

01 10 m 的 月 数 占 总 预 报 月 数 的 比 例 平 均 为 月数的比例平均为 21 00 % , 说明该方法的拟合精度

较好. 641 38 % , > 01 25 m 的平均比例仅为 21 00 %. 说明

从预测精度看 , 根据各灌区预报不同监测井的 根据帕森斯季节性指数建立的黑河中游典型灌区地

下水位埋深预测方程 ,可以对黑河中游典型灌区短 地下水位预报方程分别预报了黑河中游典型灌区平

期地下水位动态趋势可以进行预测 . 川 、板桥 、鸭暖和板桥灌区 8 眼井 2003 年 1,12 月

冰川冻土28 卷 426

表 3 地下水位埋深拟合精度

Table 3 The fit ting er ro r beteen t he p redicted and o bserved gro undwater level

拟合差 ( ( ( ( ))))平川灌区/ 月数 百分数/ % 板桥灌区/ 月数 百分数/ % 鸭暖灌区/ 月数 百分数/ % 蓼泉灌区/ 月数 百分数/ %

范围/ m 一工程 黄二 东湾 濠洼 大鸭 张湾 上庄 下庄

( )( )( )( )( )( )( )( )27 45 . 00 18 30 . 00 22 36 . 67 25 41 . 67 22 36 . 67 23 38 . 33 23 38 . 33 24 40 . 00 ? 0 . 05 ( )( )( )( )( )( )( )( )21 35 . 00 29 48 . 33 17 28 . 33 22 36 . 67 20 33 . 33 16 26 . 67 19 31 . 67 20 33 . 33 0 . 05,0 . 10 ( )( )( )( )( )( )( )( )6 10 . 00 6 10 . 00 12 20 . 00 5 8 . 33 10 16 . 67 12 20 . 00 8 13 . 33 11 18 . 33 0 . 10,0 . 15 ( )( )( )( )( )( )( )( )3 5 . 00 2 2 . 33 4 6 . 67 3 5 . 00 4 6 . 67 5 8 . 33 6 10 . 00 3 5 . 00 0 . 15,0 . 20

( )( )( )( )( )( )( )( )2 3 . 33 3 5 . 00 4 6 . 67 3 5 . 00 2 2 . 33 2 2 . 33 3 5 . 00 1 1 . 67 0 . 20,0 . 25 ( )( )( )( )( )( )( )( )> 0 . 25 1 1 . 67 2 2 . 33 1 1 . 67 2 2 . 33 2 2 . 33 2 2 . 33 1 1 . 67 1 1 . 67

表 4 地下水位埋深预报精度

Ta ble 4 The mo del te st fo r t he accuracy of gro undwater level p redictio n

预测误差 ( ( ( ( ))))平川灌区/ 月数 百分数/ % 板桥灌区/ 月数 百分数/ % 鸭暖灌区/ 月数 百分数/ % 蓼泉灌区/ 月数 百分数/ % 范围/ m 一工程 黄二 东湾 濠洼 大鸭 张湾 上庄 下庄

( )( )( )( )( )( )( )( )7 58 . 33 3 25 . 00 4 33 . 33 6 50 . 00 1 8 . 33 5 41 . 67 3 25 . 00 6 50 . 00 ? 0 . 05 ( )( )( )( )( )( )( )( )2 16 . 67 5 41 . 67 5 41 . 67 1 8 . 33 2 16 . 67 3 25 . 00 7 58 . 33 3 25 . 00 0 . 05,0 . 10

( )( )( )( )( )( )( )( )0 0 . 00 2 16 . 67 1 8 . 33 2 16 . 67 6 50 . 00 2 16 . 67 0 0 . 00 1 8 . 33 0 . 10,0 . 15 ( )( )( )( )( )( )( )( )1 8 . 33 1 8 . 33 0 0 . 00 2 16 . 67 3 25 . 00 1 8 . 33 2 16 . 67 1 8 . 33 0 . 15,0 . 20 ( )( )( )( )( )( )( )( )2 16 . 67 1 8 . 33 2 16 . 67 1 8 . 33 2 16 . 67 1 8 . 33 0 0 . 00 1 8 . 33 > 0 . 20

河中游灌区地下水位预测手段和提高其预测精度 , 4 结论 为黑河中游典型灌区农业社会可持续发展 、水资源 () 1近 20 a 来黑河中游典型灌区各观测井地下 的合理利用 、生态环境保护等提供科学依据.

水位埋深总体呈逐年下降趋势 , 各观测井 18 a 月实 ( Ref erences) :参考文献 测值的线性拟合的相关系数的平方值均在 01 65 ,

Li Qi sen , Zhao Wenzhi . Eff ect of wat er allocatio n of t he [ 1 ] 01 75 之间 , 说明各观测井水位波动呈线性下降趋势. Hei he River o n pla n st r uct ure a nd st a ble develop ment of t he () 2利用 1985 —2002 年黑河中游典型灌区 10 eco syst e m i n t he Li nze Oa si s , Ga nsu ———a ca se st udy i n t he

( ) pi ngchuan i r rigatio n di st rict i n Li nze co unt y at t he middle rea2 个地下水位监测井 共 2 160 个月资料 , 基于帕森

che s of t he Hei he River [ J ] . J o ur nal of Glaciolo gy a nd Geo2 斯季节性指数预报模型 , 分别建立了各监测井的地 ( ) cr yolo gy , 2004 , 26 3: 333 - 343 . [ 李启森 , 赵文智. 黑河

分水计划对临泽绿洲种植业结构调整及生态稳定性发展的 下水位预报方程 , 并用 2003 年 1,12 月份的资料 影响 - 以黑河中游的临泽县平川灌区为例 [ J ] . 冰川冻土 , 对模型进行了验证 . 从拟合精度和预报精度来看 , ( ) 2004 , 26 3: 333 - 343 . ]

帕森斯季节性指数模型的拟合误差与预测误差与各 Gao Qia nzhao , Li Xiao ya n , Wu Yanqi ng , et al . Tra nsfo r ma2 [ 2 ] tio n of wat er reso urce s i n t he i nla nd ri ver ba si ns of Hexi re2 观测井地下水位变化过程的线性下降的相关系数的 gio n [ J ] . J o ur nal of Glaciolo gy and Geocr yolo gy , 2004 , 26 显著性成正比关系. ( ) 1: 48 - 54 . [ 高前兆 , 李小雁 , 仵彦卿 , 等 , 河西内陆河流 () 3帕森斯季节性指数模型可以预测黑河中游 ( ) 域水资源转化分析[J ] . 冰川冻土 , 2004 , 26 1: 48 - 54 ]

Chen Ren sheng , Ka ng Er si , Yang J ia npi ng , et al . Si mula2 典型灌区短期年 、月地下水位动态趋势. 根据预测 [ 3 ] tio n of wat er reso urce s t ra n sfo r matio n i n t he midst rea m a rea 结果知 , 2003 —2008 年 黑 河 中 游 典 型 灌 区 地 下 水 of t he Hei River ba si n [J ] . J o ur nal of Glaciolo gy a nd Geocr y2

位下降类型与 1985 —2002 年相同 , 但下降幅度都 ( ) olo gy , 2003 , 25 5: 566 - 573 . [ 陈仁升 , 康尔泗 , 杨建平 ,

等. 黑河流域山前绿 洲水量 转化模 拟研 究 [ J ] . 冰 川冻土 , 略有增大 . ( ) 2003 , 25 5: 566 - 573 . ] () 5尽管帕森斯季节性指数方法可以对黑河中 Wa ng Genxu , Ma Hai ya n , Wa ng Yi bo , et al . Impact of la nd [ 4 ] use cha nge o n envi ro n ment i n t he middle reache s of t he Hei he 游典型灌区地下水位模拟若干年 , 只要符合地下水

River [J ] . J o ur nal of Glaciolo gy a nd Geocr yolo gy , 2003 , 25 动态变化的同等条件 , 地下水位变化会遵循这种规 ( ) 4: 359 - 367 . [ 王根绪 , 马海燕 , 王一博 , 等. 黑河流域中 律变化 , 但是由于地下水位受人类活动和自然等因 游土地利用变化的环境影响 [ J ] . 冰川冻土 , 2003 , 25 ( 4 ) :

359 - 367 . ] 素的影响 , 是一个复杂的过程 , 特别是政府部门政策

Shen Yo ngpi ng . Develop ment and ma nage ment of wat er re2 性因素具有很大的不确定性. 因此 , 其预测的灌区地 [ 5 ] so urce s i n t he ba si n [J ] . J o ur nal of Glaciolo gy a nd Geocr yol2 下水位变化过程与实际有所偏差. 为取得较好的预 ( ) o gy , 2002 , 24 2: 159 - 159 . [ 沈永平. 流域水资源的开发

( ) 与管理[J ] . 冰川冻土 , 2002 , 24 2: 159 - 159 . ] 测预测效果 , 应选择较多的具有代表性的观测井进

Wu Do ngjie , Wa ng J i nsheng , Teng Ya nguo . Applicatio n of 行持续观测 , 与其它预测方法进行比较 , 从而改进黑 [ 6 ]

3 期吉喜斌等 : 黑河中游灌区地下水位短期季节性变化趋势预测 427

wavelet deco mpo sitio n a nd wavelet t ra n sfo r m met ho d to fo re2 ti me series mo del ba sed o n genetic al go rit h m fo r p redicti ng

ca sti ng of gro undwat er regi me [ J ] . J o ur nal of Hydra ulic En2 gro undwat er level regi me [ J ] . Adva nces i n Wat er Science , gi neeri ng , 2004 , 5 : 39 - 45 . [ 吴东杰 , 王金生 , 滕彦国. 小 ( ) 金菊良 , 杨晓华 , 金保明 , 等. 基 2001 , 12 3: 361 - 366 . [ 波分解与变换法预测地下水位动态[J ] . 水利学报 , 2004 , 5 : 于遗传算法的地下水位动态预测双线性模型 [ J ] . 水科学进 39 - 45 . ] ( ) 展 , 2001 , 12 3: 361 - 366 . ] Xue Lia nqi ng , Cui Guangbai , Cheng Gua ng . Sea so nal neural Chen Zhuo heng , St ep hen E Gra sby , Ki r k G. O sadetz . Pre2 [ 7 ] [ 11 ] - net wo r k fo reca st mo del fo r regio nal gro undwat er level [J ] . dicti ng average a nnual gro undwat er level s f ro m cli matic va ria2 ( ) A dva nce i n Wat er Science , 2002 , 13 4 : 473 - 477 . [ 薛联 ble s : an e mpi rical mo del [ J ] . J o ur nal of Hydrolo gy , 2002 , 青 , 崔广柏 , 程光. 区域地下水位预报的季节型神经网络模 206 : 102 - 117 . ( ) 型[J ] . 水科学进展 , 2002 , 13 4: 473 - 477 . ]

Zho u J i nlo ng , Xia ng Yo ng . The Pa r so n’s sea so nal fo reca s2 [ 12 ] Yang Zhengf a ng , Li J i nro ng , Zha ng J un , et al . Co mp ari so n ti ng met ho d applied i n t he sho rt2p erio d fo reca sti ng of gro und2 [ 8 ] of t wo e sti matio n met ho ds of gro undwat er head [J ] . J o ur nal wat er wat er level a nd t he PC21500 co de abo ut Par so n’s sea2 ( ) of Chang’an U niver sit y Eart h Science Editio n, 2003 , 25 so nal fo reca sti ng met ho d [J ] . Geo t echnical Inve stigatio n a nd ( ) 3: 76 - 80 . [ 杨振放 , 李金荣 , 张骏 , 等. 地下水位的两种 Sur veyi ng , 1992 , 1 :42 - 45 . [ 周金龙 , 向永. 帕森斯季节性 ( ) 估算方法比较 [ J ] . 长安大学学报 地球科学版, 2003 , 25 预测法在地下水位短期预报中的应用及其 PC —1500 机程序 ( ) 3: 76 - 80 . ] [ J ] . 勘查科学技术 , 1992 , 1 : 42 - 45 . ] Zheng Shuya n , Li Zha nbi n , Li Xi ’an . A rtificial neural net2 Chen Rensheng , Ka ng Er si , Ya ng J ia npi ng , et al . Sea so nal [ 9 ] [ 13 ] wo r k met ho d fo r fo reca st of under gro und wat er level [ J ] . gro undwat er level va ria nce i n mi dst rea m of Hei he mai nst rea m No rt hwest Wat er Re so urce s a nd Wat er Engi neeri ng , 2002 , ba si n [J ] . J o ur nal of A rid L and Reso urce s a nd Envi ro n ment , ( ) 13 2: 14 - 16 . [ 郑书彦 , 李占斌 , 李喜安. 地下水位动态预 ( ) 2003 , 17 5: 36 - 43 . [ 陈仁升 , 康尔泗 , 杨建平 , 等. 黑河 测的人工神经网络方法[J ] . 西北水资源与水工程 , 2002 , 13 干流中游地区季平均地下水变化分析 [ J ] . 干旱区资源与环 ( ) 2: 14 - 16 . ] ( ) 境 , 2003 , 17 5: 36 - 43 . ] J i n J uliang , Ya ng Xiao hua , J i n Bao mi ng , et al . A bili near [ 10 ]

Predict ion of Groun d water Level in t he Irrigat ing Area s

of t he Middle Reaches of Heihe River

1 1 2 1 2si, C H EN Re n2she ng, Z H A O We n2zhi, KA N G ErJ I Xi2bi n, 1 ,2 1 ,2J IN Bo2we n, Z HA N G Zhi2h ui

( 1 . Col d an d A ri d Re g i ons Env i ron ment al an d En g i nee ri n g Resea rc h I nst i t ut e , Chi nese A ca de m y o f S ciences , L anz hou Gans u 730000 , Chi na ;

)2 . L i nz e I nl an d R i ve r B asi n Com p re hensi ve Resea rch S t at i on , Chi nese Ecos y ste m N et w ork Resea rc h , L i nz e Gans u 734200 , Chi na

2mo nt h p redicting gro undwater level was tested by 96Abstract : In t his paper , based o n t he Perso n’s sea2

data f ro m t he 8 well s in different irrigating areas in so nal index t heo ry , using 1 7282mo nt h data o n

2003 , showing t hat t he p redictio n accuracy is in direct gro undwater level in t he period of 1985 —2002 f ro m 8

p ropo rtio n to t he significance of correlatio n coefficient . well s , which co nducted in Pingchuan , Banqiao , Yanu2

It is fo und t hat t he number of mo nt h wit h p redicted er2 an and Liaoquan irrigating areas , t he gro undwater level

p ro gno stic equatio ns for different well s were estab2 ror of gro undwater level less t han 01 05 m acco unt s fo r lished , which were applied to p redict t he short2term 341 46 % of t he total p redicted number of mo nt h , and gro undwater level in t he irrigating areas of t he middle t hat less t han 01 10 m acco unt s for 951 83 % of t he to2 reaches of Heihe River. The p redictio n shows t hat , in tal , but t hat exceeding 01 25 m acco unt s o nly fo r

21 00 %. Therefore , it is co ncluded t hat t he model of t he period of 1985 —2002 , t he number of mo nt h wit h

fitting error of t he gro undwater level p rogno stic equa2 p redicting gro undwater level wit h t he help of t he Per2 tio n less t han 01 05 m acco unt s for 381 33 % of total so n’s seaso n’s index t heo ry is valid to p redict gro undwa2 tested number of mo nt h , and t hat less t han 01 10 m ac2 ter level in t he irrigating areas of t he middle reaches of co unt s for 90 % of t he total , but t hat exceeding 01 25 m Heihe River.

acco unt s o nly fo r 21 00 %. Furt hermore , t he mo del of

Key words : middle reaches of Heihe River ; irrigating areas ; groundwater level fluct uation ; basin t rend p rediction

范文五：黑河中游灌区地下水位短期季节性变化趋势预测

黑河中游灌区地下水位短期季节性变化趋

势预测

第28卷第3期

2006年6月

冰川冻土

JOURNALOFGIACIOIOGYANDGEOCRYOIOGY V()1.28No.3

Jun.2006

文章编号:1000—0240(2006)03—0421—07

黑河中游灌区地下水位短期季节性

变化趋势预测

吉喜斌,康尔泗,陈仁升,赵文智,金博文,张智慧

(1.中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,甘肃兰.州730000;2.中国科学院临泽内陆河流域综合研究站,甘肃临泽734200)

摘要:利用黑河中游平川,板桥,鸭暖和蓼泉灌区8眼观测井的1985--2002年逐月实测平均地下水

位埋深资料(共1728个月),基于帕森斯季节性指数理论,分别建立了黑河中游灌区具有代表性的平

川,板桥,鸭暖,蓼泉四灌区共8眼观测井季节地下水位埋深动态变化预测模型,并用2003年各观测

井的资料进行了趋势预测进行检验.结果表明:观测井地下水位变化过程呈线性递减的相关系数越显

着,其拟合误差和预测误差越小.各观测井地下水位帕森斯季节性指数模型拟合差?0.05m的月数占

总检验月数的比例平均为38.33,拟合差?0.10m的月数占总检验月数的比例平均为72.5O%.>

0.25m的月数占总检验月数的比例平均为2.O0;各观测井预测误差?0.05m的月

数占总预报月数

的比例平均为36.46,预测误差?O.10m的月数占总预报月数的比例平均为

64.38,>O.25m的

平均比例仅为2.O0,说明帕森斯季节性指数模型可以对短期黑河中游典型灌区地

下水位动态趋势进

行预测.

关键词:黑河中游;灌区;地下水位变化;趋势预测 中图分类号:P64l_74文献标识码:A

1引言

近20a来,黑河流域水资源开发利用过程中相 继出现了区域性地下水位持续下降,并导致了溢出 带泉水量大幅度削减,植被退化,水质恶化,土壤 盐渍化,沙漠化等一些列环境问题l1].地表水与 地下水水力联系密切,开发地下水或地表水都会使 区域水文条件发生变化,从而影响与地下水位密切 联系的生态环境.地下水又与生态环境相连,在不 同区域开发利用地下水都会产生不同影响,诸如土 壤水盐运动状态,潜水水盐动态,潜水水位升降以 及不同植物群落生存的土壤水盐阀值等生态环境效 应l3].对于区域地下水位动态的预测对于中游生 态环境,地下水,地表水合理利用以及黑河中游灌 区农业社会的可持续发展有着极为重要意义]. 黑河中游典型灌区地下水位埋深,由于工农业 生产的持续发展引起的引用河水量和开采地下水的 不断增加,以及水资源利用率的不断提高,使得地 下水的补给量逐步减少,地下水位持续下降,引起 黑河中游典型灌区水质恶化,植被退化,土壤盐渍 化和沙漠化等生态环境问题.同时,由于地下水补 给资源的持续减少和地下水开采量的逐年增加,以

区域性地下水位持续下降为特征的水文地质问题在 黑河流域迅速发展.特别是黑河中游灌区.近20a 以来,地下水补给量逐步减少,地下水开采量及其 规模不断扩大,地下水位呈线性单调递减趋势.黑 河中游灌区地下水位动态在天然水文地质条件和人 工开采的共同影响下等具有明显周期性变动的因素 作用下形成的一个历史过程.

对一个区域的地下水位变化过程的模拟,目前 通常采用的方法有:地下水均衡法,数值法(有限 元或有限差分法),地下水动力学法,随机理论法, 相关分析法等.然而,地下水位以及影响地下水位 动态变化的诸多因素在空间上存在着变异性和相互 收稿日期:2005—1O-06;修订日期:2005—12-22 基金项目:中国科学研知识创新工程方向性项目(KZCX3一SW一329);中国科学

院寒区旱区环境与工程研究所知识创新工程项目 (CACX2003102);国家自然科学基金项目(40401012);中国科学院寒区旱区环境与

工程研究所知识创新(2004112)资助

作者简介:吉喜斌(1978一),男,甘肃静宁人,助理研究员,2001年毕业于吉林大学,主

要从事流域生态水文学方面的研究.

Email:xuanzhij@ns.1zb.ac.cn

422冰川I冻土28卷

作用的复杂性,且这些方法建模均需要较多的因 子,权重分析工作量大[6.回归分析模型用于近 期预报是比较好的方法,应予优先采用[6,帕森 斯季节性指数方法就是诸多回归模型中的一种.帕 森斯季节性预测法认为,可将原本复杂的地下水位 过程线或地下水位时间序列分解成两部分,即趋势 性部分和周期性部分,通过历年月水位变化过程求

得水位变化的季节性指数,以及实测地下水位趋势 线回归系数外推短期地下水位动态曲线[1卜?]. 2灌区地下水位年际变化

为保证资料的同时性和有较长的资料序列,研 究区选用观测井平川灌区2个(一工程,黄二),板 桥灌区2个(东湾,濠洼),鸭暖灌区2个(大鸭,张 湾)和蓼泉灌区2个(上庄,下庄)共4个灌区8眼 观测井的月平均地下水位资料,各观测井的资料采 用1985--2002年张掖水电和水文地质部门的实际 观测资料.各灌区各观测井的地下水位变化过程及 其趋势如图1所示,各观测井水位变化趋势与实测 值之间的相关系数的平方值均在0.65,O.75之间, 说明回归方程的拟合程度较高,地下水位动态过程 的线性趋势拟合有一定的意义.从图1可以看出, 各灌区近2Oa来地下水位普遍呈线性下降趋势,其 中多年平均降幅呈快速下降性有板桥灌区的濠洼观 测井,水位下降幅度为0.28rn?a,;地下水位多 年平均降幅呈缓慢下降性从大到小依次有东湾,大 鸭,黄二,张湾,一工程,下庄和上庄,水位下降幅 度范围为0.O3,O.08m?a,,其中下降最缓慢的 是蓼泉灌区的上庄观测井,地下水位埋深下降幅度 为0.03m?a一.

3灌区地下水位变化的帕森斯季节性预测 为了更进一步了解黑河中游典型灌区地下水位 持续下降的变化趋势,将经济学领域的帕森斯季节 性指数方法引进,进行模拟预报[1川.该方法要求数 据序列既有趋势性变化又有季节性变化特征,从图 1可以看出,在天然水文地质条件和人工开采的共 同影响下,黑河中游典型灌区地下水位动态变化曲

线有如下特点:1)具有周期性,一般一年为一个周 期;2)不同年份的水位变幅不同;3)地下水位动态 变化曲线呈总体下降趋势.对具有这种特点的地下 水位动态变化曲线,帕森斯季节性预测法认为,可 将原地下水位时间序列分解成两部分,即趋势性变 化部分厂(,)和水位季节性变化指数部分,(是),其 数学模型可表示为]:

』xr一'是?f'(1)

I-,(,):at+b

式中:为地下水位月预报值(m);J(t)为地下水 位变化的季节性指数(一);-厂(,)为地下水位变化的 趋势性函数(m);n,b为实测地下水位趋势性方程 的系数(一),由最小二乘法求出;t为以月为单位 的时间需预测月的顺序号.

3.1帕森斯季节性预测水位模型的计算步骤n (1)求历年各月的连环比值()

』rr—xr/x'一2,3,…,丁(2)

Ir一X/X.

式中:为第t个月的连环比例;X,X为第t,t 一

1个月的实测地下水位值;X为第一个月的实测 水位值;X.为建模用水位观测年上一年12月份的 实测水位值;t为月水位的时间序列号;T为建模 用月水位值的个数,为12的倍数.

(2)求历年同月的平均连环比例():

N

?+12(一1)

rk一,L———一(是一1,2,3,…,丁)

(3)

式中:为第是月的平均连环比例;i为建模用水 位观测年的顺序号(i一1,2,…N);为建模用水位资 料的年数.

(3)求各月的连锁系数(r):

(4)据水位时间序列的趋势变动修正连锁系 数.

趋势变动可由基准连锁系数的计算值(经过一 个周期后返回基准期计算的连锁系数)求出.基准 期的连锁系数计算值为:

r,1一r,12?1(5)

以表示连锁系数受到趋势变动的影响,则有: 一

(r1—1)/12(6)

因各月受到趋势变动的影响是累加的,故各月 除掉趋势变动影响后的修正连锁系数为: 』—r一(是一(是一2,3,…,12)(7)11 …一…'一…

lr1一l

(5)计算修正后的连锁系数平均值(): 一

?/12(8)

(6)计算季节性指数(J):

3期吉喜斌等:黑河中游灌区地下水位短期季节性变化趋势预测423

I一///'(走一1,2,…,12)(9)

(7)确定地下水位动态趋势线回归方程: ,(,)一at+b(1O)

(8)计算地下水位预报值:

一

(at+6)?I(11)

3.2帕森斯季节性预报水位结果

根据帕森斯理论及其模型,利用黑河中游具有 代表性的4个灌区共8个观测井的月平均地下水位 资料分别计算了各灌区各观测井地下水位动态变化 的帕森斯季节性指数,结果如表1所示.根据 1985--2002年各灌区各观测井的地下水位变化周 期合趋势规律,向后递推,若按观测时间序列长度 的1O9/6外延,本预测模型预测的时间序列长度应为 2,3a.为此,得出2003--2005年黑河中游典型灌 区年,月地下水位动态变化趋势线回归方程及地下 水位年际变幅,结果如表2所示.利用该模型建立 的预测方程对黑河中游典型灌区地下水位动态变化 趋势进行预测,结果如图2所示.根据预测结果知, 2003--2005年黑河中游典型灌区地下水位下降类 型与1985--2002年相同,但下降幅度都略有增大. 3.3帕森斯季节性预报水位合理性分析

从拟合精度看,利用黑河中游平川,板桥,鸭 暖和蓼泉灌区8眼监测井的1985--2002年逐月实 测平均地下水位埋深资料(共1728个月),分别建 立了8个以月为单位的平均地下水位埋深预报模 型.根据帕森斯季节性指数模型,有效预测时间序 列长度按总建模时间序列长度的1/4考虑,模型的 拟合精度采用1998--2002年8眼观测井总共5a (480个月)的计算值与实测值的拟合差来进行验 证,如表3所示.由表3可以看出,黑河中游典型 灌区各观测井地下水位预测方程的拟合精度与各观 测井地下水位变化过程呈线性递减的相关系数的显 表1黑河中游典型灌区地下水位动态变化帕森斯季节性指数 Table1Person'sseasonalindexesofgroundwaterlevelfluctuationintheirrigateddistrict

inthemiddlereachesofHeiheRiverbasin

j(1)

j(2)

j(3)

j

j

j

j

j

j

0

1

2

0.999970.99999 0.99986

0.999820.99972 0.99979

0.999680.99967 0.99967

0.999910.99963 0.99955

1.000330.99974 0.99965

1.000290.99981 0.99981

0.999921.00007 0.99989

0.999861.00001 1.00010

0.999781.00021 1.000131.00011

0.999951.00017

1.00001 1.000061.00006

0.99991 1.00003l_00015

1.00011 1.00005 0.99995 0.99997 0.99999 0.99993 0.99946 0.99959 0.99973 0.99998 1.00021 1.00042 1.00007 1.00006 1.00004 0.99999 0.99979 0.99968 0.99967 0.99971 1.00006 1.00009 1.00011 1.00014 0.99971

0.99982 0.99993 1.00011 1.00025 1.00027 1.00029 1.00027 1.00013 0.99992 0.99989 0.99981 0.99978 0.99977 0.99977 0.99995 0.99999 1.00001 1.00003 1.00001 1.00001 0.99996 1.00002 1.0000l 0.99987 0.99982 0.99983 0.99991 0.99999 1.00001 1.00008

1.00009 1.00008 0.99994 1.00011 0.99999 表2黑河中游典型灌区帕森斯季节性指数预报方程

Table2Person'sseasonalprognosticequationsofgroundwaterlevelfluctuation

intheirrigateddistrictinthemiddlereachesofHeiheRiverbasin

灌区点位水位预报方程

平川灌区

板桥灌区

鸭暖灌区

蓼泉灌区

一

工程

黄二

东湾

濠洼

大鸭

张湾

上庄

下庄

X一(1380. X一(1380. X一(1394. X一(1395. X一(1392. X一(1410. X一(1366.

X一(1358.

304,4.

659,3.

652,8.

506,1.

929,7.

684,l_

147,3.

216,1.

983×10

131×10

069×10

673×10

757×10

866×10

304×10

838×10

3t)j() 0t)j() 0t)j() t)j() .t)I(k) 3t)j() t)j() t)j()

424冰川冻土28卷

聪

捌

趟

篙

舞

图1黑河中游典型灌区地下水位年际变幅

a.平川灌区;b.板桥灌区;c.鸭暖灌区;d.蓼泉灌区

Fig.1Variationsofgroundwaterlevelsfluctuationintheirrigateddistrict

inthemiddlereachesofHeiheRiverbasin

3期吉喜斌等:黑河中游灌区地下水位短期季节性变化趋势预测425 要

怛

蜷

翅

*

霉

a.一工程;b.黄二;C.东湾;d.濠洼;e.大鸭;f.张湾;g.上庄;h.下庄 Fig.2Variationsofobservedandpredictedgroundwaterlevelsintheirrigateddistrict

inthemiddlereachesofHeiheRiverbasin 着性成正比,即各观测井地下水位变化过程呈线性

递减的相关系数越高,其拟合差越小.从表3还可

以看出,各观测井地下水位帕森斯季节性指数模型

拟合差?0.05m的月数占总检验月数的比例平均

为38.339/6,拟合差?0.10m的月数占总检验月数

的比例平均为72.50,>0.25m的月数占总检验

月数的比例平均为2.009/6,说明该方法的拟合精度

较好.

从预测精度看,根据各灌区预报不同监测井的

地下水位预报方程分别预报了黑河中游典型灌区平

川,板桥,鸭暖和板桥灌区8眼井2003年1,12月

平均水位埋深,并与其实测月平均水位埋深(共12 个月)进行对比,结果如表4所示.从表4可以看 出,帕森斯季节性指数模型的预测误差同样与各观 测井地下水位变化过程呈线性下降的相关系数的显 着性成正比.各观测井预测误差?0.05m的月数 占总预报月数的比例平均为36.46,预测误差? 0.10m的月数占总预报月数的比例平均为 64.38,>0.25m的平均比例仅为2.00.说明 根据帕森斯季节性指数建立的黑河中游典型灌区地 下水位埋深预测方程,可以对黑河中游典型灌区短 期地下水位动态趋势可以进行预测.

5O5O5B眨H舢甏肼33333

426冰川冻土28卷

表3地下水位埋深拟合精度

Table3Thefittingerrorbeteenthepredictedandobservedgroundwaterlevel

表4地下水位埋深预报精度

Table4Themodeltestfortheaccuracyofgroundwaterlevelprediction

4结论

(1)近20a来黑河中游典型灌区各观测井地下 水位埋深总体呈逐年下降趋势,各观测井18a月实 测值的线性拟合的相关系数的平方值均在0.65, 0.75之间,说明各观测井水位波动呈线性下降趋势. (2)利用1985--2002年黑河中游典型灌区1O 个地下水位监测井(共2160个月)资料,基于帕森 斯季节性指数预报模型,分别建立了各监测井的地 下水位预报方程,并用2003年1,12月份的资料 对模型进行了验证.从拟合精度和预报精度来看, 帕森斯季节性指数模型的拟合误差与预测误差与各

观测井地下水位变化过程的线性下降的相关系数的

显着性成正比关系.

(3)帕森斯季节性指数模型可以预测黑河中游

典型灌区短期年,月地下水位动态趋势.根据预测

结果知,2003--2008年黑河中游典型灌区地下水

位下降类型与1985--2002年相同,但下降幅度都

略有增大.

(5)尽管帕森斯季节性指数方法可以对黑河中

游典型灌区地下水位模拟若干年,只要符合地下水

动态变化的同等条件,地下水位变化会遵循这种规

律变化,但是由于地下水位受人类活动和自然等因

素的影响,是一个复杂的过程,特别是政府部门政策

性因素具有很大的不确定性.因此,其预测的灌区地

下水位变化过程与实际有所偏差.为取得较好的预

测预测效果,应选择较多的具有代表性的观测井进

行持续观测,与其它预测方法进行比较,从而改进黑

河中游灌区地下水位预测手段和提高其预测精度,

为黑河中游典型灌区农业社会可持续发展,水资源

的合理利用,生态环境保护等提供科学依据.

参考文献(References):

[1]liQisen,ZhaoWenzhi.Effectofwaterallocationofthe

HeiheRiveronplanstructureandstabledevelopmentofthe

ecosystemintheLinzeOasis,Gansu——acasestudyinthe pingchuanirrigationdistrictinLinzecountyatthemiddlerea

chesoftheHeiheRiver[J].JournalofGlaciologyandGeo—

cryology,2004,26(3):333—343.[李启森,赵文智.黑

河分水计划对临泽绿洲种植业结构调整及生态稳定性发展 的影响一以黑河中游的临泽县平川灌区为例[J].冰川I冻土, 2004,26(3):333—343.]

[2]GaoQianzhao,LiXiaoyan,wuYanqing,ela1.Transforma

tionofwaterresourcesintheinlandriverbasinsofHexire—

gion[J].JournalofGlaciologyandGeocryology,2004,26 (1):48—54.[高前兆,李小雁,仵彦卿,等,河西内陆河流

域水资源转化分析[J].冰川冻土,2004,26(1):48—54]

[3]CbenRensheng,KangErsi,YangJianping,ela1.Simula tionofwaterresourcestransformationinthemidstreamarea oftheHeiRiverbasin[J].JournalofGlaciologyandGeocry ology,2003,25(5):566—573.[陈仁升,康尔泗,杨建平,

等.黑河流域山前绿洲水量转化模拟研究[J].冰川I冻土,

2003,25(5):566—573.]

L4jWangGenxu,MaHaiyan,WangYibo,eta1.Impactofland usechangeonenvironmentinthemiddlereachesoftheHeihe River[J].JournalofGlaciologyandGeocryology,2003,25 (4):359—367.[王根绪,马海燕,王一博,等.黑河流域中

游土地利用变化的环境影响[J].冰川冻土,2003,25(4):

359—367.]

[5]ShenYongping.Developmentandmanagementofwaterre—

sourcesinthebasin[J].JournalofGlaciologyandGeocryol

3期吉喜斌等:黑河中游灌区地下水位短期季节性变化趋势预测427

E62

E7]

E8]

[9]

ogy,2002,24(2):159—159.[沈永平.流域水资源的开发

与管理[J].冰川冻土,2002,24(2):159—159.]

WuDongiie,WangJinsheng,TengYanguo.Applicationof waveletdecompositionandwavelettransformmethodtofore—

castingofgroundwaterregime[J].JournalofHydraulicEn—

gineering,2004,5:39—45.[吴东杰,王金生,滕彦国.小

波分解与变换法预测地下水位动态[J].水利,2004,5:

39--45.]

XueIianqing,CuiGuangbai,ChengGuang.Seasonalneural —networkforecastmodelforregionalgroundwaterlevel[J]. AdvanceinWaterScience,2002,13(4):473—477.[薛联

青,崔广柏,程光.区域地下水位预报的季节型神经网络模

型[J].水科学进展,2002,13(4):473--477.]

YangZhengfang,LiJinrong,ZhangJun,eta1.Comparison oftwoestimationmethodsofgroundwaterhead[J].Journal ofChang'anUniversity(EarthScienceEdition),2003,25 (3):76—8O.[杨振放,李金荣,张骏,等.地下水位的两种

估算方法比较[J].长安大学(地球科学版),2003,25

(3):76—8O.]

ZhengShuyan,LiZhanbin,LiXi'an.Artificialneuralnet—

workmethodforforecastofundergroundwaterlevel[J]. NorthwestWaterResourcesandWaterEngineering,2002, 13(2):14—16.[郑书彦,李占斌,李喜安.地下水位动态预

测的人工神经网络方法[J].西北水资源与水工程,2002,13

[1O]

[11]

[12]

[13]

(2):14—16.j

JinJuliang,YangXiaohua,JinBaoming,eta1.Abilinear timeseriesmodelbasedongeneticalgorithmforpredicting groundwaterlevelregime[J].AdvancesinWaterScience, 2001,12(3):361--366.[金菊良,杨晓华,金保明,等.基

于遗传算法的地下水位动态预测双线性模型[J].水科学进

展,2001,12(3):361—366.]

ChenZhuoheng,StephenEGrasby,KirkG.Osadetz.Pre—

dictingaverageannualgroundwaterlevelsfromclimaticvaria—

bles:anempiricalmodel[J].JournalofHydrology,2002, 206:102—117.

ZhouJinlong,XiangYong.TheParson'sseasonalforecas—

ringmethodappliedintheshortperiodforecastingofground waterwaterlevelandthePC-1500codeaboutParson'ssea—

sonalforecastingmethod[J].GeotechnicalInvestigationand Surveying,1992,1:42--45.[周金龙,向永.帕森斯季节性

预测法在地下水位短期预报中的应用及其PC一1500机程序

[J].勘查科学技术,1992,1:42—45.]

ChenRensheng,KangErsi,YangJianping,eta1.Seasonal groundwaterlevelvarianceinmidstreamofHeihemainstream basin[J].JournalofAridIandResourcesandEnvironment, 2003,17(5):36--43.[陈仁升,康尔泗,杨建平,等.黑河

干流中游地区季平均地下水变化分析[J].干旱区资源与环

境,2003,17(5):36--43.]

PredictionofGroundwaterLevelintheIrrigatingAreas oftheMiddleReachesofHeiheRiver

JIxi—bin,KANGEr—si,CHENRen—sheng,ZHAOWen—zhi,

JINBo—wen,ZHANGZhi—hui,

(1.ColdandAridRegionsEnvironmentalandEngineeringResearchInstitute,ChineseAcad

emyofSciences,LanzhouGansu730000,Chin;

2.LinzeInlandRiverBasinComprehensiveResearchStation,ChineseEcosystemNetwork

Research,LinzeGansu734200,China)

Abstract:Inthispaper,basedonthePerson'ssea—

sonalindextheory,using1728一monthdataon

groundwater1eve1intheperiodof1985--2002ftom8

wells,whichconductedinPingchuan,Banqiao,Yanu—

anandLiaoquanirrigatingareas,thegroundwaterlev—

elprognosticequationsfordifferentwellswereestab—

lished,whichwereappliedtopredicttheshort-term groundwaterlevelintheirrigatingareasofthemiddle reachesofHeiheRiver.Thepredictionshowsthat.in theperiodof1985--2002,thenumberofmonthwith fittingerrorofthegroundwaterlevelprognosticequa—

tionlessthan0.05maccountsfor38.33oftotal testednumberofmonth,andthat1essthan0.10mac—

countsfor9O%ofthetotal,butthatexceeding0.25 maccountsonlyfor2.O0.Furthermore,themodel ofpredictinggroundwaterlevelwastestedby96一

monthdatafromthe8wellsindifferentirrigatingare—

asin2003,showingthatthepredictionaccuracyisin directproportiontothesignificanceofcorrelationcoef—

ficient.Itisfoundthatthenumberofmonthwithpre—

dictederrorofgroundwaterlevellessthan0.05mac—

countsfor34.46ofthetotalpredictednumberof month,andthatlessthan0.10maccountsfor 95.83ofthetotal,butthatexceeding0.25mac- countsonlyfor2.O0.Therefore,itisconcludedthat themodelofpredictinggroundwaterlevelwiththe helpofthePersonsseasonsindextheoryisvalidto predictgroundwaterlevelintheirrigatingareasofthe middlereachesofHeiheRiver.

Keywords:middlereachesofHeiheRiver;irrigatingareas;groundwaterlevelfluctuation;ba

sintrendprediction

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