民勤绿洲地下水埋深影响因素分析及其变化趋势预测

闫浩文，刘艳平，，曹建君

(1．兰州交通大学测绘与地理信息学院，730070，兰州;2．甘肃省基础地理信息中心，730000，兰州)

民勤绿洲位于河西走廊东部的石羊河下游，在阻碍腾格里和巴丹吉林2大沙漠汇合南侵中起着极其重要的作用［1－3］。多年来，随着社会经济的发展、人口的不断增加和上游来水量的持续减少，绿洲水资源供不应求。为发展计，当地大量开采地下水资源，使地下水位下降，导致地下水矿化度急剧升高，植被大量退化和枯亡，土壤盐渍化和沙化进程加快，绿洲开始萎缩，自然条件下的生态平衡遭到破坏，生态系统失衡［4－5］。民勤绿洲引发的链条式的生态环境问题，危害程度和范围逐渐扩大，已经引起国内外社会各界的普遍关注和重视［6－7］;因此，对影响民勤绿洲地下水资源变化的各类因素进行分析，了解各类因子对绿洲地下水资源的影响程度及其未来变化趋势，有助于采取适当措施，从根本上科学合理地使用和保护民勤地下水资源，使其发挥最大的经济和生态效益。笔者借助于民勤县统计局、气象局和水利局提供的绿洲近50 a(从1960—2010年)的人口、粮食产量、上游来水量、GDP、大牲畜存栏量、蒸发量、降水量和地下水埋深观测值等数据，找出影响民勤水资源变化的主要影响因素，并预测各影响因素的未来变化趋势，以期为民勤绿洲未来水资源合理利用提供科学依据。需要说明的是，地下水埋深观测值是地下水资源量变化最直接的表现，因此，文中以其代替地下水资源变化量。

1 地下水资源影响因素相关性分析

1.1 相关性分析

为了保证数据的可用性，首先使用Matlab软件对民勤绿洲总人口、粮食产量、上游来水量、GDP、大牲畜存栏量、蒸发量、降水量和地下水埋深观测值等时间序列数据进行了滤波处理;然后利用SPSS［8］软件对这些数据作相关性分析，找出与地下水埋深观测值相关性较好的影响因素，并予以检验，得到其相关系数矩阵(其中，地下水埋深值为因变量，其他因素为自变量)，结果见表1。可以看出，总人口、粮食产量、上游来水量、GDP、大牲畜存栏量和蒸发量与地下水埋深观测值的相关系数均小于0.01。其中总人口、GDP、粮食产量、大牲畜存栏量与地下水埋深观测值的相关系数都为正值，说明这些数据与地下水埋深观测值的变化趋势一致，即同时增减。上游来水量与地下水埋深观测值的相关系数为－0.702，说明它们的变化趋势相反。在0.05的显著性水平下，耕地面积与地下水埋深观测值的相关系数为0.289，二者的相关性不高;民勤降水量与地下水埋深值不相关。

表1 因子相关性矩阵Tab．1 Correlation matrix of the factors

1.2 主成分线性回归分析

由相关性分析结果可知，降水量与地下水埋深观测值不相关，耕地面积与地下水埋深观测值相关性不强，所以，在主成分分析中将这2个因子剔除。

利用SPSS软件，将剩余的6个因子进行主成分分析。新的相关系数矩阵见表2。可以看出，各因子之间的相关性很高。通过对相关性矩阵的特征值及其贡献率(表3)进行分析可知，前2个主成分的方差累积贡献率达88.903%，能够较好地反映原来6个因子的信息。由SPSS软件计算可得初始因子载荷矩阵(表4)，由主成分相应特征根的平方根与特征向量的乘积得因子载荷量，进而计算得每一个特征根对应的单位特征向量(表5)。

表2 影响地下水埋深的各因子间的相关性Tab．2 Correlations among the factors influencing underground water d epth

表3 总方差的解释Tab．3 Explanation of the total variance

依据表5，主成分表达式为:

式中:Z1为主成分1;Z2为主成分2;X1为总人口因子;X2为粮食产量因子;X3为上游来水量因子;X4为GDP因子;X5为大牲畜存栏量因子;X6为蒸发量因子。

从上述的线性方程看，主成分主要包括总人口和粮食产量，它们对民勤绿洲地下水资源变化的贡献率分别为66.858%和22.045%，代表了原来所有因子的绝大部分信息，且二者之间不存在共线性。将提取出来的主成分Z1、Z2与地下水埋深观测值进行多元线性回归，则采用标准化回归系数的回归方程为

其中Y为地下水埋深观测值。

对各系数进行t检验，可知常数项为5.875，对应的P=0.000＜0.05;Z1的系数为11.536，对应的P=0.000＜0.01;Z2的系数为4.621，对应的 P=0.001＜0.01。因此，整个方程的系数均高度显著，即自变量(总人口、粮食产量)对因变量(地下水埋深观测值)的影响极其显著。

表5 特征根对应的单位特征向量Tab．5 Unit characteristic vectors corresponding to the characteristic roots

对主成分回归方程进行检测，复相关系数R为0.984，决定系数 R2为0.968(调整后为0.967)，都接近于1，可见方程有较好的拟合度;回归方程的统计量F值为 721.227，P值为0.000＜0.01，可见回归方程整体线性关系极其显著。

由主成分回归方程可以看出，Z1、Z2系数均为正值，表明总人口和粮食产量对地下水埋深有促进作用。总人口和粮食产量对地下水埋深变化的相对影响力比例分别为71.4%和28.6%，也即总人口对地下水埋深的影响远大于粮食产量对地下水埋深的影响。近50 a，人口在民勤绿洲地下水资源动态变化过程中起主导负作用，且其作用远大于粮食产量的负作用。

2 人为因素趋势预测分析

运用灰色预测 GM(1，1)模型［9］对人口、粮食产量和上游来水量等主要人为影响因素的未来变化趋势进行预测。

2.1 人口变化预测

利用绿洲1960—2000年人口数据，对2001—2010年全县人口进行预测及精度检验，预测及检验结果见表6(原始值和拟合值单位为万人)。可知，相对误差平均为0.023(2级精度)，关联度大于0.6，方差比小于0.35(1级精度)，小误差概率为1(1级精度)，表明误差检验精度均符合预测精度要求，因此，可采用GM(1，1)模型对全县人口进行预测。从预测结果可知，2011—2016年民勤绿洲人口呈增长趋势(图1)。

2.2 粮食产量变化预测

利用绿洲1960—2000年粮食产量数据，对2001—2010年的粮食产量进行预测及精度检验，预测结果及精度检验结果见表7(原始值和拟合值单位为万t)。可见，相对误差平均为0.073 1(3级精度)，关联度大于0.6，方差比小于0.35(1级精度)，小误差概率大于0.95(1级精度)，误差检验精度均符合预测精度的要求，因此，可用GM(1，1)模型对粮食产量进行预测。从预测结果可知，2011—2016年民勤绿洲粮食产量呈增长趋势(图2)。

表6 2001—2010年人口预测及检验Tab．6 Calculation and check to population in 2001—2010

图1 民勤县人口预测值曲线图Fig．1 Curve of the predictors of population in Minqin County

2.3 上游来水量变化预测

利用绿洲1960—2000年上游来水量数据，对其2001—2010年的上游来水量数据进行预测及精度检验，预测结果及精度检验结果见表8(原始值和拟合值单位为亿m3)。可知，相对误差平均为0.19(4级精度)，关联度大于0.6，方差比小于0.35(1级精度)，小误差概率大于0.95(1级精度)，误差检验精度均符合预测精度要求，因此，可采用GM(1，1)模型对粮食产量进行预测。从预测结果可知，2011—2016年民勤绿洲上游来水量呈下降趋势(图3)。

表7 2001—2010年粮食产量预测及检验Tab．7 Calculation and check to grain yield in 2001—2010

表8 2001—2010年上游来水量预测及检验Tab．8 Calculation and check to runoff water in 2001—2010

图2 民勤县粮食产量预测值曲线图Fig．2 Curve of the predictors of grain yield in Minqin County

2.4 地下水埋深变化预测

图3 民勤县上游来水量预测值曲线图Fig．3 Curve of the predictors of the quantity of water from the upstream of Minqin County

依据民勤地下水监测井1998—2000年1月平均地下水埋深观测数据，对其2001—2010年的地下水埋深值进行预测及精度检验，预测结果及精度检验结果见表9(原始值和拟合值单位为m)。可知，相对误差平均为0.03(2级精度)，关联度大于0.6，方差比小于0.35(1级精度)，小误差概率大于0.95测。从预测结果可知，2011—2016年民勤绿洲地下水埋深呈上升趋势(图4)。

表9 2001—2010年地下水埋深值预测及检验Tab．9 Calculation and check to underground water depth in 2001—2010

图4 民勤县地下水埋深预测值曲线图Fig．4 Curve of the predictors of underground water depth in Minqin County

3 结论与建议

1)民勤绿洲总人口、粮食产量、上游来水量、GDP、蒸发量和大牲畜存栏量与地下水埋深观测值有较高的相关性，降水量与地下水埋深观测值不相关，耕地面积与地下水埋深观测值相关性不强;民勤绿洲人口因子和粮食产量因子对地下水埋深都有促进作用，人口和粮食产量增加会直接加剧绿洲地下水埋深的下降，且人口增加对地下水埋深的影响远大于粮食产量增加对地下水埋深的影响。

2)在未来6年，民勤绿洲人口和粮食产量呈上升趋势，上游来水量呈递减趋势，地下水埋深逐年下降。

建议民勤绿洲加强对上、中游及绿洲人口数量的调控;调整农作物种植结构，增大低耗水农作物的种植面积，减少粮食作物的种植面积，以提高水资源的利用效率;控制上、中游地区对地表水的使用量，增加进入民勤绿洲地表水的数量。

民勤县统计局、气象局和水利局为本研究提供了数据资料，在此表示感谢。

［1］ 马兴旺，李保国，吴春荣，等．民勤绿洲现状土地利用模式影响下地下水位时空变化的预测［J］．水科学进展，2003，14(1):85 －90

［2］ 徐先英，丁国栋，高志海，等．近50年民勤绿洲生态环境演变及综合治理对策［J］．中国水土保持科学，2006，4(1):41 －48

［3］ 张锦春，赵明，张应昌，等．植物生长剂和固沙剂对民勤沙区植被生长的影响［J］．中国水土保持科学，2006，4(1):35 －39

［4］ 李小玉，肖笃宁．石羊河流域中下游绿洲土地利用变化与水资源动态研究［J］．水科学进展，2005，16(5):643－648

［5］ 李海涛，许学工，肖笃宁．民勤绿洲水资源利用分析［J］．干旱区研究，2007，24(3):287 －295

［6］ 刘恒，钟华平，顾颖．西北干旱内陆河区水资源利用与绿洲演变规律研究:以石羊河流域下游民勤盆地为例［J］．水科学进展，2001，12(3):378 －384

［7］ 纪永福，贺访印，李亚．民勤绿洲水资源状况与生态建设研究［J］．干旱区研究，2005，22(3):361 －366

［8］ 陈家琦，王浩，杨小柳．数据分析与SPSS应用［M］．北京:科学出版社，2002

［9］ 蒿建华．灰色模型在人口预测中的应用［J］．西安文理学院学报:社会科学版，2008，11(3):42－44