大安市地下水动态变化规律及影响因素分析

张真真 卞建民 高月

摘要：根据大安市1960-2009年的气象、地下水开采量及埋深等数据资料，分析了大安市地下水动态变化规律，并利用主成分分析法（PCA）分析了降水量、蒸发量、农业开采量、工业开采量及生活用水量等影响因素对地下水埋深的影响程度，研究了大安市地下水位在气象变化和人类活动影响下的变化特征及其主要控制因素。结果表明，地下水埋深随气候变化呈现出明显的季节性变化规律，在自然条件和人类活动等各因素中，农业用水量对地下水埋深的影响程度最大，且影响程度逐年增大。研究结果可以为合理布局开采井位置和制定完善的水资源调控方案提供理论依据。

关键词：地下水；影响因素；主成分分析（PCA）；动态特征

中图分类号：P641.74 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2015）14-3379-05

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2015.14.013

Analysis of Variation Regulation and Influence Factors of

Groundwater Dynamic in Daan City

ZHANG Zhen-zhen， BIAN Jian-min， GAO Yue

（School of Environment and Resource， Jilin University，Changchun 130021， China）

Abstract： According to the data of meteorology， groundwater exploitation and groundwater buried depth in Daan city from 1960 to 2009， the article analyzed the regulation of groundwater dynamic variation， and calculated the degree of the influences caused by the variable factor like precipitation， evaporation， agricultural and industrial exploitation and domestic water consumption to the groundwater by using principal components analytic method，studied the variation regulation of groundwater dynamic under the influence of climate change and human activities in Daan city and analyze the degree of the influences on it. The results showed that the groundwater buried depth indicates a clear seasonal variation with the change of climate. Among various factors includes natural conditions and human activities， the agricultural exploitation， had the largest impact on the groundwater buried depth and the influence extent presents the yearly increase trend in recent years. The results could provide theoretical support for policymakers to make the reasonable layout of the exploitation wells and develop comprehensive program of configuration control of water resource.

Key words： groundwater； factors； principal pomponent analysis（PCA）； dynamic character

在生态环境脆弱地区，地下水动态变化不仅能够反映含水层功能变化，还可以反映地下水系统的变化趋势及人类活动对其影响程度。20世纪以来，国内外对地下水动态的研究成为热点。Hassan[1]分析了地下水流数值模拟在地下水决策方面的应用，王金哲等[2]定量评价了人类活动对浅层地下水的干扰程度，张帅领等[3]研究了新疆台兰河流域回灌后开采方式对地下水位动态的影响。

在中国北方干旱半干旱气候区，降水少且分布不均，蒸发强烈，地表水资源紧缺，生产和生活用水主要依赖地下水。过量开采地下水使水位降落漏斗区范围不断扩大，导致地下水污染，引发生态问题[4]。林年丰等[5]指出松嫩平原土地盐碱化、荒漠化是由区域构造运动、人类活动和气候回旋等引起的。大安市位于松嫩平原内部，土地盐碱荒漠化严重，属于我国生态环境脆弱区。随着区域社会经济的发展，人类活动对地下水的影响越来越强烈。开采井数量增加造成地下水位降低，而灌区引水灌溉，又会使地下水位升高。过度开发地下水使水资源承载力降低，生态环境更加脆弱[6]。因此，分析研究区域地下水动态变化规律并探讨其影响因素，可以为合理布局开采井的位置，规划开采区域和开采量，保护脆弱的生态环境提供理论依据。

1 环境背景及问题

1.1 区域环境背景

大安市位于吉林省西北部，东经123°08′45″-124°21′56″，北纬44°57′00″-45°45′51″。区域地势由西向东倾斜，西部多沙地和沼泽洼地，东部地形相对平缓，境内水系主要有嫩江、霍林河和洮儿河。该区属于北温带大陆性季风气候，年平均降雨量为413.7 mm，降水多集中在6、7、8月，雨季平均降水量为342.5 mm，占全年总降水量的82.8%，年累计蒸发量达到1 719.6 mm[7]。

研究区地下水类型包括孔隙潜水和孔隙承压水。潜水分布较浅，水位埋深为3～10 m，补给方式以降雨入渗为主，排泄方式以蒸发和越流补给承压水为主，水量贫乏。地下水动态类型为降雨-蒸发型。承压水水位埋深为2～5 m，补给方式以侧向径流补给和上覆潜水含水层越流补给为主，排泄方式以人工开采为主，土壤颗粒大，水量丰富，水位埋深受开采强度和时间的影响。地下水动态类型为入渗-开采型[8]。

1.2 研究区存在的主要问题

受气候条件及人类活动的影响，研究区水资源短缺、盐碱化、荒漠化等问题严重，特别是持续干旱导致的农业用水紧缺问题严重阻碍了该区经济可持续发展。近几年，地下水资源开发利用量不断发生变化。2001-2009年，开动井数和灌溉面积整体呈增加趋势。其中，相对2001年，2004年开动井眼数增长了4倍，灌溉面积增长了3倍；2005-2009年，开动井眼数减少，但灌溉面积持续增加，在2007和2008年面积达到最大。

为解决农业用水严重不足的现状，研究区较大强度地开采地下水，水资源严重短缺，加上气候干旱的影响，区域水位持续下降，地下水天然动态平衡遭到破坏。大安灌区的实施对解决上述问题起到了重要作用，灌区通过提引嫩江水在盐碱荒漠化土地和旱田上规划灌溉农田6万hm2以上。然而，引水灌溉后增加了灌区地下水的补给来源，对区域地下水产生更加复杂的影响，有必要就自然环境和人类活动双重作用下的地下水动态特征进行深入研究。

2 数据来源与方法

2.1 数据来源

收集、整理大安市近百年来气象、水文、地下水动态监测数据和水资源开发利用情况等资料，其中，气象、水文资料主要包括1960-2009年年均降水量、蒸发量等数据资料，典型丰水年（2005年）、枯水年（2007年）的月均降水量和蒸发量资料等；地下水动态监测数据主要选取2000-2009年具有连续数据系列的潜水井（#26630017）和承压井（#26631018）的月均、年均地下水埋深资料；水资源开发利用资料包括2000-2009年逐年农业用水量、工业用水量和生活用水量等数据资料。

2.2 研究方法

地下水动态变化受多种因素的影响，为此，采用SPSS专业统计软件中的主成分分析模块分析各影响因素对地下水埋深的影响程度。主成分分析法是将多个变量转化为少数的主成分，每个主成分都能通过原变量线性表示，从而利用主成分来反映原始变量，其优点在于能够克服单一因子的局限性，突出重点影响因子。利用SPSS计算多个影响因子的原始数据，得到各主成分的贡献率，选出累计贡献率达到85%以上的主成分，建立主成分综合模型并计算综合得分，根据得分评价地下水动态的主要影响因素。

3 结果与分析

3.1 地下水动态变化规律

分别选取大安市内潜水井和承压水井，利用其2000-2009年每年各月每5 d的地下水埋深数据绘制地下水埋深变化历时曲线，结果如图1和图2所示。

大安市多年平均降水量为413.7 mm，2005年年降水量为769.4 mm，为丰水年，2007年年降水量为255.0 mm，为特枯水年。分别以2005年和2007年为代表年分析地下水埋深与降水量及蒸发量的变化关系。

由图1可知，2005年1～4月，潜水井埋深和承压井埋深呈增加趋势，4月26日为枯水期，潜水井埋深最大值出现在4月；5～10月，潜水井埋深和承压井埋深都减小，承压井埋深最大值出现在5月；11～12月，埋深变化不大。整体上看，相比多年平均值（潜水为3.85 mm，承压水为6.35 mm），潜水井埋深下降了0.7 m，承压井埋深下降了0.4 m。

2007年1～4月，潜水井埋深和承压井埋深都增大，4月潜水井埋深达到最大值；5～8月，潜水井埋深持续降低，承压水埋深持续增加，8月潜水埋深最小，承压井埋深最大。9～12月，潜水井深逐渐增大，承压井埋深逐渐减小。枯水年地下水埋深高于丰水年。

由图2可知，2000-2002年，蒸发量较大而降水量较小，潜水井埋深和承压井埋深呈上升趋势，水位变幅0.99 m。2003和2005年，蒸发量有所减小，降水量增加，且2003和2005年为丰水年，潜水井埋深和承压井埋深减小。2006和2007年为枯水年，潜水井埋深和承压井埋深呈大幅度上升。从以上特征曲线可以看出，丰水期降水大蒸发小，潜水井埋深和承压井埋深均减小，枯水期降水小蒸发大，潜水井埋深和承压井埋深均增大；承压井埋深变化滞后于潜水井埋深；丰水年相对枯水年来说地下水埋深均偏低。埋深受气候变化影响明显，与降水量及蒸发量的相关性均较大。

3.2 地下水动态的影响因素分析

地下水动态的影响因素是通过影响其补给来源和排泄途径影响动态变化的。本研究根据研究区地下水动态类型及动态变化特征，分析引起地下水动态变化的主要控制因素。

3.2.1 自然因素与人类活动的影响 利用该区1960-2009年每年年均降水量和蒸发量的数据资料，作出多年降水量及蒸发量变化历时曲线图（图3）。由图3可知，20世纪60年代降水量稍高于多年降水量平均值；70年代降水量较小，蒸发量较大并呈增加的趋势，大安市处于干旱时期；80、90年代降水量增加，蒸发量大幅减小，90年代末蒸发量逐渐增大，出现多个丰水年；2000-2009年，降水量呈现减小的趋势，蒸发量呈上升趋势。1965、1982和2007年为特枯年，降水量分别为256.2、260.3和268.5 mm，1998和2005年为丰水年，降水量分别为654.0和769.4 mm。从趋势线中可以看出，大安市降水量呈小幅度增加的趋势，蒸发量呈减小的趋势。降雨和蒸发是研究区地下水的主要补给来源和排泄途径，是影响研究区地下水位变化的主要因素之一，其多年变化规律引起地下水位也产生相应的变化规律。

1960-2000年，大安市总人口增长了0.8倍。60～80年代，人口约增加了一倍，势必加大自然资源的开发程度。20世纪以来农业迅速发展，加上平原地区土壤盐碱化的影响，人口集中分布在北部。2000年以来，灌区建设使农田灌溉面积增加，人口分布集中区地下水开采量明显增加。2000-2009年大安市地下水开采量与埋深的变化曲线如图4所示。由图4可知，地下水埋深年际变化可以分为三个阶段，2000-2002年，农业用水量和生活用水量较大，工业用水量变化不大，承压井埋深相对潜水井上升幅度较大；2003-2006年，农业用水量和生活用水量减少，工业用水量增加，潜水井埋深变化不大，承压井埋深逐渐减小；2007-2009年，农业用水量和生活用水量增加，工业用水量变化不大，潜水井埋深和承压井埋深呈增加趋势。由此可见，地下水埋深受农业用水量和生活用水量的影响最为明显。

3.2.2 主要影响因子 地下水动态的影响因素主要为降水量、蒸发量和开采量，为了分析出各影响因素对地下水动态的影响程度，采用主成分分析法进行计算和分析。选取2000-2009年的农业用水量（X1）、工业用水量（X2）、生活用水量（X3）、年降水总量（X4）、年蒸发总量（X5）作为主要影响因子，通过建立相关方程分析地下水动态的主要影响因素。

在利用数理统计分析软件SPSS对主要影响因子的原始数据进行描述性统计分析和相关性分析的基础上，计算出因子特征值和主成分贡献率。其中，描述方法选择单变量描述和系数相关矩阵，抽取方法选择相关性矩阵和基于特征值抽取，选择输出未旋转的因子解和荷载图。计算结果见表1，因子碎石图见图5。

SPSS系统默认方差大于1的为主成分，综合表1和图5可知，主成分分析提取出3个主成分，累计贡献率为91.929%，地下水埋深的影响因素可以初步概括为3个因子，提取的这3个主成分能够完全概括原来的5个影响因子所包含的信息。根据提取出的主成分（F1、F2、F3）建立各主成分模型及综合模型，表达式如下。

主成分模型：

F1=0.56ZX1-0.49ZX2+0.05ZX3-0.41ZX4+0.53ZX5（1）

F2=0.46ZX1+0.01ZX2+0.77ZX3+0.30ZX4-0.32ZX5（2）

F3=-0.13ZX1+0.64ZX2+0.40ZX3-0.60ZX4+0.24ZX5（3）

主成分综合模型：

F=0.37ZX1-0.08ZX2+0.34ZX3-0.24ZX4+0.21ZX5（4）

式中，F1、F2、F3、F表示主成分变量，ZXi表示标准化后的数据变量。将原始数据进行标准化处理，带入上述主成分模型和综合模型，经计算得到得分，按照各个主成分得分进行排名，排名见表2。

主成分模型可以反映出各个影响因子对三个主成分的影响程度。在第一主成分中，农业开采量是主要影响因子；第二主成分中，生活用水量是主要的影响因子；第三主成分中，工业用水量为主要的影响因子。综合模型中，农业用水量是主要的影响因子，其次为生活用水量和降水量，蒸发量和工业用水量的影响较小，因此，人工开采是对地下水埋深影响最大的因素。结合主成分综合得分排名表可知，2000-2004年，各因素对地下水埋深的综合影响力较大，2005-2008年综合影响力减小，但呈增加的趋势，这是因为大安灌区的运行实施，不但减少了地下水开采量，还增加了灌区地下水的补给量，对地下水资源的开发利用起到了一定的保护作用。相比多年平均降水量，2007年降水量减少了154.62 mm，为解决水资源短缺问题，研究区大量开采地下水用以维持工农业发展，满足生活用水需求，从而导致2009年受各因子的综合影响最大。以上分析表明，近几年，人工开采对地下水埋深的影响较大，其中，农业开采是主要的影响因子，而且随着时间增加，开采量对地下水埋深的影响越来越占据主导地位。因此，对于研究区而言，合理调整农业结构，提高农业用水效率，改善农田灌溉方式对于地下水资源的保护有重要意义。

4 小结与讨论

对研究区地下水埋深和降水量、蒸发量及开采量等各影响因素之间的相关性进行了分析，并在此基础上分析各个因素对地下水埋深的影响程度，得出的主要结论归纳如下。

地下水埋深的年内变化特征表现为，丰水期（9月26日）地下水埋深较小，枯水期（4月26日）地下水埋深较大；年际变化特征表现为，丰水年（2003年、2005年）降水大蒸发小，地下水埋深小，枯水年（2006年、2007年）降水量小且开采量大，地下水埋深也大。潜水井埋深受气象变化影响明显，而承压井埋深变化滞后，地下水埋深随气候变化呈明显的季节性变化。

地下水埋深变化受农业用水量和生活用水量影响较大，受工业用水的影响相对较小，其中，承压水是主要的用水水源，比潜水受开采影响更大。利用主成分分析法分析地下水动态影响因子，提取出3个主成分，每个主成分对应的贡献率分别为43.093%、27.448%，21.388%，累积贡献率达到91.93%。其中，农业开采水量是最主要的影响因子，影响程度呈逐年增加的趋势，其次为降水量和生活用水量。在各年综合得分排名中，2009年受各因素综合影响较大。

本次研究可以作为评价地下水水质和进行地下水动态预测的基础，可为解决地下水资源危机、促进地下水资源的合理开发利用提供有力的科学依据。

参考文献：

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