黄淮海平原地下水储量与埋深变化特征分析

2021-12-30田益民鲍振鑫宋晓猛莫昱晨王国庆刘翠善

中国农村水利水电 2021年12期

田益民，鲍振鑫，宋晓猛，莫昱晨，王国庆，刘翠善

（1.中国矿业大学资源与地球科学学院，江苏徐州 221008；2.南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，南京 210029；3.水利部应对气候变化研究中心，南京 210029）

0 引言

黄淮海平原是中国第二大平原，面积广袤，地势低平，是中国政治、经济、文化、交通中心，也是我国主要的粮食生产区。粮食作物以小麦、玉米为主，其中小麦的面积及总产分别占全国的45%和51%以上，麦田面积为粮食作物种植面积的45%以上；玉米的面积及总产占30%和50%以上，玉米播种面积为73 333 km2。然而黄淮海平原也是我国北方缺水较严重的地区，人均水资源量仅有460 m3，低于国际公认的极度缺水的标准（500 m3）［1］。黄淮海平原旱灾平均受灾面积占全国受灾面积的比例最高，达28%［2］。近年来的气候变暖又加剧了水资源短缺等问题更加制约了该地区社会和经济的发展［3］。正是因为其农业生产带来的用水问题，使得该地区的地下水开采情况日益加重。据有关统计，目前黄淮海平原的地下水开采井约为200 万眼，其多年平均的开采量超过了100 亿m3［4］。由于多年的地下水超采，黄淮海平原已经成为世界上最大的“漏斗区”：包括浅层漏斗和深层漏斗在内的复合地下水漏斗，面积约为73 288 km2［5］。所以研究该地区地下水储量与地下水埋深的时空变化特征，对合理和有效管理区域水资源，以及水资源可持续利用具有重要意义。

传统检测地下水的方法一般为观测井监测，局限性比较大，观察井监测方法受人为的影响比较大，并且这种方法难以充分反映陆地水储量在空间上和时间上的连续性变化特征。根据陆地水储量的分布情况，除去冰川水外，地下水约占陆地水储量的97.5%，占据了陆地水储量很大的比重，所以在平原区陆地水储量的变化可以近似表征地下水储量的变化。随着卫星技术的发展，GRACE（Gravity Recovery and Climate Experiment）重力卫星作为一种监测陆地水储量变化的新方法，打破了传统地面观测在时间和空间上的局限性，并且在国内外分析地下水与水储量变化的应用中得到较好的效果［6-8］。

GRACE 卫星因为其精确的观测精度以及大范围的时空监测被许多研究者广泛运用到各个领域。在国外的研究中，GRACE 卫星被运用到美国、尼罗河流域和北冰洋地区［9-11］。不仅如此，国内的研究者们也基于GRACE 卫星开展了非常广泛的研究工作［12-17］，其中钟敏等［16］利用2003年至2007年的GRACE月重力位资料对华北区域的水储量进行了研究，发现华北地区存在一个陆地水的减少信号。苏晓莉［18］利用2002-2010年的数据得到华北地区陆地水储量以1.1 cm/a的速率减少。

许多国内的研究中更侧重于结合水储量和地下水的关系去研究问题［18，19］，在研究区内很少考虑到降水与蒸发的因素。在地下水数据获取方面，之前的研究中大都采用的是地下水位观测井的资料，缺少大范围、高精度的地下水位数据，导致一部分地下水位结果可能与实际情况耦合不准确。而本文的研究中在数据获取方面采用了水利部信息中心的黄淮海平原地下水埋深实测数据，空间分辨率为0.043°×0.043°，取得的结果可能更贴近于黄淮海平原的地下水变化的真实情况。在研究区划分上，不仅将黄淮海平原从整体去分析它的概况，还将黄淮海平原分割成海河与淮河两个平原去分析比较两个区域的不同结果，同时运用了M-K检验在时间上去衡量水储量和地下水埋深的显著性。

1 研究区、数据来源和方法

1.1 研究区

黄淮海平原位于我国东部，分布范围为E113.0°～121.5°，N30.0°～40.5°。北靠燕山，西傍太行山，南抵黄河下游，东临渤海，包括京津2市与河北省的全部平原区，河南省黄河以北的平原区和江苏省与山东省的部分地区，面积约为31 万km2，总人口约1.33 亿。黄淮海平原地势较低，最高海拔为100 m 左右。气候属中纬度大陆性季风气候，具有四季分明的特点。研究区位置分布如图1所示。

1.2 数据来源

研究分析了黄淮海平原14年以来地下水储量的趋势变化，采用的是基于GRACE 卫星2003年1月至2016年12月的月重力位资料，GRACE 卫星是美国国家航空航天局（NASA）跟德国航空中心的合作项目，是观测地球重力场变化的卫星。通过其重力场的变化，推测出水储量的变化。GRACE 卫星于2002年3月升空后开始将重力数据传回地球。数据由GSOC 收集并有三家机构共同处理、分发，分别是：JPL，UT/CSR（University of Texas/ Center for Space Research，德州大学空间研究中心）和GFZ（GeoForschungsZentrum，德国地学中心，2008年之后改名为HelmholtzCentre Potsdam—GFZ German Research Centre for Geosciences）。研究所选的资料来源（JPL：https：//grace.jpl.nasa.gov/data/get-data/jpl_global_mascons/）精度为1°×1°的逐月数据，对重力卫星中缺失的数据采用相邻平均法进行插值处理。

降水数据采用了中国气象数据网（http：//data.cma.cn）的地面气候日值数据集站点资料，选取了黄淮海平原内的45个气象站点资料，时间范围为2003年1月1日-2016年12月31日。

地下水埋深数据采用的是水利部信息中心根据站点观测数据插值成的空间分辨率为0.043°×0.043°的逐月网格资料，共计200×200个网格，本研究选取了研究区域内的21 000个网格。地下水供水量、地下水资源量、农业用水量与总用水量采用了中国水资源公报、淮河水资源公报与海河水资源公报数据，时间范围为2003-2016年。

蒸发采用Gleam v3.3 的遥感数据产品，数据一共分为a、b两套，该产品由英国布里斯托大学地理科学学院水文气象系发布，利用来自不同的遥感卫星观测遥感数据得到空间分辨率为0.25°的逐月蒸发数据，选取数据时间范围为2003年1月-2016年12月。

1.3 方法介绍

Mann-Kendall突变分析方法［20-21］是一种非参数统计检验方法，常用于气候变化影响下的降水、干旱频次趋势检测。应用Mann-Kendall 检验法可以判断气候序列中是否存在气候突变，如果存在，可确定出突变发生的时间。原理如下：

对具有n个样本量的时间序列x，构造一秩序列：

秩序列Sk是第i时刻大于j时刻数值个数的累计数。在时间序列随机独立的假定下，定义统计量：

式中：UF1=0，E（SK），Var（SK）是累计数SK的均值和方差，在x1，x2，…，xn相互独立，且有相同连续分布时，它们可由下式算出：

UFi为标准正态分布，它是按时间序列x顺序x1，x2，…，xn计算出的统计量序列，给定显著性水平α，查正态分布表，若|UFi|＞Uα，则表明序列存在明显的趋势变化。按时间序列x逆序xn，xn-1，…，x1，再重复上述过程，同时使UBk=-UFk，k=n，n-1，…，1），UB1=0。

2 结果分析

2.1 水储量与地下水埋深时间演变趋势

研究将黄淮海平原划分成海河平原与淮河平原两个区域，运用GRACE月重力位资料估计了黄淮海地区平均地下水储量的按年变化趋势，得出水储量与地下水埋深在时间上分布的规律性如图2所示。研究显示：

（1）在海河平原和淮河平原，地下水储量存在明显的下降趋势，地下水埋深呈现明显的增大趋势。分析得到黄淮海平原地下水储量以1.2 cm/a 的速率减小，其中海河平原的下降速率为1.6 cm/a，淮河平原的下降速率为0.9 cm/a；地下水埋深平均每年增大0.09 m，其中海河平原平均每年增大0.16 m，淮河平原平均每年增大0.05 m。本研究与如下研究结果具有相似的结论：苏晓莉［18］在华北地区得出水储量以-1.1 cm/a 速率减少，钟敏等［16］研究得到京津冀地区的陆地水储量下降的速率大于1 cm/a。

（2）从时间上看地下水储量的变化与地下水埋深的变化存在高度的负相关性且海河平原的地下水储量下降程度明显大于淮河平原，其地下水埋深的增大程度也明显大于淮河平原，海河平原的地下水开采的严重程度大于淮河平原。

分别对2003年至2016年整个黄淮海平原、海河平原与淮河平原的水储量以及地下水埋深做M-K 检验，所得结果（表1）。

表1 M-K检验结果汇总Tab.1 Summary of mann-Kendall test results

检验结果显示无论在淮河平原、海河平原还是在黄淮海平原，其地下水储量都超过了0.01 的显著性界限，表现出显著下降的趋势。对于地下水埋深，在海河平原以及整个黄淮海平原，地下水埋深处于显著增大的趋势，而在淮河平原，地下水埋深的增大趋势却只超过了0.05 的显著性界限，可以看出海河平原的地下水开采情况较淮河平原严重。

对黄淮海平原、海河平原以及淮河平原在年尺度［图3中（a）、（b）、（c）］与按月的年内尺度［图3中（d）、（e）、（f）］上对水储量（W）和地下水埋深（D）做相关性分析如图3所示。

分析结果表明：黄淮海平原、海河平原以及淮河平原地下水埋深和地下水储量都呈现出强负相关的趋势，说明了地下水储量的变化与地下水埋深变化在时间尺度上具有一致性。

2.2 水储量与地下水埋深空间演变趋势

2.3 水储量与地下水埋深变化成因分析

2.3.1 降水的时空变化趋势

对黄淮海平原、海河平原以及淮河平原的降水进行时间与空间上的分析如图5所示，研究表明：在时间上，2003-2016年期间黄淮海平原降雨量总体呈现出下降的趋势，且海河平原的降雨量明显小于淮河平原的降雨量；在空间上，黄淮海平原中部和南部的降水年变化率都小于0呈现出减少的趋势。

2.3.2 降水变化的影响

对黄淮海平原、海河平原以及淮河平原在年尺度（图6）上对降雨量（P）与地下水储量（W）和地下水埋深（D）做相关性分析如图6所示。

研究显示：①海河平原内，降雨量与地下水储量的相关性很低甚至呈现出不显著的负相关性，降水对于水储量的促进作用几乎完全丧失。在年尺度上，淮河平原降雨量与地下水储量呈现出较低的正相关性，降水对水储量的增加有微弱促进作用；②无论在黄淮海平原、海河平原和淮河平原，降水与地下水埋深都呈现出非常弱的相关性，降水对于地下水埋深的影响较弱。

降水、水储量与地下水埋深的特征分析对降水（P）、地下水储量（W）和地下水埋深（D）在年内尺度上观察三者之间的关系，如（图7）所示。

研究结果显示，地下水储量的低谷大概集中在6月份左右，分析原因：①人为因素：在农业需求上，因为黄淮海平原作为九大农业区，农作物以冬小麦和夏玉米为主，夏玉米的主要灌溉期为5-8月［23］。所以5-6月灌溉的需求量开始增大，水储量和地下水位开始下降；②气候因素：处于3、4、5月份时，由降水减去蒸发的年内分配［如图8（b）］所示，此时降水减去蒸发为负值，水储量呈现出下降的趋势同时蒸散发能力E比较大，而降雨P不明显，所以这段时间内水储量在6月份出现低谷。

地下水储量的峰值要滞后降雨量的峰值大概2～3 个月左右，这是因为在年际尺度上蓄水变量可近似等于0；当时间处于4、5、6月份时，蒸散发能力比较大，而降雨不明显，所以这段时间，蒸发和降水都占据主要因素，水储量和降雨量都呈现出增加的趋势；当时间处于7、8月份时，降水比较多，蒸发也较多［如图8（a）］所示，所以水储量会呈现增加的趋势，降雨量开始逐渐下降，同时降水减去蒸发出现较大值［如图8（b）］所示，所以此时水储量刚好处于峰值；当时间处于1、2、10、11、12月份时，此时蒸发开始减小，而同样降水也开始减小，降水减去蒸发的变化趋于平缓［如图8（b）］，此时水储量开始逐步趋于平缓。地下水埋深与水储量的规律刚好相反呈现高度负相关，与地下水埋深具有“记忆性”的结论一致［24］。

2.4 人类活动的影响

2.4.1 地下水超采影响

不过，前述论证并不全面。毕竟，修改后的民事诉讼法扩展了法律监督的范围，也丰富了法律监督的形式，除去启动再审程序之外，还有权以检察建议形式对审判监督程序以外的其他审判程序中审判人员的违法行为进行监督。再审程序之外的法律监督会影响审判机关在民事诉讼中的独立地位吗？这个问题在之前以抗诉制度存废为焦点的讨论中一直被忽略，现在已经跃然其上，亟待思考解答。

由水资源公报2003-2016年农业用水量、总用水量、地下水供水量与地下水资源量数据分析得到，淮河区年平均总用水量为600.4 亿m3，农业用水量为405.9 亿m3占总用水量的67.6%；海河区多年平均总用水量为373.1 亿m3，农业用水量为250.6 亿m3占总用水量的67.2%，农业生产用水量占据了很大的比重。淮河区多年平均地下水供水量为167.6 亿m3，地下水资源量为412.9 亿m3，海河区多年平均地下水供水量为235 亿m3大于地下水资源量的232.1 亿m3，海河平原明显出现地下水超采现象，地下水位下降更明显。李玲［25］通过建立华北平原地下水流区域数值模型方法反演估算得出华北平原2002-2008年的地下水年平均开采量为249.2亿m3，黄淮海平原面积约为31 万km2，得到地下水位下降幅度约为0.08 m/a，由于本本研究的时间尺度为2003-2016年得到的结果为黄淮海平原地下水位下降幅度约为0.09 m/a，考虑到之后农业生产的增加带来的地下水水位下降程度的增加，故本研究具有可靠性。

2.4.2 小麦月灌溉分布影响

魏童彤［26］分析了华北地区1959-2018年小麦在月尺度灌溉需水量的变化趋势，得出小麦4月灌溉需水量多年平均值为84.73 mm，5月灌溉需水量多年平均值为144.56 mm，6月灌溉需水量多年平均值为30.83 mm，4、5、6月为需水关键期，灌溉需水量约占全生育期灌溉需水量的79%，所以黄淮海平原4、5、6月农业灌溉用水量较大，地下水埋深开始增大，地下水储量开始趋于低谷。