利用空间层次叠置方法分析江油市地下水潜力

张镇平,李英冰,张 沛

(武汉大学测绘学院,湖北 武汉 430000)

地下水潜力分析是通过分析一个区域内的水文地质条件,从而确定最具潜力的地下水开发区域,以降低开采成本和提高准确率[1]。传统的地下水勘测主要使用地球物理勘探法,如文献[2]基于激发极化法利用激电二次场的变化和衰减速率推断岩层中的含水情况,文献[3]结合电测深法和探测雷达测量垂直方向上的电性变化,从而确定含水层的埋深,文献[4]利用氡气体的异常和地质体核辐射作用,测量放射性元素的变化寻找含水构造。这些方法主要是利用物探技术探测地层的结构变化,从而达到间接找水的目的,但其开采周期长、成本高,且其中的地下含水量及含水范围估计等基本问题仍待解决[5]。

地下水评估模型的快速发展为大范围地下水预测提供了可能,根据数学模型的不同主要分为定性、半定量、定量模型[6]。定性模型基于详细水文地质调查成果,从地质构造与地下水赋存特征对山东省地下水潜力区进行定性分级划分[7];半定量模型基于证据权重法人为确定各因子的权重,建立线性模型[8],或基于MIF多因子分析法主观确定各因子影响权重建立模型[9];定量模型基于频率比方法,使用目标区域中因子的出现频率确定权重[10],或基于CNN卷积神经网络和LSTM算法建立地下水潜力黑盒模型[11]。这些方法主要从地下水产量与各影响因子的数学关系进行建模,从而预测找水靶区。定性模型较依赖于专家经验,缺乏可靠度量化指标。定量模型单纯使用统计数据进行分析,模型抗干扰、泛化能力一般,且需要大型数据集进行训练。而半定量模型结合了专家经验与定量分析,并通过数学模型检验经验赋权过程中的不合理部分。综上,本文基于半定量模型提出地下水潜力空间叠置分析法(spatial hierarchy overlay method,SHOM),并以四川省江油市为例进行方法验证。

1 地下水潜力空间层次叠置分析法

SHOM的主要思想为,首先利用空间分析法提取大范围内多种水文地质因子,并基于地下水汇流机理进行因子特征选择;然后根据层次分析法因子赋权过程确立各因子的权重,从而快速建立地下水潜力模型;最后通过空间加权叠置分析生成区域地下水潜力图。其主要流程如图1所示。

图1 SHOM流程

1.1 空间因子的层次赋权

空间分析法是基于空间数据获取有关地理实体的位置、形态、演变及分布情况,可以快速提取大范围内多种地下水影响因子。层次分析法是一种对涉及多个标准的复杂问题进行结构化和决策的优秀半定量多准则决策方法,可以为不同的影响因子分配权重[12],两者结合可快速建立区域地下水潜力模型[13]。该模型中多源空间数据融合、特征选择及因子赋权过程为关键问题[14-15]。SHOM首先基于地下水空间数据库,利用多种空间分析处理方法得到地下水潜力影响因子图层。在因子特征选择和赋权过程中,SHOM结合地下水汇流机理,参考相关研究的影响因子选取标准,综合考虑研究区域内地理条件和水文地质概况,选取影响因子图层中对地下水潜力影响最显著的数个评价因子,并基于层次分析法以地下水潜力为目标,计算各因子影响权值。其算法伪代码如下:

其中,Estimate过程评估空间特征集合M中每一个特征对地下水的影响,并通过Selection过程选取数个最优因子建立特征选择集E。根据E中元素建立层次结构模型,其中目标层为地下水潜力指数,是层次分析的总目标;标准层为各影响因子,是评价的主要指标。Score过程为基于专家知识系统量化各因子的重要程度,从而构建成对比较矩阵(MCPR),并通过Consistency过程迭代计算一致性比(CR),以检验矩阵一致性,最后通过Weight过程计算得到各因子权值向量(W)。公式分别为

(1)

(2)

AW=λmaxW

(3)

式中,MCPR中的元素aij为第i个因子相对于第j个因子的重要性,取值采用Saaty建议的重要性值表[16];n为因子的数量;λmax为MCPR的最大特征值;随机一致性指数RI取值采用Saaty建议的随机一致性指数表;CR为MCPR与一致性矩阵的偏差比,若CR小于0.1,则表示MCPR具有满意的一致性;W为MCPR归一化最大特征向量。

1.2 潜力指数的空间叠置计算

空间加权叠置分析(weighted overlay analysis,WOA)是一种常用的空间分析方法[17],即利用线性加权模型计算多个叠加的栅格单元值,并根据各个栅格重要程度为其分配权重,将其合并为一个输出。WOA方法将空间分为离散的地理单元,每个单元内为具有相同特质的连续地理实体。将空间划分为离散单元并分别单独作为整体分析,有利于提高计算效率和增加边界精度。根据已计算的各因子权重向量,基于空间加权叠置分析对各因子进行子类划分和等级确立,计算得到区域地下水潜力指数。其算法伪代码如下:

其中,Reclassification为重分类过程,使用自然间断法将各影响因子进行数值重分类,得到因子子类集合C。Rank为子类等级划分过程,基于专家知识系统,以地下水潜力分析为目标,用数值1～9为每个子类赋予等级[18],数值越高代表含有地下水的可能性越大。Potential为地下水潜力指数(groundwater potential index,GWPI)计算过程,针对当前区域的每一个单元,计算单元内的GWPI指数。

(4)

式中,GWPI是一个无量纲量,表示一个区域的地下水开采潜力值[19];Wij和Xij分别为第i个因子的第j个子类的权重和数值;m和n为评价因子和划分等级的总数。

2 江油市地下水潜力评估试验及结果验证

本文选择季节性缺水频发的四川省江油市作为研究区域,对其水文地质条件进行详细的调查和分析,选取地形、地质、气候3大类别,共12个方面对其进行数据挖掘,并通过SHOM建立江油市地下水潜力模型,计算得到江油市地下水潜力分布图。

2.1 研究区域及数据源

四川省江油市位于四川盆地北部,涪江中上游地带,总面积为2719 km2,地势自西北向东南倾斜,地形呈西南-东北向狭长带状,如图2所示。江油市地形复杂,降雨时空分布很不均匀,边远山区缺水、季节性缺水频发,合理开采地下水是解决当地供水需求的有效途径之一。

图2 江油市地理概况

综合考虑江油市的水文地质条件和地理概况,选取对地下水潜力影响最显著的高程、坡度、坡向、地形湿度指数(TWI)、地形耐用指数(TRI)、谷深、离河距离、构造距离、土地利用、气温、降水、地质共12个影响因子,如图3所示。其中,高程直接影响地下水的速度和径流的方向,影响地层中水分的渗透[20];坡度影响水的流速和流向,与地下水的补给、积累相关;坡向直接影响降雨量、日照时数、太阳辐射强度、风速,水的流向;TWI是描述地形对河流流向和汇集影响的指标,量化了地形对水文过程的影响,识别潜在地形含水积水区[21];TRI描述了地形的平坦程度,平坦区域的TRI值接近于0,高程变化强烈区域的TRI值较高;谷深较高的区域容易汇水,有利于地下水的积累;离河距离和构造距离与地下水的汇流有关;土地利用类型提供了地下水渗透和循环的间接信息,主要描述了表层土壤的化学性质和物理特性,与表层水的渗透与蒸发等过程相关;气温和降水主要影响地下水及地表水的蒸发、渗透、凝结、径流、补给等重要水循环过程;地质描述了大范围内主要的地质和地貌概况,对地下水的循环起着决定性的作用。

图3 地下水影响因子

2.2 地下水潜力模型建立

根据已选取的12个地下水潜力影响因子,建立江油市地下水潜力评估层次结构模型,并基于专家知识系统构建成对比较矩阵,如图4所示。

图4 影响因子成对比较矩阵

经计算,该矩阵一致性比值(CR)为0.024,小于阈值0.1,说明其通过了矩阵一致性检验,验证了层次分析过程的正确性,从而计算得到各影响因子的权值,见表1。

表1 影响因子权值

2.3 江油市地下水潜力评估

构建江油市地下水潜力模型后,基于该模型计算得到区域潜力指数分布,并根据该指数分布采用等间距法将江油市分为低、中、高3个等级地下水潜力区域(见表2),从而得到江油市地下水潜力图(如图5所示)。

表2 地下水潜力分级标准

图5 江油市地下水潜力

结果表明,江油市25.65%的区域具有高地下水潜力,大多分布于中南部的低海拔平坦近河流区域,说明较低海拔有利于地下水的汇流,而靠近河流有利于地表水的渗透从而形成地下水;61.38%的区域具有中等地下水补给潜力,大多分布于低海拔远离河流的区域,说明河流是形成地下水的关键因素;12.97%的区域地下水潜力较低,大多位于高山丘陵地区,说明较高海拔和崎岖的地势不利于地下水的形成。对图5进行分析可知,水资源相关部门应尽量在靠近河流的低海拔区域进行地下水的开采。

2.4 结果可靠性验证

根据江油市已开采的民井、泉、钻孔等共72个井位的位置,与生成的江油市地下水潜力图进行模型精度评定发现,位于中高地下水潜力区的井位为预测正确,反之为预测错误。其中,江油市72条地下水井位数据中有66条数据被正确分类,说明利用该模型对某区域是否含地下水的判断准确率为91.67%,且在所有判断为含地下水的区域中没有误判,证明了该地下水潜力模型具有较高准确性及可靠性,能正确地反映江油市的地下水分布情况。

3 结 语

本文提出了一种地下水潜力分析方法用以评估区域地下水潜力。该方法利用空间分析法提取水文地质因子,然后基于层次分析法完成因子特征选择和权重确立,在划分子类和等级后使用空间加权叠置分析法生成区域地下水潜力指数图。该方法优化了传统地下水半定量模型中影响因子选择、多源空间数据融合及因子动态赋权等关键流程,改进了传统模型中主观因素过强、因子选择单一及分析范围粗略等问题,提高了预测准确率和分析范围精度,并基于地下水汇流机理探究了相关因子对地下水潜力的影响。本文方法可识别、保护地下水资源,并辅助相关部门制定可持续水资源管理决策,降低地下水源开采的成本。