民勤綠洲地下水埋深影響因素分析及其變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)

閆浩文，劉艷平，，曹建君

(1．蘭州交通大學(xué)測(cè)繪與地理信息學(xué)院，730070，蘭州;2．甘肅省基礎(chǔ)地理信息中心，730000，蘭州)

民勤綠洲位于河西走廊東部的石羊河下游，在阻礙騰格里和巴丹吉林2大沙漠匯合南侵中起著極其重要的作用［1－3］。多年來(lái)，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、人口的不斷增加和上游來(lái)水量的持續(xù)減少，綠洲水資源供不應(yīng)求。為發(fā)展計(jì)，當(dāng)?shù)卮罅块_(kāi)采地下水資源，使地下水位下降，導(dǎo)致地下水礦化度急劇升高，植被大量退化和枯亡，土壤鹽漬化和沙化進(jìn)程加快，綠洲開(kāi)始萎縮，自然條件下的生態(tài)平衡遭到破壞，生態(tài)系統(tǒng)失衡［4－5］。民勤綠洲引發(fā)的鏈條式的生態(tài)環(huán)境問(wèn)題，危害程度和范圍逐漸擴(kuò)大，已經(jīng)引起國(guó)內(nèi)外社會(huì)各界的普遍關(guān)注和重視［6－7］;因此，對(duì)影響民勤綠洲地下水資源變化的各類因素進(jìn)行分析，了解各類因子對(duì)綠洲地下水資源的影響程度及其未來(lái)變化趨勢(shì)，有助于采取適當(dāng)措施，從根本上科學(xué)合理地使用和保護(hù)民勤地下水資源，使其發(fā)揮最大的經(jīng)濟(jì)和生態(tài)效益。筆者借助于民勤縣統(tǒng)計(jì)局、氣象局和水利局提供的綠洲近50 a(從1960—2010年)的人口、糧食產(chǎn)量、上游來(lái)水量、GDP、大牲畜存欄量、蒸發(fā)量、降水量和地下水埋深觀測(cè)值等數(shù)據(jù)，找出影響民勤水資源變化的主要影響因素，并預(yù)測(cè)各影響因素的未來(lái)變化趨勢(shì)，以期為民勤綠洲未來(lái)水資源合理利用提供科學(xué)依據(jù)。需要說(shuō)明的是，地下水埋深觀測(cè)值是地下水資源量變化最直接的表現(xiàn)，因此，文中以其代替地下水資源變化量。

1 地下水資源影響因素相關(guān)性分析

1.1 相關(guān)性分析

為了保證數(shù)據(jù)的可用性，首先使用Matlab軟件對(duì)民勤綠洲總?cè)丝凇⒓Z食產(chǎn)量、上游來(lái)水量、GDP、大牲畜存欄量、蒸發(fā)量、降水量和地下水埋深觀測(cè)值等時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行了濾波處理;然后利用SPSS［8］軟件對(duì)這些數(shù)據(jù)作相關(guān)性分析，找出與地下水埋深觀測(cè)值相關(guān)性較好的影響因素，并予以檢驗(yàn)，得到其相關(guān)系數(shù)矩陣(其中，地下水埋深值為因變量，其他因素為自變量)，結(jié)果見(jiàn)表1?？梢钥闯?，總?cè)丝凇⒓Z食產(chǎn)量、上游來(lái)水量、GDP、大牲畜存欄量和蒸發(fā)量與地下水埋深觀測(cè)值的相關(guān)系數(shù)均小于0.01。其中總?cè)丝?、GDP、糧食產(chǎn)量、大牲畜存欄量與地下水埋深觀測(cè)值的相關(guān)系數(shù)都為正值，說(shuō)明這些數(shù)據(jù)與地下水埋深觀測(cè)值的變化趨勢(shì)一致，即同時(shí)增減。上游來(lái)水量與地下水埋深觀測(cè)值的相關(guān)系數(shù)為－0.702，說(shuō)明它們的變化趨勢(shì)相反。在0.05的顯著性水平下，耕地面積與地下水埋深觀測(cè)值的相關(guān)系數(shù)為0.289，二者的相關(guān)性不高;民勤降水量與地下水埋深值不相關(guān)。

表1 因子相關(guān)性矩陣Tab．1 Correlation matrix of the factors

1.2 主成分線性回歸分析

由相關(guān)性分析結(jié)果可知，降水量與地下水埋深觀測(cè)值不相關(guān)，耕地面積與地下水埋深觀測(cè)值相關(guān)性不強(qiáng)，所以，在主成分分析中將這2個(gè)因子剔除。

利用SPSS軟件，將剩余的6個(gè)因子進(jìn)行主成分分析。新的相關(guān)系數(shù)矩陣見(jiàn)表2。可以看出，各因子之間的相關(guān)性很高。通過(guò)對(duì)相關(guān)性矩陣的特征值及其貢獻(xiàn)率(表3)進(jìn)行分析可知，前2個(gè)主成分的方差累積貢獻(xiàn)率達(dá)88.903%，能夠較好地反映原來(lái)6個(gè)因子的信息。由SPSS軟件計(jì)算可得初始因子載荷矩陣(表4)，由主成分相應(yīng)特征根的平方根與特征向量的乘積得因子載荷量，進(jìn)而計(jì)算得每一個(gè)特征根對(duì)應(yīng)的單位特征向量(表5)。

表2 影響地下水埋深的各因子間的相關(guān)性Tab．2 Correlations among the factors influencing underground water d epth

表3 總方差的解釋Tab．3 Explanation of the total variance

依據(jù)表5，主成分表達(dá)式為:

式中:Z1為主成分1;Z2為主成分2;X1為總?cè)丝谝蜃?X2為糧食產(chǎn)量因子;X3為上游來(lái)水量因子;X4為GDP因子;X5為大牲畜存欄量因子;X6為蒸發(fā)量因子。

從上述的線性方程看，主成分主要包括總?cè)丝诤图Z食產(chǎn)量，它們對(duì)民勤綠洲地下水資源變化的貢獻(xiàn)率分別為66.858%和22.045%，代表了原來(lái)所有因子的絕大部分信息，且二者之間不存在共線性。將提取出來(lái)的主成分Z1、Z2與地下水埋深觀測(cè)值進(jìn)行多元線性回歸，則采用標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)的回歸方程為

其中Y為地下水埋深觀測(cè)值。

對(duì)各系數(shù)進(jìn)行t檢驗(yàn)，可知常數(shù)項(xiàng)為5.875，對(duì)應(yīng)的P=0.000＜0.05;Z1的系數(shù)為11.536，對(duì)應(yīng)的P=0.000＜0.01;Z2的系數(shù)為4.621，對(duì)應(yīng)的 P=0.001＜0.01。因此，整個(gè)方程的系數(shù)均高度顯著，即自變量(總?cè)丝凇⒓Z食產(chǎn)量)對(duì)因變量(地下水埋深觀測(cè)值)的影響極其顯著。

表5 特征根對(duì)應(yīng)的單位特征向量Tab．5 Unit characteristic vectors corresponding to the characteristic roots

對(duì)主成分回歸方程進(jìn)行檢測(cè)，復(fù)相關(guān)系數(shù)R為0.984，決定系數(shù) R2為0.968(調(diào)整后為0.967)，都接近于1，可見(jiàn)方程有較好的擬合度;回歸方程的統(tǒng)計(jì)量F值為 721.227，P值為0.000＜0.01，可見(jiàn)回歸方程整體線性關(guān)系極其顯著。

由主成分回歸方程可以看出，Z1、Z2系數(shù)均為正值，表明總?cè)丝诤图Z食產(chǎn)量對(duì)地下水埋深有促進(jìn)作用。總?cè)丝诤图Z食產(chǎn)量對(duì)地下水埋深變化的相對(duì)影響力比例分別為71.4%和28.6%，也即總?cè)丝趯?duì)地下水埋深的影響遠(yuǎn)大于糧食產(chǎn)量對(duì)地下水埋深的影響。近50 a，人口在民勤綠洲地下水資源動(dòng)態(tài)變化過(guò)程中起主導(dǎo)負(fù)作用，且其作用遠(yuǎn)大于糧食產(chǎn)量的負(fù)作用。

2 人為因素趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析

運(yùn)用灰色預(yù)測(cè) GM(1，1)模型［9］對(duì)人口、糧食產(chǎn)量和上游來(lái)水量等主要人為影響因素的未來(lái)變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

2.1 人口變化預(yù)測(cè)

利用綠洲1960—2000年人口數(shù)據(jù)，對(duì)2001—2010年全縣人口進(jìn)行預(yù)測(cè)及精度檢驗(yàn)，預(yù)測(cè)及檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表6(原始值和擬合值單位為萬(wàn)人)?？芍?，相對(duì)誤差平均為0.023(2級(jí)精度)，關(guān)聯(lián)度大于0.6，方差比小于0.35(1級(jí)精度)，小誤差概率為1(1級(jí)精度)，表明誤差檢驗(yàn)精度均符合預(yù)測(cè)精度要求，因此，可采用GM(1，1)模型對(duì)全縣人口進(jìn)行預(yù)測(cè)。從預(yù)測(cè)結(jié)果可知，2011—2016年民勤綠洲人口呈增長(zhǎng)趨勢(shì)(圖1)。

2.2 糧食產(chǎn)量變化預(yù)測(cè)

利用綠洲1960—2000年糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)，對(duì)2001—2010年的糧食產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)及精度檢驗(yàn)，預(yù)測(cè)結(jié)果及精度檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表7(原始值和擬合值單位為萬(wàn)t)?？梢?jiàn)，相對(duì)誤差平均為0.073 1(3級(jí)精度)，關(guān)聯(lián)度大于0.6，方差比小于0.35(1級(jí)精度)，小誤差概率大于0.95(1級(jí)精度)，誤差檢驗(yàn)精度均符合預(yù)測(cè)精度的要求，因此，可用GM(1，1)模型對(duì)糧食產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。從預(yù)測(cè)結(jié)果可知，2011—2016年民勤綠洲糧食產(chǎn)量呈增長(zhǎng)趨勢(shì)(圖2)。

表6 2001—2010年人口預(yù)測(cè)及檢驗(yàn)Tab．6 Calculation and check to population in 2001—2010

圖1 民勤縣人口預(yù)測(cè)值曲線圖Fig．1 Curve of the predictors of population in Minqin County

2.3 上游來(lái)水量變化預(yù)測(cè)

利用綠洲1960—2000年上游來(lái)水量數(shù)據(jù)，對(duì)其2001—2010年的上游來(lái)水量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)及精度檢驗(yàn)，預(yù)測(cè)結(jié)果及精度檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表8(原始值和擬合值單位為億m3)?？芍鄬?duì)誤差平均為0.19(4級(jí)精度)，關(guān)聯(lián)度大于0.6，方差比小于0.35(1級(jí)精度)，小誤差概率大于0.95(1級(jí)精度)，誤差檢驗(yàn)精度均符合預(yù)測(cè)精度要求，因此，可采用GM(1，1)模型對(duì)糧食產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。從預(yù)測(cè)結(jié)果可知，2011—2016年民勤綠洲上游來(lái)水量呈下降趨勢(shì)(圖3)。

表7 2001—2010年糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)及檢驗(yàn)Tab．7 Calculation and check to grain yield in 2001—2010

表8 2001—2010年上游來(lái)水量預(yù)測(cè)及檢驗(yàn)Tab．8 Calculation and check to runoff water in 2001—2010

圖2 民勤縣糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)值曲線圖Fig．2 Curve of the predictors of grain yield in Minqin County

2.4 地下水埋深變化預(yù)測(cè)

圖3 民勤縣上游來(lái)水量預(yù)測(cè)值曲線圖Fig．3 Curve of the predictors of the quantity of water from the upstream of Minqin County

依據(jù)民勤地下水監(jiān)測(cè)井1998—2000年1月平均地下水埋深觀測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)其2001—2010年的地下水埋深值進(jìn)行預(yù)測(cè)及精度檢驗(yàn)，預(yù)測(cè)結(jié)果及精度檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表9(原始值和擬合值單位為m)。可知，相對(duì)誤差平均為0.03(2級(jí)精度)，關(guān)聯(lián)度大于0.6，方差比小于0.35(1級(jí)精度)，小誤差概率大于0.95測(cè)。從預(yù)測(cè)結(jié)果可知，2011—2016年民勤綠洲地下水埋深呈上升趨勢(shì)(圖4)。

表9 2001—2010年地下水埋深值預(yù)測(cè)及檢驗(yàn)Tab．9 Calculation and check to underground water depth in 2001—2010

圖4 民勤縣地下水埋深預(yù)測(cè)值曲線圖Fig．4 Curve of the predictors of underground water depth in Minqin County

3 結(jié)論與建議

1)民勤綠洲總?cè)丝?、糧食產(chǎn)量、上游來(lái)水量、GDP、蒸發(fā)量和大牲畜存欄量與地下水埋深觀測(cè)值有較高的相關(guān)性，降水量與地下水埋深觀測(cè)值不相關(guān)，耕地面積與地下水埋深觀測(cè)值相關(guān)性不強(qiáng);民勤綠洲人口因子和糧食產(chǎn)量因子對(duì)地下水埋深都有促進(jìn)作用，人口和糧食產(chǎn)量增加會(huì)直接加劇綠洲地下水埋深的下降，且人口增加對(duì)地下水埋深的影響遠(yuǎn)大于糧食產(chǎn)量增加對(duì)地下水埋深的影響。

2)在未來(lái)6年，民勤綠洲人口和糧食產(chǎn)量呈上升趨勢(shì)，上游來(lái)水量呈遞減趨勢(shì)，地下水埋深逐年下降。

建議民勤綠洲加強(qiáng)對(duì)上、中游及綠洲人口數(shù)量的調(diào)控;調(diào)整農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)，增大低耗水農(nóng)作物的種植面積，減少糧食作物的種植面積，以提高水資源的利用效率;控制上、中游地區(qū)對(duì)地表水的使用量，增加進(jìn)入民勤綠洲地表水的數(shù)量。

民勤縣統(tǒng)計(jì)局、氣象局和水利局為本研究提供了數(shù)據(jù)資料，在此表示感謝。

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