李 舒,陳元芳,李致家
(1. 河海大學(xué)水文水資源學(xué)院,江蘇 南京 210098; 2. 黃河水利科學(xué)研究院,河南 鄭州 450003)
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井工礦開(kāi)采對(duì)窟野河水資源的影響
李舒1,2,陳元芳1,李致家1
(1. 河海大學(xué)水文水資源學(xué)院,江蘇 南京210098; 2. 黃河水利科學(xué)研究院,河南 鄭州450003)
為了定量研究流域內(nèi)井工礦開(kāi)采對(duì)水資源的影響,采用Mann-Kendall-Pettitt方法檢測(cè)窟野河1966—2009年年徑流的突變點(diǎn),利用水文模型(SWAT和SWAT-VISUAL MODFLOW)定量計(jì)算井工礦開(kāi)采對(duì)窟野河流域1997—2009年徑流及2009年地下水的影響。結(jié)果表明,井工礦開(kāi)采是該時(shí)期徑流銳減及地下水疏干的主要原因,其對(duì)年徑流減少的貢獻(xiàn)量為24.20 mm,占總減水量的64.16%,對(duì)地下水的影響量為4.09×108m3。
井工礦開(kāi)采;徑流;地下水;Mann-Kendall-Pettitt方法;SWAT模型;SWAT-VISUAL MODFLOW耦合模型;窟野河流域
窟野河流域內(nèi)蘊(yùn)藏著豐富的優(yōu)質(zhì)煤炭資源。1998年原煤產(chǎn)量約為0.2174×108t,2009年激增到2.03×108t。井工礦開(kāi)采引發(fā)河川基流減少,地下水位下降[1,2]。隨著遙感和地理信息技術(shù)的發(fā)展,利用水文模型可以量化研究大多數(shù)人類活動(dòng)對(duì)徑流及地下水的影響[1,3]。但國(guó)內(nèi)外利用水文模型定量評(píng)估窟野河流域內(nèi)井工礦開(kāi)采對(duì)徑流及地下水的影響研究很少,本文針對(duì)這個(gè)問(wèn)題研究了1979—2009年井工礦開(kāi)采對(duì)窟野河徑流及地下水的影響。
圖1 窟野河水文站、雨量站及氣象站分布Fig. 1 Distributions of hydrological, rainfall, and meteorological stations in Kuye River Basin
窟野河全長(zhǎng)242 km,流域面積約8 706 km2,位于東經(jīng)109°28′~110°45′、北緯38°22′~39°50′。本研究使用的數(shù)據(jù)有:2000年分辨率30 m×30 m的ASTER GDEM,1966—2009年的日序列水文數(shù)據(jù)(圖1),1∶100 000的1996年、2000年土地利用數(shù)據(jù)集,1∶1 000 000土壤類型數(shù)據(jù)集,全國(guó)地質(zhì)資料館地質(zhì)資料。
2.1Mann-Kendall非參數(shù)秩次相關(guān)檢驗(yàn)法與Pettitt變異點(diǎn)檢驗(yàn)法相結(jié)合
Rouge等[4]將Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)法[5-6]與Pettitt變異點(diǎn)檢測(cè)方法[7]相結(jié)合,提出一種能夠檢測(cè)水文序列漸變點(diǎn)與突變點(diǎn)的方法(以下簡(jiǎn)稱MK-P方法),并檢測(cè)了美國(guó)1 217個(gè)水文氣象站1910—2009年年平均降雨和溫度的漸變點(diǎn)和突變點(diǎn)。
2.2人類活動(dòng)對(duì)徑流直接影響和間接影響的分離方法
人類活動(dòng)對(duì)徑流產(chǎn)生的直接影響(井工礦開(kāi)采)和間接影響是共存的,為了便于分離,假設(shè)它們是相互獨(dú)立的。參照水文模型模擬分離法,推導(dǎo)出人類活動(dòng)對(duì)徑流的直接影響分離公式:
(1)
式中:ΔWT——徑流變化總量;ΔWC+HID——?dú)夂蜃兓腿祟惢顒?dòng)(間接影響)影響量之和;ΔWHD——人類活動(dòng)直接影響量;WC+HD+HID——?dú)夂蜃兓腿祟惢顒?dòng)影響時(shí)期的觀測(cè)徑流量;WC+HID——?dú)夂蜃兓腿祟惢顒?dòng)(間接影響)影響時(shí)期的觀測(cè)徑流量;WCN+HIDN——?dú)夂蜃兓腿祟惢顒?dòng)影響時(shí)期的徑流量還原為氣候變化和人類活動(dòng)(間接影響)影響時(shí)期的徑流量。
2.3水文模型
2.3.1SWAT模型參數(shù)率定及驗(yàn)證方法
模型參數(shù)率定采用SUFI-2 算法[8],并用P和R進(jìn)行不確定性分析(P、R為判斷因子)。當(dāng)P≥70%,同時(shí)R<1時(shí),模擬結(jié)果不確定性較小[9]。Nash-Suttcliffe Efficiency系數(shù)(NSE)、確定性系數(shù)R2和相對(duì)誤差RE這3個(gè)指標(biāo)可以衡量模擬效果,若NSE>0.5,R2>0.5,RE在±25%范圍內(nèi),則模型模擬效果較好[10]。
圖2 窟野河地下水含水層劃分示意圖Fig. 2 Sketch of groundwater aquifer division in Kuye River Basin
2.3.2SWAT-VISUAL MODFLOW耦合模型參數(shù)率定及驗(yàn)證方法
根據(jù)SWAT模型中的HRU和VISUAL MODFLOW中的有限差分網(wǎng)格特點(diǎn)構(gòu)建HRU-cell的交互界面[11]。利用PEST算法[12]率定參數(shù),用RMSE和NRMSE指標(biāo)檢驗(yàn)SWAT-VISUAL MODFLOW耦合模型(以下簡(jiǎn)稱S-VM模型)的模擬效果。NRMSE<10%表示模擬效果相當(dāng)好,20%≥NRMSE≥10%表示模擬效果較好,30%≥NRMSE≥20%表示模擬效果一般,NRMSE>30%表示模擬效果差[13]。
2.4VM模型的設(shè)置
模型含水層劃分及邊界條件見(jiàn)圖2、圖3??咭昂拥臏丶掖刂扑恼颈O(jiān)測(cè)的日水位作為定水頭邊界值。應(yīng)力期、時(shí)間步長(zhǎng)、時(shí)間單位分別是月、月、日。初始導(dǎo)水率采用1 km×1 km網(wǎng)格大小的Kriging插值法[14]計(jì)算,水頭統(tǒng)一假設(shè)為30 m。其中,薩拉烏蘇組含水層、燒變巖含水層、侏羅系含水層和白堊系含水層的初始底部深度分別為30 m、150 m、200 m和750~1 580 m。
圖3 窟野河地下水邊界Fig. 3 Groundwater boundary in Kuye River Basin
孔號(hào)見(jiàn)煤深度冒落帶厚度裂隙帶厚度冒裂帶厚度83259.6917.7399.98117.71S432.1614.5469.0683.60S3163.2011.5553.8265.37
2.5井工礦情景設(shè)置
本次研究引入“三帶”理論[15]作為井工礦開(kāi)采情景設(shè)置準(zhǔn)則。根據(jù)鉆孔位置(圖3)假設(shè)了3條裂縫(長(zhǎng)5 km、寬1 km)。針對(duì)窟野河煤層上覆巖層特性選取式(2)(3)計(jì)算井工礦開(kāi)采下的定水頭邊界:
(2)
(3)
式中:H1——冒落帶高度;Hη——導(dǎo)水裂隙帶高度;M——煤層采厚或厚度。
由表1和實(shí)地考察可以判斷采空區(qū)造成的裂隙到地表,由此裂縫的定水頭設(shè)定為煤礦埋深高度。
根據(jù)MK-P突變點(diǎn)分析,以及1979年后大規(guī)模實(shí)施水土保持措施,1996年后煤礦大規(guī)模開(kāi)采,將1979—2009年分為2個(gè)時(shí)期:第一時(shí)期(1979—1996),第二時(shí)期(1997—2009)。研究過(guò)程見(jiàn)圖4。
圖4 研究過(guò)程示意圖Fig. 4 Sketch of methodological steps
3.1井工礦開(kāi)采對(duì)徑流影響
按照第2節(jié)介紹的方法計(jì)算井工礦開(kāi)采對(duì)窟野河徑流的影響,模擬結(jié)果見(jiàn)圖5。第一時(shí)期率定期和驗(yàn)證期模型模擬效果判定值計(jì)算結(jié)果如下:NSE和R2分別達(dá)到了0.76、0.60以及0.76、0.61,RE分別為6.1%,8.0%。P和R分別達(dá)到了0.73、0.61以及0.7、0.46。圖6顯示了第一時(shí)期和第二時(shí)期的年徑流觀測(cè)值和模擬值。井工礦開(kāi)采對(duì)徑流減少的貢獻(xiàn)量為24.20 mm,占總減水量的64.16%。
3.2井工礦開(kāi)采對(duì)地下水的影響
窟野河2009年S-VM地下水模型模擬結(jié)果見(jiàn)圖7。A情景(井工況開(kāi)采情景)下模型率定期和驗(yàn)證期的RMSE和NRMSE分別為0.27、0.1及0.02%、0.009%。驗(yàn)證期RMSE和NRMSE值均小于率定期,說(shuō)明該耦合模型適用于模擬流域井工礦開(kāi)采條件下地下水的變化情況。圖8顯示了2009年12月A情景、B情景下第一含水層水頭情況(B情景即無(wú)井工況開(kāi)采情景),白色部分表示該區(qū)域的地下水已疏干。A情景的含水層疏干面積約是B情景的4倍,由此可以推斷出井工礦開(kāi)采加劇了地下水的疏干。
圖5 窟野河1979—1996年月徑流觀測(cè)值與模擬值Fig. 5 Observed and simulated values of monthly runoff in Kuye River from 1979 to 1996
圖6 窟野河1979—2009年年徑流觀測(cè)值與模擬值Fig. 6 Observed and simulated values of annual runoff in Kuye River from 1979 to 2009
圖7 2009年3—10月地下水位模擬值與實(shí)測(cè)值擬合結(jié)果Fig. 7 Fitting of observed and simulated groundwater levels in March to October 2009
圖8 2009年12月地下水水位示意圖Fig. 8 Sketch of groundwater level in December 2009
通過(guò)水均衡(表2)及面積加權(quán)法計(jì)算出2009年井工礦開(kāi)采對(duì)地下水的總影響量為4.09×108m3,與吳喜軍[1]利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法得出的結(jié)果一致。B情景下,含水層在一定范圍內(nèi)出現(xiàn)了疏干情況,說(shuō)明本次研究設(shè)置的S-VM模型參數(shù)也反映了人工打井取水對(duì)地下水的影響。以上結(jié)果表明本次研究假設(shè)的A、B情景具有一定的合理性。
表2 研究區(qū)地下水均衡結(jié)果Table 2 Groundwater balance in study area
注:Q地表-地下為地表水轉(zhuǎn)化為地下水量,Q地下-地表為地下水轉(zhuǎn)化為地表水量。
4.1MK-P方法在窟野河流域應(yīng)用要點(diǎn)
本次研究使用了MK-P方法檢測(cè)計(jì)算了窟野河年徑流的突變點(diǎn)。在使用該方法時(shí),首先需要確定一個(gè)閾值,該閾值是區(qū)分平穩(wěn)變化點(diǎn)和突變點(diǎn)的臨界值。根據(jù)Rouge等[4]將該方法應(yīng)用于美國(guó)水文站的結(jié)果,確定了閾值為0.4,計(jì)算得到的窟野河年徑流突變點(diǎn)與呂新等[2]的研究成果一致,并且該流域在1979年和1996年后分別進(jìn)行了大規(guī)模的水保措施和煤礦開(kāi)采活動(dòng),說(shuō)明該閾值的取值是合理的。在不同的流域使用該方法時(shí)應(yīng)注意閾值的取值范圍會(huì)在0.1~0.5之間變化,需要根據(jù)流域徑流的實(shí)際情況選取。
4.2不確定性
本次研究結(jié)果的不確定性主要有以下幾個(gè)原因:(a)SWAT模型中使用的數(shù)據(jù)集尺度為日,但窟野河流域0.5 h內(nèi)的強(qiáng)降雨出現(xiàn)次數(shù)較多;(b)SWAT模型參數(shù)的不確定性;(c)沒(méi)有考慮流域內(nèi)水工建筑物及不同的農(nóng)業(yè)耕種方式給徑流帶來(lái)的影響;(d)在VM模型建立中,用Kriging插值法計(jì)算導(dǎo)水率時(shí)采用較低的分辨率;(e)人為假設(shè)的模型邊界與實(shí)際情況有所不同。本次研究采用P、R和NRMSE定量分析這些不確定性對(duì)計(jì)算結(jié)果的影響,其結(jié)果表明SWAT模型和S-VM模型模擬結(jié)果的不確定性都在可接受范圍內(nèi),因此本研究計(jì)算出的井工礦開(kāi)采對(duì)窟野河徑流及地下水的影響量是合理的。
4.3結(jié)果的分析及展望
研究中通過(guò)一系列概化方法計(jì)算了井工礦對(duì)徑流及地下水水量的影響,利用SWAT模型計(jì)算了井工礦對(duì)徑流的影響,其結(jié)果較好。在設(shè)置井工礦開(kāi)采情景時(shí),根據(jù)實(shí)地調(diào)研情況,概化了3條地裂縫,取得較好的模擬結(jié)果。
井工礦開(kāi)采會(huì)使當(dāng)?shù)厮牡刭|(zhì)情況發(fā)生很復(fù)雜的變化,如煤層開(kāi)采后形成采空區(qū)。這些采空區(qū)在一定條件下(如強(qiáng)降雨等),使地表出現(xiàn)塌陷區(qū),甚至出現(xiàn)“天坑”,進(jìn)而對(duì)含水層產(chǎn)生擾動(dòng)影響,以至于改變含水層的儲(chǔ)水率、導(dǎo)水率等地質(zhì)參數(shù),最終對(duì)徑流及地下水產(chǎn)生影響。此外,窟野河流域分布著很多礦區(qū),不同的開(kāi)采方法也會(huì)對(duì)水文地質(zhì)情況產(chǎn)生不同的影響。
本次研究首先利用MK-P突變點(diǎn)檢測(cè)方法檢測(cè)了窟野河流域年徑流量的突變點(diǎn)(1979年和1996年)。采用SWAT模型和S-VM模型分別定量計(jì)算了第二時(shí)期井工礦開(kāi)采對(duì)窟野河徑流的影響量以及2009年井工礦開(kāi)采對(duì)窟野河地下水的影響量。計(jì)算結(jié)果表明,井工礦開(kāi)采對(duì)年徑流減少的貢獻(xiàn)量為24.20 mm,占總減水量的64.16%,其對(duì)地下水的影響量為4.09×108m3。井工礦開(kāi)采是窟野河徑流減少及松散巖類孔隙水含水層疏干的主要原因。量化流域井工礦開(kāi)采對(duì)徑流及地下水的影響是一項(xiàng)復(fù)雜的研究,準(zhǔn)確理解井工礦開(kāi)采影響流域水循環(huán)機(jī)理是利用耦合模型模擬井工礦開(kāi)采對(duì)徑流及地下水影響這一物理過(guò)程的基礎(chǔ)。
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Impacts of underground mining on water resources of Kuye River
LI Shu1,2, CHEN Yuanfang1, LI Zhijia1
(1.CollegeofHydrologyandWaterResources,HohaiUniversity,Nanjing210098,China;2.YellowRiverInstituteofHydraulicResearch,Zhengzhou450003,China)
In order to quantitatively study the impacts of underground mining on the water resources of the Kuye River Basin, the Mann-Kendall-Pettitt method was used to detect the abrupt change point of the annual runoff over the period from 1966 to 2009. The impacts of underground mining on runoff of the Kuye River Basin over the period from 1997 to 2009 and groundwater in the year 2009 were quantitatively estimated using the SWAT and SWAT-VISUAL MODFLOW models. The results show that the sharp decrease in runoff and the depletion of groundwater during the study period are mainly attributed to underground mining, which is responsible for 24.20 mm of annual runoff reduction, accounting for 64.16% of the total reduction, and 4.09×108m3of the groundwater affected.
underground mining; runoff; groundwater; Mann-Kendall-Pettitt method; SWAT model; SWAT-VISUAL MODFLOW coupling model; Kuye River Basin
1000-1980(2016)04-0347-06
10.3876/j.issn.1000-1980.2016.04.011
2015-08-31
國(guó)家自然科學(xué)基金(41130639, 51179045);水利部公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(201501022, 201301068)
李舒(1986—),男,河南鄭州人,博士研究生,主要從事水文水資源研究。E-mail: lididshu30@163.com
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