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《水科学进展》 2017年03期
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基于主成分-时间序列模型的地下水位预测

张展羽  梁振华  冯宝平  黄继文  吴东  
【摘要】:地下水位预测是区域水资源管理的重要依据。针对地下水位在时间序列上表现出高度的随机性和滞后性,建立了基于主成分分析与多变量时间序列CAR(Controlled Auto-Regressive)模型耦合的地下水位预报模型,将该模型应用于济南市陡沟灌区地下水位预测,结果显示,模型模拟值与实测值的决定系数R~2和Nash-Suttcliffe系数Ens均达到0.90以上;以2011年为基准年,当降水量减少10%~20%,蒸发量和生活用水量增加10%~20%,调入27.39万~137.0万m~3地表水用于农业灌溉时,到2030年灌区地下水位将维持在30.99~31.29 m,较基准年上升0.12~0.42 m。在区域水资源紧缺的背景下,适当引入地表水灌溉,减少地下水的开采,灌区地下水位将逐步回升,对于灌区的可持续发展和区域水资源的合理利用具有重要意义。

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