基于Visual MODFLOW玛纳斯河流域下游地下水位的预测

杨广，李俊峰，何新林，李小龙，陈江春

（石河子大学水利建筑工程学院/现代节水灌溉兵团重点实验室，新疆石河子 832000）

我国西北内陆地区地下水与地表水资源转换较为频繁。地表水是地下水的主要补给源[1]，一般情况下地下水的主要排泄途径是泉溢和蒸发。在年降水量较少且时空分布不均的情况下，地下水资源开采利用具有重要的生态地质作用。研究此类地区地下水资源的时空分布、动态变化特点以及地下水资源量的预测，对于地下水的合理开采利用、社会经济的可持续发展及生态环境的保护和改善具有重要意义。

地下水的数值模拟模型是随着地下水资源的定量评价深入研究而发展起来的。应用数值模型模拟地下水流特征和溶质运移情况逐渐成为此研究领域的一种重要方法，并受到业内人士重视并加以广泛应用。目前，根据用途和目的不同，地下水数值模拟模型可分为“预测模型”和“管理模型”。“预测模型”包括“地下水流模型”、“溶质运移模型”、“热传导模型”和“地面沉降模型”；“管理模型”包括“水量管理模型”和“水量一水质管理模型”等。常用的数值模拟方法主要有：有限差分法 (FDM)、有限单元法(FEM)、有限分析法(FAM)和边界元法(BEM)。不同的模拟方法有其各自的特点，如：有限差分法需要更多的结点，有限元法则使用较少结点也能提供相同的精度；数值法是采用离散化的方法来求解数学模型，从而得到研究区有限个离散点上的未知函数值。

本文采用有限差分法，应用加拿大Waterloo HydrogoelgoiC Inc.在美国地质调查局MODFLOW软件的基础上研制开发的Visual MODFLOW软件进行地下水模拟。主要应用的软件包包括 MODFLOW(水流模型)、MODFLOW－SURFACT（模型演示）、ZoneBudget（水均衡分析）和 WinPEST（参数自动识别）等。本文采用数值模拟方法对地下水水位模拟及预测，在分析玛纳斯河流域沙漠边缘地下水资源赋存情况的基础上，依据该区水资源动态变化特点及开采区含水层结构特点建立相应模拟模型，并采用数值模拟方法对模型进行数值离散，通过边界条件及垂向水量交换的动态模拟潜水和承压水非稳定流动态流畅的拟合，以实现整个地下水系统的动态模拟，从而为流域地下水的开采及水资源的合理利用提供科学依据。

1 Visual MODFLOW地下水数值模拟

1.1 研究区概况

玛纳斯河流域位于新疆天山北麓，准噶尔盆地南缘，地处北纬 43°27′-45°21′，东经 85°01′-86°32′，流域面积1.98×104km2。流域地势由东南向西北倾斜，海拔最高5242.5 m，最低海拔256 m，海拔3600以上为终年积雪覆盖，冰川面积1037.6 km2，是各径流主要补给源[2]。流域自然环境、生态环境脆弱，区域地表水、地下水相互转化频繁，地表水为地下水的最主要补给来源，而地下水作为地表水资源不足时的补给水源，具有十分重要的生态地质作用[3-5]，因此了解流域地下水资源的特征，对于流域地下水资源合理开发利用、社会经济的可持续发展以及改善生态环境具有重要意义。

1.2 Visual MODFLOW软件的数学原理

Visual MODFLOW软件基于非均质各项同性的三维非稳定流的数学模型，表示如下[7]：

其中：D：渗流区域；K：含水层渗透系数（m/d）；H：地下水水头值（m）；W：源汇项（m/d）；μ：潜水为含水层给水度，承压水为含水层储水系数；H0(x,y)：初始流场水头分布值（m）；n：第二类边界外法线方向；H1(x，y，t)：第一类边界水头分布值（m）；B1：第一类边界；q(x，y，t)：第二类边界单宽流量（m3/d）；B2：第二类边界。

1.3 含水层系统概化与边界条件

研究区南部为冲洪积扇饱和含水区，厚度在400 m以上，向北逐渐变薄；研究区为多层结构含水层，上部浅层潜水含水层向北逐渐变薄形成滞水含水层，下部为多层承压水—自流水含水层，在100-230 m深度内存在2、3个含水层，230 m以下存在5个含水层。各含水层在纵向上的水交换使层间相互连通，故观测水位是多层含水层水位的综合体现，分层考虑无法实现[8]。可将其概化为一个以承压为主的“潜水-承压水受开采影响的混合含水层”，水文地质参数可视为多层含水层的水文地质参数的加权平均。

研究区主要开采浅层地下水（包括潜水和浅部承压水）和中部承压水。由于近年来开采井数逐渐增多，开采方式为混合开采，使研究区北部与沙漠接壤的部分地区浅层承压水也出现自由水面，潜水含水层和承压含水层互相沟通，水力联系密切，可以视作一个含水层进行计算。根据模型范围内含水层系统介质特征和结构特征，将模拟对象概化为非均质各向同性含水层，如图1所示。

根据生产井的影响深度确定模拟深度为220 m，其中浅层地下水模拟深度为80 m，中部承压水模拟深度为130 m，两含水层间为弱透水层。

根据地下水流场分布图（图1）可知，东南部边界为地下水侧向补给断面，北部边界为地下水侧向排泄断面，在计算时将其视作长水头边界，用GHB模块赋值；其他各边均视为隔水边界，并且与等水位线垂直，用Wall模块赋值。于水文地质资料的欠缺，可能会使概念模型建立时与实际情况存在偏差，导致结果的误差。

（4）研究区为灌溉区，地下水开采量主要集中在4-9月，且7月8月开采量最大，地下水月降幅为3-4 m，降幅甚大会影响模型的模拟效果。

图4 不同时间地下水位等值线图（1、4、8、12月）Fig.4 G roundwater level contour map in different times(January，April，August，December)

图4为模拟区2008年各月的地下水流场图。由图4可知：地下水从4月开始迅速下降，至8月达到最大，最大降深达5 m。

1.6.2 长期观测井水位拟合图

研究区有多年的观测资料，取2008年全年各月观测资料与模拟值进行对比，动态模拟图如图5所示。

由图5可以看出：地下水各月趋势相同，精确度达90%以上，拟合水位可反应实际地下水位变化。

图 5 不同观测井水位拟合图（1#、2#、3#、4#、5#）Fig.5 Different fitting curve of well water level observation(1#,2#,3#,4#,5#)

2 不同地下水开采方案下地下水位预测

2.1 开采方案的拟定

依据目前区域地下水开采情况及研究区种植结构优化思路，初定3种开采方案，分别为：

方案一：按现状年开采，保持年开采量（2670×104m3）不变。

方案二：考虑耕地面积不变，种植结构优化调整；2018年地下水开采量为 2370×104m3，2025年地下水开采量为2315×104m3。

方案三：考虑耕地面积按照目前增长速度进一步扩大；2018年地下水开采量为2799×104m3，2028年地下水开采量为2928×104m3。

2.2 开采方案一水位预测及水均衡分析

研究区各方案分别在现状年（2008年）水均衡量及近期规划年（2018年）、远期规划年（2028年）的水均衡预测量见表3。

表3 方案一各年水均衡表Tab.3 Water balance sheet for scheme1

由表3可知：地下水的各补给量及排泄量没有很大变化，地下水仍处于负均衡状态。

方案一近期规划年及远期规划年等水位线预测图见图6，由图6可以看出：

（1）方案一（开采量不变）近期规划年（2018年）在现状年的基础上下降2-3 m，在地下水位降幅最大的8月份下降更明显，下降深度为3-4 m。

（2）远期规划年的地下水等水位线趋势与近期规划年一致，降深为现状年基础上5-6 m，且8月份降深最大，为6-7 m。

图6 方案一近期及远期规划年等水位线Fig.6 Short-and long-term planning year level line for scheme1

2.3 开采方案二水位预测及水均衡分析

由现状年、方案二的近期规划年及远期规划年的各水均衡量（表4）可以看出：地下水开采量减少最为显著，由此使得地下水的垂向补给量和侧向补给量随之减少，地下水的侧向排泄量稍有增加，但地下水仍处于负均衡状态。

表4 方案二各年水均衡表Tab.3 Water balance sheet for scheme 2

方案二近期规划年及远期规划年地下水位等值线图如图7所示，图7显示：

（1）与方案一（现状年开采）相比方案二（开采量减少）近期规划年（2018年）在现状年的基础上下降幅度较小，在地下水位降幅最大的8月份下降较明显，主要原因是地下水开采量直接影响地下水等水位线的变化。

（2）远期规划年的地下水等水位线趋势与近期规划年一致，降深较方案一（现状年开采）亦减小，但幅度不大，最大开采月8月趋势较其他月明显。主要是地下水趋于另一种平衡，使得地下水位降幅不明显。

图7 方案二近期及远期规划年等水位线Fig.7 Short-and long-term planning year level line for scheme2

2.4 开采方案三水位预测及水均衡分析

现状年、方案三的近期规划年及远期规划年的各水均衡量见表5。

表5 方案三各年水均衡表Tab.5 Water balance sheet for scheme3

由表5可以看出：地下水开采量显著，由此使得地下水的垂向补给量和侧向补给量随之增加，地下水的侧向排泄量减少，地下水处于负均衡状态。

方案三近期规划年及远期规划年地下水位等值线图如图8所示，由图8可以看出：

（1）与方案一（现状年开采）相比方案三（开采量增加）近期规划年（2018年）在现状年的基础上下降幅度增加，在地下水位降幅最大的8月份下降明显，主要原因是地下水开采量增加。

（2）远期规划年的地下水等水位线趋势与近期规划年一致，降深较方案一（现状年开采）也有增加趋势，但幅度与近期规划年比较不大，最大开采月8月趋势较其他月明显，使得地下水位降幅不明显。

图8 方案三近期及远期规划年等水位线Fig.8 Short-and long-term planning year level line for scheme3

3 结论

（1）Visual MODFLOW在玛纳斯河流域地下水数值模拟的应用中，其可视性好、操作方便、功能强大，具有广泛的使用价值和应用潜力；所建立的水文地质概念模型和数学模型是正确的，选取的水文地质参数和计算的源汇项基本合理，符合流域地下水的实际情况，可用于流场研究和水源地的开采规划。

（2）应用Visual MODFLOW软件进行玛纳斯河流域下游地下水数值模拟结果表明：地下水流场模拟与实测资料基本一致，水位略有下降，降速场、梯度场与观测结果基本相符，局部地区、个别月份模拟值与实际观测值的误差较小，模拟效果较好，可靠程度高，研究成果对流域地下水开采及水资源的合理利用具有重要意义。

（3）开采方案二为地下水位降深最小；方案三近期规划年（2018年）下降幅度与方案一相比，在地下水位降幅最大的8月份下降明显，远期规划年的地下水等水位线也有增加趋势，但幅度与近期规划年比较不大，最大开采月8月较其他月地下水位下降明显。

（4）地下水位等值线图与预测结果表明：地下水开采是影响地下水位的主要因素。因此，通过调整种植结构来减少地下水开采量可有效减少地下水负均衡量，方案二为最优地下水开采方案。

[1] 杨广，陈伏龙，何新林.玛纳斯河流域平原区垂向交错带地下水的演变规律及驱动力的分析[J].石河子大学学报：自然科学版，2011，29（2）：248-252.YANG Guang，CHEN Fulong，HE Xinlin，The Groundwater Evolution Trend and Driving Forces Analysis of the Plain Areas in the Manas River Basin[J].Journal of Shihezi University(Natural Science)，2011，29（2）：248-252.

[2] 杨广.玛纳斯河流域水资源承载力评价模型研究[D].石河子：石河子大学，2009：35-50.

[3] 董新光，邓铭江.新疆地下水资源[M].乌鲁木齐：新疆科技出版社，2005：14-47.

[4] 李兰奇，王新.新疆水资源利用与农业可持续发展分析[J].中国水利，2003（2）：54-57.LI Lanqi，WANG Xin.Water resources utilization and agricultural sustainable development analysis in Xinjiang[J].Chinese Water Resources Journal，2003（2）：54-57.

[5] 罗江呼，张胜江.论新疆水资源的开发利用策略[J].新疆水利，2000（6）：7-11.LUO Jianghu，ZHANG Shengjiang.Discussion on development and Utilization Strategies of[J]Xinjiang water resources[J].Xinjiang water conservancy，2000（6）：7-11.

[6] 章光新，邓伟，何岩.我国北方地下水危机与可持续农业的发展[J].干旱区地理，2004，27（3）：437-441.ZHANG Guang-xin，DENG Wei，HE Yan.Groundwater Crisis and Sustainable Agricultural Development in North China[J].ARID LAND GEOGRAPHY，2004，27（3）：437-441.

[7]Song Yanxun,Fang Yuan,Qian Hui.Research and Application of Groundwater Numerical Simulation-A Case Study in Balasu Water Source[J].Procedia Environmental Sciences,2011(8):146-152.

[8] 武强，董东林.水资源评价的可视化专业软件(Visual Modflow)与应用潜力[J].水文地质工程地质，1999，26(5)：21-23.WU Qiang，DONG Donglin.Visualization of professional software of water resources assessment(Visual Modflow)and potential applications[J].Hydrogeology and engineering geology，1999，26(5)：21-23.

[9] 高佩玲，雷廷武，张石峰.玛纳斯河流域山前平原区地下水系统模型研究[J].水动力学研究与进展：A辑，2005(5)：648-653.GAO Peiling，LEI Tingwu.Dynamic simulation to ground water resourcein Manas plain[J].JOURNAL OF HYDRODDYN AMICS，2005(5)：648-653.

[10]孙从军，韩振波，赵振.地下水数值模拟的研究与应用进展[J].环境工程，2013(5)：9-13.Sun Congjun，Han Zhenbo，Zhao Zhen.Advances in Research and Application of Groundwater Numerical Simulation[J].Environmental Engineering，2013(5)：9-13.

[11]徐娟花.地下水数值模拟现状[J].工程地质计算机应用，2012（4）：10-14.XU Juanhua.The present situation of groundwater numerical simulation[J].Engineering geology computer application，2012（4）：10-14.

[12]翟远征，王金生，苏小四.地下水数值模拟中的参数敏感性分析[J].人民黄河，2010（12）：99-101.ZHAI Yuanzheng，WANG Jinsheng，SU Xiaosi.Sensitivity analysis of parameters in numerical simulation of groundwater[J].YELLOW RIVER，2010（12）：99-101.

[13]于峰.区域地下水数值模拟[D].济南：山东大学，2005：54-63.

[14]伊燕平.地下水数值模拟模型的替代模型研究[D]长春：吉林大学，2011：14-19.

[15]高慧琴，杨明明，黑亮.MODFLOW和FEFLOW在国内地下水数值模拟中的应用[J].地下水，2012(4)：13-15.GAO Huiqin，YANG Ming ming，HEI Liang.MODFLOW FEFLOW Application of Domestic Groundwater Value Simulation[J].Ground water，2012(4)：13-15.

[16]程汤培.地下水流动数值模拟的高效并行计算研究[D].北京：中国地质大学，2011：7-16.