平罗县地下水埋深动态变化特征及驱动因素分析

吴 霞，张永宏，樊丽琴，李 磊

(宁夏农林科学院农业资源与环境研究所，银川 750002)

平罗县位于银川平原北部、黄河青铜峡灌区下游，介于东经105°57′42″至106°58′2″，北纬38°36′18″至39°5′13″之间，东西分别与内蒙古自治区鄂托克旗、阿拉善左旗接壤，南邻银川市兴庆区、贺兰县，北与石嘴山市大武口区、惠农区毗邻，土地总面积2 086.13 km2，总人口28.4 万人，其中农业人口21.2万人[1]。平罗县得益于黄河灌溉，农业生产水平较高，同时由于长期不合理的灌溉和排水，致使地下水位上升，土壤盐渍化问题严重，成为制约经济社会发展的“瓶颈”[2]。近年来，随着引黄水量的减少，土壤盐渍化问题更为突出，如何有效利用浅层地下水、控制地下水位、进而减轻土壤盐渍化成为众多学者研究的热点[3,4]。研究表明，干旱、半干旱区地下水位变化受气候、水文、地质、人类活动等多种因素影响，席海洋等利用地统计学方法分析了额济纳盆地地下水位时空变化特征，结果表明受干旱气候影响额济纳盆地地下水位整体呈下降趋势[5]；李生潜等对石羊河流域地下水位的研究表明，石羊河流域地下水动态变化是气候因素和人类活动共同影响的结果，自流域治理以来石羊河流域地下水位有所回升并趋于稳定[6]。魏建成对银川平原地下水位动态变化的研究表明人为因素是银川平原地下水位变化的主要因素，包括农业灌溉以及地下水开采等[7]。本文以银川平原的平罗县为研究区域，利用2007-2017年地下水观测资料，研究平罗县近年来的地下水埋深动态变化特征及其影响因素，为进一步合理开发利用地下水资源等提供理论依据。

1 数据和方法

1.1 数据来源

本文研究数据来源于宁夏水文水资源勘测局提供的2007-2017年平罗县61眼观测井的地下水位观测资料，根据平罗县地貌地形、水文水系、灌排条件以及农作物种植结构等特征选取典型观测井分析平罗县地下水埋深时空变异特征及其影响因素。

1.2 分析方法

2 地下水埋深时空变异特征分析

2.1 时间变化特征

选择平罗县西部贺兰山山前洪积平原区(A平5-1)、西大滩碟形洼地(A平5-3)、南部水稻种植区(A平6-6)、城镇区(S平-11)、黄河河滩区(A平3-5)以及北部低洼区(A平1-4)作为典型观测井，分析平罗县2007-2017年地下水埋深年际、年内变化情况。

2.1.1 年际变化特征

从图1看出，2007-2017年平罗县地下水埋深整体呈升高趋势，贺兰山山前洪积平原区和城镇区地下埋深较深，受降雨量及引黄灌溉水量影响较小；其他地区地下水埋深较浅，随降雨量及引黄灌溉水量波动较大。与2007年相比，2017年贺兰山山前洪积平原区和城镇区地下埋深分别下降8.14和3.42 m，下降率达到191.53%和80.85%，其中2007-2015年下降最为迅速，2015年后地下水埋深趋于稳定且略有回升。西大滩蝶形洼地和北部地势低洼区地下水埋深处于波浪式下降趋势，11年来降深分别为0.14 m和0.34 m，其中北部低洼地区受引黄灌溉水量逐年减少影响，地下水埋深下降更为明显。黄河河滩区和南部水稻种植区11年来平均地下水埋深分别为1.17 m和0.75 m，地下水埋深相对较浅，且变化趋势不明显，多年来随着降雨量和黄河水量的丰缺上下波动。

图1 代表性观测井地下水埋深年际变化Fig.1 Interannual variation of groundwater depth in representative observation wells

2.1.2 年内变化特征

典型观测井多年月平均地下水埋深年内变化如图2所示，通过分析可以看出，平罗县地下水埋深年内波动较大，变幅在0.51～1.19 m之间，除贺兰山山前洪积平原区地下水埋深在年内呈现先快速下降再缓慢回升趋势外，其他地区地下水埋深年内均呈双峰型波动。

(1)贺兰山山前洪积平原区地下水是农业用水的主要来源，春、夏季农作物生长需水量较大，因此，地下水埋深呈快速下降趋势，7月份达到最低，为8.69 m，8-12月份随着农业需水量的减少及降雨量的增多，地下水埋深开始缓慢回升。

(2)西大滩碟形洼地、南部水稻种植区、黄河河滩区以及北部低洼区年内地下水埋深波峰出现在5-7月和11月，波谷出现在2月和10月，这主要与降雨量季节分布、黄河水量、作物生长周期、种植结构以及灌溉制度等密切相关。3-10月份是平罗县主要农作物的生长周期，地下水埋深变化与农作物生长周期需水规律一致，呈先升高再降低趋势；受土壤盐渍化影响，平罗县大部分耕地需进行冬灌洗盐，故11月份地下水埋深出现明显回升；12月至翌年2月，大部分耕地休闲裸露，受地面蒸发影响，地下水埋深不断下降。其中，南部水稻种植区表现最为明显，地下水埋深年内波动最大，变幅达到1.19 m。

式中，因变量Scitechemys是企业年报中披露的技术人员；Tangibility代表无形资产占总资产比例；Employee是企业年报中披露的员工数量；其他变量定义参见表2。

(3)城镇区地下水埋深年内随季节变化轻微波动，变幅为0.51 m，是平罗县地下水埋深年内波动最小的地区。受城镇工业用水、生活用水、园林绿化用水以及农业灌溉等多重影响，地下水埋深波峰出现在5月和10月，埋深最浅为5月的5.97 m，波谷出现在2月和8月，最深为8月的6.48 m。

图2 代表性观测井地下水埋深年内变化Fig. 2 Annual variation of groundwater depth in representative observation wells

2.2 空间分布特征

利用ArcGIS软件的反距离加权插值(IDW)法绘制2007年、2010年、2014年和2017年平罗县地下水埋深等值线分布图(图3)，由图3可知平罗县地下水埋深的空间分布特点如下：

(1)从整体空间分布来看，平罗县地下水埋深从东向西递增，南北差异不明显。黄河自南向北流经平罗县东部，沿岸得益于黄河灌溉之便，是平罗县主要粮食产区，同时，受黄河水常年灌溉影响，地下水埋深较浅，大多在1.0～1.5 m之间。西部贺兰山地区地势较高，地下水埋深较深，多在3.0 m以上。从局部位置来看，受深层地下水开采影响，崇岗镇-汝其沟附近以及平罗县城西部形成一个面积较大的地下水深埋区域；通伏乡-姚伏镇一带因多年种植水稻，地下水埋深较浅，多在1.0 m以下；受地势低洼以及排水不畅影响，分别在西大滩前进农场附近、黄渠桥镇附近形成一定面积的浅埋区域，地下水埋深多在0.5～1.5 m之间。

(2)从地下水空间变化趋势来看，2007-2017年平罗县地下水埋深呈下降趋势。从图4可以看出，地下水埋深1.0～1.5 m区域面积占比下降最为明显，面积占比从2007年的63.15%下降至2017年的46.63%。受地下水开采影响，平罗县城区及西部地下水埋深显著下降，地下水埋深大于4 m的区域面积占比由2007年的1.09%增加至2017年的14.25%。平罗县中部及东部地区以种植小麦、玉米、油葵等旱作农业为主，受引黄灌溉水量逐年减少影响，地下水埋深近年来有所下降，2007年多集中在1.0～1.5 m，至2017年地下水埋深则多介于1.5～2.0 m。平罗县南部常年种植水稻，北部地势低洼排水较困难，因此地下水埋深较浅，且多年来变化不明显。

图3 平罗县地下水埋深分布图Fig.3 Groundwater burial depth distribution map in Pingluo County

图4 平罗县不同地下水埋深面积变化图Fig.4 Variation of groundwater buried area in Pingluo County

3 地下水埋深动态变化影响因素分析

有研究表明，地下水埋深动态变化是环境变化和人类活动共同作用的结果，平罗县地下水埋深受气候、地形、农业生产以及人口经济等多因素影响[14-16]，降雨、入渗、蒸发量等自然条件的变化，地下水开采、农业灌溉、排泄等人类活动对地下水系统均产生影响，最终引起地下水的动态变化。本文根据平罗县统计资料及实地调查资料，选取年降雨量(X1)和年平均气温(X2)2个气候因子，农作物种植物面积(X3)、水稻种植面积(X4)、粮食总产量(X5)、总取水量(X6)、黄河水引水量(X7)和地下水取水量(X8)6个人类活动因子，共8个影响因子定量化分析平罗县地下水分布动态变化的原因。采用SPSS 25软件的相关分析工具计算平罗县年平均地下水埋深(Y)及各影响因子的相关系数(表1)。

从表1可知，平罗县年平均地下水埋深与水稻种植面积和粮食总产量呈极显著正相关关系，相关系数分别为0.784和0.810，与农作物总种植面积相关性显著，这说明农作物种植面积的扩大及粮食总产量的提升导致地下水消耗量增加，从而引起地下水埋深增加。年平均地下水埋深与总取水量和黄河水引水量呈极显著负相关关系，相关系数分别为-0.771和-0.750，且总取水量和黄河水引水量相关系数为0.860，说明黄河水引水量是平罗县地下水埋深减少的重要因素，这主要是因为平罗县农业生产灌溉以黄河水为主，引黄灌溉是平罗县地下水的主要补给方式。平罗县地处西北内陆，干旱少雨，降雨量和蒸发量对地下水埋深影响较小，相关系数仅为-0.064和0.097。

同时，从表1相关系数矩阵可以看出，影响地下水埋深变化的各驱动因子之间存在不同程度的相关性， 其中，驱动因子X3、X4、X6和X7之间存在显著或极显著相关关系，说明因子之间存在多重共线性，进一步采用主成分分析法提取主成分，降低数据重叠性。从分析结果看(表2)，前3个主成分的特征值均大于1，且累计贡献率达已经达到85.005%，说明已经包含原有8个驱动因子的大部分信息，因此只需提取这3个主成分并计算其特征值对应的特征向量。

表1 各影响因子的相关系数矩阵Tab.1 Coefficient matrix of each influencing factor

注：*表示在P<0.05水平显著相关，**表示在P<0.01水平显著相关。

根据主成分特征值荷载矩阵(表3)建立主成分综合方程如下：

Z1= 0.040X1+0.120X2+0.201X3+0.192X4+

0.169X5-0.206X6-0.205X7-0.151X8

(1)

Z2= -0.645X1-0.058X2+0.080X3+0.221X4+

0.311X5+0.066X6+0.044X7+0.371X8

(2)

Z3= -0.304X1+0.781X2-0.201X3+0.155X4-

0.391X5+0.003X6+0.125X7-0.143X8

(3)

表2 特征值及主成分贡献率Tab.2 Eigenvalues and principal component contribution rate

表3 主成分特征值荷载矩阵Tab.3 Principal component eigenvalue load matrix

主成分Z1中农作物种植面积、总取水量、地下水取水量等人为影响因子的系数较大，因此可将Z1看作人为因子；同理，可将Z2和Z3分别解释为降雨因子和气温因子。以重新提取的人为因子Z1、降雨因子Z2和气温因子Z3为自变量，以地下水埋深Y为因变量进行多元线性回归分析，得回归方程为：

Y= 1.163+0.118Z1+0.049Z2-0.043Z3

(4)

经计算，该回归方程相关系数R为0.890，确定系数R2为0.792，F检验值为8.862，显著性概率P=0.009<0.05，说明该方程的回归效果较好。同时对该方程的系数进行t检验，结果显示Z1的显著性P=0.003<0.05，说明人为因子对地下水埋深具有显著影响；Z2、Z3的显著性概率P>0.05，说明降雨因子和气温因子对地下水埋深影响并不显著。根据回归分析原理可剔除对地下水埋深影响较小的降雨因子Z2和气温因子Z3，得到最终回归方程为：

Y= 1.163+0.118Z1

(5)

从上述分析可知，人为活动是影响平罗县地下水埋深变化的主要因素，其中总取水量、黄河水引水量、农作物种植面积以及水稻种植面积对地下水埋深影响较大，说明农作物及水稻种植面积的变化，引起总取水量及黄河水引水量的变化，最终导致地下水埋深的变化。分析表明年降雨量和年平均气温单独作用时对地下水埋深具有一定影响，但与人为因素共同作用时其影响可忽略不计，表明气候因素对平罗县地下水埋深影响较小。

4 结 语

综合以上分析可知， 2007-2017年平罗县地下水埋深动态变化呈现如下特点：

(1)年际变化：平罗县地下水埋深11年来整体呈下降趋势，贺兰山附近受地下水开采影响，下降较为明显，西大滩蝶形洼地及北部地势低洼区受引黄灌溉水量逐年减少影响，地下水埋深略有下降，其他地下水浅埋区年际变化不明显。

(2)年内变化：平罗县地下水埋深年内波动幅度在0.51～1.19 m之间，呈双峰型波动。第一个波动周期是3-10月份，地下水埋深随作物需水规律呈先升高再降低趋势；此外，受平罗县耕地冬灌制度影响，11月份地下水埋深大幅回升，12月至翌年2月是地下水埋深的第二个下降期。

(3)空间分布：平罗县地势东部低、西部高，地下水埋深随地形由东向西呈递增趋势，受黄河及黄河水灌溉影响，平罗县地下水埋深南北差异性较小，部分地势低洼地区存在一定面积的浅埋区。

(4)对平罗县地下水埋深动态变化驱动因素的研究表明人为活动是引起地下水埋深变化的主导因素，包括总取水量、黄河水引水量、农作物种植面积以及水稻种植面积等；年降雨量和年平均气温对地下水埋深有一定影响，但与人为因素相比其作用非常有限。

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