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基于多变量时间序列模型的大安市地下水埋深预测
引用本文:张真真,卞建民,韩宇,张琳.基于多变量时间序列模型的大安市地下水埋深预测[J].干旱地区农业研究,2015,33(3):211-216.
作者姓名:张真真  卞建民  韩宇  张琳
作者单位:1. 吉林大学环境与资源学院,吉林 长春,130021
2. 北京中环国宏环境资源科技有限公司,北京,100107
基金项目:国家自然科学基金项目(41072255);吉林省自然科学基金项目
摘    要:依据大安市2000—2009年的降水、蒸发、地下水开采量和地下水埋深等数据资料,首先利用主成分分析法确定了与地下水埋深相关性较大的影响因素,然后利用多变量时间序列CAR模型建立了大安市地下水埋深预测模型,并对模型进行验证,利用模型预测了地下水埋深。结果表明,农业用水量、降水量和蒸发量与地下水埋深的相关系数分别为:0.56,0.46,-0.13,三者对地下水埋深的贡献率分别为:43.09%,27.45%,21.39%,总贡献率达91.93%,是影响地下水埋深的主要因素。CAR模型预测的承压水埋深和潜水埋深与实际观测值之间的相对误差不超过5%。根据预测方案,当降水量减少10%,蒸发量增加9%,农业用水量增加11%时,承压水埋深将达到8.70 m,潜水埋深将达到4.55 m。干旱时期应适当减少农业开采量,增加地表水灌溉,减小土壤沙漠化发生的可能。

关 键 词:地下水埋深  主成分分析  多变量时间序列模型  预测
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