氣候變化和人類活動對灌區(qū)地下水埋深的影響

張 彥，程 銳，鄒 磊，梁志杰，呂 偉，竇 明，李 平，胡艷玲，齊學(xué)斌*

(1.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院 農(nóng)田灌溉研究所，河南 新鄉(xiāng) 453002；2.中國水利學(xué)會，北京 100053；3.中國科學(xué)院 地理科學(xué)與資源研究所陸地水循環(huán)及地表過程院重點實驗室，北京 100101；4.鄭州大學(xué) 水利科學(xué)與工程學(xué)院，鄭州 450001；5.農(nóng)業(yè)農(nóng)村部 農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全水環(huán)境因子風(fēng)險評估實驗室，河南 新鄉(xiāng) 453002；6.浙江大禹信息技術(shù)有限公司，杭州 310002）

0 引 言

【研究意義】地下水作為灌區(qū)綠色可持續(xù)發(fā)展的穩(wěn)定水源，為灌區(qū)經(jīng)濟(jì)社會的快速發(fā)展提供了保障[1]。地下水埋深作為體現(xiàn)地下水儲存量的動態(tài)指標(biāo)，其受到氣候條件和人類活動的影響較大[2]，而灌區(qū)地下水埋深增加將制約灌區(qū)工農(nóng)業(yè)的綠色高質(zhì)量發(fā)展，因此開展氣候變化和人類活動對灌區(qū)地下水埋深的影響可為灌區(qū)地下水合理開發(fā)利用及可持續(xù)發(fā)展提供一定的理論基礎(chǔ)。【研究進(jìn)展】地下水埋深不僅受降水量、蒸發(fā)量、氣溫等氣候條件的影響，還受到灌溉水量、作物種植面積、用水結(jié)構(gòu)以及人工開采地下水等人類活動的影響[3-7]；地下水埋深增加會引起熔巖塌陷、地面沉降、作物產(chǎn)量降低以及地下水污染等問題[8-9]。針對以上問題相關(guān)學(xué)者做了一定的研究，如孫標(biāo)等[10]、鄭倩等[11]和張晨晨等[12]分別研究了地下水埋深與土地利用類型變化、植被指數(shù)和降水間的響應(yīng)關(guān)系；姚玲等[13]、李治軍等[14]和陳彬鑫等[15]利用地統(tǒng)計學(xué)方法、ArcGIS 和SPSS 等工具分別分析了內(nèi)蒙古河套灌區(qū)、肇州縣和莫索灣灌區(qū)地下水埋深的時空差異性；張文鴿等[1]和高宇陽等[16]利用灰色關(guān)聯(lián)度分別識別了內(nèi)蒙古河套灌區(qū)和烏蘇市地下水埋深變化的主要驅(qū)動因素；白宜斐等[17]基于敏感性分析和相對貢獻(xiàn)率識別了影響灌區(qū)地下水埋深變化的主導(dǎo)因子；李鴻雁等[18]通過建立地下水?dāng)?shù)值模型對未來氣候變化下的地下水位動態(tài)進(jìn)行預(yù)測；陳永金等[19]分析了塔里木河下游地下水埋深的時空變化及對生態(tài)輸水的響應(yīng)?！厩腥朦c】由于灌區(qū)地下水埋深變化受到的制約因素較多，故需加強(qiáng)氣候變化和人類活動對灌區(qū)地下水埋深影響的研究，并明確其主要影響因素?！緮M解決的關(guān)鍵問題】本文利用年代波動性分析、突變檢驗分析、灰色關(guān)聯(lián)分析、敏感性分析、雙累積曲線法和相對貢獻(xiàn)率等方法全方面地剖析人民勝利渠灌區(qū)1952—2013年地下水埋深及其影響因素年際變化和突變特征，進(jìn)而識別地下水埋深與各影響因素間的響應(yīng)特征，以期促進(jìn)人民勝利渠灌區(qū)水資源的開發(fā)利用。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)及數(shù)據(jù)來源

人民勝利渠灌區(qū)位于河南省黃河北岸（東經(jīng)113°31′—114°25′，北緯35°0′—35°30′），為典型的井渠結(jié)合引黃灌區(qū)，灌區(qū)南起黃河北至衛(wèi)河，總控制面積約為1 486.84 km2，灌溉水源主要包括引黃水、降水和地下水，目前存在水資源分布不合理和地下水超采等問題[20]。灌區(qū)降水量年內(nèi)分布不均，年際變化較大，多年平均降水量為578 mm，水面蒸發(fā)量為1 048 mm[21]。

本研究所用數(shù)據(jù)主要為人民勝利渠灌區(qū)1952—2013年的地下水埋深（GD）、降水量（P）、蒸發(fā)量（ET）、平均氣溫（T）及灌溉水量（IR），其中氣候因素主要為降水量、蒸發(fā)量、平均氣溫（包括新鄉(xiāng)、封丘、朱付村、官山、輝縣、汲縣、獲嘉、合河、大賓、大車集等10 個氣象站，具體分布情況如圖1所示），人類活動主要因素為灌溉水量，主要包括引黃水量和地下水開采量。數(shù)據(jù)來自河南省人民勝利渠管理局和中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（http://data.cma.cn/）。

圖1 灌區(qū)及氣象站點分布示意Fig.1 The topographic map of the irrigation district and meteorological stations

1.2 研究方法

1.2.1年代波動性分析

年代波動性分析主要通過經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)中變異系數(shù)（Cv）的大小確定灌區(qū)地下水埋深、氣象因子以及灌溉水量的年代變異程度，變異系數(shù)的大小反映各指標(biāo)的離散程度，其中當(dāng)Cv＜10%時呈弱變異性，當(dāng)10%≤Cv≤100%時呈中等變異性，當(dāng)Cv＞100%時呈強(qiáng)變異性[22-23]。

1.2.2 Mann-Kendall 突變檢驗法

Mann-Kendall（M-K）突變檢驗法是一種對長序列數(shù)據(jù)變化進(jìn)行非參數(shù)突變檢驗的方法，目前被廣泛應(yīng)用在徑流、降水、氣溫等水文水環(huán)境要素序列的趨勢或突變檢驗，其具有操作簡單，結(jié)果精確的優(yōu)點[24-25]。

通過分析UF和UB的變化可以分析序列xt的趨勢變化和突變點，當(dāng)UF和UB的曲線超過置信區(qū)間[-1.96，1.96]時，說明灌區(qū)各指標(biāo)數(shù)據(jù)序列上升或下降的趨勢比較顯著；當(dāng)UF和UB的曲線在置信區(qū)間的內(nèi)部相交的時候，表示該點所對應(yīng)的時刻是序列突變開始的時刻。

1.2.3 有序聚類突變檢驗法

有序聚類突變檢驗法[26-27]是通過尋求灌區(qū)各指標(biāo)數(shù)據(jù)系列同類之間離差平方和最小而不同類間離差平方和最大的最優(yōu)分割點來推求最可能顯著的干擾點τ0。其原理是：設(shè)序列xt(t=1，2，···，n)的可能分割點為τ，計算式為：

則滿足條件的τ，即為可能的變異點τ0。

1.2.4 Pettitt 突變檢驗法

Pettitt 突變檢驗法是一種非參數(shù)突變點檢測的方法，計算簡單且受異常值影響較小，廣泛用于水文氣象數(shù)據(jù)系列的突變分析，可用于灌區(qū)地下水埋深、降水量、蒸發(fā)量、平均氣溫以及灌溉水量數(shù)據(jù)系列的突變點檢驗，具體計算過程[28-29]如下：

給定灌區(qū)指標(biāo)數(shù)據(jù)n個樣本的時間序列xi，i=1，2，3， ···，n，定義統(tǒng)計變量Ut：

Pettitt 定義統(tǒng)計量Kt獲取最顯著的可能突變點：

利用統(tǒng)計量P判定突變點是否滿足給定顯著性水平：

當(dāng)P＜0.05 時表示存在統(tǒng)計上的顯著突變點。

1.2.5 灰色關(guān)聯(lián)分析

灰色關(guān)聯(lián)分析法是基于系統(tǒng)各因素時間序列曲線間相似相異程度來衡量其關(guān)聯(lián)度大小的量化方法，通過關(guān)聯(lián)度表征各因素的密切相關(guān)程度，從而識別其的主要因素[1，3，16]，灰色關(guān)聯(lián)度越大說明因素之間的密切程度越高。本研究通過灰色關(guān)聯(lián)度法計算降水量、蒸發(fā)量、平均氣溫和灌溉水量等影響因素與地下水位埋深的關(guān)聯(lián)度，分析地下水埋深變化的響應(yīng)特征。其主要步驟如下：

式中：ζ0i為灌區(qū)指標(biāo)各比較數(shù)列在第i個時刻的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)；Δ(min)和Δ(max)分別為灌區(qū)指標(biāo)無量綱化后各比較數(shù)列與參考數(shù)列的最小和最大絕對值差；ρ為分辨系數(shù)，通常取0.5；Δ0i(k)為灌區(qū)指標(biāo)無量綱化后各比較數(shù)列與參考數(shù)列在第i個時刻的絕對值差；r0i為灌區(qū)指標(biāo)各比較數(shù)列第i個時刻的關(guān)聯(lián)度的平均值；N為參考數(shù)列的時刻數(shù)；ζi(k)為各比較數(shù)列在第i個時刻的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)。

1.2.6 敏感性分析

采用Wang等[30]提出的敏感性分析方法分析灌區(qū)地下水埋深（GD）和降水量、蒸發(fā)量、平均溫度以及和灌溉水量之間的敏感系數(shù)，可以定量的確定對灌區(qū)地下水埋深變化敏感性較強(qiáng)的影響因素。具體的計算式[17，31]為：

式中：ε值為該影響因子的敏感系數(shù)；Fi為影響因素數(shù)據(jù)序列的第i個值；GDi為地下水埋深數(shù)據(jù)序列的第i個值；和分別為影響因素和地下水埋深的數(shù)據(jù)系列的多年平均值。當(dāng)ε＞0 時說明地下水埋深隨著影響因素的增加而增大，當(dāng)ε＜0 時說明地下水埋深隨著影響因素的增加而減??；敏感系數(shù)的絕對值越大，敏感性越強(qiáng)。

1.2.7 雙累積曲線法

雙累積曲線法是檢驗指標(biāo)間關(guān)系是否具有一致性的常用方法，雙累積曲線的斜率發(fā)生突變說明指標(biāo)間發(fā)生了改變，斜率發(fā)生突變點所對應(yīng)的年份即為指標(biāo)累積關(guān)系出現(xiàn)突變的時間[32-33]。通過雙累積曲線法計算和量化人民勝利渠灌區(qū)氣象因素和人類活動對地下水埋深變化的影響情況，影響因素－地下水埋深雙累積曲線法是以同一時期內(nèi)的累積和累積地下水埋深分別為直角坐標(biāo)系的x軸、y軸，其中每個時期的累積地下水埋深與累積影響因素存在以下線性回歸關(guān)系：

1.2.8 相對貢獻(xiàn)率

相對貢獻(xiàn)率主要是定量地分析各影響因素對地下水埋深的貢獻(xiàn)率，進(jìn)而確定主導(dǎo)因子。由于各影響因素與地下水埋深的量綱、范圍表現(xiàn)不一，需先對其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，然后運用多元線性回歸法分析各影響因素對相對地下水埋深變化的相對貢獻(xiàn)率[17，34]。方法如下：

2 結(jié)果與分析

2.1 地下水埋深變化特征

根據(jù)人民勝利渠灌區(qū)地下水埋深變化趨勢（圖2）可知，1952—2013年人民勝利渠灌區(qū)地下水埋深多年平均值為3.37 m，地下水埋深呈明顯的增加趨勢，其增加速率為0.8 m/10 a。根據(jù)3、5 a 和10 a 滑動平均曲線可知，人民勝利渠灌區(qū)地下水埋深呈明顯的波動狀態(tài)，即“減小-增加-減小-增加”的趨勢，而在1979年左右之后地下水埋深呈較快的增加趨勢。地下水埋深距平值有38 a 為負(fù)，最小距平值出現(xiàn)在1960年，地下水埋深距平值有24 a 為正，最大距平均值出現(xiàn)在2013年。

圖2 地下水埋深變化趨勢Fig.2 Variation trend of groundwater depth

2.2 地下水埋深及影響因素年際變化特征

人民勝利渠灌區(qū)地下水埋深及其影響因素年代變化特征如表1 所示。對于地下水埋深，各年代地下水埋深平均值呈增加趨勢，1952—1959年地下水埋深平均值最小為1.99 m，2000—2013年地下水埋深平均值最大為5.96 m；地下水埋深極差和變異系數(shù)呈先減小后增大的趨勢，其中1970s 的地下水埋深極差和變異系數(shù)最小分別為0.53 m 和9.11%，說明地下水埋深在1970s 呈弱變異性；其余年代地下水埋深均呈中等變異性，其中1952—1959年的變異系數(shù)最大為27.33%。對于降水量，各年代降水量平均值呈波動狀態(tài)，即“減小-增加-減小”趨勢，1980s 降水量平均值最小為492.87 mm，1952—1959年降水量平均值最大為634.75 mm；各年代降水量均呈等變異性，1980s降水量的極差和變異系數(shù)最小分別為262.2 mm 和17.01%，1960s 降水量的極差和變異系數(shù)最大分別為807.3 mm 和38.78%。對于蒸發(fā)量，各年代蒸發(fā)量平均值變波動較小，均處于1 000 mm 上下；各年代蒸發(fā)量均呈弱變異性，1970s 蒸發(fā)量的極差和變異系數(shù)最小分別為109.04 mm 和3.29%，1960s 蒸發(fā)量的極差和變異系數(shù)最大分別為270.28 mm 和7.39%。

表1 地下水埋深及影響因素年代變化特征Table 1 Temporal variation characteristics of groundwater depth and influencing factors

對于平均氣溫，各年代平均氣溫呈略微增加的趨勢，且各年代平均氣溫均呈弱變異性，1970s 平均氣溫的極差最小為1.02 ℃，2000—2013年平均氣溫變異系數(shù)最小為2.43%，1960s 平均氣溫的極差和變異系數(shù)最大分別為1.79 ℃和3.71%。對于灌溉水量，各年代灌溉水量均呈中等變異性，1980s 灌溉水量的極差和變異系數(shù)最小分別為1.92 億m3和17.22%，1960s 灌溉水量的極差和變異系數(shù)最大分別為5.65億m3和55.48%。

2.3 地下水埋深及影響因素突變特征分析

灌區(qū)地下水埋深及其影響因素的變化趨勢及突變點情況見圖3 和表2。對于灌區(qū)地下水埋深，3 種突變檢驗方法得到的地下水埋深突變年份差別較大，由于M-K 突變檢驗的UF和UB的曲線的交叉點在置信區(qū)間之外說明地下水埋深的突變點不顯著，而Pettitt 突變檢驗的統(tǒng)計量P＜0.05 說明其結(jié)果具有顯著突變點，因此將1984年作為地下水埋深的明顯突變年份，這可能是由于突變后地下水開采量增加使得地下水埋深增大趨勢更為顯著。對于降水量，M-K 突變檢驗、有序聚類突變檢驗和Pettitt 突變檢驗的突變年份分別為1973年和1999年、1964年和1977年、1978年，則降水量在1970s 發(fā)生突變的可能性最大，這可能是由于突變前后水汽輸送和地面感熱通量的變化所致，相關(guān)研究表明1970s 中國東部的西南水汽輸送由強(qiáng)轉(zhuǎn)弱[35]。灌區(qū)蒸發(fā)量發(fā)生明顯突變在1972年前后，灌溉水量發(fā)生明顯突變在1973年前后。對于平均氣溫，M-K 突變檢驗、有序聚類突變檢驗和Pettitt 突變檢驗的突變年份分別為1995年、1993—1996年和1994年，則平均氣溫在1993—1996年發(fā)生突變的可能性最大。

表2 地下水埋深及影響因素序列突變點診斷Table 2 Diagnosis of groundwater depth and sequence mutation points of influencing factors

圖3 地下水埋深及影響因素突變檢驗Fig.3 Catastrophe test chart of groundwater depth and influencing factors

2.4 地下水埋深與影響因素間響應(yīng)特征

2.4.1 灰色關(guān)聯(lián)度及敏感性分析

人民勝利渠灌區(qū)地下水埋深與各影響因素間的灰色關(guān)聯(lián)度變化趨勢如圖4 所示。地下水埋深與降水量、蒸發(fā)量、平均氣溫和灌溉水量間的灰色關(guān)聯(lián)度呈波動狀態(tài)，而地下水埋深與降水量和灌溉水量間的灰色關(guān)聯(lián)度整體上呈減小趨勢，地下水埋深與降水量和灌溉水量之間的密切程度在降低；地下水埋深與蒸發(fā)量和平均氣溫間的灰色關(guān)聯(lián)度整體上呈略微的增加趨勢，可見地下水埋深與蒸發(fā)量和平均氣溫之間的密切程度在增加。從年際尺度來看，在1980s 地下水埋深與降水量、平均氣溫和灌溉水量間的灰色關(guān)聯(lián)度最大分別為0.835 9、0.735 4 和0.795 4，在1970s 地下水埋深與蒸發(fā)量間的灰色關(guān)聯(lián)度最大為0.744 9；在2000—2013年地下水埋深與降水量和灌溉水量間的灰色關(guān)聯(lián)度最小分別為0.560 9 和0.501 3，在1960s地下水埋深與蒸發(fā)量間的灰色關(guān)聯(lián)度最小為0.462 4，在1990s 地下水埋深與平均氣溫間的灰色關(guān)聯(lián)度最小為0.669 6。

圖4 各影響因素灰色關(guān)聯(lián)度變化趨勢Fig.4 Variation trend of grey correlation degree of each influencing factor

人民勝利渠灌區(qū)地下水埋深與各影響因素間整體的灰色關(guān)聯(lián)度和敏感系數(shù)如表3 所示。1952—2013年地下水埋深與降水量、蒸發(fā)量、平均氣溫和灌溉水量間的色關(guān)聯(lián)度分別為0.690 7、0.599 4、0.698 1 和0.667 9，說明這4 個因素對地下水埋深的影響程度大小為平均氣溫＞降水量＞灌溉水量＞蒸發(fā)量，即平均氣溫對灌區(qū)地下水埋深的影響最大，而蒸發(fā)量對灌區(qū)地下水埋深的影響最小。另外，地下水埋深與降水量、蒸發(fā)量、平均氣溫和灌溉水量間的敏感系數(shù)分別為-0.377 5、1.003、7.716 4 和-0.153 5，說明灌區(qū)地下水埋深隨降水量和灌溉水量的增加而減小，而隨著蒸發(fā)量和平均氣溫的增加而增大；根據(jù)敏感系數(shù)的絕對值可知，灌區(qū)地下水埋深與各影響因素的敏感程度為平均氣溫＞蒸發(fā)量＞降水量＞灌溉水量，說明人民勝利渠灌區(qū)地下水埋深對平均氣溫的敏感性最高而對灌溉水量的敏感性最低。

表3 灰色關(guān)聯(lián)度和敏感系數(shù)計算結(jié)果Table 3 Calculation results of grey correlation degree and sensitivity coefficient

2.4.2 相對貢獻(xiàn)率分析

人民勝利渠灌區(qū)地下水埋深變化受到氣象因素和人類活動的共同影響，人民勝利渠灌區(qū)地下水埋深-影響因素的累積變化趨勢如圖5 所示，氣候變化和人類活動對地下水埋深變化的貢獻(xiàn)率如表4 所示。由圖5 可知，人民勝利渠灌區(qū)地下水埋深-影響因素累積數(shù)據(jù)系列在1963年和2002年前后發(fā)生突變，將地下水埋深及其影響因素數(shù)據(jù)序列劃分為1952—1963年、1964—2001年和2002—2013年3 個階段，且灌區(qū)累積地下水埋深變化和各累積影響因素的線性擬合度較高，R2均達(dá)到了0.94 以上。

圖5 地下水埋深與影響因素的雙累積曲線Fig.5 Double cumulative curve of groundwater depth and influencing factors

由表4 可知，1952—1963年蒸發(fā)量對地下水埋深的貢獻(xiàn)最大為37.73%，其次是灌溉水量為32.25%，平均氣溫對地下水埋深的貢獻(xiàn)最小僅為1.22%；1964—2001年平均氣溫對地下水埋深的貢獻(xiàn)最大為54.09%，其次是蒸發(fā)量為23.79%，灌溉水量對地下水埋深的貢獻(xiàn)最小為8.33%；2002—2013年灌溉水量對地下水埋深的貢獻(xiàn)最大為 47.05%，其次是平均氣溫為33.72%，降水量對地下水埋深的貢獻(xiàn)最小為8.90%?？傮w上，1952—2013年各影響因素對地下水埋深的貢獻(xiàn)大小呈現(xiàn)平均氣溫＞蒸發(fā)量＞灌溉水量＞降水量，其中平均氣溫的貢獻(xiàn)率最大為38.16%，降水量的貢獻(xiàn)率最小為17.40%。

表4 氣候變化和人類活動對地下水埋深變化的貢獻(xiàn)率Table 4 Contribution rate of climate change and human activities to groundwater depth change %

3 討 論

灌區(qū)地下水埋深變化受到氣候條件、水文條件、地質(zhì)條件和人類活動等多方面因素的影響，其在各灌區(qū)對地下水埋深響應(yīng)不同，降水量和灌溉水量作為補(bǔ)充地下水主要來源，其與地下水埋深負(fù)相關(guān)；平均氣溫和蒸發(fā)量作為水量消耗的主要因素，其與地下水埋深呈正相關(guān)關(guān)系。相關(guān)研究表明蒸發(fā)量和灌水量分別對內(nèi)蒙古河套灌區(qū)解放閘域和瑪納斯河中游莫索灣灌區(qū)地下水埋深影響最大[35-36]，降水量和蒸發(fā)量對邢家渡灌區(qū)地下水動態(tài)變化的影響程度較大[37]，本研究根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度分析，平均氣溫對人民勝利渠灌區(qū)的影響程度最大，而蒸發(fā)量對灌區(qū)地下水埋深的影響最小。

敏感性性分析實際上為灌區(qū)地下水埋深與各影響因子間的相關(guān)性特征，葉爾羌河流域莎車灌區(qū)、麥蓋提灌區(qū)和巴楚灌區(qū)地下水埋深分別對蒸發(fā)量、蒸發(fā)量和地表水灌溉用水量變化的敏感性最高[17]。而本研究表明，人民勝利灌區(qū)的平均氣溫和蒸發(fā)量對地下水埋深的敏感性大于1 且為正，說明灌區(qū)地下水埋深變化受到平均氣溫和蒸發(fā)量變化的敏感程度較強(qiáng)；降水量和灌溉水量對地下水埋深的敏感性小于1 且為負(fù)，說明灌區(qū)地下水埋深變化受到降水量和灌溉水量變化的敏感程度較弱。

通過計算不同時間階段各影響因素對人民勝利渠灌區(qū)地下水埋深的貢獻(xiàn)率，發(fā)現(xiàn)在1952—1963年蒸發(fā)量對地下水埋深的貢獻(xiàn)率最大，這與1952—1959年和 1960s 時段灌區(qū)平均蒸發(fā)量較大有關(guān)；在1964—2001年平均氣溫對地下水埋深的貢獻(xiàn)率最大，說明平均氣溫是此時間段影響灌區(qū)地下水埋深變化的主導(dǎo)因素；在2002—2013年灌溉水量對地下水埋深的貢獻(xiàn)率最大，說明此時段灌溉水量為影響灌區(qū)地下水埋深變化的主導(dǎo)因素，在一定程度上緩解了地下水埋深的增加；隨著時間的遷移影響灌區(qū)地下水埋深變化從以氣象因素為主導(dǎo)作用轉(zhuǎn)變成了以人類活動為主導(dǎo)作用。

總體來說，人民勝利渠灌區(qū)處于暖溫帶大陸性季風(fēng)氣候區(qū)，年平均降水量相對較小，年平均蒸發(fā)量相對較大，地下水減少主要受蒸發(fā)的影響，增加主要受灌溉入滲和降水補(bǔ)給，其中引黃水量是灌區(qū)重要的水資源來源。地下水埋深增加會引起灌區(qū)各種生態(tài)環(huán)境問題，因此加強(qiáng)氣候變化和人類活動對灌區(qū)地下水埋深影響的研究，剖析影響灌區(qū)地下水埋深的主導(dǎo)因素，為更好地保護(hù)灌區(qū)地下水、合理利用灌區(qū)地下水資源提供可靠依據(jù)，以保障灌區(qū)地下水資源可持續(xù)利用和綠色高效的發(fā)展。

4 結(jié) 論

1）人民勝利渠灌區(qū)地下水埋深呈明顯的增加趨勢，其增加速率為 0.8 m/10 a；地下水埋深在1952—1959年的變異系數(shù)最大為27.33%，為中等變異性；降水量、蒸發(fā)量、平均氣溫和灌溉水量在1960s的變異系數(shù)最大分別為38.78%、7.39%、3.71%和55.48%，其中降水量和灌溉水量為中等變異性，蒸發(fā)量和平均氣溫為弱變異性。

2）地下水埋深、降水量、蒸發(fā)量、平均氣溫和灌溉水量的突變年份分別發(fā)生在1984年、1970s、1972年前后、1973年前后以及1993—1996年；各影響因素對地下水埋深的影響程度大小為平均氣溫＞降水量＞灌溉水量＞蒸發(fā)量，敏感程度為平均氣溫＞蒸發(fā)量＞降水量＞灌溉水量。

3）1952—1963年蒸發(fā)量的貢獻(xiàn)最大，1964—2001年平均氣溫的貢獻(xiàn)最大，2002—2013年灌溉水量的貢獻(xiàn)最大；總體上各影響因素對地下水埋深的貢獻(xiàn)大小呈現(xiàn)平均氣溫＞蒸發(fā)量＞灌溉水量＞降水量，其中平均氣溫的貢獻(xiàn)率最大為38.16%，降水量的貢獻(xiàn)率最小為17.40%。