基于主成分-時(shí)間序列模型的地下水位預(yù)測(cè)
[Abstract]:Groundwater level prediction is an important basis for regional water resources management. Aiming at the high randomness and lag of groundwater level in time series, a groundwater level prediction model based on the coupling of principal component analysis (PCA) and multivariable time series (CAR (Controlled Auto-Regressive) model is established. The model is applied to the prediction of groundwater level in steep gully irrigation area of Jinan city. The results show that the determining coefficient Ru 2 and the Nash-Suttcliffe coefficient Ens of the simulated value and the measured value are both above 0.90; Taking 2011 as the base year, when precipitation is reduced by 10 to 20, evaporation and household water consumption are increased by 10 to 20, and 273900 ~ 1.37 million mm3 surface water is transferred for agricultural irrigation, the groundwater level in irrigation areas will be maintained at 30.99 ~ 31.29 mg. by 2030. An increase of 0.12 / 0.42 m over the base year was recorded. Under the background of regional water resources shortage, it is important for the sustainable development of irrigation areas and rational utilization of regional water resources to introduce surface water irrigation properly and reduce the exploitation of groundwater.
【作者單位】: 河海大學(xué)水利水電學(xué)院;河海大學(xué)南方地區(qū)高效灌排與農(nóng)業(yè)水土環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;山東省水利科學(xué)研究院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51179050) 山東省水生態(tài)文明試點(diǎn)科技支撐計(jì)劃(ZC201450519)~~
【分類(lèi)號(hào)】:P641.8
【相似文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):2371928
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