遼源市地下水水位動態特征分析及預測研究

2016-03-24 06:30:44梁秀娟肖長來王躍航

節水灌溉 2016年10期

孫穎，梁秀娟，肖長來，王躍航，婁洋

(吉林大學地下水資源與環境教育部重點實驗室，長春 130021)

遼源市是吉林省重要的產煤基地之一。地下水也是遼源市工農業生產和生活的主要供水水源。近幾年，隨著人口的增長和工農業的迅速發展，對地下水的需求量增加，遼源市地下水資源開始出現供不應求的狀況。地下水動態是地下水量變化的外在表現，通過對地下水動態的分析與研究，能夠準確地了解地下水資源量的變化，為地下水開發利用的規劃提供依據。因此系統的分析遼源市地下水地下水動態特征，并以此為依據預測地下水的動態變化具有至關重要的意義。

關秉鈞等利用同位素法研究北京市地下水及工業污染時空變化規律，并建立了適用于沖洪積扇地下水年齡計算的地質點混合衰變數學模型；姜麗麗等人利用德陽市城區2001-2008年地下水動態監測數據，運用數值模型模擬預測了研究區地下水水位變化趨勢[1]；楊亮平等人利用呼和浩特市多年地下水水位資料，較系統地分析了地下水水位動態變化規律，建立了基于BP網絡的地下水水位預測模型[2]。而BP神經網絡模型特有的非線性適應性信息處理能力，可以通過學習來獲取外部的知識并存儲在網絡內，可以解決諸多計算機不易處理的難題。BP模型是神經網絡模型中最具代表性和廣泛應用的一種，其結構簡單，可操作性強，能模擬任意的非線性輸入、輸出關系[3]。遼源地下水位受降水、開采量等多種因素影響，在時序上常表現出復雜的非線性特征。因此，本文選擇BP神經網絡模型研究遼源地下水位預測。

1 研究區概況

遼源市位于吉林省中南部，地處東遼河、輝發河上游。地理坐標為東經124°51′22″～125°49′52″，北緯42°17′40″～43°13′40″。面積5 123 km2，下轄東豐縣、東遼縣，東遼縣2 430 km2，東豐縣2 487 km2，市區(包括郊區)206 km2。

遼源市屬半濕潤中溫帶大陸性季風氣候。年平均氣溫為5.2 ℃。年極端最高氣溫為36.0 ℃，年極端最低氣溫為零下41.2 ℃。多年平均降水量為666.5 mm，年最大降水量區為896 mm(1964年)；多年平均蒸發量為1 333 mm。

本區發育孔隙水、孔隙裂隙水、碎屑巖夾碳酸鹽巖溶洞裂隙水、基巖裂隙水風化帶網狀裂隙水(見圖1)。

圖1 遼源市水文地質圖

(1)孔隙水。全新統沖積、洪積砂礫石孔隙潛水：主要分布在河床兩側漫灘，階地和坡麓地帶，組成山前洪積扇，裙地形。在山間河谷及山間盆地中地表常有淤泥質黏土組成的沼澤地形，孔隙潛水含水層主要巖性沙礫石層，厚度變化較大，小于1～10 m，含較豐富的孔隙水。地下水埋藏深度一般在0～5 m，深的可達8 m，水位變幅在1 m左右。泉最大涌水量2.53 L/s。在河流寬闊和交匯地段，含水層厚度增大，一般厚度為3.5～7.5 m，巖性顆粒變粗。地下水豐富，東遼河干流兩岸平原，河谷單井出水量一般為30 m3/h，局部地段可達60 m3/h，其他支流單井出水量少于10 m3/h。輝發河流域內單井出水量為15～23 m3/h。河谷狹窄，第四次基底隆起地段，含水層變薄，地下水缺乏。中更新統-下更新統砂礫石孔隙潛水：主要分布在建安附近。含水層為沙礫石層，其厚度變化為4～5 m，上覆老黃土3～20 m。埋藏深度為3～8 m，水位變幅在3.0 m左右，鉆孔涌水量為0.24～0.93 L/s。松散鹽類孔隙水潛水包含兩類：單井涌水量500～1 000和100～500 m3/d。

(2)孔隙裂隙水。孔隙裂隙水主要發育有白堊系下統礫巖、砂巖、泥巖層間裂隙和上侏羅統砂礫巖，頁巖層間隙。白堊系下統礫巖、砂巖、泥巖層間裂隙：主要分布在遼源盆地西北部，猴石山盆地，豐樂等地。出露面積不大。含水層為礫巖，砂巖，在泉頭組出現砂礫巖與泥巖互層，砂礫巖含水。泥巖不含水，形成層間水。地下水埋藏深度在2 m，涌水量為0.05～0.8 L/s。上侏羅統砂礫巖，頁巖層間隙：主要分布在遼源盆地，遼河源盆地中生代斷陷盆地中，其他地區亦有零星出露，侏羅系砂頁巖構成了盆地的主體，在砂頁巖層中夾有煤，地下水埋藏在砂巖孔隙-裂隙中，頁巖為隔水層。埋深30～160 m，有3～5個含水層，巖層厚度3～5 m，個別厚達10 m，承壓水頭高，出現自流現象，自流量0.36 m3/h。一般泉的涌水量0.1～0.45 L/s。中下侏羅統砂礫巖，安山巖裂隙含水層。主要分布于靈鎮-東豐盆地北部邊緣及仙人洞盆地張家街一帶。埋深在0.5～5 m，一般單井涌水量在0.2 L/s。

(3)碎屑巖夾碳酸鹽巖溶洞裂隙水。研究區碎屑巖夾碳酸鹽巖溶洞裂隙水的水量較為貧乏，泉水流量為0.1～1.0 L/s。由于礫巖、砂巖的膠結物為泥質、粉砂質或鈣質，膠結程度好，裂隙發育較差，滲透性差，水量貧乏，大氣降水入滲補給，以地下徑流形式向下游徑流排泄。奧-陶志留系變質巖裂隙含水層。于西保安、彎月等地零星分布。埋深一般小于2 m，在匯水條件較好的地區，涌水量0.2～0.64 L/s。

(4)基巖裂隙水風化帶網狀裂隙水。華力西-燕山期花崗裂隙含水層。花崗巖在區內分布廣泛，其上部分布有發育的坡積，殘積物。涌水量為0.02～2.1 L/s，水位、水量隨季節變化。水位變幅一般在1～2 m。基巖裂隙水風化帶網狀裂隙水按泉水流量大小劃分為3類：大于1.0 L/s、0.1～1.0 L/s以及小于0.1 L/s。此類型地下水在研究區占據了絕大部分比例，主要接受大氣降水，主要消耗于人工開采、地下徑流補給地表水以及蒸發。

2 地下水水位動態特征

從1980-2011年各觀測井的地下水水位動態曲線圖中可以看出，研究區地下水水位的總體趨勢基本一致，但是不同的區域變化特征有所不同。因此，本文選取了幾個較為典型的曲線圖，分析遼源市地下水的年內變化和年際變化，并劃分地下水動態類型。

2.1 年內變化特征

研究區的地下水動態類型，主要有降水入滲-蒸發型、徑流型、降水入滲-開采型[4]。

(1)降水入滲-蒸發型。其地下水動態特征為：地下水位主要隨氣象變化發生周期性變化。如圖2所示，年內地下水位隨季節變化主要受當年降水特征制約，水位多具有一峰一谷特征，7-10月地下水位上升，這主要是因為研究區降水量主要集中在夏季；達到峰值過后，水位開始出現下降，直至出現最低水位，最低水位一般出現在4-7月，這是因為此時研究區降水量較少。依據1980-2011年地下水位監測資料可以看出：地下水位隨著降水量的變化而變化；水位的峰值與降水的峰值基本一致或出現滯后現象；年內地下水位變幅較大，季節性變化十分明顯。

(2)徑流型。其地下水動態特征為：地下水位年變幅很小，變化平緩，受降水影響很小，基本不隨降水量的變化而變化，蒸發排泄可以忽略，主要以徑流的方式排泄。如圖3所示，26300104號井年內地下水位變化幅度很小，豐水期和枯水期的水位差值平均在0～1 m，基本不受降水量的影響。

(3)降水入滲-開采型。從圖4看出，研究區地下水動態特征為：年內，6-7月降水量較大時，地下水位下降，這是因為6-7月開采量大，降水入滲補給滲量小于人工開采量，使得地下水位不升反降；8月降水量達到最大，超過開采量，地下水位驟升，達到峰值；9月以后，降水量和開采量均減小，地下水位隨之下降[5]。可見，地下水位隨降水量和開采量的變化而變化。

圖2 2008年遼源市東遼縣26300104號井地下水位動態曲線圖

圖3 2005年遼源市東遼縣26300104號井地下水位動態曲線圖

圖4 2008年遼源市東豐縣26310003號井地下水位動態曲線圖

2.2 年際變化特征

從多年動態曲線圖中亦可以得出相同的結論：總體上，地下水位動態變化大體相同，埋深在4 m左右浮動，變化幅度不大；1985和1987年降水量大的年份，地下水水位埋深淺；1988年降水量較小的年份地下水水位埋深大；1986年，降水量較大，但是地下水位上升幅度卻很小，這說明1986年，地下水開采量很大，降水入滲量不足以補給開采量，如圖5所示。

3 地下水水位動態趨勢預測

以東遼26300009號井1980-2012年的年平均埋深為例，進行趨勢預測，過程和結果如下：本文利用BP神經網絡模型，選用輸入層、隱含層、輸出層三層神經網絡，訓練輸入輸出樣本，通過試錯法反復調整，最終確定隱含層節點數為30，將2012年預測值作為輸出值，由此得到一個3×30×1結構的模型[6]。確定隱含層中的神經元采用tansig函數(線性傳遞函數)轉換，輸出層采用purelin函數(線性激勵函數)，學習算法采用trainrp函數，權重和閥值初始化net=init(net)，確定訓練次數為50萬次，最小均方差為10-2[7]，BP神經網絡模型參考上述參數設定運行結果見圖6。

利用BP神經網絡模型，對1980-2011年的地下水位埋深進行模擬(見圖6)，并預測2012年地下水位埋深，預測結果為3.87 m。將實測值和模擬預測值進行對比，結果見表1，平均絕對誤差均小于10%[8]。結果表明BP神經網絡模型可以較好地模擬實測值，因此預測的2012年埋深值具有一定的可靠性[9]。