时间序列模型在建三江分局地下水位预测中的应用.pdf

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1、2013年第5期黑龙江水利科技No．5．2Ol3(第41卷)HeilongjiangScienceandTechnologyofWaterConservancy(TotalNo．41)文章编号：1007—7596(2013)05—0037—04时间序列模型在建三江分局地下水位预测中的应用孙凤英，张永峰，肖鹏，刘东(1．黑龙江农垦勘测设计研究院，哈尔滨150090；2．东北农业大学水利与建筑学院，哈尔滨150030)摘要：由于水田面积大量增加，导致建三江分局部分地区地下水超采，出现地下水水位持续下降等现象。为解决此问题，以八五

2、九农场为例，采用时间序列分析方法建立了八五九农场地下水埋深动态预测模型，揭示了该地区的地下水动态变化规律，为建三江分局及整个三江平原地下水资源的可持续利用与发展提供了观测分析依据。关键词：时间序列；地下水埋深；八五九农场；预测模型；回归分析中图分类号：P641文献标识码：BApplicationofTimeSeriesModeltoPredictGroundwaterLevelinJiansanjiangBranchBureauSUNFeng—ying：ZHANGYong-feng；XIAOPengandLIUDong2(1

3、．HeilongjiangAgriculturalReclamationDesignInstitute，Harbin，150090，China；2．WaterconservancyandConstructionCollegeofNoaheastAgriculturalUniversity，Harbin150030，China)Abstract：Astheareaofpaddyfieldincreasedlargely，leadingtothephenomenonofoverexploitationofgroundwater，

4、groundwaterlevelisdeclininggraduallyinpa~ialregionsofJiansanjiangBranchBu—reau．Inordertosolvethisproblem，takingBawujiuFarmasanexample，usingtimeseriesanalysismethod，thegroundwaterdepthdynamicpredictionmodelisestablishedinBawujiuFarm，itrevealsthelawofgroundwaterdynam

5、icchangesinthearea，providingascientificbasisforthesustainableutiliza—tionanddevelopmentofgroundwaterresourcesintheJiansanjiangBranchBureauandtheS蛐jiangP1ain．Keywords：timeseries；groundwaterdepth；BawujiuFarm；prediction致农业灌溉所需水资源量也随之大幅度增加，诱发0引言了地下水超采、地下水水位持续等问题。因此，研究建

6、三江分局位于黑龙江省东北部，地处三江平地下水动态变化规律，预测未来变化趋势，对当地地原腹地，农业发展以水稻种植为主，是我国十分重要下水资源合理开发与利用及科学管理与规划具有重的商品粮生产基地。近年来，水田面积迅速增加，导[收稿日期]2013—04—15[作者简介]孙凤英(1969一)，女，山东陵县人，高级工程师；张永峰(1981一)，男，黑龙江富锦人，工程师；肖鹏(1984一)，男，黑龙江甘南人，助理工程师；刘东(1972一)，男，黑龙江宝清人，教授。一37—2013年第5期黑龙江水利科技No．5．2013(第41卷)Hei

7、longjiangScienceandTechnologyofWaterConservancy(TotalNo．41)要意义。29．5619、3．2895和48．7034，均大于=3．05，达本文采用时间序列分析方法，以八五九农场为到显著水平。故提取第1、3和14个谐波建立周期例，对地下水埋深进行了模拟与预测，揭示了该地区模型来拟合周期序列，即：地下水动态变化规律，取得了较好的效果。)=0．0414_0．4805cos+0．0713sin1八五九农场地下水埋深预测模型的建立-0_1848c。s-0．0ll7sin时间序列分析

8、是一种应用极为广泛的科学分析-0．4921c。s．0．2999sin2面8zrt(2)方法，是处理动态数据的有效工具，具有计算量小、应用简单等优点。周期项函数曲线见图2，从原序列H(t)扣除趋以建三江分局八五九农场为例，建立地下水埋深势项h(t)和周期项(t)后，剩余部分为随机项(t)时间