昌宁坑坑井未来十年的地下水位变化预测研究-毕业论文.docx

摘 要地下水位系统是一个复杂的非线性动力学过程[1]，它受各种因素的影响，不仅呈现出非平稳动态随机变化特性，而且各因素间的关系也比较难以确定，因此用简单的线性函数加以确定性描述结果一般不会太理想。历年来对其预测的方法有很多，本文则根据据民勤县76个观测井位点的1998—2013的地下水位数据，分别采用时间序列分析法和灰色GM（1,1）预测法，确立了地下水位预测的组合时间序列分析模型和GM（1,1）模型，对近年来民勤县地下水水位的时空变化进行了分析和预测。时间序列分析是应用极为广泛的一种科学分析方法。由于这种方法比较简单，而且可以定时定量地推测事物的未来发展，所以对预测、决策具有很大的实用价值[2,3]。灰色系统理论与方法的核心是灰色动态模型，灰色动态模型是以灰色生成函数概念为基础，以微分拟合为核心的模型建造方法[4]。依据观测数据序列自身的特点，对于长时间序列的趋势成分，采用Holt两参数指数平滑预测模型进行拟合。对于剔除趋势成分的随机项的分析，首先利用单位根检验法进行平稳性的判别，若为平稳序列，则根据序列的样本自相关系数和偏自相关系数的拖尾性和截尾性选择适当的AR模型、MA模型、ARMA模型；若为非平稳序列，则进行差分运算将原随机序列转化为平稳的随机序列，选择适当的ARIMA模型对随机成分进行分析拟合和预测。而对于短时间序列则采用GM(1,1)模型进行分析预测，从而提高整体的时空状态预测效果。最后，对模型进行检验和优化。模型的检验主要运用白噪声检验和后验差检验对拟合残差进行评估，如残差通过了白噪声检验或者后验差检验，则预测模型是合理有效的。在本文中，模型精度检验表明：本文选择的预测模型具有较高的精度，可以用来预测民勤县各井位点地下水位未来的变化趋势。1.4 数据来源本研究以民勤县水务局提供的民勤县地下水位埋深为数据源。民勤县数据起止时间是1998 年 1 月到 2013年 1 月。为了保障监测过程中监测数据序列的完整和精确，需要对缺失数值进行处理。在糖厂农场井、糖厂农场000867井年羊路元泰二社井、东坝新华四社井的数据都有所缺失。缺失数据可能影响定量分析的结果，所以根据缺失数据附近选择线性插值法补上，作为新的数据序列进行地下水位的分析和预测，确保了预测的真实性和有效性，十分感谢民勤水务局为本论文提供数据。2 民勤县地下水位的分析和预测2.1民勤县地下水位年际变化特征地下水位会随时间的变化而变化，即在时间域上形成动态变化过程，而这种变化过程并不遵循稳定的变化规律，其自身具有明显的随机特性。这是由于地下水赋存和运移的场所——岩石的孔隙、裂隙和溶洞的大小、形状和连通性各不相同，具有明显的随机特征，而含水层介质的随机性会使地下水动态变化也具有随机性。此外，地下水系统会受气候、地形等自然因素及流域开发程度、当地文化水平等人类生产活动不同程度的影响，而这些影响因素的随机性是举世公认的，自然地下各水文要素的动态变化同样会表现出随机特性。正是地下水系统所具有这种随机特性即不确定性，用物理方法是很难对其复杂的动态变化规律加以定量描述，人们主要借助数理统计方法以及其它的一些不确定性方法来描述，以弥补物理方法的不足。目前常用于分析与预测地下水动态变化的方法和模型，主要有传统的时间序列分析方法及随机水文理论、模糊分析方法、灰色系统方法、信息熵分析方法、混沌理论分析方法、时间序列小波分析方法、人工神经网络方法等[2]。其中，时间序列方法是最为常用的方法，在水文模拟和预报中起着重要的作用，特别是对水文地质查勘和试验研究欠缺，含水层参数资料不足，但又积累有一定数量地下水动态资料的地区尤为适宜。因此，在缺乏相应的水文地质数据情况下，本章拟用现有的多年地下水位监测数据，分别就地下水位的年际变化特征和阶段变化特征加以分析，在探讨其变化规律的同时，采用时间序列分析方法和灰色系统法构造最佳数学模型，来定量拟合民勤县地下水水位在时间域上的动态变化规律，用以间接反映地下水资源利用量的动态变化过程，为水文地质和工程地质提供基本资料的同时，也为合理利用地下水、有效防治地下水危害、城市规划、经济利用土地和其它土木工程设计提供重要的理论依据和参考数据。2.2 时间序列分析法2.2.1 时间序列法的原理时间序列也称时间数列或动态数列，是变量按时间顺序变动排列而形成的一种数列。时间序列分析提供的理论和方法是进行高难度综合课题的研究工具之一[10]，它是分析变量随时间变化的历史过程，揭示其发展变化规律，并对其未来状态进行预测（Box & Genkins,1970）[6]。时间序列分析法一般包括:追溯法、现时法、预测法等，其中尤以预测法最重要。所谓追溯法是立足现时，对事物发展作回溯分析，分析事物已进行的过程，目的在于从事物已走过的轨迹中探求一些规律；现时法是指对事物的现时状况