长林 周铁桩

摘要 草原地下水是畜牧业水资源的重要组成部分，也是维系草原生态平衡的关键问题。以我国最佳植被条件的陈巴尔虎天然草原为例，在采用主成分分析法构建草原地下水主要影响因素评价指标体系的基础上，通过时间序列分析法建立了草原地下水位的短期预测模型。结果表明，从综合指标因子的贡献率来看，反映人为因素的综合指标是影响陈巴尔虎草原地下水位的主要因素，其贡献率高达66.92%，远高于气候因素综合指标的贡献率。利用ARMA模型进行预测，得到了比较好的预测结果，预测误差均小于10%。因此，该模型可以短时期有效预测陈巴尔虎草原地下水位。

关键词 地下水;影响因素;主成分分析法;时间序列分析法

中图分类号 P333 文獻标识码 A

文章编号 0517-6611（2021）03-0059-05

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2021.03.017

Abstract Grassland groundwater is an important part of water resources for animal husbandry，and it is also a key issue to maintain grassland ecological balance.Taking Chenbarhu Grassland，which is the best vegetation condition in China as an example，the principal component analysis method was used to construct an evaluation index system of the main influencing factors of grassland groundwater level，and a shortterm prediction model of grassland groundwater level was established by time series analysis.The results showed that according to the contribution rate of the comprehensive index factors，the comprehensive index reflecting human factors was the main factor affecting the groundwater level of the Chenbarhu Grassland，with a contribution rate of 66.92%，which was much higher than the contribution rate of the comprehensive index of climate factors.The ARMA model was used to make predictions，and good prediction results were obtained.The prediction errors are all less than 10%.Therefore，the model can effectively predict the groundwater level of Chenbarhu Grassland in a short period of time.

Key words Groundwater;Influencing factors;Principal component analysis;Time series analysis

地下水是水资源的重要组成部分，水资源管理的中心问题正在逐步转向地下水资源的定量评估和研究[1]。研究地下水对于科学开发利用水资源，解决居民生活用水、工业用水和农田灌溉及草地用水等方面具有十分重要的价值。国际上对地下水的研究大体可分为4个阶段：19世纪中后期和20世纪60年代这两个阶段都是从单纯的公式对地下水位进行分析;60年代后期，可以运用多维模型研究地下水位，数学模型的发展速度得到明显提升;从70年代开始，随着微型计算机的面世，数值模拟法逐渐被熟知并得以快速发展，这已被认为是评价地下水资源的重要方法。我国地下水位的研究根据《21世纪初期中国地下水资源开发利用》大体可分为4个阶段：20世纪 50年代以前;50年代初至 60年代中期;60年代中期至70年代末;80年代以后[1]。……