陈 晶，水青娜，王俊智，田光辉，王心义

（1.河南理工大学 资源环境学院，河南 焦作 454000；2.上海亚新建设工程有限公司，上海 201900；3.天津地热勘查开发设计院，天津 300250）

0 引言

地下水水位作为指示地下水资源时空变化的关键要素，其依据监测资料进行的精准拟合一直是水文地质领域关注的热点［1］。但受气象、水文、地貌、地质和人为活动的影响，精确模拟地下水位是比较困难的［2］。

目前，模拟地下水水位变化的常用方法有数值模 拟 法［3-5］、时 间 序 列 分 析 法［6］、神 经 网 络 模 型［7-11］、灰色系统GM（2，1）模型［12］、泊松曲线模型［13］、指数曲线模型［14］等。数值模拟法具有精细化仿真和快速自动计算的优点，但由于拟合时需要的参数多，在资料欠缺的情况下，难以精确刻画地下水位；时间序列分析法需要较多的数据，且操作难度高、计算量大；神经网络模型模拟法需要的拟合周期比较长，计算时收敛速度慢，工作效率低，且存在局限性［15］。灰色理论模型模拟法对数据长度要求相对不高，因此当地下水位年际变化较大时，该模型的准确度也不太高［16］。灰色系统GM（2，1）模型模拟法的初期拟合结果具有较高的拟合度，但中后期拟合结果精确度显著降低；指数曲线模型模拟法拟合结果与灰色系统GM（2，1）模型相反。

Bates针对各种地下水水位模拟方法的局限性，以航空客运数据为例，构建了客运预测的组合模型，经计算，组合模型的均方误差远小于单一模型的［17］。笔者综合灰色GM（2，1）模型和指数曲线模型的优点，基于最优赋权法，构建了地下水水位拟合的加权组合模型，并以巩义市某煤矿长观孔地下水水位监测资料为样本，应用3种模型进行了水位拟合，以期为地下水水位的精准拟合提供技术支持。……