Grundwasserspiegel anhand eines statistischen Modells verstehen

In dieser Studie wurde ein statistisches Modell erstellt, um den Grundwasserspiegel anhand von Niederschlag, Verdunstung und Flussstufe des Flusses abzuschätzen Liangduo River und der Gezeitenpegel des Gelben Meeres sowie zur Vorhersage des Grundwasserspiegels mit leicht messbaren Klimadaten in einer Küstenebene in Ostchina. Um diese Ziele zu erreichen, wurden 2013 in Dongtai City, Provinz Jiangsu, Grundwassertabellendaten von zwölf Brunnen in einem Ackerland mit einer Fläche von 50 m × 150 m über einen Zeitraum von 12 Monaten gemessen. Trendanalyse und Korrelationsanalyse wurden durchgeführt, um die Muster der Veränderungen im Grundwasserspiegel zu untersuchen. Zusätzlich wurde ein lineares Regressionsmodell erstellt und eine Regressionsanalyse durchgeführt, um die Beziehungen zwischen Niederschlag, Verdunstung, Flussstadium, Gezeitenpegel und Grundwasserspiegel zu verstehen. Die Ergebnisse sind wie folgt: (1) Der Grundwasserspiegel wurde stark von Klimafaktoren (z. B. Niederschlag und Verdunstung) beeinflusst, und das Flussstadium war auch ein signifikanter Faktor, der den Grundwasserspiegel im Untersuchungsgebiet beeinflusste (p < 0,01, wobei p der Wahrscheinlichkeitswert ist). (2) Der Grundwasserspiegel war besonders niederschlagsempfindlich. Die Bedeutung der Faktoren des Grundwasserspiegels wurde in der folgenden absteigenden Reihenfolge eingestuft: Niederschlag, Verdunstung und Flussstadium. (3) Ein dreifaches lineares Regressionsmodell des Grundwasserspiegels, des Niederschlags, der Verdunstung und des Flussstadiums wurde erstellt. Die lineare Beziehung zwischen dem Grundwasserspiegel und den Hauptfaktoren wurde durch die tatsächlichen Werte gegenüber den simulierten Werten des Grundwasserspiegels erfüllt (R2 = 0,841, wobei R2 der Bestimmungskoeffizient ist)