統計モデルを使用した地下水位の理解

この研究では、降水量、蒸発量、河川の段階を使用して地下水位を推定するための統計モデルを確立しました。 Liangduo川、黄色い海の潮位、および中国東部の沿岸平野で簡単に測定できる気候データを使用して地下水位を予測します。これらの目的を達成するために、江蘇省東台市で2013年に50m×150mの面積をカバーする農地の12の井戸からの地下水位データが12か月間測定されました。地下水位の変化のパターンを研究するために、傾向分析と相関分析が行われた。さらに、線形回帰モデルを確立し、降水量、蒸発量、河川の水位、潮位、地下水位の関係を理解するために回帰分析を実施しました。結果は次のとおりです。（1）地下水位は気候要因（降水量や蒸発量など）の影響を強く受け、河川の水位も調査地域の地下水位に影響を与える重要な要因でした（p < 0.01、ここでpは確率値です）。 （2）地下水位は特に降水量に敏感であった。地下水位の要因の重要性は、降水量、蒸発量、河川の段階の降順でランク付けされました。 （3）地下水位、降水量、蒸発量、河川段階の三重線形回帰モデルを確立した。地下水位と主な要因との間の線形関係は、地下水位の実際の値とシミュレーション値によって満たされました（R2 = 0.841、ここでR2は決定係数です）。