Zrozumienie zwierciadła wód podziemnych za pomocą modelu statystycznego

W tym badaniu ustanowiono model statystyczny do oszacowania poziomu lustra wód podziemnych na podstawie opadów, parowania, stanu rzeki Rzeka Liangduo i poziom pływów w Morzu Żółtym, a także przewidywanie zwierciadła wód gruntowych za pomocą łatwo mierzalnych danych klimatycznych na równinie przybrzeżnej we wschodnich Chinach. Aby osiągnąć te cele, w ciągu 12 miesięcy w 2013 r. W Dongtai City w prowincji Jiangsu zmierzono dane dotyczące poziomu wód gruntowych z dwunastu studni na terenie rolniczym o powierzchni 50 m × 150 m. Przeprowadzono analizę trendów i analizę korelacji w celu zbadania wzorców zmian lustra wód podziemnych. Ponadto opracowano model regresji liniowej i przeprowadzono analizę regresji w celu zrozumienia zależności między opadami atmosferycznymi, parowaniem, stanem rzeki, poziomem pływów i zwierciadłem wód gruntowych. Wyniki są następujące: (1) Na poziom zwierciadła wód gruntowych silnie wpływały czynniki klimatyczne (np. Opady i parowanie), a stan rzeki był również istotnym czynnikiem wpływającym na poziom zwierciadła wód podziemnych na badanym obszarze (p < 0,01, gdzie p jest wartością prawdopodobieństwa). (2) Poziom zwierciadła wód gruntowych był szczególnie wrażliwy na opady. Istotność czynników poziomu wód podziemnych uszeregowano w kolejności malejącej: opady, parowanie i stan rzeki. (3) Ustalono model potrójnej regresji liniowej poziomu zwierciadła wód podziemnych, opadów, parowania i rzeki. Liniowa zależność między zwierciadłem wód podziemnych a głównymi czynnikami została spełniona przez rzeczywiste wartości w porównaniu z symulowanymi wartościami lustra wód podziemnych (R2 = 0,841, gdzie R2 jest współczynnikiem determinacji).