Förstå grundvattentabellen med hjälp av en statistisk modell

I denna studie skapades en statistisk modell för att uppskatta grundvattentabellen med hjälp av nederbörd, avdunstning, flodstadiet i Liangduo-floden och tidvattennivån i Gula havet, samt att förutsäga grundvattentabellen med lätt mätbara klimatdata i en kustslätt i östra Kina. För att uppnå dessa mål mättes grundvattentabelldata från tolv brunnar i en jordbruksmark som täckte ett område på 50 m × 150 m under en tolvmånadersperiod 2013 i Dongtai City, Jiangsu-provinsen. Trendanalys och korrelationsanalys genomfördes för att studera mönster för förändringar i grundvattentabellen. Dessutom upprättades en linjär regressionsmodell och regressionsanalys genomfördes för att förstå sambandet mellan nederbörd, avdunstning, flodstadium, tidvattennivå och grundvattentabell. Resultaten är följande: (1) Grundvattentabellen påverkades starkt av klimatfaktorer (t.ex. nederbörd och avdunstning), och flodstadiet var också en signifikant faktor som påverkade grundvattentabellen i studieområdet (p < 0,01, där p är sannolikhetsvärdet). (2) Grundvattentabellen var särskilt känslig för nederbörd. Betydelsen av faktorerna i grundvattentabellen rankades i följande fallande ordning: nederbörd, avdunstning och flodstadium. (3) En trippel linjär regressionsmodell av grundvattentabellen, nederbörd, avdunstning och flodstadium fastställdes. Det linjära förhållandet mellan grundvattentabellen och huvudfaktorerna uppfylldes av de faktiska värdena mot de simulerade värdena för grundvattentabellen (R2 = 0,841, där R2 är bestämningskoefficienten).