近些年来受气候变化和人类活动的影响,北方灌区水资源短缺,供需矛盾突出,渠井用水比例失调,地下水无序开采,导致农田生态环境劣变,严重影响灌区的可持续发展,因此,研究渠井结合灌区地下水位动态对变化环境的响应问题,探讨合理的地下水位动态调控方案,有助于深入地认识灌区地下水循环规律,科学合理地应对变化环境对水资源的影响,对灌区水资源高效安全利用具有重要的理论意义和应用价值。本文以陕西省泾惠渠灌区为研究区,通过对灌区地下水系统、地下水循环特征、地下水系统外部环境因子的分析,构建了灌区地下水位动态对变化环境的响应模型,模拟预测了不同情境方案下的地下水位动态,研究了灌区地下水位调控的合理方案。主要研究结论如下:(1)通过对泾惠渠灌区地形地貌特征及水文地质条件的分析,概化了灌区地下水系统,分析了地下水位的演变特征。结果表明:灌区地下水系统的输入主要有降水入渗补给、河道及渠系渗漏补给、田间灌溉入渗补给及井灌回归补给等,地下水系统的输出主要有人工开采、潜水蒸发及河道侧向排泄等;近31年(1980~2010年)来,灌区地下水位埋深呈增大趋势,地下水位累计降幅为11.88 m,年均降速为0.38 m/a。(2)阐述了地下水系统与外部环境的关系,分析了灌区地下水系统外部的主要变化环境因子,运用滑动平均值法、Spearman及Mann-Kendall秩次相关检验法分析了气候与人类活动因子的演变特征。研究结果表明:灌区地下水系统外部的主要变化环境因子为降水量、蒸发量、渠首农灌引水量、田间灌溉用水量、地下水开采量及渠井用水比例。近30多年来,灌区降水量呈显著下降趋势,其线性倾向率为2.09 mm/a,且有年际间变化较大,年内分配不均的特征,而蒸发量下降趋势不显著,线性倾向率仅为0.04mm/a,渠首农灌引水量及田间灌溉用水量均呈显著下降趋势,线性倾向率分别为588.33万m3/a和220.26万m3/a,地下水开采量下降趋势不显著,线性倾向率仅为0.01万m3/a,而渠井用水比例呈显著下降趋势。(3)构建了基于BP人工神经网络及多变量时间序列CAR的灌区地下水位动态对变化环境的响应模型,运用通径分析法识别了灌区地下水位动态响应的敏感性因子。结果表明:在模型模拟精度方面,BP人工神经网络模型整体上优于多变量时间序列CAR模型,仅在IB区多变量时间序列CAR模型高于BP人工神经网络模型,故在IB区选用多变量时间序列CAR模型,在其余各区选用BP人工神经网络模型作为灌区地下水位动态对变化环境的响应模型;受地下水循环条件的影响,不同水文地质分区的地下水位动态敏感性因子表现出微小的差异,IA区与IB区最大敏感性因子为渠井用水比例,最小为渠首农灌引水量;IIA区与IIB区敏感性因子的大小排序为渠井用水比例、田间灌溉用水量、地下水开采量、渠首农灌引水量和降水量;IIC区与IIIB区最大敏感性因子为渠首农灌引水量,最小为降水量,其后依次为田间灌溉用水量、渠井用水比例及地下水开采量;IV区为渠首农灌引水量、田间灌溉用水量、降水量、地下水开采量及渠井用水比例。(4)根据灌区历史降水量资料,运用BP神经网络模型预测了2011~2020年灌区年降水量,以灌区近31年平均渠首农灌引水量及地下水开采量为基准,设置了逐年预测降水情景下的人类活动方案,并对不同情境方案下的地下水位埋深动态进行了模拟计算;以地下水位变幅最小为准则,确定了灌区合理的地下水位动态调控方案。研究结果表明:在设定的调控期内,除IIA区2014年地下水位埋深变化幅度较大外,其它各分区地下水位埋深年变幅均比较小,基本上能够实现地下水采补平衡;全灌区地下水位埋深最大年变幅为-0.7 m(2017年),相应的渠井用水比例为1.28,最小年变幅为-0.01 m(2012年),相应的渠井用水比例为1.24,未来10年累计地下水位埋深变幅为-1.32 m,意味着若能实施地下水位动态合理调控方案,灌区地下水位将在多年平均水平的基础上回升1.32 m,达到了抑制地下水位持续下降,并逐步得到回升的调控目标。