小波随机耦合模型在三江平原井灌区地下水位预测中的应用

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近些年来,由于水田面积迅速增加,导致三江平原井灌水稻区地下水位普遍下降,“吊泵”、局部超采现象时有发生.为解决上述问题,以853农场为例,对实测地下水埋深资料进行差分处理,采用小波理论和随机水文学方法建立了逐月地下水埋深小波随机耦合模型,精度检验结果表明,模型有效性和可靠性较高.预测结果表明,若仍然采用过去的地下水开采模式,853农场未来地下水埋深将会持续下降,因此当地应加强地下水资源的科学管理.该模型揭示了区域地下水动态变化规律,为853农场乃至整个三江平原地下水资源的可持续利用提供了科学依据. In recent years, due to the rapid increase of paddy field area, the underground water level in well-irrigation rice fields in Sanjiang Plain has generally dropped, and the phenomenon of “overspeed pump” and local over-mining have occurred frequently.To solve the above problems, taking 853 farm as an example, The depth of the data is processed by the differential method, and the wavelet random coupling model of monthly groundwater depth wavelet is established by using wavelet theory and random hydrology method. The accuracy test results show that the model has high validity and reliability.The prediction results show that if the past Groundwater mining mode, the future groundwater depth of 853 farms will continue to decline, so the local should strengthen the scientific management of groundwater resources.The model reveals the dynamic changes of groundwater in the region, providing the sustainable use of groundwater resources in 853 farms and the entire Sanjiang Plain Scientific basis.
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