基于GM(1,N)模型的临漳县地下水矿化度研究

地下水矿化度的变化会对居民生活用水和农作物生长产生影响,特别是在地下水超采严重且农业用水量大的地区。以邯郸市临漳县为研究区,搜集了香菜营、陈村、洛村共3口监测水井2010-2015年间的地下水矿化度监测数据,并以监测井水位,抽水量和区域降雨量为自变量,以矿化度为因变量,构建了基于地下水矿化度预测的GM(1,N)模型,对地下水矿化度实测资料进行了模拟与预测。将GM(1,N)模型模拟结果分别与GM(1,1)模型和BP神经网络模型的模拟结果进行了比较,结果表明GM(1,N)模型模拟精度最高。因此将GM(1,N)模型预测结果作为临漳县2016-2020年的地下水矿化度的最终预测成果。成果表明2016-2020年邯郸市临漳县的地下水矿化度呈持续上升趋势,研究结果为区域地下水的管理与水盐调控工作提供了参考依据。