GIS评估地下水质量时空变化和可持续利用灌溉的适用性外文翻译资料

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GIS评估地下水质量时空变化和可持续利用灌溉的适用性

Partha Pratim Adhikary amp; H. Chandrasekharan amp;

S. M. Trivedi amp; Ch. Jyotiprava Dash

摘要

可持续和安全地使用地下水需要对其质量进行不定期的监测。由于存在多种污染物，整体地下质量的空间变化很难描述。本研究通过结合地下水质量的时间变化方面描述了使用多标准质量评估系统和水利水的可持续性的灌溉的整体地下水质量。基于GIS的多标准系统将不同的质量参数有效地合并成一个易于理解的格式，并评估了印度西德里的灌溉地下水质量的空间变化。在研究期间，劣质地下水的空间增量率为3.7 km2。已经观察到，由于较少的城市化和具有良好水质的地下水补给区的可用性，从西南向东，沿着一般地下水流动方向，以及从西向东北的地下水质量的改善，地下水质量恶化。地下水质量的时间变化在北部地区较高（Vgt; 20％），在中部和南部地区变化较小（V = 10-20％），在南部地区部分地区则较小（V lt;10％）区。总体地下水质量加上其变化显示，地下水利用在南部地区大部分是不可持续的，地下水可持续性受研究区域西部和北部相对较差和可变质量的限制。

关键词：印度西德里 GIS 地下水质量 空间变化 可持续利用 时间变化

介绍

合理地实施水资源的最佳规划对于满足不断增长的人口的需求是重要的，在德里这样的城市，淡水的需求总是供应不足。研究区域覆盖城市周边地区的一部分，西德里，其中农业模式的快速变化，农业工业的增加和污水排灌的使用导致地下水质量的显着恶化（Adhikary et 2010）。污染的地下水不能像流动的地表水一样清洁自身的可降解废物（Poonam和Namita2001）。地下水运动非常缓慢，阻碍了污染物的有效稀释和扩散。对于受污染的地下水，在人类时间尺度上可能需要几百到几千年的时间来清洁可降解的废物。

可持续利用的概念出现在20世纪80年代初期，其基于合理的资源利用以维持长期。可持续地下水利用通常被定义为以无限期维持地下水资源的开发和利用，而不造成不可接受的环境，经济或社会联系（Alley和Leake 2004）。近年来，地下水资源的可持续管理研究引起了国际上的关注（Xu et al。2005; Qureshi et al。2010），地下水资源需要可持续利用，以保持下一代的水资源，满足水资源管理的制约因素（Sophocleous 2005 ）。 除了地下水的污染负荷之外，其他因素如土壤信息和地下水者的社会经济条件也发挥重要作用，实现水资源可持续发展（Kawy 2012）。 Kritsotakis和Tsanis（2009年）开发了一个地下水综合方案。有关地下水使用的可持续性问题可以很容易地解决，当一个参数控制质量，但是不切实际，由于多个成分，这是非常复杂的。

地下水质量是各种生物，物理，化学和辐射属性的联合作用的表现。然而，对于灌溉目的，化学属性发挥最显着的作用。由于多种污染物，地下水的整体化学质量很难在空间上划分。因此，需要多个标准来确定各种污染物对地下水质的组合效应。组合地下水质量空间的分布可以通过传统系统或地理信息系统（GIS）的空间插值能力来描述。

传统系统的功效一般限于难以在大面积获取有用信息以及缺乏有效处理和分析所获得数据的手段（Dengiz等人，2010）。除了这些，与研究中的每个特征相关联的各种因素的巨大的手动方法太昂贵和耗时（Aronoff 1989）。在过去十年中，地理信息系统在与大空间尺度上的资源相关的应用中已经引起了很多关注（Chandio等人2012）。

GIS是地下水资源管理的重要组成部分，可以帮助识别和绘制含水层中受污染羽流的区域（Arnousand El-Rayes 2012），并描述适合于饮用和灌溉目的的区域（Adhikary et al。2012）。可以定量或定性地显示地下环境的某些特征，以确定地下水对污染物的脆弱性（Al Hallaqand Elaish 2012）。除了描绘地下水势区（Pradhan 2009; Manap等人2012; Manapet al。2013），GIS还可以用于识别地下水补给活动可行的潜在地区（Khodaei和Nassery 2013; Kaliraj等人2013 ），并获得关于当前地下水质量情景的其他可靠信息，对于有效和高效地实施水管理计划至关重要（Babiker et al.2007; Neshat et al。2013）。

在本研究中，作者旨在使用不同化学品质参数的多标准系统描述灌溉的整个地下水质量。此外，地下水质量的时间变化规律被纳入以解决用水可持续性的程度。地理信息系统的能力被用于实施多标准和时间方面，以绘制适合可持续利用地下水灌溉的区域。

研究

研究区位于76°5024“和77°0215”Eand28°3941“和28°3019”N之间，覆盖近189km2（图1）。 Najafgarh排水沿南部和东部边界流动，Kultana Chhudani Bupania沿研究区的北边界流失。气候为亚热带气候，年平均降水量和蒸发值分别约为700.8和2565毫米（平均30年）。西南季风（7月至9月）提供了总降雨量的84％。月平均气温21〜41℃，年平均气温31.5℃。

土壤和水文地质

研究区主要由冲积层形成。土壤粗土壤，混合，高热和典型的Haplustepts。大多数土壤属于Palam系列，包括verydeep，黄棕色冲积土壤，碳酸钙结合物的存在，体积为10-15％。表面土壤主要由铁质石灰石，花岗岩和片状岩石矿物组成。斜长石和角闪石的风化主要促进SAR和盐度的发展（CGWB 2006）。

德里系统的Alwar石英岩，暴露在该地区，属于前寒武纪年龄。石英岩是粉红色到灰色的颜色，硬，紧凑，高度接合，断裂和腐烂。这些出现与云母片岩的interbeds和地方由伟晶岩和石英脉脉。基岩硬岩出现在地面以下300米处。由于盐水层浅层深度的存在，水质一般较差（CGWB 2006）。

自然植被和土地利用

自然植被包括干落叶树，灌木和草。由于城市化，土地利用多年来发生了显着变化。在总面积中，近75％为耕地，其余为栖息地，道路，池塘，森林等。该地区植被覆盖早，植被茂密。珍珠粟是主要的雨季作物与瓜尔豆，鹰嘴豆和绿豆。其次是冬天的小麦和芥末。由于靠近德里附近，农民现在正转向养殖文化和蔬菜种植。井是灌溉的主要来源，深度从20米到30米转变（CGWB 2006）。

抽样和分析技术

在1997年，2004年，2006年和2007年收集了位于研究区域不同位置的手泵和小井的九十三个地下水样品（图1）。使用手持式全球定位系统记录每个采样位置的地理坐标系统（GPS）。几个地点还使用差分GPS进行交叉检查。在手动泵的情况下，清洗10分钟以冲洗保留在管道中的滞留水。对于挖井，检查该井已被日常使用以不采样陈旧和停滞的水。取样的水存储在用溴化丁基合成橡胶塞密封的钠钙玻璃存储瓶中。在实验室中分析收集的样品，以使用标准程序（APHA 1995）测量水化学参数的浓度。由粮农组织设定的多标准系统的制定以确定整个地下水质量和空间地下水及其灌溉用途的临界值），根据化学参数的实际浓度（表1）制定了多标准系统分析，以确定整体地下水质量。在各种化学成分中，最重要的灌溉水质是溶解盐的总浓度，由电导率（EC）表示;钠与钙和镁的相对比例，以钠吸附比（SAR）计算;碳酸盐危害，由残余碳酸钠（RSC），氯化物危害表示;和镁与钙的相对比例（Mg / Ca比）。表1中列出了由于地下水中存在多种污染物而导致的良，中，低质量水灌溉的分类。这五个质量参数的空间 - 时空地图是根据使用常规克里金内插技术的污染物浓度进行准备和分类的的Arc GIS。根据多标准覆盖了这些主题地图，并编制了所有年份的复合灌溉水质图。

地下水质量的时间变化和地下水用于灌溉的可持续性。

通过测量该点的每个地下水质量参数的时间变化的时间变量（时间变化的度量和表示为（标准偏差/平均值）* 100）来确定特定点的地下水质量的时间变化。然后计算每个井的地下水质量的整体变化（V）为：

其中CVi是第i个参数的变异系数，N是参数的总数。然后将总体变异分为两种类型：长期变化，显示10年的变化和短期变化，描绘3年的变化。使用克里金内插技术从点数据生成短期和长期时变变化图。然后，使用表2中所示的可持续性标准，将时间变化图与最近（2007年）的地下水质量图进行整合，当地下水质量改善和变化减少时，水的可持续性增加。

地下水质量参数的空间自相关

地下水中化学成分的浓度，在具有离散值的几个位置测量，可以被认为是随机的。但它们与自己显示一定程度的空间相关性。因此，为了知道样本点的随机性，分析了井的排列模式。此外，使用GIS 软件进行空间自相关分析，以了解点之间的相关性，并可视化地下水质量的空间变异性。

地下水质量参数的空间变异性

空间变异性表示为半变异函数，其是两个相邻的距离h点之间的均方差变化的图形表示，如图所示。 2：

其中gamma;（h）是表示为两个品脱之间的滞后距离或分离向量h的大小的函数的半变异函数，N（h）是由距离h隔开的观察对的数目，z（xi）变量是位置随机变量。将实验方案拟合到基于最高R2和最低RSS的理论模型，以确定诸如块（C₀），基础（C C₀）和范围（A₀）的参数。使用普通克里金法制备所有地下水质参数的表面图。普通克里金法使用位于围绕该特定点的邻域内的已知参数的加权线性组合来估计未采样位置的地下水质量参数的值。

预测地图的交叉验证

地下水质量图的准确性和不确定性通过交叉验证方法进行评估（Davis 1987）。平均绝对误差（MAE）和均方误差（MSE）测量预测的准确性，而预测优度（G）预测的有效性.MAE表示为残差的总和：

其中z ₀，i是位置i处的观测值，z _p，i是位置i处的预测值，N是观测值和预测值的对数。 MAE值接近零表示预测的更准确。然而，MAE测量并不揭示误差的大小;因此，MSE用于在给出幅度指示的任何点处提供差分：

G测量指示相对于样本平均值的预测的有效性。

其中z是样本均值。 G = 100表示完全预测，而负值表示预测不如使用样本均值作为预测值。

结果与讨论

地下水质量参数的空间相互依赖性

空间自相关性测量不同变量之间的相互依赖程度以及相互依赖性的性质和强度。模式分析的结果表明，采样点以完全的空间随机性排列。在任何点的预定距离内找到九个其他点的概率随机。

显示出随着距离的指数增长（Babiker等人2007）。表3中总结了五个地下水质参数的空间自相关系数或Morans I值。根据结果，Mg / Ca比和RSC显示非常弱的阳性自相关或接近随机性（平均Morans Igt; 0，但是非常接近零），而EC，氯化物和SAR显示弱的负相关自相关（平均Morans I lt;0，但接近零）。因此，所有地下水质量参数都是独立的，并在研究区域内随机分布。

半变异函数和地下水质量参数

球形模型的EC，Cl，短期和长期变化的地下水质量和指数模型的Mg / Ca，RSC和SAR被发现最适合。表4显示了所有4年的地下水质量变量和地下水质量的时间变化的方差图参数（熔核，基石和范围）。对于EC和氯化物，分别从6.72-8.01和7.26-8.37公里变化。因此，两个位置处的EC和氯化物在空间上彼此相关，滞后距离小于8km;除此之外，它们是随机分布的。 Mg / Ca和SAR在较短的滞后距离内具有空间相关性，分别在5.07和6.83km之间随机变化.RSC显示相对较高的空间相关距离。超过32.81公里，随机分布在空间中。地下水质量的时间变化显示超过11公里的温度随机性。

矿块（C₀）表示各个地下水质量参数的微尺度变化和测量误差，而基底（C）表示可由空间相关结构定义的变化量。对于除RSC之外的所有地下水质量参数，熔核成分小于总变化的10％。对于RSC，变化在19％和24％之间。所以质量参数的空间相关结构非常好。在全部变化中，时间变异分量的熔核分量接近50％，这表明该性质的微尺度变化相对较高。SAR被发现在空间相关结构方面是最好的。

交叉验证

由于地下水质量参数的空间映射的交叉验证产生的评价指数在表5中示出。对于所有的质量参数，G值大于零，这表明使用方差参数的空间预测比假设任何观测值的平均值作为任何从实验半变异值拟合得到的半变异函数参数是合理的，以描述空间变异。包含更多数量的样本可能导致更适合的实验半变异函数。 MAE和MSE始终在零附近徘徊，也表明更高的可预测性和更少的不确定性。

各个地下水质量参数的时空变化

EC

EC范围从1.80-11.80,2.42-13.24,1.98-14.96和2.04-14.99 d S m-1，平均值为5.49,6.47,6.41和6.64 d S m-1，1997年，2004年，2006年和2007年（表6）。范围，平均值和标准偏差值显示出相当大的空间离散度。在1997年，

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