使用数据挖掘方法评估气象干旱对地下水位波动的影响 (案例研究:戈勒斯坦省的半深井)

科学领域:

• 水文学的水文学
• 气候学 气候学 气候学
• 环境科学 环境科学

背景情况:

• 地下水是干旱/半干旱地区的关键资源,面临着水表下降的威胁.
• 监测地下水的波动是必不可少的,气象干旱被确定为一个关键的影响因素.

研究的目的:

• 评估气象干旱指数 (SPI和SPEI) 对地下水位波动的影响.
• 通过回归模型评估这些指数与地下水指数 (SWI) 之间的关系.
• 确定最有效的干旱指数来预测地下水位变化.

主要方法:

• 在六个月的窗口中计算SPI和SPEI,用于长期时期 (1989-2018).
• 应用多变量线性回归和M5决策树回归来分析关系.
• 包括落后的气象干旱指数,平均空气温度和以前的降雨量作为预测变量.

主要成果:

• 气象干旱对地下水位的影响不是立即的,显示了滞后.
• 纳入6个月滞后的气象干旱指数,温度和降雨量改善了与SWI的相关性.
• 使用SPEI指数与6个月的滞后,M5决策树模型提供了最好的预测 (R2=0.92,RMSE=0.27).
• 考虑到降水和蒸发的SPEI指数,显示出与SWI的联系更强,强调了潜在蒸发的作用.

结论:

• SPEI指数比SPI更有效地预测了研究区域的地下水位波动.
• 气候变化和全球变暖构成未来的风险,即戈勒斯坦省地下水平面下降的风险.
• 需要有效的监测和管理策略,以应对未来潜在的地下水枯竭.