污水处理归一化

Ⅰ 编写一个数据采集与处理程序！！！求助啊~~~~

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主要的解决办法如下：
①确定是否死机。先按Ctrl+Shift+Esc打开“任务管理器”并找到“Windows资源管理器单击“重新启动”，没有死机或假死机的电脑此时会恢复正常，没有任何反应（真死机）则强制关机并重新开机。如果解决死机问题后仍然不能打开开始菜单，请继续下一步操作。
②开启“管理员批准模式”。按键盘上的Windows键+R键打开运行，输入“gpedit.msc”打开组策略编辑器，在左侧依次向下找到“计算机配置”→“Windows设置”→“安全设置”→“本地策略”→“安全选项”，然后在右侧找到“用户账户控制：用于内置管理员账户的管理员批准模式”，双击将其设置为“已启用”并确定
；如果右侧“用户账户控制：以管理员批准模式运行所有管理员”显示“已禁用”，则双击将其也设置为“已启用”并确定。
如果是Windows10家庭版，不含组策略功能，则打开运行，输入“regedit”打开注册表，展开到[HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Policies\System]分支，将下列键值双击修改为相应数值。

Ⅱ （三）夹河下游地区海水入侵的时空演化特征与综合治理效果

夹河下游河谷是烟台市海水入侵的最严重区域，海侵范围由河口上溯至山前倾斜平原地带。第四系中、上部孔隙水是区内多年以来的主要淡水开采目标层，为一套中、上始新统和全新统地层，主要岩性由细砂、粉砂、淤泥、粉土、粉质黏土及砂砾石等组成，具有良好的储水条件，地下水较丰富。

1985年以来，烟台市在南至山前倾斜平原中部，北至夹河河口的河谷地带的广大区域内设置了40多个监测井点，对区内主要孔隙水含水层（中、上始新统和全新统）水质进行了多年连续监测。根据监测资料，监测区内水质变化在时空上反映出比较复杂的特点。我们选择了监测资料连续、分布于不同地带的11个监测井点（图9-5）的监测数据，分别对其1994年，1999年及2004年不同时段的氯离子（Cl^-）、总矿化度（TDS），酸根离子（

）、重碳酸根与氯离子含量比以及钠吸附比（SAR）5项水化学特征指标（表9-5～表9-7）进行了模糊综合评判，以了解区内地下水受海水浸染程度的时、空演化特点。

表9-5 1994年各监测井点水化学特征指标统计表

图9-5 烟台市夹河地区各监测井点分布图

1—元古宇地层；2—中上更新统残坡积地层；3—上更新统和全新统冲洪积地层；4—全新统地层；5—监测井点名称及编号

表9-6 1999年各监测井点水化学特征指标统计表

表9-7 2004年各监测井点水化学特征指标统计表

1.评价因子的选择

在模糊综合评判中，评判因子的选择至关重要。海水入侵研究中，水化学特征是判断海水入侵的直接依据。迄今为止多采用单一的指标分析。大多是以Cl^-含量超过250mg/L作为海水入侵标准。但是在海水入侵过程中，影响判断海水入侵程度的因子众多，在不同的评价区域、不同的评价时段内，各因子主次关系也不同，评价时很难将所有因子全面考虑。鉴于此，我们有目标地选择某些能反映烟台市夹河中、下游区段的地下水质量和海水入侵程度的有关因素作为评价因子。本着评价指标的系统性、客观性和可操作性的原则。选取了5个指标（Cl^-，TDS，

，

/rCl^-和SAR）作为评价海水入侵程度的综合指标。

Cl^-作为首选指标，首先由于Cl^-是海水中最主要的常量元素，是海水浸染地下淡水的最敏感指标，且Cl^-的测定简便。TDS（溶解性总固体）反映水中总盐量水平，海水与地下淡水中溶解性总固体具有显著的差异性，所以它是判别地下淡水受海水浸染程度的重要指标。

是反映海水入侵的一个较敏感指标。

是海水中较稳定的常量成分，其

含量约为65mg/L。而地下淡水中

则属于微量成分，其含量在0.001～0.2mg/L之间。地下淡水受到海水浸染后，

含量值将会明显升高。烟台市地下水中主要阴离子为

，而海水中主要阴离子为Cl^-。已有研究成果表明，海、淡水中该比值

/rCl^-（r为毫摩尔）悬殊可高达若干个数量级，不同程度的浸染能在地下水中

/rCl^-量值上明显反映出来。SAR钠吸附比为

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式中：“r”——表示毫摩尔，为衡量水中Na^2＋与Ca^2＋、Mg^2＋含量比例关系的一个指标。

地下淡水中的主要阳离子为Na^2＋、Mg^2＋，而Na^＋是海水中首位的阳离子，其含量较地下淡水高出2～4个数量级。地下水受海水浸染后水中Na＋含量一般会明显升高。地下水受海水浸染程度与SAR值成正比关系。因此，依据SAR值变化来判断海水浸染程度是比较合理的。

2.评价因子指标的量化

考虑到烟台市海水入侵的水质特点，为清楚地反应海水入侵的程度，将烟台市地下水受海水浸染的程度简单实用地分为3级（表9-8）。

表9-8 海水侵染程度等级划分

水的咸淡味觉差异主要与Cl^-质量浓度有关，当水中Cl^-含量较高时，人们会明显口感咸味，普通人的水口咸味阈值对应的Cl^-含量一般为200～300mg/L并常以此（Cl^-含量200～300mg/L）作为咸、淡水的分界标准。我国生活饮用水卫生标准（GB574—85）和农田灌溉水质标准（GB5084—92）均要求氯化物含量不高于250mg/L。因此，我们也采用250mg/L为第Ⅰ、Ⅱ级的界值。第Ⅱ、Ⅲ级海水浸染程度分别为中度和严重侵染，在有关的海水入侵研究中，有研究者将Cl^-含量1500mg/L作为严重海水入侵的界限。我们以此值作为Ⅱ、Ⅲ级的界值。

其余4项指标与Cl^-的宏观相关性作为分级的理论依据。以表11-13所示的海水浸染程度分级为框架，参照国内外有关的地下水水质标准，借鉴己有的等级划分先例，从本区实际情况出发，对海水入侵的水质等级各指标进行了等级范围及代表值的确定（表9-9）。

表9-9 海水入侵指标的等级划分及代表值

3.海水入侵程度模糊综合评判

（1）评价因子集和评价集

根据烟台市监测井点实际监测数据种类建立因子集U＝（u₁，u₂，u₃，u₄，u₅）其中u₁为Cl^-，u₂为TDS，u₃为

，u₄为rHCO₃^-/rCl^-，u₅为SAR。

根据烟台市海水入侵程度，将海水入侵程度分为轻微浸染、中度浸染和严重浸染三级类型。据此可建立评价集V，＝（Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ）。

（2）模糊算子

烟台海水入侵程度评价的因子中比较突出的因子是Cl^-和TDS，其他三个因子随海水入侵程度的变化相对复杂。这样在主次分明均有所“贡献”的情况下，依据所有因素在水质污染中“贡献率”的大小即权重的大小，按均衡兼顾的原则，决定选取加权平均型模型。

（3）隶属函数

从烟台海水入侵程度的实际情况考虑，选用较为简单成熟的“降半梯形分布函数”，确定隶属度。基于各井点水样的各项指标实测值，分别对其入侵程度进行逐级评判，计算其归属于各级的隶属度。

计算采用线性隶属函数，即分别用“降半梯型”和“升半梯型”隶属函数形式求两端等级的隶属度，用“对称山型”隶属函数形式求中间等级的隶属度。考虑到指标rHCO₃^-/rCl^-的各级代表值逐级变化趋势与其他指标不同，故求其隶属度时函数的具体运用形式有所不同。

1）正降半梯形隶属函数。对于数值越大等级越高的评价因子i（Cl^-、TDS、

、SAR），采取正降半梯形隶属函数（图9-6）。

图9-6 正降半梯形隶属函数分布图

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2）反降半梯形隶属函数。对于数值越大等级越低的评价因子i（rHCO₃^-/rCl^-），其隶属函数采用反降半梯形隶属函数（图9-7）。

图9-7 反降半梯形隶属函数分布图

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式中：x——被评组分实测浓度；

s_i＝（i＝1，2，3）——Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ级海水入侵程度标准代表值。

依据上述隶属函数，分别求其相应各级的隶属度r_ij（j＝1，2，3），并确定各因子的模糊关系矩阵R：

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R_ij——海水入侵程度的第i种因素属于第j类评价标准的隶属度。

（4）建立评价因子间的模糊关系（赋权）

模糊综合评判法中赋权方法很多，常见的赋权方法主要有四种：指数赋权法、分级指标法、标准赋权法和嫡法赋权，都体现了一种指标值大则权值便大的思想，这显然是不全而的。本模型采用超标指数赋权法，将权值归一化，这样既突出了海水入侵程度评价中主要指标的作用，又考虑了不同指标标准值的差异，计算简便。其数学表达式为

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式中：x_i——各指标实测浓度，mg/L；

a_i——各指标各等级代表值，mg/L；

s_i——各指标各等级代表值（a_i）的算术平均值；

n——分级数。

对所求得各项指标权重进行归一化处理，即

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得出各评价因子权重组成的模糊向量A：

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（5）模糊矩阵的复合运算

在建立两个模糊矩阵R和A的基础上，将R和A进行模糊矩阵的复合运算，B＝AR，可以得出模糊综合评判的结果。因为采用的加权平均模型，则计算公式为

B_j＝∑（a_ir_ij）j＝（1，2，3，4，5）（9-11）

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（6）评判结果

通过调用相关数据进行具体运算，并根据最大隶属度原则，在b₁，b₂，b₃中取其最大值，其所对应的V备择集中的级别即为本模型对海水入侵程度的模糊综合评判结果。若将隶属度大小排序，则可比较出各因子的“贡献率”。

4.海水入侵结果分析

（1）评判结果

对58个长期监测孔中选取资料全面、代表性较强的11个监测点作重点评判，以敏感反映海水侵染程度的五项指标（Cl^-、

、TDS、

/rCl^-、SAR）作为评价因。子采用上述模糊综合评判方法对烟台市1994年、1999年及2004年海水入侵做出评价（表9-10）。

表9-10 烟台市区主要监测井点海水入侵程度模糊评价结果

注：“—”表示该点无监测数据。

为了与5项指标模糊判别做对比分析判断，增加单指标（Cl^-）判别结果（表9-11）。从表9-10、表9-11可以看出，以单一指标（Cl^-）含量得出的评判结果与模糊综合评判结果相比较，除三个井点判别结果不一致外，其余皆完全一致。说明模糊综合评价结果与单指标（Cl^-）评判结果有很好的对应关系。对于三个井点判别结果的差异，分析认为模糊综合评判结果更能反映实际情况。

表9-11 依据CI^-含量得出的侵染程度等级评判结果

注：“—”表示该点无监测数据。

对于235井点1994年份的地下水，依据单指标（Cl^-）评判为II级，而用模糊综合评判结果为Ⅲ级。分析看出虽然Cl^-含量没有达到Ⅲ级，但是SAR值远远高于Ⅲ级标准，相应的模糊评判权重也大，该指标有放大了淡水和海水的差异性的作用。权重为各因素对“重要”的隶属度，其值最大说明该地区水质和原来淡水水质相差甚远。表明该监测井点地下水已明显严重受到海水侵染。

对于267井点1999年份的地下水，依据单指标（Cl^-）评判为Ⅱ级，而用模糊综合评判结果为Ⅲ级。同样可以看出 Cl^-含量值没有达到Ⅲ级，但有三个指标值（TDS、

/rC1、SAR）铃超出了Ⅲ级标准值，同理表明该监测井点地下水已严重受到海水^-侵染。

对于第3个评价有差异的276井点1999年份的地下水，依据单指标（Cl^-）评判为Ⅱ级，而用模糊综合评判结果为Ⅰ级，此井点水质不易确定，因为五项指标皆在Ⅰ、Ⅱ级分级界值左右徘徊。其中Cl^-，TDS和SAR指标值虽然为Ⅱ级，但是皆超过范围值不大，而且

和

/rCl^-指标值为Ⅰ级，所以使用模糊综合评判就显示出其优越性，根据权重大小，综合评判为Ⅰ级。可以看出该井点水质依据单指标（Cl^-）含量评判为Ⅱ级是很勉强的。

（2）时空演化特点及影响因素分析

从评价结果看（表9-10和表9-11），1990年至近期，11个监测井点地下水受海水侵染过程有三种类型：

203、204、236、263和276等四个监测点的地下水受海水侵染程度相对稳定在轻微水平（Ⅰ级）。其中236和276开采的是基岩裂隙水，分析认为基岩地下水较充分的补给是缓解这些井点所在区段海水侵染程度低的主要原因；204井点位于夹河鸡场，1992年化肥厂生产用水停采，地下水位回升，地下水受海水侵染程度至1994年开始明显缓解，且至今基木本稳定在轻微水平；203和263井点分布于夹河中游山前倾斜平原中部地带，虽开采强度较大，但地下水补给较充分，加上后期地下水开采的计划控制，从而使得该区地下水受海水侵染程度较低。

201、282和284监测井点的地下水受海水侵染程度较高，基本长期处于中等水平（Ⅱ级）。这些井点分布于山前倾斜平原的前缘，地下水补给条件较好，之所以受海水侵染程度较重，分析认为主要与长期地下水超采有关。自20世纪80年代中期开始，这几个井点的地下水持续高强度开采，导致地下水位持续下降，在1987～1988年期间开始形成降深漏斗，其中心水位处于负值状态，并且之后不断扩展，从而导致了咸淡水动态平衡界面的破坏，引起海水对地下淡水的反向补给。

235、267及232井点分布于近海岸河口地带，所处位置是区内海水侵染程度最严重区段，但海水入侵趋势却存在较大差别。根据评价结果，235、267井点反映为逐年加剧的趋势，且大部分时期都处于严重水平（Ⅲ级），而232井点却从20世纪90年代末期开始呈现明显缓解，该点地下水水质1994年为严重咸化，1999年至今明显好转。分析认为，这三个井点的海水入侵程度差异主要与拦潮和地下水库工程有关。为防止当地地下水受海水侵染程度的持续加剧，烟台市于20世纪90年代初在232井点下游约500m位置修筑了夹河橡胶坝，并于2002年于夹河河口修建了地下水坝，这两项工程不但拦截了海潮沿河上溯引起的下渗，也取得了抬升地下水位的效果。由此使得232井点已被咸化的地下水产生了淡化。

总结评价结果：1994年Ⅰ级点6个，Ⅱ级井点3个，Ⅲ级井点2个；1999年Ⅰ级井点5个，Ⅱ级井点4个，Ⅲ级井点1个；2004年Ⅰ级井点7个，Ⅱ级井点2个，Ⅲ井点2个。从本区海水入侵的扩展趋势看，海水入侵主体规模在1994年就已基本形成，由套子湾沿岸向内延伸，在套子湾沿岸呈带状分布，向内宽度逐渐减小，严重侵染区集中在该区滨海平原沿海一带，沿海岸呈带状分布。入侵范围10多年来无明显的变化，只是局部地区由于地下水的超采、气候干旱少雨或人工干预等原因，海水入侵程度也相应受到影响而随之发生变化。

采用传统的中一指标（Cl^-浓度分级）对海水入侵程度进行评价有一定的局限性。与其相比，基于咸、淡水中的重要特征成分的显著差异，选择Cl^-、TDS、

、

/rCl^-及SAR等五个指标进行地下水受海水侵染程度的综合评判，可以取得比较客观的评价结果，为烟台市海水入侵程度及防治效果优劣提供评判依据和手段。

5.夹河下游海水入侵区综合治理效果分析

地下水库建库多年来，按照市政府确定的优先使用地表水、科学涵养地下水的水资源开发利用方针，库内的地下水资源得到了一定的涵养储存。库区内的地下水位也有了明显的回升，地下水漏斗区面积逐年减少。但目前地下截渗坝上游仍封存有建坝前入侵的部分海水，Cl^-含量大都大于200～250mg/L，靠近坝线附近局部大于500mg/L，海水侵染区的水质一直没有得到有效的改善。对永福园地下水库水体进行置换及回灌补源，采用机井抽取地下含氯较高的苦咸水，同时在河道范围内布置渗井，利用夹河地表水及门楼水库施工弃水进行回灌补源后，该区域水质可以达到Ⅲ类水标准，且Cl^-含量小于150mg/1，能够改善并逐步恢复本区域生态环境，满足城市供水水质要求，为城市社会和经济发展提供水资源保障，其社会效益和生态效益十分显著。

Ⅲ 单元数据处理

在进入GFS软件系统计算之前，需要对层次结构中第四层（D层）各元素指标数据进行计算和归一化等处理工作。地下水功能评价所需基础数据转换为xls格式文件之后，假设评价区总面积为m，分区（带）面积为n，分别按照计算下列对应公式来计算各指标的基础数据。

1）单元区外补给资源占有率=单元分区域外调入补给模数/全区补给资源模数；

2）单元区内补给资源占有率=单元分区域内获得补给模数/全区补给资源模数；

3）单元储量资源占有率=单元储量资源模数/全区平均储量资源模数；

4）单元可用资源占有率=单元可用资源模数/全区平均可用资源模数；

5）补储更新率=单元补给资源模数/单元储存资源模数，储存资源模数为0时，补给更新率赋值1，评价指数按表1赋值；

6）补给可用率=单元补给模数/单元可用模数，r＞1时，赋值1；

7）补采平衡率=单元近5年平均补给量/单元近5年平均开采量；

8）降水补给率=单元近5年平均补给量/近5年平均降水量；

9）水位变差补给比=单元近5年平均补给量/单元近5年平均水位变差；

10）水位变差开采比=单元近5年平均开采量/单元近5年平均水位变差；

11）水位变差降水比=单元近5年平均降水量/单元近5年平均水位变差；

12）单元可采资源模数，转换出的各单元数据；

13）可利用储量模数，转换出的各单元数据；

14）资源开采程度，转换出的各单元数据；

15）水环境矿化与地下水关联度=湖泊或湿地含盐量/同期水位变化；

16）氮磷指变与地下水关联度=湖泊或湿地含磷量/同期水位变化；

17）累计开采量与弹性释水系数=累计开采量/同期弹性释水系数；

18）水位埋深与弹性释水系数=水位埋深/同期弹性释水系数；

19）年均沉降量与年均开采量=年均沉降量/同期年均开采量；

20）地下水补给变率与地下水关联度=补给变化率/同期水位变化；

21）累计沉降量与同期水位降幅=累计沉降量/同期水位变幅。

经过公式换算的所有数据，利用极值标准化方法进行归一化处理，处理后的数值即为可用于“GFS”运算的各剖分单元的基础数据。

下面以层次结构中第四层第一个元素（资源占有率）为例说明数据处理方法。

在Excel中打开已生成的剖分单元资源模数数据库文件（资源模数.DBF）。

在Excel中计算资源占有率：单元资源占有率=单元资源模数/全区平均资源模数；全区平均资源模数=全区总资源量/全区总面积。

本例全区平均资源模数取值为15.71×10⁴m³/a·km²，计算结果见图6-51中第三列（C列）。

利用Excel中的“MAX”函数和“MIN”函数分别统计所有剖分单元格资源占有率的最大值和最小值。本例中最大值为2.23，最小值为0.45。

计算归一化比例因子，计算公式为

区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究

式中：a，b为归一化公式中的比例因子；Max（x_i）为数据系列的最大值；Min（x_i）为数据系列的最小值。

本例中，Max（x_i）=2.23，Min（x_i）=0.45，求得a=1.04；b=0.11。

数据归一化处理：利用Excel中的公式计算功能，计算各单元格的资源占有率归一化数据（计算结果保留小数点后两位），计算公式采用修正极值法。计算结果如图6-51所示。保存该计算结果备用。

无法采用公式处理的数据，由咨询系统或专家评判给每个剖分单元赋值。这些转换出的数据可直接作为用于“GFS”运算的各剖分单元基础数据。这类数据包括：资源质量指数、湖沼环境与地下水关联度、景变指数与地下水关联度、草场变化与地下水关联度、天植变化与地下水关联度、绿洲变化与地下水关联度、土地沙化与地下水关联度、土地盐渍化与地下水关联度、土地质量与地下水关联度、地面沉降与地下水关联度、海咸侵与地下水关联度、地下水质量与地下水关联度、泉流量变化与地下水关联度等。

Ⅳ 污水处理中什么叫厂网联合 什么叫厂网分离

厂网联合就是指污水处理厂和污水管网归一家管理；
厂网分离就是指污水处理厂和污水管网分别由两单位管理。
污水管网包括排水泵站。
有的城市专有排水管理处，负责污水及雨水排放管理。

Ⅳ 未来气候变化对作物需水量的影响

石家庄平原区种植的主要农作物为冬小麦和夏玉米，种植面积占农作物总种植面积的70%以上，为一年两季轮作种植。因此，本研究以冬小麦和夏玉米为代表作物进行计算。计算时间段为2011～2060年。

为了将未来气候情景与现状气候条件进行对比，采用由中国国家气候中心研制的NCC/GU-WG(2.0)天气发生器软件生成2011～2060年现状气候条件(RCP)气象数据作为对照。该模拟软件由中国国家气候中心根据全国671个气象站点1961～2000年的逐日气象资料率定研制，具有较高的精度，见表7-1，软件操作方便，直接选用相应模拟站点，然后点击输出按钮即可，主要为2011～2060年逐日降水量、最高气温、最低气温和日照时数等。

表7-1 模拟气象数据与实测数据之间的对比

注：表中最高气温为多年平均日最高气温，最低气温为多年平均日最低气温，降水量为多年平均降水量，日照时数为多年平均日照时数。实测数据来自中国气象数据共享服务网。

一、计算方法

采用彭曼-蒙蒂斯(Penman-Monteith)公式计算农作物需水量，计算公式如下：

石家庄平原区地下水流场演变特征与尺度效应研究

式中：ET_o为参照作物需水量，mm；R_n为地表净辐射，MJ/m²；G为土壤热通量，MJ/m²；T为2.0m高处日平均气温，℃；U₂为2.0m高处风速，m/s；e_s为饱和水气压，kPa；e_a为实际水气压，kPa；Δ为饱和水气压曲线斜率，kPa/℃；r为干湿表常数，kPa/℃。以上计算公式所需基础计算数据有逐日最高温、逐日最低温、平均风速、平均相对湿度及日照时数等，其余计算参数均可由相应经验公式计算获得。本文计算过程在联合国国际粮农组织研发的ET_oCalculatorV32软件上实现，空气湿度(%)选用 【T_dew=T_min+2℃】 按钮，风速(m/s)选用 【light tomoderate wind】 按钮，选用 【interior lacation】 按钮。

农作物灌溉需水量采用如下公式计算：

IR =K_cET_o-P_e (7-2)

式中：IR为灌溉需水量，mm；K_c为作物需水系数，采用刘钰等(2009)的实测数据；P_e为作物生育期内有效降水量，mm。

作物生育期内有效降水量(P_e)采用如下公式计算，计算时间单元为旬。

石家庄平原区地下水流场演变特征与尺度效应研究

式中：P为作物生育期内的降水量，mm。

二、数据来源

由于MPI-ESM-MR大气环流模型的输出数据分辨率较低(1.865°×1.875°)，需要进行降尺度处理。本文采用统计降尺度软件SDSM(4.2)，对RCP4.5气候情景模式的逐日最高气温和逐日最低气温进行降尺度处理，预测因子为地面2.0m温度场和海平面气压场，统计模型校核期为1961～1975年，验证期为1976～1990年。

图7-1和图7-2 为研究区逐月最高气温和逐月最低气温实测数据与模拟数据1976～2010年系列。采用归一化均方根差(RMSE)来度量实测与模拟系列的差异化程度，其计算公式为式(7-4)，用两者相关性来度量其一致性。

图7-1 逐月最高气温实测数据与模拟数据之间的对比

图7-2 逐月最低气温实测数据与模拟数据之间的比较

一般认为，RMSE＜10%为极好，10% ＜RMSE＜20%为好，20% ＜RMSE＜30%为中等，RMSE＞30%为差。两者相关系数越接近1，说明两者相关性越好(图7-3)。

图7-3 实测逐月气温数据与降尺度数据相关关系

a—最高气温；b—最低气温

石家庄平原区地下水流场演变特征与尺度效应研究

式中：S_i为模拟值，℃；R_i为实测值，℃；R为实测平均值，℃。经计算，1976～1990年年均最高气温的归一化均方根差(RMSE)为8.9%，为极好水平，年均最低气温的为22.6%，为中等水平；从相关系数来看，最高气温为0.98，最低气温为0.99，均很高，说明实测值与模拟值一致性较好。

由于对降水序列进行降尺度处理相对复杂，且运用SDSM(4.2)软件降尺度所得到的数据较同期实测数据误差较大。本文参考了丛振涛等(2010)人的研究方法，采用如下步骤进行降尺度处理：

(1)分别统计大气环流模型 MPI-ESM-MR 历史输出数据(1961～2000年)和RCP4.5气候情景2011～2060年输出数据1～12月降水量平均值。

(2)对比分析计算RCP4.5情景模式下1～12月降水平均值分别相对于历史输出数据1～12月平均值的增大程度。

3)将计算得到的RCP4.5情景模式下1～12月降水量平均值相对于历史输出数据的增大幅度分别计算叠加到由NCC/GU-WG(2.0)天气发生器模拟生成的石家庄站2011～2060年1～12月降水序列，从而得到石家庄站RCP4.5情景模式下的逐日降水序列。

主要计算流程如图7-4所示：

图7-4 逐日降水量降尺度计算流程

三、结果分析

以气温为横坐标，作物需水量为纵坐标，建立相关关系图(图7-5)。从图上可以看出，随着温度的升高，两种气候情景下农作物需水量均呈直线递增关系，但递增幅度有所不同。在现状气候条件下，气温每升高1.0℃，农作物需水量增大40.7mm，RCP4.5情景下，需水量增大27.8mm。从未来50年2011～2060年农作物平均需水量来看，现状气候条件为1107mm，RCP4.5情景增大到1139mm。

图7-5 不同气候情景下年均最高气温对作物需水量的影响

a—RCP；b—RCP4.5

利用公式(7-2)和公式(7-3)可以计算得到石家庄平原区2011～2060年作物灌溉需水量。以降水量为横坐标，灌溉需水量为纵坐标，建立相关关系图(图7-6)。可以看出，随降水量的增大，两种气候情景下灌溉需水量均呈直线递减关系，但递减幅度有所不同。在现状气候条件下，降水量每增加100mm，灌溉需水量减小40mm，RCP4.5情景下，需水量减少45mm。

图7-6 不同气候情景下年均最高气温对作物灌溉需水量的影响

a—RCP；b—RCP4.5

从多年平均水平来看(2011～2060年)，现状气候条件灌溉需水量为715mm，2011～2035年期间为709mm，2036～2060年期间为720mm。RCP4.5需水量为712mm，2011～2035年期间为707mm，2036～2060年期间为717mm。为了定量评价气候变化对年需水量的影响，以需水量大于750mm为高强度灌溉需水量，700～750mm为中强度灌溉需水量，小于700mm为低强度灌溉需水量，则在现状气候条件下(RCP)，低强度灌溉需水量年占42%(2011～2060年)，中强度占34%，高强度占24%；RCP4.5气候情景下，低强度需水量年所占比例较现状气候条件增大8%，中强度减小6%，高强度减小2%。

从年际角度来看，现状气候条件下，在2011～2035年期间，灌溉需水量在5%显著水平上呈明显下降趋势，下降速率为13.5mm/10a，2036～2060年期间，无明显上升或下降趋势(图7-7)。RCP4.5气候情景下，在2011～2035年期间，灌溉需水量下降速率较现状气候条件下有所增大，为15.7mm/10a，同样在2036～2060年期间，灌溉需水量无明显上升或下降趋势(图7-8)。

图7-7 现状气候条件下石家庄平原区2011～2060年期间灌溉需水量演变特征

图7-8 RCP4.5气候情景下石家庄平原区2011～2060年期间灌溉需水量演变特征

Ⅵ 评价指标体系与评价方法

一、评价指标体系与评价标准

（一）评价指标选取

本次工作主要根据《全国地下水资源及其环境问题调查评价技术要求（二）》和《地下水功能评价与方法推广应用教材》，并结合疏勒河流域平原区盆地水文地质和环境条件，选取和建立了疏勒河流域平原区盆地地下水功能评价的指标体系。

根据疏勒河流域地下水资源的补给、恢复、利用等特点，本次评价未考虑与地下水资源功能有关的地下水储存资源方面的指标“储存资源占有率”、“补储更新率”和“可用储量模数”。其余与地下水资源功能有关指标全部选取。

疏勒河流域平原区与地下水有关的生态环境问题基本都存在，如泉水衰减、湖沼萎缩、草地退化、土地沙化、土地盐渍化等，因此生态功能评价方面，选取了地下水与生态环境有关的全部指标。

疏勒河流域地下水开采历史较短、规模较小，由此造成的地面沉降很小，开采承压水也没有引起咸水下移问题，地下水的地质环境功能不明显，本次评价中没有考虑此类问题。在地下水系统衰变中，由于疏勒河流域进行了大规模地表水资源调配而引起了地下水系统的强烈时空变化，因此，全部选用了地下水系统衰变方面的指标。

（二）评价指标体系

依据上述分析，首先确定本次功能评价要素指标，然后根据层次关系和群组关系，组成评价属性指标和功能准则层，在此基础上构成地下水功能评价的指标体系（表7-1），该体系是一个由驱动因子群、状态因子群和响应因子群组成的“驱动力-状态-响应”（DSR）体系。评价体系由1个系统目标层、3个功能准则层，9个属性指标层和25项要素指标层4级层次结构组成。

表7-1 疏勒河流域盆地地下水功能评价指标体系与指标等级划分

续表

体系第一层为系统目标层，只有1个要素——系统综合功能。第二层为功能准则层，包括3个要素：资源功能、生态功能和地质环境功能。第三层为属性指标层，包括9个要素。其中资源占有性、资源再生性、资源调节性和资源可用性为资源功能的支撑要素；景观环境维持性、水环境关联性、植被环境维持性和土地环境关联性为生态功能的支撑要素；地下水系统衰变性为地质环境功能的支撑要素。第四层为要素指标层，主要用来描述第三层各属性指标，共选取了25个要素指标，其中，以区外补给占有率、区内补给资源占有率和可利用资源占有率描述资源占有性；以补给可用率、补采平衡率和降水补给率描述资源再生性；以水位变差补给比、水位变差开采比和水位变差降水比描述资源调节性；以可采资源模数、资源质量指数和资源开采程度描述资源可用性；以湖沼环境与地下水关联度和景变指数与地下水关联度描述景观环境维持性；以水环境矿化与地下水关联度和氮磷指变与地下水关联度描述水环境维持性；以草场变化与地下水关联度、天然植被变化与地下水关联度和绿洲变化与地下水关联度描述植被环境维持性；以土地沙化与地下水关联度、土地盐渍化与地下水关联度和土地质量与地下水关联度描述土地环境关联性；以地下水质量与水位关联度、泉变化与地下水关联度和地下水补给变率与水位变差比描述地下水系统衰变性。

（三）评价标准

地下水功能评价的指标体系，包括系统（层）综合评价分级标准、功能（层）综合评价分级标准和属性（层）状况评价分级。

系统（总目标层）与功能（层）综合评价分级标准均划分为5级，属性（层）状况评价分级标准亦划分为5级，其评价级别指数值阈及状况分级情况如表7-2。

表7-2 地下水功能评价分级标准

续表

二、评价方法

（一）地下水功能评价分区及单元划分

根据地下水系统划分基础及项目工作区范围，确定本次功能评价范围为疏勒河流域玉门-踏实盆地、安西-敦煌盆地和花海盆地。根据流域中游和下游各盆地的补给、径流和排泄特征，以及地下水埋深状况等，各盆地又划分为入渗补给带、径流储存带和蒸发排泄带。共划分了9个地下水功能评价分区（图7-1）。

图7-1 疏勒河流域平原区地下水功能评价分区图

1区为安西-敦煌盆地地下水主要排泄区，为冲湖积平原区与北山山前洪积倾斜平原区，该区含水介质颗粒较细，富水性较差，地下水补给量小，水位埋深1～5m，北山山前局部大于5m；2区处于安西-敦煌盆地中部山前冲洪积倾斜平原前部与湖积平原之间的过渡带，含水介质颗粒较粗，富水性较好，水位埋深1～30m；3区为安西-敦煌盆地的疏勒河干三角洲、党河洪积扇中上部和卡拉塔什塔格山前冲洪积坡，干三角洲区局部为多层结构，其他为单一结构潜水区，含水介质颗粒粗大，补给条件良好，富水性好，地下水位埋深5～50m，局部大于50m；4区为玉门-踏实盆地下游地下水浅埋区，属多层结构区，含水介质颗粒较细，富水性较差，地下水补给量小，水位埋深1～5m；5区处于玉门-踏实盆地榆林、昌马洪积扇前缘细土平原区，为主要泉水溢出带及工农业生产区，含水介质颗粒较粗，富水性较好，水位埋深1～30m；6区为玉门-踏实盆地南部的榆林、昌马洪积扇中上部，为单一结构潜水区，含水介质颗粒粗大，补给条件良好，富水性好，地下水位埋深30～150m，昌马洪积扇中上部大于150m。7区属花海盆地北部地下水浅埋区，为多层结构区，含水介质颗粒较细，富水性较差，地下水补给量小，水位埋深1～5m；8区处于花海盆地中部细土平原区，为主要工农业生产区，含水介质颗粒较粗，富水性较好，水位埋深1～20m；9区为花海盆地南部的石油河洪积扇和宽滩山前冲洪积坡，为单一结构潜水区，含水介质颗粒粗大，补给条件良好，富水性好，地下水位埋深20～50m，局部大于50m。

在此基础上，进行基本评价单元的剖分。在MapGIS中按1.5×1.5km²进行了单元剖分，共得到有效计算单元10621个。

根据以上分区和单元剖分结果，通过MapGIS空间分析技术提取各单元中心点的坐标及所在分区的区号，并按GFS软件要求建立分区及剖分信息输入数据文件。

（二）指标数据

指标数据是指地下水功能评价指标体系中第四层各指标在剖分单元中的数据信息。

1.资源功能类指标数据

资源功能类指标主要涉及数据包括：补给资源模数、可采资源模数、降水量、开采量、水位变差和资源质量。各类资源模数直接采用本次地下水资源评价的最新成果，在MapGIS中形成面属性文件。对于降水量和水位变差，根据降水量等直线图和地下水位埋深小于5m的区域及水位变差等值线图，形成相应的面属性文件。开采量数据是以各灌区内村为单位进行调查统计，根据各灌区的开采量及其面积计算出开采模数，然后形成MapGIS面属性文件。对于资源质量指数，直接采用本次评价的五级分类成果，由好到差分别赋予1～0之间的数值，其中，Ⅰ级水赋值0.80，Ⅱ级水赋值0.60，Ⅲ级水赋值0.50，Ⅳ级水赋值0.30，并形成MapGIS面属性文件。利用以上各类面属性文件，通过MapGIS的空间分析技术分别提取各剖分单元相应指标数据。

获得各单元各类指标的数据后，按《技术要求》给出的公式计算各单元的相应指标，然后采用极值法进行归一化处理，并按GFS软件的输入要求形成文本文件。根据所建立的评价指标体系，该类数据文件共有12个。

2.生态功能类指标数据

疏勒河流域平原生态环境状况依赖于浅层地下水埋藏状况。地下水水位埋深过大，易引起湖泊湿地萎缩、泉水衰减、植被退化和土地沙化等生态问题；地下水水位过浅，易造成土地盐渍化。生态功能类指标，均采用专家打分法直接给出不同区带的指标数值。具体做法是，根据不同时期的遥感解译资料和相应时期的地下水位变差，通过各生态类指标与地下水位的关系，由不同专家根据不同区带的特点给出相应的分值（0～1之间），其中，分值愈靠近1表示植被与地下水的关系愈密切，分值愈靠近0，表示植被与地下水的关系愈不明显。最后综合不同专家意见，取相应区带的平均值作为该区带相应指标的数值。

疏勒河流域平原区湖沼环境主要指各盆地下游地下水位浅埋区的湖泊、水塘和湿地分布较集中区等；景变指数是指各盆地洪积扇前缘泉水溢出带或独特景观泉域分布区（如月牙泉）。

评价区湖泊和湿地均与地下水关系密切，专家打分结果为：在湖泊和湿地分布区指标值为0.6～0.9，其他地区依据地下水径流与湖沼、景观变化的联系强弱打分为0.1～0.3。在MapGIS中将专家打分结果形成面属性文件，通过空间分析技术提取各单元相应的指标数据，并按GFS软件的输入要求形成文本文件。

平原区水环境矿化主要指水位浅埋区的湖泊、水塘和湿地分布区内由于地下径流强弱及地下水位引起的含盐量变化；氮磷指变主要是指湖泊、湿地区与相邻农业耕种区化肥农药应用及地下水位变化而起的作用。

评价区湖泊、湿地区地下水矿化与水位变化密切，专家打分结果为：在湖泊和湿地分布区指标值为0.6～0.75，其他地区为0.2。在MapGIS中将专家打分结果形成面属性文件，通过空间分析技术提取各单元相应的指标数据，并按GFS软件的输入要求形成文本文件。

疏勒河流域平原区植被包括自然植被和人工植被两大类。其中，自然植被有小片树林、灌丛、草地、耐旱草丛等；人工植被主要分布于灌区内的种植树林及草地等。西北干旱区降水补给极少，地表植被受地下水水位的制约而呈现随水位埋深的增大而植被也有规律地变化。水位小于3m，以草地、灌丛为主，长势良好，覆盖率高；水位3～5m，以灌丛、小树林，如红柳、梭梭、胡杨为主，长势较好，覆盖率较高；水位5～8m，以梭梭、骆驼刺等耐旱植物为主，长势一般，甚至很差，覆盖率低；水位大于8m，基本无自然植被。

在昌马、榆林洪积扇带、党河洪积扇、卡拉塔什塔格山前洪积坡、石油河洪积扇、宽滩山山前洪积坡及戈壁区，地下水位埋深大（大于10m），零星的旱生地表植被靠降水与洪水维持，与地下水位没有关系，因此，在该带赋值为0；平原区其他地带的天然植被与草场的生存状态均与地下水位关系密切，根据不同地下水位埋深及植被生长情况赋值，由差到好赋值结果为0.4～0.9，人工绿洲主要为农业灌溉区，人工植被与地下水的关系相对较弱，按植被对地下水的依靠程度和水位埋深来赋值，赋值结果为0.1～0.8。根据以上规律进行赋值，在MapGIS中形成面属性文件，通过空间分析技术提取各单元相应的指标数据，并按GFS软件的输入要求形成文本文件。

土地环境与地下水关联性中，土地沙化与地下水关联度按地下水对防止沙化的作用大小及各区带沙化情况来赋值；土地盐渍化主要分布在地下水位埋深浅，排水不畅地区，按水位埋深及盐渍化程度分别以轻度盐渍区、中度盐渍区和重度盐渍区来赋值；土地质量与地下水关联度主要以沙漠、戈壁、土漠、荒滩、盐碱地、沼泽、湿地、草地、耕地等类别及地下水水位状况来赋值。

土地沙化的形成受自然因素和人类不合理开发土地资源影响，根据疏勒河流域具体情况，专家给出的沙化与地下水关联度为0～0.7。非沙化区赋值为0.1，流域西部的库姆塔格沙漠南部与卡拉塔什塔格山前沙漠地下水埋深大（大于10m），该区沙化的发展与地下水关系极小，因此，赋值为0.1；库姆塔格沙漠北部，地下水位埋深较浅，大部分地带为3～5m，地下水对防止沙化具有一定作用，因此，赋值为0.4，各盆地中部沙化区根据沙化程度和地下水为埋深情况进行赋值，以沙化程度赋值0.4～0.7。

地下水位埋深浅是土地盐渍化产生的最直接原因，因此，专家给出的盐渍化区与地下水关联度值为0.2～0.9。而各盆地南部地下水位埋深大的戈壁、中部土漠不存在土地盐渍化问题，赋值为0；各灌区及其周边地下水水位埋深较浅区，是轻度盐渍化区，视不同情况分别赋值0.2～0.6；其他盐渍土分布区，则根据盐渍化程度和地下水位埋深情况进行赋值，其中，灌区内水位埋深浅区的盐渍化区，如黄花农场、桥子、双塔、西湖灌区的土地盐渍化区赋值为0.6～0.8，其他疏勒河、北石河下尾闾湖区重度盐渍化区赋值为0.80～0.90。

土地质量赋值主要依据土地类别及地下水水位状况，专家赋值为0.1～0.9，南部戈壁、沙漠区赋值0.1，中部荒滩、土漠、部分耕地赋值0.4～0.75，北部地下水埋深浅区土地质量与地下水关联度密切区赋值0.75～0.9。

根据以上专家赋值结果分别形成MapGIS面属性文件，通过空间分析技术提取各单元相应的指标数据，并按GFS软件的输入要求形成相应的文本文件。

3.地质环境功能类指标数据

据前述原因，地质环境功能评价只考虑地下水系统衰变性。地下水质量与水位关联度以地下水TDS来表示，水位浅埋区地下水径流缓慢，蒸发强烈，TDS高，反之水位深埋区TDS低。地下水质量需根据TDS大小与地下水位埋深综合来赋值。泉水流量大小与泉域地下水位高低密切相关，同时，与泉域上游地下水位关联性较强，与下游则弱。根据本次资源评价与20世纪90年代相比，各区带地下水的补给量与地下水位均发生了较大的变化，是地下水系统衰变重要表现。

地下水质量与水位关联度赋值0.1～0.6，评价区内南部（上游）TDS低，水位深，专家赋值0.1～0.2，中下游赋值0.4～0.6。

泉水流量与泉域区地下水位关联度高，专家赋值0.75～0.85，如昌马、党河洪积扇前缘泉水溢出带，月牙泉泉水补给带等；泉水溢出带上游是地下水的重要补给区，其水位变化对泉流量大小影响较强，专家赋值为0.6～0.7，如昌马、榆林、党河、石油河等洪积扇区；其余下游区则影响比较弱，专家赋值0～0.3。

补给变率是根据不同时期地下水补给量的变化率与地下水位变差之比，并形成评价区各区带的MapGIS面属性文件。

根据以上专家赋值与评价结果分别形成MapGIS面属性文件，通过空间分析技术提取各单元相应的指标数据，并将补给变率评价结果采用极值法归一化处理，按GFS软件的输入要求形成相应的文本文件。

（三）判断矩阵

判断矩阵是层次分析法中求解各指标权重的主要方法。它运用两两指标比较准则，采用1～9级评判标度来描述各因子的重要性，如表7-3所示。具体做法为，按照疏勒河流域平原区地下水功能评价层次结构和功能评价分区，由项目组专家根据各下层要素对相应上层要素的相对重要性，逐层逐分区打分，然后对各专家打分结果取平均值作为评价最终采用的分值建立判断矩阵，共建立判断矩阵117个，并按GFS软件输入要求形成判断矩阵文件。

表7-3 层次分析定权法的判断矩阵标度分级及其意义

（四）功能评价

运行GFS软件，将各类数据文件输入程序，通过软件计算，得到各评价指标的综合指数，然后按照《技术要求》中各指标的分级原则，在MapGIS中采用Kring插值法绘制了地下水功能评价成果图。