【摘 要】
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地下水是淡水资源的重要组成部分,其水源稳定、可开采量大、分布区域广阔,是我国农业生产、工矿产业、居民生活用水等的重要水源,尤其对于北方各省区,地表水资源的不足使得地下水资源的开采利用量巨大。中原城市群是国务院于16年底批复的国家级城市群之一,区域涵盖了河南全省及周边四省的局部区域,人口密集,交通网络发达,经济发展潜力巨大。然而,随着人口增长、农业生产力提高、工业化进程加快,中原城市群地区地下水用水
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地下水是淡水资源的重要组成部分,其水源稳定、可开采量大、分布区域广阔,是我国农业生产、工矿产业、居民生活用水等的重要水源,尤其对于北方各省区,地表水资源的不足使得地下水资源的开采利用量巨大。中原城市群是国务院于16年底批复的国家级城市群之一,区域涵盖了河南全省及周边四省的局部区域,人口密集,交通网络发达,经济发展潜力巨大。然而,随着人口增长、农业生产力提高、工业化进程加快,中原城市群地区地下水用水量激增,地下水储量的时序监测与超采治理刻不容缓。长期以来,以井位观测、水文模型模拟为代表的传统监测手段难以高效获取地下水储量观测结果。由美国国家航天局（NASA）和德国宇航中心（DLR）两国机构,合作研发并发射的重力恢复与气候试验卫星（Gravity Recovery and Climate Experiment,GRACE）为陆地水储量监测开辟了新的途径,卫星具有高精度、全天候、监测区域广、自动化程度高、数据易获取等特点,其发布数据已在区域水资源储量变化研究中发挥了巨大的作用,然而,GRACE数据的低空间分辨率严重限制了其应用的推广。为获取中原城市群地区高分辨率的地下水储量分布与变化结果,本文首先基于GRACE重力卫星和GLDAS水文模型数据反演得到原始低分辨率的地下水储量变化结果,之后,本文提出联合时间序列层次聚类与机器学习非线性回归的方法对原始地下水储量变化结果进行统计降尺度,并对比地下水位监测井实测数据等外部资料进行了验证与分析。本文的主要研究工作及结论如下:（1）已有降尺度研究中,对所有格网值进行统一降尺度的方式易受到空间分布异质性以及相邻格网间泄露误差的影响,从而导致模型拟合效果变差,为克服上述问题,本文研究首先对原始地下水储量变化时间序列结果进行层次聚类,聚类计算中以相关系数作为相似性度量方法,以质心连接距离作为相似性的判定准则,并以轮廓系数（Silhouette Coefficient,SC）作为聚类效果检验方式,最终将所有格网划分为2个类簇。（2）为获得最优降尺度结果,本文研究采用5折交叉验证联合网格搜索方法,以均方根误差（RMSE）和纳什效率系数（Nash-Sutcliffe Efficiency,NSE）作为模型最优的评价指标,以NDVI、地表温度、蒸散、气温和降水为模型预测因子,对比分析了支持向量机回归、多层感知器和随机森林三种机器学习方法的模型降尺度效果,其中随机森林方法的模型表现最优;另外,将各模型的多类簇分区降尺度与全域统一降尺度的模型精度进行了对比,结果表明,经多类簇降尺度后,三种方法的模型表现均有提升,而随机森林方法精度改善最为显著,表明本文提出的聚类划分方法能够有效改善并提升后续降尺度回归的结果精度。（3）基于随机森林方法对聚类分析得到的2个类簇分别进行了降尺度模型训练,最终构建的降尺度模型成功将地下水储量变化的空间分辨率从原始的0.25°×0.25°降尺度至1 km×1 km（0.008333°×0.008333°）。之后,选取位于研究区域内的5口地下水位监测井的实测数据与降尺度结果进行了相关性分析,5组验证结果的相关系数计算结果均处于0.01显著性水平,表明本文提出的降尺度方法具有较高的可靠性。（4）经过最小二乘线性拟合求解得到了降尺度地下水储量变化率结果,同时,结合中原城市群区域包含的河南省、河北省、山东省、安徽省四省市公布的地下水超采范围资料,对降尺度地下水储量时空分布与演变特征进行了全面分析。结果表明,本文研究解算得到的变化率结果与地下水超采区范围吻合度较高。本文研究得到的GRACE地下水储量变化降尺度结果具有较高的时效性及精度,表明提出的联合层次聚类与随机森林的降尺度方法可以作为评估中原城市群地区地下水储量变化的一种有效手段。本文研究相关算法流程可为广域地下水储量的调查监测、地下水的可持续利用以及超采禁采治理等提供理论支持与数据参考。
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