祁连山绿洲降水、土壤水、地下水相关性分析

4.2.1　降水—土壤水—地下水年际变化特征分析

从表10可以看出，根据平均值μ、标准差σ统计分析，2009—2014年6年间，黑河中游绿洲荒漠过渡带降水量、空气湿度、水面蒸发量、5 cm土壤体积含水率、地下水埋深年均值分别为135.92 mm、46.02％、1108.10 mm、3.46％、265.31 cm；波动范围分别为106.62～165.22mm、43.73％～48.31％、887.52～1328.68mm、3.10％～3.82％、224.53～306.09 cm，区间波动的概率占68％。通过变异系数Cv统计分析，结合图6，2009—2014年6年间，变化幅度从大到小依次为降水量、水面蒸发量、地下水埋深、5 cm土壤体积含水率、空气湿度，其中降水量、水面蒸发量、地下水埋深呈波动性增加趋势，5 cm土壤体积含水率和空气湿度呈波动性略有减少趋势。

表10　黑河中游绿洲荒漠过渡带降水—土壤水—地下水年际变化特征

图6　黑河中游绿洲荒漠过渡带降水-土壤水-地下水年际变化特征

4.2.2　降水—土壤水—地下水年内变化特征分析

空气湿度、地下水埋深和土壤体积含水率采用月平均算法，降水量、水面蒸发量采用月累积算法，分析结果如图7所示。在一年内，降水量、5 cm土壤体积含水率和地下水埋深变化步调基本一致，1—3月份都较低，随后便逐渐增大，直到7、8月份增到最大值，然后又逐渐降低，到11月份后降到最低。水面蒸发量从1月份开始逐渐增加，到5月份最大，随后逐渐减小。空气湿度1月份较大，随后降低，到4月份降到最低，随后又逐渐升高，到9月份后又下降，10月份以后又开始升高，周而复始。

图7　黑河中游绿洲荒漠过渡带降水—土壤水—地下水年内变化特征

如表11所示，降水量、空气湿度、水面蒸发量、5 cm土壤体积含水率、地下水埋深月均值分别为11.57 mm、45.19％、106.46 mm、3.36％、252.19 cm；变化区域分别为34.70 mm、58.21％、198.07 mm、4.65％、530.67 cm；峰度均为负值，说明起伏变化比正态分布剧烈。

表11　黑河中游绿洲荒漠过渡带降水—土壤水—地下水年内变化特征统计

4.2.3　降水—土壤水—地下水相关性分析

一般地，相关系数|r|＞0.95，存在显著性相关；0.95≤|r|≥0.8高度相关；0.5≤|r|＜0.8中度相关；0.3≤|r|＜0.5低度相关；|r|＜0.3关系极弱，认为不相关。从表12可以看出，降水量与5 cm土壤体积含水率、地下水埋深高度相关，与空气湿度和水面蒸发量中度相关；5 cm土壤体积含水率与地下水埋深高度正相关，与水面蒸发量中度正相关，与空气湿度不相关。地下水埋深与水面蒸发量中度相关，与空气湿度不相关。因此，筛选降水量、5 cm土壤体积含水率和地下水埋深3个因子进行回归模型分析。

表12　黑河中游绿洲荒漠过渡带降水—土壤水—地下水相关系数(www.xing528.com)

4.2.4　土壤水与降水、地下水回归模型分析

（1）土壤水与降水、地下水拟合分析

从表13可以看出，5 cm土壤体积含水率作为因变量，降水量、地下水埋深作为自变量，其复相关系数R为0.942，属于高度正相关；复测定系数R2为0.887，说明回归模型的拟合效果较好，也表明降水量和地下水埋深2项因子可以解释5 cm土壤体积含水率变差的88.7％。调整后复测定系数R2为0.862，说明降水量和地下水埋深可以说明5 cm土壤体积含水率的86.2％，还有13.8％需要由其他因素来解释，比如植物的生长耗水变化等因子。标准误差为0.56，说明由降水量和地下水埋深计算出的5 cm土壤体积含水率与实际监测值之间误差平均为0.56，此值越小，说明拟合程度越好。同理，地下水埋深或降水量作为因变量，其他因子作为自变量，复相关系数R、复测定系数R2、调整后复测定系数、标准误差的含义相同。经比较分析，5 cm土壤体积含水率作为因变量，降水量、地下水埋深作为自变量的拟合程度最理想。因此，建立5 cm土壤体积含水率与降水量和地下水埋深的回归数学模型是可行的。

表13　黑河中游绿洲荒漠过渡带降水—土壤水—地下水拟合系数

（2）土壤水与降水、地下水方差分析

表14　黑河中游绿洲荒漠过渡带降水—土壤水—地下水方差分析

从表14可以看出，利用降水量和地下水埋深预测的5 cm土壤体积含水率对其平均值的总偏差SSr，即变差值为22.5，回归均方差MSr为11.25；5 cm土壤体积含水率观测值对其预测值的总偏差SSe为2.86，剩余均方差MSe为0.32。F值是MSr和MSe的比值，由于我们期望MSe越小越理想，期望MSr越大越理想，所以，F值越大，说明对5 cm土壤体积含水率预测结果越理想。求得F检验值为35.39，查得F0.001（2，9）的临界值Fa为16.39，F检验值大于临界值Fa，这说明利用降水量和地下水埋深预测的5 cm土壤体积含水率在a=0.001（P＜0.001）水平上极显著，且置信度为99.9％。

（3）土壤水与降水、地下水偏回归系数分析

偏回归系数分析主要是检验偏相关系数的显著程度，如表15，常数、降水量、地下水埋深相关系数对应的P值分别为0.006、0.02、0.13，分别小于0.001、0.025、0.25，因此，常数在P＜0.001，也就是a=0.001水平上，查得t0.001（11）的临界值为4.025，从表15可看出，其相对应的t检验值为5.15，检验值大于临界值，这说明常数在a=0.001水平上偏相关系数显著；同理，降水量的偏相关系数在P＜0.025，也就是a=0.025水平上，t检验值2.71大于t0.025（11）=2.59的临界值，说明降水量偏相关系数差异极显著。地下水埋深偏相关系数在P＜0.25，也就是a=0.25水平上，t检验值1.64大于t0.25（11）=1.21的临界值，这说明地下水埋深偏相关系数差异也显著。

表15　黑河中游绿洲荒漠过渡带降水—土壤水—地下水偏回归系数

综合上述R2检验、F检验、t检验，可得出5 cm土壤体积含水率与降水量和地下水埋深的回归模型：Sw=0.066P+0.003D+1.757（R2=0.887，P＜0.001），式中Sw（％）为5 cm土壤体积含水率，D（cm）为地下水埋深，P（mm）为降水量。