随着社会经济的高速发展,人们对于地下水资源的需求量不断增加。过量开采地下水不仅会引起地面沉降、地裂、地陷等地质灾害,还会造成地下水位下降、地下水质恶化等环境问题。本文以济南泉域为研究区域,分析了泉域内地下水位的年内及年际动态特征,探讨了地下水位的影响因素,分析了地下水位的时间序列及趋势面,最后对地下水监测网进行了优化。本文的研究成果对济南泉水的保护、地下水位预测及监测网下一步优化有着积极作用。本文的主要结论及创新点有:1.研究了近60年地下水位的序列资料,分析得到以下结论:从整体上看,补给区、径流区、排泄区地下水位与降雨量关系密切,呈明显季节性,其中补给区与径流区地下水位一致性较好,排泄区地下水位在汛期上升最快;分别分析了上世纪六十年代、七八十年代、九十年代及2003年以后地下水位特征,总体看,地下水位经历了“上升-持续下降-波动-上升”四个阶段,认为随着时间推移,地下水位受人为因素的影响逐渐增加。2.采用多元线性回归模型分别研究了大气降水、人工开采对地下水位的影响,并通过建立多年降雨量、市区开采量、外围开采量与地下水位的回归模型研究了上世纪六十年代、七八十年代大气降水与人工开采对地下水位的影响情况,认为六十年代当年降雨量与前一年降雨量对地下水位有显著影响,而开采量没有显著影响,七八十年代开采量尤其是外围开采量对地下水位有显著影响,降雨量没有显著影响,并认为九十年代以后泉域地下水位受大气降水、人工开采、人为水利工程的联合影响,其中人为水利工程影响较为显著。3.采用灰色模型-频谱分析模型-自回归模型的联合模型,分析了2007-2009年趵突泉月均地下水位的序列资料,发现近几年泉域地下水位呈逐年上升趋势,找到一个时间为一年的主周期,这反映了地下水位的季节性变化,通过模型精度检验发现该模型精度的良好,可用于地下水位的预测。首次将多项式趋势面分析模型应用于济南泉域地下水位的分析,采用surfer软件作出了地下水位的趋势面偏差图,划分出了地下水位的异常区域,并分析了异常点地下水位异常的原因。4.针对济南泉域现有地下水监测网的布局情况,采用普通克里金法对监测点密度进行优化,计算得到变差函数为γ( h ) = 0.3085 hi0j.5551,提出了在研究区域新增11个监测井去掉一个监测井的优化方案,优化后监测点的理论方差均满足监测需求。最后以地下水位均值的置信区间为优化目标,结合统计理论对地下水位的监测频率进行了优化,认为5天一次的监测频率是合理的。