地層下陷為影響水土資源保育與公共設施安全之重要課題，其形成原因複雜且不易掌握。彰化雲林地區(以下簡稱彰雲地區)為台灣地層下陷最顯著之區域，包括農業、工業及民生等產業用水，大多以地下水為主要水源。長期超抽地下水之結果，造成地下水位持續下降，進而引致大規模之地層下陷，惟各產業地下水抽水量之多寡尚無法具體釐清。爰此，如何掌握各產業地下水抽水行為，據以評析其對地層下陷之影響，將有助於提供相關地層下陷之防治方案。彰雲地區歷年用水統計資料顯示，各標的需水量中以灌溉需水量所佔比例最大。最新水井複查結果顯示，本地區約二十五萬口水井中，近八成用途為農業灌溉。本研究結合抽水現地試驗與水井滲流模擬，採用水電比法推估彰雲地區灌溉水井之地下水抽水量。期藉由理論與實務之結合，掌握更精確的彰雲地區灌溉地下水使用量。
彰雲地區歷年相關研究之地下水抽水量推估結果，自7.4億噸/年至24.4億噸/年不等。推估抽水量的最大值與最小值差異達三倍以上，呈現較大之不確定性，對地下水資源管理與調配之助益有限。水電比法乃藉由現地水井抽水用電參數試驗結果，評析各水井代表性水電比，配合水井用電量紀錄，可據以推估更精確之地下水抽水量。衡酌彰雲地區灌溉水井數量超過二十萬口之譜，逐一測定其水電比值，則工作量過於龐大。爰此，於二十萬口灌溉水井中抽樣3,191口水井，辦理抽水用電參數現地測定作業。獲得相關測定資料後，以抽水機抽水理論公式為基礎，擇選影響抽水流量之相關參數。配合率定驗證完成之滲流模式，進行參數影響性評估，以決定主控參數。最後採用迴歸分析方法，建立以鄉鎮及抽水機型式為單元之抽水流量經驗公式，可推估二十萬口灌溉水井之抽水流量(cmh)。配合以水井用電量紀錄(度)及抽水機功率(度/小時)所換算之抽水時間，即可求得各口灌溉水井之抽水量，據以評析灌溉抽水量時空間分布特性。未來針對灌溉水井水權量核查、地下水抽水計量管理規劃、地下水保育及地層下陷防治等面向，均可提供管控之參考價值。
本研究完成彰雲地區各鄉鎮之水井抽水流量經驗公式，其所需參數包含有經驗參數(a1、a2、a3、a4、a5)、水井規格因子(井深、出水管徑、井徑、抽水機功率)及水文地質參數(飽和水力傳導度、背景水位)等十一項。其中，經驗參數採用本研究各鄉鎮參數矩陣建置結果，水井規格因子則參考最新水井複查資料，水文地質參數則以經濟部水利署及內政部之相關觀測及試驗資料內插而得。採用本研究於現地進行抽水用電試驗3,191口水井之基本資料，代入抽水流量經驗公式，可推估3,191口水井之抽水流量。3,191口水井抽水流量推估值與觀測值之比較結果顯示，彰雲地區整體抽水流量推估值與觀測值的相關係數均超過0.7，均方根誤差(Root Mean Square Error)則小於7.7cmh。抽水流量推估結果平均誤差值接近於零，以區域為單元則高估值與低估值約略可以互相抵銷。即本研究所提出的水井抽水流量計算方法，可以準確推算一個區域的地下水抽水量。另提供水井滲流模式率定驗證之土庫試驗井六試次現地抽水洩降資料中，前三試次(於豐水期試驗)平均抽水流量為43cmh、平均背景水位為1公尺，後三試次(於枯水期試驗)平均抽水流量為36cmh、平均背景水位為2.6公尺。依據土庫試驗井之相關基本資料，推估前三試次與後三試次之平均抽水流量分別為47.9cmh及44.7cmh。其與現地試驗實測結果之差距分別為4.9cmh及8.7cmh，相對誤差分別為11%及24%。
推估各灌溉水井逐月之抽水流量後，配合水井逐月用電量紀錄(度)及抽水機功率(度/小時)所換算之水井抽水時間，採用平均每日抽水小於4小時作為灌溉水井抽取地下水之推估準則，可推估彰雲地區灌溉水井之地下水抽水量。彰雲地區2007~2016年灌溉水井年平均抽水量約為15.4億噸，彰化及雲林分別為7.1億噸/年及8.3億噸/年，雲林年平均抽水量較彰化多出1.2億噸。且近十年之抽水量趨勢呈現成長情形，需要進一步與農業耕作資料進行比對，以釐清灌溉水井地下水用水量與作物關係。此外，彰雲地區枯水期(1-5月)年平均灌溉地下水抽水量約7.2億噸，豐水期(6-10月)約6.3億噸。顯示枯水期(一期作)因水利會無法供應灌溉水源，致農民多抽取地下水進行耕作。另由枯水期地下水抽水量與地層下陷空間分布比較結果顯示，地層下陷與枯水期抽水量呈現高度相關性，建議後續於地層下陷相關防治措施研擬時，應針對枯水期間之抽水行為進行管制。
採用本研究成果檢核目前水井核發的地下水水權量顯示，依事業所需水量進行水權引用流量及抽水時間之核發，已有超量核發地下水之情形，其中，又以灌區外之水井較為嚴重。另灌區內水井雖核發水權量與本文推估結果相當，惟僅核給三月份水利會歲修期間之水權量。依據水井用電量紀錄資料顯示，灌區內水井逐月均有抽水進行作物灌溉，若以目前水權核發作業原則，將造成後續抽水計量管理之困難度。而抽水用電度數可經由水井所對應之獨立電表紀錄之，提供井主或主管機關核對水權量使用概況。建議後續可配合本研究成果，採用抽水用電度數核查灌溉水井地下水水權量，作為現階段抽水計量管理之基準。

Land subsidence is an important issue in soil and water conservation and also in the safety of infrastructure. The subsidence is difficult to be handled because of the complicated causes, especially the most serious area Changhua-Yunlin in Taiwan. The long-term groundwater overpumping for agriculture, industry and public water supply has been blamed for the subsidence respectively, since the usage of groundwater is unclear. It is understood that the usage for groundwater can help people to mitigate the subsidence. To estimate groundwater usage, 3,191 pumping wells from nearly 200,000 irrigation wells of database in Changhua-Yunlin area were selected as samples in this study. The characteristics of sampling wells including horsepower, pipe diameter, well diameter and well depth were surveyed. Besides, the pumping rate and power were measured at the same time. The saturated-unsaturated groundwater model was also used to discuss the sensitivities of dynamic head due to the influence factors including groundwater level, hydraulic conductiveity, groundwater pumping rate and well depth. It shows that the pumping rate, hydraulic conductiveity and well diameter are more sensitive than other factors. Furthermore, the dynamic head could be estimated by pumping rate, hydraulic conductiveity and well diameter. Empirical formulas for estimating groundwater pumping rate were verified with 3,191 sampling wells. The error of root mean square (RMSE) between estimation and observation of pumping rate was less than 7.7 cmh, and the determination coefficient (R2) was greater than 70%. Therefore, the empirical formulas for groundwater pumping rate were used to estimate annual irrigation groundwater usage in Changhua-Yunlin area from 2007 to 2016. Although the average groundwater usage is about 1.54 billion tons/yr, but the usage of groundwater has an increasing trend in recent ten years. And, the groundwater usage and land subsidence during drought have highly correlation.

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