基于遥感与机器学习融合的滨海海水淡化厂选址优化研究——以印度果阿地区为例

本研究针对沿海干旱地区淡水短缺问题，结合卫星遥感与GIS技术，创新性地利用随机森林算法构建海水淡化厂选址多准则评估模型。通过分析水质参数（浊度、盐度）和基础设施可达性等15项指标，精准识别果阿海岸线45%区域适宜建设淡化厂，为沿海地区水资源可持续规划提供科学范式。

　　

随着全球气候变化和人口增长加剧，沿海及干旱地区正面临日益严重的淡水危机。印度西海岸的果阿邦虽拥有绵长的海岸线，却因旅游业爆炸式发展、工业扩张及降雨分布不均而陷入淡水短缺困境。特别是在旱季，该地区水资源压力显著增大，传统的地面调查方法既耗时耗力又难以全面捕捉海岸带动态变化特征。

为破解这一难题，研究人员创新性地整合卫星遥感技术、地理信息系统（GIS）和机器学习算法，开展了一项突破性的海水淡化厂选址研究。该成果发表于《Desalination and Water Treatment》，为沿海地区水资源可持续管理提供了全新解决方案。

研究采用三大关键技术方法：首先利用MODIS-Aqua和Sentinel卫星数据反演海水浊度（通过NDTI指数）和盐度分布；其次基于SRTM DEM和GEBCO数据生成地形与水深数字模型；最后运用随机森林（Random Forest）机器学习算法对15项空间指标（包括水质参数、基础设施可达性和地形特征）进行多准则分类评估。所有数据统一采用WGS84坐标系（UTM Zone 43N）进行空间配准。

研究结果方面：

土壤与岩性特征分析显示，研究区主要分布Dystric Regosols土壤和玄武岩-片麻岩地层，其中片麻岩因其结构稳定性获得最高适宜性评分（5分）。

地形分析表明：研究区大部分处于-27至42米低海拔区域，坡度以0-72%的缓坡为主，有利于降低泵送能耗和工程建设成本。

基础设施可达性评估：通过欧氏距离分析发现，主要道路0-100米覆盖区及电源300米范围内区域具有显著的物流和能源供应优势。

海洋水文参数解析：浊度值在0-4.5 NTU（浊度单位）区间水质最优，盐度范围15.8-27.6 PSU（实用盐度单位），海表温度（SST）28.71-30.31°C，叶绿素a浓度1.00-11.89 mg/m3。这些参数直接影响淡化厂运行效率和膜污染风险。

机器学习模型性能：随机森林算法在各项指标中表现卓越，准确率达0.84-0.95，其中道路可达性和土地利用分类（LULC）的预测可靠性最高（0.94-0.95）。

最终选址方案：成功识别果阿北部Arambol、Mapusa和Panaji等7个最佳选址区域，总面积达81.03平方公里（占20%）被划为高度适宜区，101.29平方公里（25%）为适宜区。而Verna、Chandor等地因地形陡峭、水质参数不佳被列为不适宜区域。

研究结论表明，该集成方法显著提升了传统选址模型的精度与效率，首次实现了动态海洋水质参数与静态地理要素的协同分析。通过随机森林算法量化各要素权重，揭示海水盐度（12%）和道路可达性（12%）是最关键影响因子。该框架不仅为果阿地区水资源规划提供直接科学依据，更为全球沿海地区淡化设施选址建立了可复制的技术范式。研究者同时指出，未来需融合更高分辨率遥感数据和 hydrodynamic 模型，以进一步提升在复杂海岸环境的预测能力。这项研究标志着地理空间人工智能技术在水资源管理应用中的重要突破，为应对全球水安全挑战提供了创新性解决方案。