基于随机森林机器学习的卫星遥感和GIS多准则决策支持系统在印度果阿海岸海水淡化厂选址中的应用研究

本刊推荐：针对沿海干旱地区淡水短缺问题，研究人员结合卫星遥感(RS)、地理信息系统(GIS)和随机森林(RF)机器学习算法，开展了海水淡化厂选址的多准则决策研究。通过分析15个空间因子(包括浊度、盐度、SST、叶绿素a浓度等海洋学参数)，确定了果阿海岸45%区域(182.32 km2)适宜建设淡化厂，其中20%为高度适宜区。该研究为沿海地区可持续水资源管理提供了科学依据，推动了RS-GIS-ML技术在环境决策中的集成应用。

　　

随着全球气候变化、人口增长和城市化进程加速，淡水短缺已成为困扰沿海和干旱地区的全球性难题。印度西海岸的果阿邦虽然拥有丰富的海岸线资源，却面临着旅游業快速扩张、工业发展不平衡和降雨分布不均带来的水资源压力。特别是在旱季，部分地区出现严重的水资源紧张状况。海水淡化技术作为将海水转化为淡水的重要途径，已成为解决淡水危机的关键手段。然而，传统的海水淡化厂选址方法往往精度不足，忽视海岸动态因素，且主要依赖耗时耗力的地面调查，缺乏科学性。

为了更科学地选择海水淡化厂址，研究人员创新性地将卫星遥感技术、地理信息系统和机器学习算法相结合，对印度果阿海岸带进行了综合评估。这项研究近期发表在《Desalination and Water Treatment》期刊上，展示了如何利用先进的空间信息技术来解决实际的水资源管理问题。

研究人员采用多源空间数据融合分析方法，整合了三大类15个空间决策因子：物理地形因子（土壤类型、岩性、高程、坡度、排水密度、海底地形和土地利用覆盖）、卫星衍生环境因子（浊度、海水盐度、海面温度和叶绿素a浓度）以及基础设施可达性因子（道路网络距离、电源距离和城市区域距离）。通过随机森林机器学习算法进行非线性分类和特征重要性分析，最终生成海水淡化厂选址适宜性分区图。

关键技术方法包括：利用Sentinel-2和MODIS卫星数据提取海洋学参数（浊度采用NDTI指数计算）；使用SRTM DEM和GEBCO数据生成地形和海底地形信息；基于OpenStreetMap基础设施数据计算可达性指标；应用随机森林算法进行多准则决策分析，通过Gini指数、信息增益和OOB误差估计等指标评估模型性能；所有空间数据统一在WGS84 UTM Zone 43N坐标系下进行集成分析。

研究结果方面：

土壤和岩性特征分析表明，研究区主要分布Dystric Regosols土壤和玄武岩、片麻岩岩性，其中片麻岩因其结构强度获得最高适宜性评分，为厂址建设提供了稳定的地质基础。

地形分析显示，研究区大部分位于海拔-27至42米的最低高程范围，坡度平缓（0-72%），有利于降低泵送能源成本和基础设施建设，这些低坡度区域获得了中等适宜性评分。

基础设施可达性评估发现，大部分区域距离主要道路在0-100米范围内，距离电源在0-300米区域，确保了便捷的交通 access 和可靠的能源供应，这对海水淡化运营至关重要。

城市和排水考虑显示，多数区域距离城市区域在0-1000米内，简化了配送物流但可能增加土地获取成本。排水密度在227-303 km2部分区域最高，可能带来侵蚀或洪水风险，降低了场地适宜性。

海洋水质和海洋学参数方面，浊度在0-4.5 NTU范围内浓度最高，表明水质较好且处理成本较低。盐度范围在15.8-27.6 PSU之间，较高值可能增加淡化能耗。海面温度在28.71-30.31°C之间，叶绿素a在1.00-11.89 mg/m3之间变化，高叶绿素a水平表明存在生物污染风险。

机器学习适宜性分析通过随机森林模型展现了卓越的预测性能，所有15个标准层的准确率在0.84-0.95之间。土地利用和道路距离图的准确率最高（0.94-0.95），而叶绿素a表现最低（0.84）。最终场地适宜性分类从高度适宜到不适宜，选定的最佳区域集中在中部和便利地区。

研究结论表明，通过综合GIS和机器学习适宜性分析，在果阿北部地区确定了7个主要地点（包括Arambol、Mapusa和Panaji）为高度适宜建立海水淡化厂。这些区域表现出有利条件，如靠近道路和电力基础设施、低坡度、适宜岩性和可接受的海洋水质参数。相比之下，Verna、Chandor、Kola、Benaulim和Canacona等地因地形陡峭、城市化密集、高浊度或盐度以及可达性有限而被认为不适宜。

该研究的创新性在于将动态的卫星衍生海洋水质指标与传统的地球物理和社会经济因素在统一的机器学习框架内明确整合，专门用于海岸淡化基础设施规划。这种方法超越了主要强调陆地特征或采用主观专家加权方案的传统选址方法，提供了一个客观的、定量驱动的、空间明确的决策支持系统，同时优化了环境可持续性、工程可行性和物流可达性。

从治理角度看，该分析框架可以无缝集成到综合海岸带管理协议和国家水安全战略中，为决策者提供基于证据的工具，使科学严谨性与可持续发展要求保持一致。未来的研究方向应优先纳入更高空间和时间分辨率的数据集，特别是解决浅水环境中海床反射率显著影响遥感精度的问题。专门针对热带季风气候校准的高级大气校正算法，结合综合水动力和生态建模，将大大提高场地评估精度。

总之，这项研究表明，遥感技术、地理信息系统和先进机器学习方法的战略整合构成了海水淡化设施选址的变革性方法。该框架产生了科学稳健、定量验证和操作相关的结果，可以有效地指导全球缺水沿海地区的可持续淡水基础设施开发，建立了一个可复制的方法论，通过创新地理空间分析和人工智能应用应对全球水安全挑战。