基于遥感与机器学习的沿海海水淡化厂选址优化研究——以印度果阿为例

本研究针对沿海及干旱地区淡水短缺问题，结合卫星遥感、GIS和机器学习技术，开发了一种数据驱动的海水淡化厂选址新方法。研究以印度果阿海岸为案例，通过多源空间数据整合与Random Forest算法，实现了对水质参数（如浊度、盐度）和基础设施因素的综合评估，最终将20%的区域划分为高适宜区，为可持续海水淡化设施规划提供了科学依据。

　　

随着全球气候变化、人口增长和城市化进程加速，淡水短缺已成为沿海和干旱地区面临的严峻挑战。海水淡化技术通过将海水转化为淡水，成为缓解水资源压力的重要手段。然而，传统的海水淡化厂选址方法往往依赖地面调查，存在成本高、效率低、忽略动态海岸因素等问题，难以科学平衡环境可持续性与工程可行性。印度果阿邦虽然濒临阿拉伯海，却因旅游业与工业的快速发展、降雨分布不均及季节性干旱而面临淡水短缺，其海岸水体还受到浊度、盐度波动和污染的影响，使得海水淡化厂的选址变得尤为复杂。

在这一背景下，研究人员T Mithila、Mohan、Nada Alzaben和Abdulaziz G. Alghamdi开展了一项创新研究，结合地理信息系统（GIS）、遥感技术和机器学习算法，为果阿海岸区域的海水淡化厂选址提供了一种高效、可靠的决策框架。该研究发表于《Desalination and Water Treatment》，其核心目标是通过卫星遥感获取的动态水质数据（如浊度和盐度），结合多源空间数据与Random Forest分类模型，实现对选址适宜性的精准评估。

为开展研究，团队首先收集了多类空间数据，包括物理地形（如土壤类型、岩性、高程、坡度）、卫星反演环境参数（浊度、盐度、海表温度、叶绿素a浓度）以及基础设施可达性（道路、电源、城市距离）。这些数据源自SRTM DEM、MODIS-Aqua、Sentinel-2、SMOS等卫星平台及开放地理数据库（如OpenStreetMap），并统一处理为30米空间分辨率的栅格数据，在WGS84 UTM坐标系下进行配准与归一化。关键模型采用Random Forest算法，通过Gini指数、信息增益等指标评估特征重要性，并使用OOB误差进行内部验证，最终生成包含五类适宜性等级的空间分布图。

研究结果通过多个专题图与数据表格系统展示：

3.1. 土壤与岩性特征：果阿地区以Dystric Regosols土壤和玄武岩、片麻岩为主。岩性中片麻岩稳定性高，适宜性评分最高（5分），而土壤类型则影响地基稳定性与施工可行性。

3.2. 地形分析：高程图显示大部分区域位于-27至42米之间，有利于降低泵送能耗；坡度分析表明多数地区坡度平缓（0-3%），适合工程建设。

3.3. 基础设施邻近性：接近道路网络（0-100米）和电源（0-300米）的区域得分较高，这降低了建设和运营成本。

3.4. 城市与排水因素：城市邻近区域（0-1000米）虽便于供水分配，但可能带来用地冲突；排水密度高的区域则存在侵蚀和洪水风险。

3.5. 海水水质与海洋学参数：浊度较低区域（0-4.5 NTU）和盐度适中区域（15.8-27.6 PSU）更适宜，因高浊度易导致滤膜堵塞，高盐度增加能耗。海表温度（SST）和叶绿素a浓度也通过遥感反演，用于评估热应力与生物污染风险。

3.6. 机器学习适宜性分析：Random Forest模型整体准确率达0.84–0.95，其中土地利用和道路邻近性图层预测性能最佳。最终成果显示，果阿海岸20%（81.03 km2）为高适宜区，25%（101.29 km2）为适宜区，主要分布在北部区域如Arambol、Mapusa和Panaji；而不适宜区（如Verna、Chandor）因地形陡峭、浊度高或基础设施不足被排除。

研究结论表明，融合遥感、GIS与机器学习的选址方法能够有效克服传统方法的局限，实现多维度数据下的科学决策。该框架不仅适用于果阿地区，也可推广至全球其他沿海缺水区域，为可持续水资源的开发与基础设施建设提供了可靠的技术路径。此外，研究强调了动态水质参数（如浊度和盐度）在淡化厂运营效率中的关键作用，为未来集成更高分辨率数据、水力模型及气候变化情景奠定了基础。