下恒河地区河岸侵蚀-沉积过程的多十年尺度村级评估及修复优先事项研究

《Science of The Total Environment》：Multi-decadal village-scale assessment of riverbank erosion-accretion and restoration priorities in the Lower Ganga

河岸侵蚀量化与恢复优先级研究——以恒河下游孟达和穆尔西达布尔地区为例。基于1990-2024年Landsat数据，通过MNDWI指数提取河道边界，结合Markov转移模型和稳定性指数，识别出200平方公里侵蚀与120平方公里淤积，净土地损失80平方公里。研究提出EATI和RPI综合指标，揭示34个村子的侵蚀风险差异（如Dharampur年侵蚀速率2.13平方公里，Kankribandha Jhaubona年淤积0.91平方公里）。社会经济脆弱指数（SEVI）显示 deprivation与脆弱性高度相关（r>0.7）。研究构建了整合遥感和GIS技术的预测框架，为适应性土地利用规划和结构干预提供决策支持。

　　在印度西孟加拉邦的下恒河盆地，尤其是马尔达和穆尔希达巴德地区，河岸侵蚀现象频繁发生，导致土地流失、人口迁移以及生计受到严重影响。传统的防洪堤坝建设措施往往只是被动应对，未能从根本上解决这一问题。为此，本研究采用多十年的Landsat Collection-2地表反射数据（1990年至2024年），以量化侵蚀与沉积的动态变化、地貌稳定性以及修复优先级。通过对超过600个村庄进行分析，研究团队利用改进型归一化差异水体指数（MNDWI）进行了干季时期的影像处理，结合阈值校准、二值水体掩膜提取以及区域叠加技术，以提高精度。

研究发现，从1990年至2024年，该地区约有200平方公里的土地被侵蚀，同时有约120平方公里的土地发生沉积，总体土地赤字约为80平方公里。超过30个村庄显示出侵蚀概率超过0.6，其中德哈姆普尔村每年的侵蚀面积达到0.213平方公里，面临在一年内完全消失的风险。而戈宾达拉姆普尔和杜阿尼塔菲尔村则可能维持20至40年的稳定状态。此外，坎克里班达贾乌博纳村出现了显著的沉积现象，沉积面积达31平方公里，每年增长0.91平方公里。

为了更有效地评估这些变化，研究团队开发了两个综合指数：侵蚀-沉积权衡指数（EATI）和修复优先级指数（RPI）。同时，还构建了一个包含34个指标的社会经济脆弱性指数（SEVI）。SEVI值集中在0.5至0.7之间，显示社会经济脆弱性与资源匮乏存在强烈相关性（r > 0.7）。通过将SEVI与EATI进行整合，研究团队发现了那些高地貌风险与社会脆弱性并存的危机区域，这些区域为防洪堤坝选址、迁移以及适应性土地利用规划提供了预测性、政策相关性的框架。

恒河作为印度东部平原的主要河流，其水文变化、沉积物输送不平衡以及湍急的水流条件，导致了广泛而持续的横向河道迁移和地貌演变。这些动态过程在自然因素和人为干预的共同作用下变得更加复杂。历史地图和卫星数据表明，自18世纪末以来，恒河在拉贾马尔山与法拉卡之间河口平原经历了显著的河道变化。这种趋势在1975年法拉卡水坝建成之后更加明显，水坝的建设引发了河道向东迁移，导致新的弯曲形成，原有分流被废弃，以及河道走廊的不稳定。水坝破坏了河流的自然沉积物循环，造成上游沉积物滞留、下游沉积物缺乏以及河道淤积，从而加剧了原本脆弱区域的侵蚀。

马尔达和穆尔希达巴德地区的地貌变化后果尤为明显。这些地区近年来成为侵蚀的热点，具体行政区块如卡利阿奇克和曼尼克查克经历了持续的土地退化、数千人口的迁移以及道路、学校和农业用地等关键生计基础设施的破坏。尽管广泛采用了如堤坝、巨石护坡和突堤等结构措施，但这些方法的成效有限。这些措施虽然提供了短期保护，但往往干扰了自然的沉积物再分配和河道水力，加剧了下游的侵蚀，并导致意想不到的地貌变化。此外，这些干预措施中使用的巨石加固物，由于缺乏系统的沉积物管理政策和对河流系统动态行为的忽视，经常被冲走并无效地堆积在河床上。

从历史角度来看，恒河盆地的河流治理主要依赖于反应性和工程化的手段，缺乏对长期地貌或生态变化的深入理解。法拉卡水坝最初设计是为了改善恒河三角洲的通航能力，并维持加尔各答港的航道深度。然而，它未能解决预期的淤积问题，反而加剧了上游地貌的不稳定和侵蚀。这种不稳定不仅影响了河流本身的演变，还带来了更广泛的政治地理影响，包括马尔达和西孟加拉邦之间的土地重新分配冲突、边境纠纷以及靠近印度与孟加拉国边境的不稳定侵蚀区域的形成。这些挑战还受到系统性问题的制约，如对水文和沉积数据的获取受限、缺乏跨境合作以及对综合流域规划的机构能力不足。

为应对这些多维挑战，本研究提出了一种先进的遥感分析框架，用于监测和评估恒河河岸的侵蚀动态。遥感和地理信息系统（GIS）技术在检测地貌变化方面发挥了重要作用，尤其是在复杂和难以进入的河岸环境中。这些工具能够利用一致且长期的卫星数据，对侵蚀和沉积模式进行高分辨率、多时相和空间广泛的分析。通过这种数据的整合与应用，研究团队能够准确勾勒出河岸的位置，并评估过去34年（1990年至2023年）的形态变化。研究还开发了诸如侵蚀-沉积权衡指数（EATI）和修复优先级指数（RPI）等综合指数，进一步增强了研究的政策相关性。通过将地貌变化指标与行政单位直接关联，这些指数为优先选择干预区域提供了可操作的工具，指导修复投资，并为适应性土地利用分区提供信息，从而将地貌评估与治理框架紧密连接。

近年来，光谱水体指数的进展显著提高了水体提取和河岸界定的准确性。除了光谱指数，基于深度学习和人工智能的方法，如变压器模型和智能重建技术，也提高了从卫星和无人机数据中提取水体和洪水地图的精度。本研究应用归一化差异水体指数（NDWI）和改进型NDWI（MNDWI）来检测河岸边界，并量化侵蚀-沉积区域，以提高空间精度。这些指数增强了土地与水体特征之间的对比，特别是在像恒河这样浑浊的河流系统中，从而实现了在村级行政尺度上准确检测河岸变化。

在河岸侵蚀研究中，分析方法已经演变为融合统计、机器学习和物理建模技术的综合性手段。统计和机器学习方法，如主成分分析（PCA）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和人工神经网络（ANN），能够建模地貌变量之间的复杂非线性关系。然而，这些方法往往受限于其“黑箱”性质，这限制了其可解释性，并阻碍了其在预测性情景规划中的应用。物理建模方法，如河岸稳定性与河岸侵蚀模型（BSTEM）、洪水工程系统（HEC-RAS）、TELEMAC-2D和Delft3D，能够明确模拟控制侵蚀的水文-沉积和地质工程过程。尽管这些模型更加详细和机制化，但它们需要大量的数据集、复杂的参数设置和高昂的计算资源，这可能限制其在实际操作中的可扩展性。

尽管在技术上取得了进步，但仍然存在显著的方法论空白。这些空白包括时间数据覆盖的一致性不足、用于村级评估的空间分辨率限制，以及经验观察与可操作政策工具之间的整合缺失。大多数现有研究要么关注短期地貌变化，要么依赖低分辨率数据集，这限制了针对特定干预措施的规划效果。此外，很少有研究将地貌趋势与社会行政决策联系起来，或以干预适宜性为标准分类侵蚀风险。本研究通过整合多十年的卫星数据、改进的水体指数、概率侵蚀建模和预测分析，构建了一个稳健且可操作的框架。

本研究提出的框架系统地识别了历史河岸变化，并根据严重程度和空间时间趋势对侵蚀区域进行分类。它利用概率建模评估未来侵蚀的可能性，并根据历史侵蚀率估算土地退化的完成时间。通过将地貌证据与村级行政边界对齐，该框架提高了干预区域优先级的精度。研究还对管理策略进行了分类，分为软性措施（如植被缓冲带、土地利用分区）、混合措施（如地理合成材料、控制淤积）和硬性措施（如堤坝、突堤），这些措施针对不同地区的侵蚀严重程度进行定制。最终，该研究提供了一个跨学科、可扩展且政策相关的河岸侵蚀监测框架，将科学严谨性与实际应用相结合。通过整合高分辨率遥感、先进建模和地理空间分析，它为恒河盆地的河岸管理提供了前瞻性的规划手段。研究结果对增强气候韧性、确保可持续土地利用以及提高脆弱河岸社区的适应能力具有重要意义。本研究旨在通过信息和前瞻性的方式推动长期生态稳定，减少社会经济脆弱性，并支持可持续发展目标的实现。