基于机器学习与遥感技术的孟加拉农业区地下水潜力分区精准制图研究

针对孟加拉国Pabna地区因农业过度开采导致的地下水危机，研究人员整合AHP模型与随机森林（RF）、极限梯度提升（XGBoost）等机器学习算法，结合16项地理空间因子（如NDWI、TWI、SPI等），构建高精度地下水潜力分区（GWPZ）地图。结果显示XGBoost模型预测最优（AUC=0.97），为干旱区水资源可持续管理提供科学依据，助力实现SDG 6目标。

　　

论文解读

在孟加拉国西北部的Pabna地区，农业活动高度依赖地下水灌溉，但近年来过度开采导致地下水位急剧下降，形成季节性干旱危机。当地农民将7月至11月的缺水期称为"Mora Kartik"，这一时期不仅造成农作物减产，还引发失业和粮食安全问题。更严峻的是，该地区独特的自然条件——低降水量、高温蒸发以及以钙质冲积土为主的土壤结构，进一步加剧了地下水补给困难。面对这一挑战，如何精准识别地下水富集区域，成为实现水资源可持续利用的关键。

为破解这一难题，来自国内的研究团队在《Cleaner Water》发表了一项创新性研究。他们首次将机器学习算法与地理信息系统（GIS）相结合，对Pabna地区的地下水潜力进行高精度分区。研究团队收集了340个井点数据，整合了包括高程、坡度、土壤类型、地形湿度指数（TWI）、归一化水体指数（NDWI）等16项关键环境因子，采用随机森林（RF）、朴素贝叶斯（NB）和极限梯度提升（XGBoost）三种机器学习模型，并与传统层次分析法（AHP）进行对比验证。

关键技术方法
研究通过美国地质调查局（USGS）和NASA POWER平台获取遥感数据，利用ArcGIS Pro处理数字高程模型（DEM）衍生指标（如SPI、TRI）。采用五折交叉验证将数据分为训练集（80%）和测试集（20%），通过受试者工作特征曲线（ROC）评估模型性能，其中XGBoost表现最优（AUC=0.97）。

研究结果

多因子关联分析
通过方差膨胀系数（VIF<5）确认16项因子无多重共线性。关键发现包括：坡度与NDVI呈强正相关（r=0.51），而坡度与TWI呈负相关（r=-0.57），说明陡坡区域因径流导致地下水补给减少。高程与降雨量显著相关（r=0.64），揭示地形对水汽再分配的作用。

潜力分区空间格局
XGBoost模型识别出20.41%区域为"极佳"潜力区（主要分布于Sujanagar和Bera），其特征为低坡度（<0.6°）、高TWI（>12.26）和高NDWI（>0.29）。而Iswardi等北部区域因高SPI值（>6.07）和低降雨量（<1099mm）被列为"极差"区，占总面积13.1%。值得注意的是，土壤渗透性指标显示，钙质泛滥平原土壤占研究区60%以上，其渗透速率显著影响 recharge 效率。

模型性能对比
XGBoost的预测精度（AUC=0.97）优于RF（0.96）和NB（0.92），传统AHP模型因主观赋权限制仅达0.90。所有模型均显示西南部冲积平原为最佳开采区，与实地井点数据吻合度达89%。

研究意义
该研究首次在孟加拉农业主导区实现多模型耦合的GWPZ制图，其创新性体现在：1）引入TRI（地形粗糙度指数）和SPI（河流功率指数）等新型地貌指标；2）通过机器学习量化了坡度每增加1°导致地下水潜力下降23%的非线性关系；3）为SDG 6（清洁饮水和卫生设施）提供实施路径——建议在"极差"区（占29%）限制深井泵使用，转用雨水收集系统。

研究结果已被当地农业部门采纳，用于指导灌溉井的合理化布局。未来可结合InSAR技术监测地下水动态变化，进一步提升模型时效性。这项成果为全球干旱农业区的水资源管理提供了可复制的技术框架。