基于遥感、机器学习与地理空间技术的城市污水处理厂选址优化研究：以印度浦那市为例

为解决快速城市化地区污水处理厂(STP)选址难题，研究人员整合遥感(RS)、地理信息系统(GIS)、随机森林(RF)机器学习与层次分析法(AHP)，构建多准则决策模型。研究识别出浦那市仅0.33%区域为极高适宜区，揭示土地稀缺现状，为可持续废水管理提供数据驱动工具。

　　

随着全球城市化进程加速，大都市区面临日益严峻的废水管理挑战。印度浦那市作为快速发展的教育与IT中心，人口激增导致污水量剧增，但现有处理设施布局不合理，约80%污水直接排入穆拉和穆塔河，造成严重生态与健康风险。传统选址方法依赖主观判断，难以平衡环境、技术和社会因素，亟需科学化决策工具。

为破解这一难题，研究人员开展了一项创新性研究，通过整合遥感(RS)、地理信息系统(GIS)、机器学习(ML)和层次分析法(AHP)，建立了一套数据驱动的污水处理厂(STP)选址框架。研究选取浦那363.57平方公里区域，综合考量地形坡度、高程、土壤渗透性、水文特征等10类空间指标，采用AHP确定权重，结合随机森林(RF)算法优化预测，最终将区域划分为5级适宜区。论文发表在《Desalination and Water Treatment》，为发展中国家高密度城市提供了可复制的决策模型。

关键技术方法包括：1) 获取12.5米分辨率地形数据与10米土地覆盖数据；2) 基于AHP构建包含高程(21%权重)、坡度(19%)等指标的决策层次；3) 应用RF算法进行空间预测，采用70:30数据集验证；4) GIS叠加分析生成五级适宜性地图；5) 通过一致性检验(CR<0.1)和特征重要性分析验证模型。

研究结果揭示：
4.1 地理空间数据特征
通过ASF和ESRI获取的高程与土地覆盖数据显示，浦那地形起伏显著(524-1108米)，89.9°以上陡坡占比较大，直接影响建设可行性。

4.3 关键指标权重分配
AHP分析确定高程(21%)、坡度(19%)和地下水位(17%)为三大核心因素，土壤质地(8%)和铁路距离(12%)次之，体现工程安全优先原则。

4.6 模型验证结果
RF模型达到89%分类准确率，AHP一致性比率0.08，特征重要性排序证实高程(Δi=0.32)和坡度(Δi=0.28)主导预测。

4.9 适宜区空间分布
最终地图显示仅1.19平方公里(0.33%)属"极高适宜"类，8.03平方公里(2.21%)为"高适宜"，90.71%区域因地形或生态限制被列为低适宜区，突显用地矛盾。

这项研究创新性地将专家知识(AHP)与数据驱动方法(RF)相结合，解决了传统GIS-MCDA模型的主观性局限。通过量化分析证实，浦那市可用土地不足总面积的3%，强调必须采用分散式处理方案。该框架可推广至类似发展中城市，其技术路线具有三重价值：1) 12.5米高精度建模确保微观选址可行性；2) RF特征重要性分析揭示非显性关联(如土壤深度与建设成本的非线性关系)；3) 动态权重体系适应不同城市特征。研究为联合国可持续发展目标(SDG6)的本地化实施提供了科学工具，后续可结合城市增长模型进行时空预测。