基于GIS-MCA耦合模型的地下水依赖生态系统潜力评估：以希腊Chania平原为例

本研究针对地下水依赖生态系统(GDEs)定位困难的问题，创新性整合地理信息系统(GIS)、遥感技术与多准则分析(MCA)，提出客观赋权CRITIC方法，在希腊Chania平原验证显示85%已知泉点位于高潜力区，为干旱区含水层可持续管理提供可靠工具。

　　

在全球水资源短缺背景下，地下水依赖生态系统(Groundwater-Dependent Ecosystems, GDEs)作为维系生态平衡的关键环节正面临严峻挑战。这类包含泉水、湿地、河岸森林等在内的特殊生态系统，其生存高度依赖地下水补给，却因传统定位方法成本高昂且效率低下，导致全球范围内约80%的GDEs缺乏准确空间信息。更棘手的是，现有地理信息系统(GIS)与多准则分析(Multi-Criteria Analysis, MCA)结合的方法过度依赖专家主观赋权，使得评估结果可信度存疑。

针对这一双重困境，希腊研究团队在《Groundwater for Sustainable Development》发表创新成果，通过融合18项环境参数与4种客观赋权算法，构建了首个可量化GDEs出现潜力的普适性模型。研究选取地中海典型农业区——克里特岛Chania平原为试验场，该区域拥有复杂泉群系统且面临季节性干旱，为验证模型在干湿极端条件下的稳定性提供了理想场景。

技术方法层面，研究团队运用Sentinel-2卫星数据提取植被指数(NDVI/EVI/NDWI)，结合数字高程模型(DEM)衍生地形参数(TWI/TPI等)，通过ArcGIS空间分析工具实现：①Pearson相关系数筛选11项关键指标；②均值权重(MW)、熵权法、标准差(SD)和CRITIC四种客观赋权；③Jenks自然断点法划分五级潜力区；最终以13个已知泉点位置验证模型精度。

4.1 关键参数筛选
通过相关系数矩阵剔除冗余变量，保留的11项指标中，地质条件(G)与干旱指数(AI)被证明最具判别力。值得注意的是，地形粗糙度指数(TRI)与坡度(Sl)呈现0.98的极强相关性，这与Trevisani等学者的地形学研究高度吻合。

4.2 权重分配对比
CRITIC方法因同时考虑指标变异性与冲突性，使地质参数权重达23.5%，显著高于熵权法的9.6%。这种差异直接反映在潜力区划结果上——CRITIC模型将38%的泉点定位在极高潜力区，较MW方法提升15个百分点。

4.3 干湿年际差异
模型成功捕捉到气候波动的影响：2017(丰水年)与2022(枯水年)相比，极高潜力区面积扩大4.2%。这与Duran-Llacer等提出的"干旱胁迫增强植被地下水依赖性"假说形成互证，其中NDVI在旱季的判别效能提升12%。

4.4 验证可靠性
双重验证体系显示：①13个泉点中85%位于高-极高潜力区；②浅层地下水监测点(<20m)100%匹配模型预测。特别在Agya泉群区，尽管地下水位深达35米，模型仍准确识别其高潜力特征，暗示毛细作用可能延伸了根系吸水范围。

这项研究的突破性在于三点：首先，CRITIC赋权解决了MCA模型长期存在的"专家偏好"难题；其次，建立的11参数体系兼顾数据可获取性与生态指示性；最后，干湿年份对比验证为气候变化下的GDEs动态监测奠定基础。正如Eamus团队强调的，该方法尤其适用于发展中国家——仅需公开遥感数据和基础地质图件即可实现80%以上的定位精度，这对落实联合国可持续发展目标(SDG6)中的地下水生态保护具有重要实践价值。未来研究可进一步整合InSAR地表形变数据，提升对人为抽水干扰的响应灵敏度。