机器学习与层次分析法在孟加拉国丘陵地区雨水收集潜力区识别中的性能评估

为解决孟加拉国丘陵地区淡水获取困难的问题，研究人员结合机器学习（ML）和层次分析法（AHP），利用11种影响因素（如坡度、降雨量等）开展雨水收集（RWH）潜力区识别研究。结果表明，提升回归树（BRT）和随机森林（RF）模型性能最优（AUC=0.93），南部为高潜力区，排水密度和海拔是关键影响因素。该研究为政策制定者提供了精准的RWH规划工具。

　　

在全球水资源短缺日益严峻的背景下，孟加拉国丘陵地区因地形复杂和气候变化面临严重的淡水获取困境。尽管该国河流密布，但丘陵地貌限制了地下水和地表水的可及性，而快速城市化与人口增长进一步加剧了水资源压力。雨水收集（RWH）作为一种低成本、环境友好的解决方案，成为缓解水资源危机的潜在途径。然而，传统方法如层次分析法（AHP）在评估RWH潜力时存在精度不足的问题，亟需更高效的技术手段。

为此，来自中国的研究团队在《Journal of Asian Earth Sciences: X》发表了一项创新研究，首次将机器学习（ML）算法与地理信息系统（GIS）结合，系统评估了孟加拉国吉大港丘陵地区的RWH潜力。研究选取了包括海拔、坡度、降雨量等11个关键参数，通过随机森林（RF）、提升回归树（BRT）、K最近邻（KNN）和朴素贝叶斯（NB）四种ML模型与AHP方法进行对比分析。结果显示，BRT和RF模型以0.93的曲线下面积（AUC）值显著优于其他模型，精准识别出南部为RWH高潜力区，而排水密度和海拔被证实为最具影响力的因素。这一成果不仅为当地水资源管理提供了科学依据，也为类似地形区域的RWH规划树立了技术标杆。

研究团队采用了多学科交叉的技术路线：首先基于30米分辨率的数字高程模型（DEM）和土地利用数据构建地理空间数据库；随后通过随机采样获取270个训练与验证点（70%训练，30%验证）；最后利用AHP权重分配和ML模型训练，结合受试者工作特征曲线（ROC-AUC）验证模型性能。

研究结果
3.1 相关性分析与多重共线性检验
通过变量膨胀因子（VIF）和容忍度测试确认11个参数无显著共线性，其中坡度与海拔呈强正相关（r=0.69），而地形湿度指数（TWI）与坡度负相关（r=-0.53），揭示了地形对水分保持的关键作用。

3.2 雨水收集潜力分区
所有模型均显示南部为高潜力区，但空间分布差异显著：BRT模型划定25.62%面积为"极高潜力"（5028.47 km²
），而AHP模型61.99%区域仅达"中等潜力"，凸显ML模型在细粒度识别上的优势。

3.3 模型验证
BRT和RF以AUC 0.93并列最优，KNN（0.88）和NB（0.87）次之，AHP表现最弱（0.82），证实ML算法在复杂地形分析中的优越性。

3.4 变量重要性分析
BRT模型高度依赖排水密度（22.81%）和海拔（22.04%），而RF模型则均衡考量降雨量（15.73%）、排水密度（15.55%）等多因素，体现了算法设计差异对结果的影响。

讨论与结论
该研究创新性地揭示了ML在RWH潜力评估中的突破性价值：一方面，BRT和RF模型通过处理非线性关系，克服了AHP在复杂地理交互中的局限性；另一方面，变量重要性分析为参数优化提供了明确方向。研究同时指出，未来需纳入社会经济因素（如土地权属）和气候变化情景以增强实用性。

这项成果不仅为吉大港丘陵地区的水资源规划提供了可直接落地的解决方案，其方法论框架更可推广至全球类似地形区域。随着深度学习（DL）等技术的引入，RWH系统设计有望实现从"经验驱动"到"数据驱动"的范式转变，为应对全球水资源危机开辟新路径。