基于地理空间多准则决策分析的埃塞俄比亚上奥莫-吉贝河流域地下水潜力区识别研究

针对埃塞俄比亚上奥莫-吉贝河流域地下水勘探效率低、传统方法成本高的问题，研究人员结合地理信息系统（GIS）、遥感（RS）和WetSpass-M模型，采用层次分析法（AHP）整合地质、坡度等8项参数，绘制了流域地下水潜力分区图（GWPZI），验证精度达79%（ROC曲线），揭示了补给量和地质构造为关键敏感因子（SI分别为2.5%和2.16%），为干旱区水资源可持续管理提供了科学依据。

　　

在埃塞俄比亚，70%的用水依赖地下水，但仅有34%的人口能获得稳定供水。上奥莫-吉贝河流域因人口激增和气候变化面临严峻的水资源短缺，传统的地下水勘探方法如地球物理勘测耗时耗力且覆盖范围有限。更棘手的是，过去研究多聚焦局部城区，忽视全流域评估，且未考虑关键参数如地下水补给量，导致钻井失败率高。这一背景下，由Taye Alemayehu、Tenalem Ayenew和Legesse Begashaw领衔的研究团队，首次采用地理空间多准则决策分析（MCDA）结合WetSpass-M水文模型，对该流域15746 km²
区域展开系统性评估，成果发表于《Journal of African Earth Sciences》。

研究团队运用地理信息系统（GIS）和遥感（RS）技术，整合地质、坡度、地形湿度指数（TWI）、土地利用等8项参数，通过层次分析法（AHP）计算权重，并利用WetSpass-M模型量化补给量。关键技术包括：1）多共线性检验（VIF<5）确保参数独立性；2）ArcGIS空间叠加生成地下水潜力区指数（GWPZI）；3）接收者操作特征曲线（ROC）验证模型精度；4）地图移除敏感性分析（SI）识别关键参数。

研究结果

1. 多共线性检验：8项参数（如线密度、土壤质地）的方差膨胀因子（VIF）均小于5，排除共线性干扰。
2. 潜力区划分：流域被划分为极高（15%）、高（24%）、中（30%）、低（23%）、极低（8%）潜力区，验证显示与井产量显著相关（R²
   =0.71-0.77）。
3. 敏感性分析：补给量（SI=2.5%）和地质（SI=2.16%）为最敏感参数，而地形湿度指数（TWI）影响最小（SI=-1.55%）。

结论与意义
该研究首次实现上奥莫-吉贝河流域全尺度地下水潜力制图，证实AHP与WetSpass-M模型联用可提升干旱区资源评估效率。成果为决策者制定灌溉、工业用水规划提供了数据支撑，尤其强调补给量（而非降雨量）的核心作用，纠正了传统方法的认知偏差。敏感性分析进一步指明资源开发应优先关注地质构造与补给通道，这对全球类似数据稀缺流域具有示范价值。