基于遥感、GIS与层次分析法的印度北阿坎德邦Bhagirathi河流域洪水灾害区划研究

针对印度北阿坎德邦Bhagirathi河流域频发的洪水灾害，研究人员结合遥感(RS)、地理信息系统(GIS)和层次分析法(AHP)，选取排水密度、降水、坡度等7个参数构建洪水灾害地图(FHM)，将研究区划分为5个风险等级，验证精度达66.8%。该成果为喜马拉雅山区洪水风险管理提供了科学依据。

　　

在印度北阿坎德邦的喜马拉雅山区，Bhagirathi河流域因复杂的地形和极端气候事件频繁遭受洪水侵袭。1978年至2013年间，该区域发生了6次重大洪灾，造成大规模生命财产损失。随着气候变化加剧，暴雨和冰川融水导致的洪水风险持续上升，每年印度新增1.4万公顷洪泛区，其中Bhagirathi流域6170.82 km²
的脆弱性尤为突出。传统灾害管理方法难以应对这种动态风险，亟需建立科学的空间评估体系。

来自国内研究机构的研究团队在《Results in Earth Sciences》发表论文，创新性地整合遥感、地理信息系统(GIS)和多准则决策分析(MCDA)技术，首次对该流域进行系统化洪水灾害区划。研究选取排水密度、降水量、坡度、土地利用/覆盖(LULC)、距河道距离、土壤类型和地形湿度指数(TWI)7个关键参数，通过层次分析法(AHP)构建加权模型，最终生成五级风险分区图。验证显示模型预测准确率达66.8%，为区域防灾规划提供了量化工具。

研究采用多源数据融合技术，包括90米分辨率SRTM数字高程模型(DEM)、印度气象部门74年降雨数据、Landsat 8卫星影像和FAO土壤分类数据。关键技术包含：1) GIS空间分析生成7个主题图层；2) AHP构建7×7判断矩阵计算参数权重；3) ROC曲线下面积(AUC)验证模型精度；4) 加权叠加分析生成洪水灾害图(FHM)。37个历史洪水点来自印度国家灾害管理局(NIDM)报告用于模型验证。

【排水密度】通过DEM提取流域水系网络，计算单位面积河道长度。高密度区域(>9.26 km/km²
)因侵蚀风险被列为最高风险级，占流域15.96%权重。

【降雨量】分析74年日降雨数据，划分371-810 mm五个区间。718-810 mm极端降雨区与历史洪灾点高度吻合，贡献30.23%的模型权重。

【坡度】基于DEM生成0-83°坡度图。平缓区域(0-15°)因蓄水能力差被列为高风险，而陡坡区(>46°)因快速排水分入低风险，占10.42%权重。

【LULC】通过Erdas Imagine解译显示，城市和农田区比植被覆盖区径流增加40%，但整体仅贡献6.79%权重，反映人类活动影响相对有限。

【距河道距离】500米缓冲区内洪灾概率增加3倍，该参数以28.76%权重成为第二大影响因素。

【土壤类型】发现Gleysols因透水性差导致洪水滞留时间延长2-3天，而Lithosols的快速渗透使其风险降低，但土壤因素仅占3.21%权重。

【TWI】计算显示9.26-13.85高值区与实际浸没区重合度达72%，验证了地形湿度对洪水预测的价值，贡献4.62%权重。

研究最终将流域划分为：极高风险(23.7%)、高风险(19.2%)、中等风险(28.4%)、低风险(18.9%)和极低风险(9.8%)五个区域。ROC曲线验证AUC值为0.668，显示模型具有中等预测能力。特别发现2013年特大洪灾受影响村庄中，87%位于模型划定的高风险区内。

这项研究的意义在于建立了适用于数据稀缺山区的洪水评估框架，其创新性体现在三方面：首先，首次在喜马拉雅地区整合TWI和AHP方法；其次，证实降雨(30.23%)和河道距离(28.76%)是主导因素，纠正了传统经验中过度强调坡度的认知偏差；最后，提出的7参数体系为类似地区提供了可迁移模型。成果已被北阿坎德邦灾害管理部门应用于2023年防洪规划，通过调整土地利用政策和加固重点河段，使年度洪灾损失减少约18%。未来研究可通过融合机器学习和高分辨率LiDAR数据进一步提升预测精度，为气候变化背景下的山地灾害防控提供更精准的科学支撑。