基于形态计量学与遥感技术的埃塞俄比亚Beshilo子流域洪水易发区识别与优先级评估

来自埃塞俄比亚的研究人员针对Beshilo子流域洪水风险防控需求，采用形态计量学(Morphometric Analysis)结合遥感技术(Remote Sensing)，系统评估了子流域水文形态特征，建立了洪水易发性分级体系。研究首次量化了该区域地形参数(如河道陡峭指数ksn)，识别出5个极高风险子流域，为东非高原流域灾害管理提供了科学决策依据。

　　

这项开创性研究运用数字高程模型(DEM)和地理信息系统(GIS)技术，对埃塞俄比亚Beshilo子流域展开精细解剖。通过计算12项关键形态计量参数——包括流域面积(A_u)、河道长度(L_b)和圆度率(F_c)等，构建了全新的洪水敏感性指数(FSI)模型。

有趣的是，研究人员发现流域北部具有显著更高的粗糙度指数(Hi>0.5)，这与实地调查的侵蚀痕迹高度吻合。通过层次分析法(AHP)赋权，最终绘制出令人瞩目的风险热图：约23%的子流域被标记为红色警报区，这些区域普遍存在高排水密度(D_d>3.5km/km²)和陡峭坡度(S_n>30°)特征。

该成果不仅为非洲之角地区的防洪工程选址提供了"导航图"，更创新性地将Sentinel-1雷达数据与形态计量参数进行机器学习融合，预测准确率突破85%。这种"天空地"协同监测范式，正在重新定义发展中国家灾害预警系统的技术标准。